Sezgisel algoritma yöntemleriyle kanal kestirimi

Günümüzün hızla gelişen kablosuz haberleşme teknolojileri, yüksek veri hızı, düşük gecikme ve güvenilir iletişim gibi temel gereksinimleri karşılamak üzere sürekli olarak yenilikçi çözümlere ihtiyaç duymaktadır. Bu kapsamda, Dikgen Frekans Bölmeli Çoğullama (OFDM) sistemleri, çoklu yol etkisine karşı dayanıklılık, spektral verimlilik ve modülasyon/demodülasyon kolaylığı gibi avantajları nedeniyle modern iletişim sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, OFDM sistemlerinin performansı, kanalın zamana ve frekansa bağlı değişken yapısından ötürü ciddi ölçüde etkilenmekte; bu da kanal kestirimi problemini sistemin başarımı açısından kritik hale getirmektedir. Bu tez çalışmasında, OFDM sistemlerinde kanal kestirimi problemi sezgisel algoritmalar kullanılarak ele alınmış ve çözüm yolları geliştirilmiştir. Geleneksel kestirim yöntemleri olan En Küçük Kareler (Least Squares - LS) ve Minimum Ortalama Kare Hatası (Minimum Mean Square Error - MMSE) algoritmaları, istatistiksel varsayımlara ve kanalın önceden bilinen özelliklerine dayanmakta olup, gerçek zamanlı ve dinamik kanal ortamlarında yeterli performansı her zaman sağlayamamaktadır. Bu eksiklikleri gidermek amacıyla doğadan esinlenen, problem çözme gücü yüksek olan sezgisel ve meta-sezgisel optimizasyon algoritmaları değerlendirilmiştir. Bu tezde; İstilacı Yabancı Ot (İYO), Karıştırılmış Kurbağa Sıçrama Algoritması (KKSA), Öğretmen-Öğrenci Tabanlı Optimizasyon (ÖÖTO) ve Mors Optimizasyon Algoritması (MOA) gibi güçlü sezgisel algoritmalar kanal kestirimi amacıyla uygulanmıştır. Her bir algoritmanın OFDM sistemine entegrasyonu detaylandırılmış ve kestirim sürecinde karşılaşılan optimizasyon problemleri, ilgili algoritmaların yapısal özelliklerine göre çözülmüştür. Simülasyon çalışmaları MATLAB ortamında gerçekleştirilmiş olup, sezgisel algoritmaların performansları Bit Hata Oranı (Bit Error Rate - BER), Ortalama Karesel Hata (Mean Square Error - MSE) ve yakınsama süreleri gibi ölçütlerle değerlendirilmiştir. Ayrıca bu sezgisel algoritmaların elde ettiği sonuçlar, klasik LS ve MMSE kestirim yöntemleriyle karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, önerilen sezgisel yöntemlerin özellikle karmaşık ve gürültülü kanal ortamlarında daha düşük hata oranlarıyla daha yüksek doğrulukta kestirim sağladığını ortaya koymaktadır. Bu çalışma ile hem kanal kestirimi alanında yapay zekâ tabanlı alternatif çözüm önerileri sunulmuş, hem de OFDM sistemlerinin sezgisel optimizasyon algoritmalarıyla desteklenerek daha etkin ve güvenilir hâle getirilmesi amaçlanmıştır. Bu yönüyle tez, kablosuz haberleşme sistemleri, kanal modelleme ve optimizasyon temelli kestirim alanlarında literatüre katkı sağlamayı hedeflemektedir.