Genetik algoritmanın aşağı yönlü NOMA kaynak dağıtımı için uygulanması
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Çoklu erişim şeması olarak Dik Olmayan Çoklu Erişim (NOMA), 5. Nesil hücresel haberleşme teknolojilerinin yüksek sistem kapasitesi ihtiyacını karşılamak için yararlı bir yöntemdir. NOMA ile vericideki aynı radyo kaynağında birden fazla kullanıcının eşzamanlı iletimini sağlanarak ve alıcıda ardışık girişim iptali (SIC) gibi daha karmaşık sinyal işleme teknikleri kullanılarak, spektral verimliliği arttırmaktadır. Aynı radyo kaynağını kullanacak kullanıcı grubunun belirlenmesi, NOMA'nın performansını etkileyen önemli unsurlardan biridir. Bu tezde Genetik Algoritma (GA) yaklaşımı kullanarak, çok kullanıcılı, OFDM tabanlı, aşağı yönlü NOMA sistemi için kullanıcı çifti seçimi belirleme yöntemleri önerilmiştir. GA, polinom zamanda çözümün bulanamadığı problemler için geniş çözüm kümesini verimli bir şekilde taramak amacıyla kullanılan güçlü bir meta-sezgiseldir. Önerilen GA yaklaşımı, herhangi bir hedef için uygunluk fonksiyonu belirlenerek NOMA kullanıcı grup seçimi için makul bir çözüm sağlamaktadır. Bu çalışmada, iki farklı hedef için GA uygunluk fonksiyonu tasarlanmıştır: Birincisi toplam sistem verimliliğini en üst düzeye çıkarmayı hedeflerken, ikincisi sistem adaletini en üst düzeye çıkamayı hedeflemektedir. GA yaklaşımının performansını, 2 km x 2 km boyunca dikdörtgen alanın merkezinde bir baz istasyonunun bulunduğu ve kullanıcıların bu bölgede rastgele konumlandırıldığı farklı senaryolar altında değerlendirmek için simülasyonlar gerçekleştirilip sonuçlar raporlanmıştır. Simülasyon sonuçları göstermektedir ki, GA yaklaşımı amaçlanan hedefe uygun çözümü makul bir sürede gerçekleştirmek için başarıyla kullanılabileceğini göstermektedir. Buna ek olarak, çözüm kümesi çok geniş olduğunda, GA yaklaşımının uygun çözüme yakınsama performansında azalma gözlenmektedir.
Author
Kaan Zorluer
Institution
Ankara Yıldırım Beyazıt University
Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
How to Cite
Kaan Zorluer (Yüksek Lisans Tezi). Genetik algoritmanın aşağı yönlü NOMA kaynak dağıtımı için uygulanması, 2019, Ankara Yıldırım Beyazıt University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Ankara Yıldırım Beyazıt University
- Akran zorbalığı ile ergenlerin algıladıkları aile işlevselliğinin incelenmesi(2019)
- Musul sâlnâmelerine göre şehir hayatı (1308-1330/1891-1912)(2025)
- Yemen'de e-devlet gelişiminin önündeki engeller(2022)
- Çocuk acile başvuran epilepsi tanılı hastaların özellikleri(2022)
- Twitter gündem ağları: Twitter Türkiye gündemlerinin ağ toplumu kavramı üzerinden incelenmesi(2022)
- Arap Baharının MENA bölgesindeki çatışmalar üzerindeki etkisi: Sayım veri analizinden bulgular(2022)