Master'sOpen Access

Deep learning aided parametric channel covariance matrix estimation for millimeter wave hybrid massive mimo

2021
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Gökhan Muzaffer Güvensen

Abstract (TR)

5G sistemlerde artan iletim hızı ihtiyaçlarını karşılamak için, önceden kullanılanlara kıyasla çok yüksek frekanslarda bulunan milimetre-dalga (mmWave) bantları kullanılmaktadır. Bu frekans bantlarında dalga zayıflaması yüksek olduğundan, çok-girdili-çok-çıktılı (MIMO) sistemlerde uzaysal korelasyonu yüksek kanallar meydana gelmektedir. İstenen başarımların elde edilebilmesi için ise kanal korrelasyonlarının sistem tarafından bilinmesi gereklidir. Bu tezde seyrek kanallar için kanal korrelasyon bilgisini içeren kanal kovaryans matrisinin (CCM) parametrik olarak kestirimi için yapay sinir ağları destekli bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yapay sinir ağları destekli yöntem, hem hesaplama karmaşıklığı açısından hem de kestirim hatası açısından referans yöntemlere kıyasla tatmin edici başarım sergilemiştir.

Author

Dr. Esen Özbay

How to Cite

Esen Özbay (Yüksek Lisans Tezi). Deep learning aided parametric channel covariance matrix estimation for millimeter wave hybrid massive mimo, 2021, Middle East Technical University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Middle East Technical University