Sayısal haberleşme kanallarında hızlı parametre kestirim yöntemleri için bulanık mantık esaslı bir dış çevrim denetleyicisi ile hız ve başarım artırımı

ÖZET Bu tezde, sayısal haberleşme sistemlerinin en önemli problemlerinden ikisi, uyarlanır parametre kestirim tekniklerinin öğrenme hızı ve başarımları konu edinilmiştir. Sayısal haberleşme sistemleri bütün alanlarda ilerlemesine rağmen, kanal parametre kestirim algoritmalarının hızı ve doğruluğu haberleşme standartlarının fiziksel katmanını biçimleyen temel kısıtlamalardır. Bu yüzden, uyarlanır öğrenme algoritmalarının başarımını ve yakınsama hızım geliştirmek için bu tez, uyarlanır öğrenme algoritmalarının hata yörüngelerini kontrol etmek için bulanık mantık esaslı bir dış çevrim denetleyicisini gerçekleştirmeye adanmıştır. Bunun için iki önemli algoritma seçilmiştir. Bunlar, her ikisi de yavaş yakınsama probleminden dolayı düşük başarım sergileyen algoritmalar klasik LMS ve iyi bilinen kör denkleştirme tekniği olan CMA algoritmalarıdır. Tezin esas amacı, önerilen bulanık mantık esaslı bir dış çevrim denetleyicisi ile, RLS algoritmasıyla karşılaştırılabilir derecede LMS algoritmasının başarımını arttırmayı ve kör denkleştirmede kullanılan CMA algoritmasının yakınsama özelliklerini önemli derecede geliştirmeyi başarmaktır. Böylece, tez, yakınsama hızını arttırmak, hata fonksiyonunu kontrol etmek ve hata tabanını azaltmak için haberleşmenin istatistiksel işaret işleme araçları için deneyim tabanlı bulanık dış çevrim denetleyicisini önerir. Bu yüzden, klasik kanal ve denkleştirici kestirim yöntemleri çalışılmış ve adım büyüklüğü parametresi önerilen bulanık dış çevrim denetleyicisi tarafından kontrol edilmiş ve sonuçlar klasik LMS algoritması sonuçlan ile karşılaştırılmıştır. Başarım karşılaştırmaları için, benzetim çalışmalarında HIPERLAN/1 (QPSK) ve HIPERLAN/2 (OFDM) standartları çalışma ortamı olarak kullanılmıştır. İkinci olarak, tez, temel kör öğrenme teknikleri ve önerilen Bulanık-CMA algoritmasıyla karşılaştırılan başaranları üzerine yoğunlaşmıştır. Dış çevrim denetleyicisi için gereken hesaplama karmaşıklığı basit LMS algoritmasından daha yüksek değildir. Bu tezde, kablosuz haberleşme sistemlerinin iyi bilinen özelliklerinden olan kanalda taşıyıcı frekans kayması ve doppler frekans kayması olduğunda uyarlanır öğrenme sistemlerinin davranışları da analizlere dahil edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Kanal Kestirimi, Kanal Denkleştirme, Kör Kanal Denkleştirme, CMF-DFE, MMSE-DFE, Bulanık Dış Çevrim Denetleyicisi, CFO, Doppler, Hesaplama Karmaşıklığı VI