Kod bölmeli çoklu erişim sistemlerinde çok kullanıcılı sezme için yapay sinir ağları ve bulanık mantık kullanımı
The Use of the neural network and the fuzzy logic for multi-user detection in the code division multiple access systems
Yazar: YALÇIN IŞIK
Danışman: PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında, yapay sinir ağı (YSA), bulanık mantık (BM) ve uyarlanabiliryapay sinir ağlı bulanık mantık (UYSABM) kullanılarak kod bölmeli çoklu erişimsisteminde değişik çok kullanıcılı alıcı yapıları oluşturulmuştur. YSA'nın paralel veardışık girişim bastırma yöntemlerinde önişlem elemanı olarak kullanılmasıyla çok katlıgirişim bastırmalı alıcıya göre daha az hesap karmaşıklığı ile daha düşük bit hata oranıelde edilmiştir. YSA kullanarak oluşturulan bir başka alıcı yapısında da YSA çokluerişim girişimini elde etmek üzere eğitilmiştir. Bu alıcı yapısıyla klasik tarzda veri bitinielde etmek üzere eğitilen eşdeğer hesap karmaşıklığına sahip YSA alıcıya göre bit hataoranı performansında iyileştirmeler sağlanmıştır. Bulanık mantık sisteminin çokkullanıcılı alıcıda karar cihazı olarak kullanılmasıyla eşzamanlı toplanabilir beyazGauss gürültülü kanalda büyük sinyal-gürültü oranlarında tek kullanıcı sınırına yakın bithata oranı performansı sağlanmıştır. Bu alıcının hesap karmaşıklığı YSA alıcıya göredaha fazla olmakla birlikte, performans olarak yakın olduğu optimum alıcıya göre azdır.Bu alıcıda kuralların oluşturulması için geçen süre, YSA alıcının eğitilmesi için gerekensüreye göre yok denecek kadar azdır. Uyarlanabilir yapay sinir ağlı bulanık mantıksisteminin alıcıda karar cihazı olarak kullanılmasıyla eşzamanlı kanalda YSA alıcı ilehemen hemen aynı bit hata oranı performansı sağlanmıştır. Bu alıcının hesapkarmaşıklığı YSA alıcıya benzemekle birlikte eğitim süresi büyük kullanıcı sayılarındaYSA için gereken süreye göre daha fazla olmaktadır. Ancak, bulanık mantık sistemlialıcıda ve uyarlanabilir yapay sinir ağlı bulanık mantık sistemli alıcıda artan kural sayısısebebiyle hesap karmaşıklığı eşzamansız kanalda aşırı artmaktadır.Anahtar sözcükler: Kod bölmeli çoklu erişim, çok kullanıcılı sezme, çoklu erişimgirişimi bastırma, yapay sinir ağı, bulanık mantık sistemi, uyarlanabilir yapay sinir ağlıbulanık mantık sistemi.

Abstract:
In this thesis, multi-user receiver structures in the code division multiple access systemhas been constructed by using neural network (NN), fuzzy inference system (FIS) andadaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). A better bit error rate performance wasobtained with respect to the multi stage interference cancelled by using the NN as apreprocessing element for one stage parallel and successive interference canceller. Inthe other receiver, NN was trained for the multiple access interference instead of databit. A better bit error rate performance was obtained with this NN receiver with respectto the NN receiver which is trained for the data bit with the same computationalcomplexity. A bit error rate performance near the single user bound was obtained byusing a FIS as a decision device in the multi user receiver in the synchronous additivewhite Gaussian noise channel for bigger signal-noise rates. Although this receiver hashigher computational complexity than the neural network receiver, but has lowercomputational complexity than the optimum receiver which has similar bit error rateperformance. The required time for making rules of the FIS is much lower than thetraining time of the neural network. Almost the same bit error rate performance with theNN receiver was obtained by using an ANFIS as a decision device in the synchronouschannel. However this receiver has similar computational complexity with the NNreceiver, training time of this receiver is bigger than the training of the NN receiver forbigger user numbers. Computational complexity of the FIS and ANFIS receiversincreases excessively by the increasing rule number in the asynchronous channel.Key words: Code division multiple access, multi user detection, multiple accessinterference canceling, neural network, fuzzy logic system, adaptive neuro-fuzzyinference system.