Zone based GLRT for detecting physical random access channel signals in 5G
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
LTE/5G sistemlerinde rastgele eri ̧sim kanalı (RACH) prosesi, kullanıcı ekip- manının ilk a ̧cılma fazında ger ̧cekle ̧sir. Bu a ̧samada kanal durum bilgisi mev- cut olmadıg ̆ından, birden fazla cihazı yu ̈ksek performansla tespit etmek zor bir problem haline gelmektedir. O ̈zellikle ̧sebekede fazla sayıda kullanıcı ekip- manı ve makine bulundu ̆gunda, ̧cok sayıda cihaza aynı anda servis sag ̆lamak zorla ̧sabilmektedir. Bu problem, du ̈nya ̧capındaki kullanıcı ekipmanı arttık ̧ca daha da ̧carpıcı hale gelmektedir. Literatu ̈rde bu problem i ̧cin gu ̈ ̧c gecikme pro- fili (PDP), bir karar metrig ̆i olarak o ̈nerilmektedir. Bu metrig ̆in kullanılması bir ̧cok durumda memnun edici performans ve du ̈ ̧su ̈k karma ̧sıklık sag ̆lamakta fakat optimal sezim performansına ula ̧stırmamaktadır. Tezde bu hususu, genelle ̧stirilmi ̧s olasılık oranı testi (GLRT) tabanlı bir yakla ̧sım ile ̧co ̈zmekte ve yu ̈ksek sezim performansına sahip seziciler o ̈nermekteyiz. Ayrıca sezim olasılıg ̆ına u ̈st sınır sag ̆layan bir ideal sezici ̧cıkarmaktayız. Detaylı RACH benzetimleri yoluyla, o ̈nerilen yakla ̧sımla sezim performansında ̧ce ̧sitli senaryolarda elde edilen geli ̧simler go ̈sterilmektedir.
Author
Feridun Tütüncüoğlu
Institution
How to Cite
Feridun Tütüncüoğlu (Yüksek Lisans Tezi). Zone based GLRT for detecting physical random access channel signals in 5G, 2019, Galatasaray University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Galatasaray University
- Hümanizm ve transhümanizm düşüncesinde tabii hak anlayışı(2025)
- Devletin yeni uzay faaliyetlerinden doğan uluslararası sorumluluğu(2025)
- Le nouveau roman: claude simon et william faulkner(2014)
- Deep learning-based detection and segmentation for 3D perception of the urban world(2025)
- Langlands functoriality principle(2021)
- Türk hukukunda makine öğrenmesine dayalı yapay zekada verinin hukuka uygun şekilde kullanılması(2021)
