Ofdm sistemlerinde yapay sinir ağları kullanarak kanal dengeleme
Using neural networks for channel equalization in ofdm systems
Yazar: ABDULLAH TUNCAY ÖZŞAHİN
Danışman: PROF.DR. CEBRAİL ÇİFTLİKLİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
IIIOFDM SİSTEMLERİNDE KANAL DENGELEME için YAPAY SİNİRAĞLARININ KULLANILMASIA. Tuncay ÖZŞAHİNErciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri EnstitüsüYüksek Lisans Tezi, Temmuz 2006Tez Danışmanı: Prof. Dr. Cebrail ÇİFTLİKLİÖZETBu çalışmada, çok taşıyıcılı modülasyonun özel bir şekli olan Dikgen Frekans BölmeliÇoğullama tekniği (Orthogonal Frequency Division Multiplexing: OFDM), bu tekniğinavantajları, dezavantajları, çok yollu yayılımın sistem performansı üzerindeki etkileri vebu etkilerin ortadan kaldırılması için kullanılan yöntemler incelenmiştir. Bu tezçalışmasında, kablosuz kanal etkilerinin ortadan kaldırılması için yapay sinir ağlarıkullanılmıştır.OFDM, birçok alt taşıyıcının kullanıldığı çok taşıyıcılı bir haberleşme tekniğidir.OFDM, bir modülasyon tekniği olarak tanımlanabileceği gibi aynı zamanda birçoğullama tekniği olarak da tanımlanabilir. Çok taşıyıcılı iletimin sınırsız genişbantiletişiminde kullanımını cazip kılan gecikme yayılımı toleransı ve spektrum verimliliğigibi birçok kullanışlı özelliği vardır. OFDM kullanımının en önemli sebeplerinden birisifrekans seçici sönümlenme ya da dar bant girişimine karşı direnci artırmasıdır. Çoktaşıyıcılı yapıları sebebi ile OFDM işaretlerinin zarfları oldukça hızlı değişimgöstermektedir. Hızla değişen zarf doğrusalsızlıklarına karşı oldukça hassas olansistemlerin temel zayıflığıdır.Kanalın bozucu etkileri, OFDM sistem performansını etkileyen önemli faktörlerdenbiridir. Bundan dolayı OFDM işaretleri alıcıya ulaştığında, demodülasyon yapılmadanönce dinamik kanal kestirimi ve dengeleme yapılması gereklidir. Literatürde, temelolarak deneme dizili ve kör kanal kestirimi olmak üzere iki kanal kestirim tekniğimevcuttur. Bu teknikler, çok yollu yayılımın bozucu etkilerini belli bir düzeye kadarazaltabilmektedirler.IVBu tez çalışmasının amacı, kanal dengeleyici olarak Yapay Sinir Ağları (YSA)kullanarak klasik tekniklere kıyasla daha iyi bit-hata oranları (BHO) elde etmektir.Çalışmanın omurgası olan OFDM sistemine ait alıcı-vericiler ve Rayleigh dağılımınagöre modellenmiş olan kanal yapısı ADS programında tasarlanmıştır. Kanal dengeleyicitasarımı ise, MATLAB programının YSA araç kutusu kullanılarak gerçekleştirilmiştir.YSA ile tasarlanan kanal dengeleyici, ADS programında tasarlanan OFDM sistemininkanal çıkışı ile alıcısı arasına yerleştirilmiştir. Dolayısıyla, yapılan simülasyonlarda heriki program ortak olarak çalıştırılmıştır.Yapılan çalışma sonucunda, YSA tekniği ile elde edilen bit-hata değerler, İkinciDereceden Aradeğerleme ve En Küçük Kareler teknikleri ile elde edilen bit-hatadeğerleriyle karşılaştırılmıştır.Anahtar Sözcükler: Çok taşıyıcılı modülasyon, OFDM, çok yollu kanal etkileri, kanaldengeleme, ADS

Abstract:
VUSING NEURAL NETWORKS FOR CHANNEL EQUALIZATION IN OFDMSYSTEMSA. Tuncay ÖZŞAHİNErciyes University, Graduate School of Natural and Applied SciencesM.Sc. Thesis, July 2006Thesis Supervisor: Prof. Dr. Cebrail ÇİFTLİKLİABSTRACTIn this study, Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM), a special schemeof a multi-carrier modulation technique, its advantages, disadvantages, the effect ofmulti-path on the system performance and the methods used to eliminate this effect areinvestigated in detail. In this thesis, neural Networks are used for eliminating wirelesschannel effects.OFDM is a multi-carrier communication technique which uses many subcarrier. OFDMcould be defined as both modulation and mutiplexing technique. Multi-carriertransmission has a lot of useful properties such as delay-spread tolerance and spectrumefficiency that encourage their use in untethered broadband communications. One ofmost important for using OFDM is to increase the robustness against frequencyselective fading or narrowband interference. Because of their multi-carrier structureOFDM signals have an envelope changing rapidly. Rapidly changing envelope is themain weakness of the systems that are so sensitive to nonlinearities.Defective effect of channel is an important factor influences OFDM systemperformance. Therefore, when OFDM signal arrived to receiver, dynamic channelestimation and equalization must be done before demodulation. There are basicly twomethods which called pilot-based channel estimation and blind channel estimation inthe literature. These techniques decrease the effects of the multi-path distortion as muchas possible.VIAim of this thesis, using Artificial Neural Netwoks as a channel equalizator and obtainbit-error rate results better than the classical methods. Tranciever which is the mainstructure of OFDM system and the channel structure was modelled according toRayleigh distribution were designed in ADS program. Channel equalizator design wasrealized in MATLAB ANN toolbox. Channel equalizator which was designed in ANNwas located between the channel output and the receiver of OFDM system which weredesigned in ADS. So, in the simulations both programs were run together.In result of studies, bit-error rates were obtained in ANN were compared with bit -error rates were obtained in Second Order Interpolation and Least Sequare techniques.Keywords: Multi-carrier modulation, OFDM, multi-path channel effects, channelequalization, ADS