Seyrek kod çoklu erişim sistemlerinde sıkıştırılmış algılama tabanlı çoklu kullanıcı sezimi
Compressed sensing based multiuser detection for sparse code multiple access
Yazar: MEHMET HAKAN DURAK
Danışman: DOÇ. DR. ÖZGÜR ERTUĞ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bilgi ve iletişim teknolojileri = Information and communication technologies

Özet:
Mevcut dik çoklu erişim teknikleri yeni nesil haberleşme teknolojilerinin gereksinimlerini yeterince karşılamadığı için dik olmayan çoklu erişim teknikleri geliştirilmiştir. Aynı zaman-frekans kaynakları üzerinden birden fazla kullanıcının iletişim kurması fikrine dayanan dik olmayan çoklu erişim tekniklerinden seyrek kod çoklu erişim yönteminin seyrek kod kitapları ve optimale yakın performansına sahip alıcısı ile özellikle makine tipi haberleşmesinde kullanılması öngörülmektedir. Fakat kitlesel makine tipi haberleşme ve nesnelerin interneti ile kullanıcı sayısı yakın gelecekte çok fazla artacaktır. Seyrek kod çoklu erişim tekniğinin alıcısı olan mesaj geçiren algoritma; kullanıcı sayısı arttıkça karmaşıklığı üstel olarak artan bir yapıya sahiptir. Ayrıca makine tipi haberleşmesinde kullanıcıların yalnızca küçük bir kısmı aktif olarak sistemi kullanmaktadır. Dolayısıyla seyrek bir yapı olduğu söylenebilir. Aktif olan kullanıcıların tespit edilip bu kullanıcıların verilerinin çözümlenmesi işlem yükünü azaltmaktadır. Bahsedilen bu gerekçelerden yola çıkarak tez kapsamında alıcı yapısının karmaşıklığını azaltmaya yönelik ve aktif kullanıcıları sezip kanal kestirimi yapmaya yönelik iki yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen ilk yöntemde sıkıştırılmış algılama teorisi kullanılarak alıcı yapısı MPA'ya ek olan bir yöntem önerilmiştir. Birkaç yinelemenin gerçekleştiği birincil sezimden sonra oluşan seyrek hatalar sıkıştırılmış algılama teorisi kullanılarak yeniden oluşturulmuştur. Bu yöntemle daha az yineleme sayısı ile alıcının performansı arttırılmıştır. Geliştirilen ikinci yöntemde de sıkıştırılmış algılama teorisinden yararlanarak dinamik ve seyrekliğe uyarlamalı bir aktif kullanıcı sezimi ve kanal kestirimi yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem sıkıştırılmış algılama alanındaki önemli yöntemlerle kıyaslandığında seyrekliğin yüksek olduğu durumlarda en iyi performansa sahiptir. Seyreklik ön bilgisine ihtiyaç duymaması ile yöntem uygulanabilirdir.

Abstract:
Since the current orthogonal multiple access techniques do not fulfill the requirements of the new generation communication technologies, non-orthogonal multiple access techniques have been developed. Sparse code multiple access, which is one of the non-orthogonal multiple access techniques based on the idea of transmit with more users over the same time-frequency resources, is estimated to be used especially in machine type communication with sparse codebooks and receiver with near-optimal performance. But with massive machine-type communications and the internet of things, the number of users will increase enormously in the near future. Message passing algorithm, which is the receiver of the sparse code multiple access technique; it has a structure whose complexity increases exponentially as the number of users increases. In addition, only a small part of the users actively use the system in machine-type communication. Therefore, it can be said that there is a sparsity, as only a small part of all users are active in a time slot. Active user detection and analyzing the data of these users reduces the computational load. Based on these reasons, two methods have been developed to reduce the complexity of the receiver structure and to detect active users and estimate the channel. In the first method developed, a method in addition to the receiver structure MPA was proposed by using the compressed sensing theory. Sparse errors that occur after initial detection, where several iterations occur, are reconstructed using compressed sensing theory. The performance of the receiver is increased with less number of iterations with this method. In the second method developed, an active user detection and channel estimation method that is dynamic and adaptive to sparsity has been developed by using the compressed sensing theory. The developed method has the best performance in cases where the sparsity is high compared to the important methods based on compressed sensing. The method is applicable as it does not need prior sparsity knowledge.