Kablosuz haberleşme sistemlerinin fiziksel katmanında yapay zeka uygulamaları
Applications of artifical intelligence in the physical layer of wireless communication systems
Yazar: BURAK TÜRER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜMTAZ YILMAZ
Aydın Adnan Menderes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı kablosuz haberleşme sistemlerinin fiziksel katmanında kullanılan klasik yöntemler yerine derin öğrenme tabanlı modelleri kullanarak blok hata oranı ve güvenilirlik açısından uçtan uca haberleşme blok yapısını incelemektir. Ayrıca geleneksel haberleşme sistemlerine kıyasla karmaşıklığı ve gecikmeyi azaltarak benzer veya daha iyi performans sonuçları elde etmek amaçlanmıştır.
Materyal ve Yöntem: Çalışmada ilk olarak derin öğrenme temelli özkodlayıcı ile elde edilen işaret kümeleri kullanılarak tasarlanan eşlemleme çeşitlemesi tekniğinin röle kanalda başarımı incelenmiştir. Literatürde bulunan eşlemleme çeşitlemesi uygulanmış sistemin performansı bu çalışmada tasarlanan özkodlayıcı tabanlı eşlemleme çeşitlemesi sistemi ile farklı modülasyon türleri için Rayleigh sönümlemeli kanalda kıyaslanmıştır. Her iki sistem için de eşlemleme çeşitlemesi uygulanmayan klasik yöntem referans olarak alınmıştır. İkinci bir araştırma yönü olarak derin öğrenme kullanılarak kanal kestirimi gerçekleştirilmiş ve klasik kanal kestirim yöntemlerinden olan "en küçük kareler" yöntemi ve "minimum ortalama karesel hata" yöntemi ile karşılaştırılarak başarılı sonuçlar elde edilip edilmediği araştırılmıştır. Ayrıca derin öğrenme tabanlı geliştirilen kanal kestirim metodu, eşlemleme çeşitlemesi sisteminde uygulanmış, kanal durum bilgisinin alıcı tarafından tam olarak bilinmediği durumdaki başarımı incelenmiştir. Bu çalışmadaki benzetim sonuçları farklı SNR ve Doppler frekans değerlerinde ayrı ayrı incelenerek elde edilmiştir.  
Bulgular: DL tabanlı model ile yani özkodlayıcının uygulandığı öğrenme algoritmasıyla elde edilen işaret kümesindeki sembollerin açıları ve genliklerinin klasik sistemdeki işaret kümelerindeki sembollerden farklı olduğu benzetim sonuçlarıyla bulunmuştur. Bulgulara göre tasarlanan özkodlayıcı tabanlı eşlemleme çeşitlemesi ve literatürdeki mevcut eşlemleme çeşitlemesi yöntemlerinin eşlemleme uygulanmayan klasik sisteme göre farklı modülasyon türlerinde ortalama 2dB ile 3dB arasında önemli kazançlar elde edilmiştir. Ayrıca yine farklı modülasyon türlerinde özkodlayıcı kullanılan eşlemle çeşitlemesi yönteminin performansının klasik eşlemleme çeşitlemesi yöntemi performansına çok yaklaştığı, aradaki farkın ortalama 0,4 dB ile 0,6 dB arasında değiştiği benzetim sonuçları ile bulunmuştur. Son olarak MMSE kanal kestirim yönteminin artan SNR ve Doppler frekans değerlerinde LS yönteminden daha iyi başarım gösterdiği görülmüştür. DL tabanlı kanal kestirim yöntemi ise her iki MMSE ve LS metodundan daha iyi performansa sahip olduğu gösterilmiştir.
Sonuç: Blok hata oranı göz önüne alındığında, özkodlayıcılı QPSK sisteminin klasik sistem ile benzer performans gösterdiği, özkodlayıcılı 8-PSK'nın ve 16-QAM'in klasik sisteme göre daha iyi bir başarım elde ettiği sonucuna varılmıştır. Ayrıca farklı modülasyon türlerinde özkodlayıcı tabanlı eşlemleme çeşitlemesi yönteminin literatürdeki mevcut eşlemleme çeşitlemesi yöntemine yakın performansa sahip iken, eşlemleme çeşitlemesi kullanılmayan klasik yönteme göre ise daha iyi performans gösterdiği sonucuna ulaşılmıştır. Son olarak tasarlanan DL tabanlı kanal kestirim yöntemi ile hem LS hem de MMSE kanal tahmin yönteminin performansları iyileştirilmiştir.

Abstract:
Objective: The aim of this work is to analyze end to end block structure of communication system in terms of block error rate and reliability by employing deep learning-based models instead of classical techniques applied at the physical layer of wireless communication systems. Also, compared with traditional communication systems, it is aimed to attain similar or better performance results by decreasing complexity and delay. 
Material and Methods: In this work, initially, the performance of the modulation diversity technique which is proposed by using constellation diagrams obtained by deep learning based autoencoder is investigated for relay channel. The performance of modulation diversity applied system in the literature is compared with the autoencoder based modulator diversity system proposed for different modulation types in Rayleigh fading channel. The classical system in which modulation diversity is not applied is taken as a reference for both these two systems. As a second research direction, channel estimation is realized using deep learning and by comparing with classical channel estimation methods like "least squares" and "minimum mean square error" methods, it has been searched whether successful results are attained or not. Also, the proposed deep learning-based channel estimation method is applied in modulation diversity system and the performance is investigated for the imperfect channel state information.  The simulation results in this part are obtained individually analyzed for different SNR and Doppler frequency values.
Results: The amplitudes and phase of the symbols obtained by DL based model, namely by autoencoder applied learning, are found to be different from the signal constellation of classical system. Results show that both the proposed autoencoder based mapping diversity and the existing mapping diversity method in the literature attains significant improvements of 2dB and 3dB on average with respect to classical system in which no mapping diversity is applied.  
Also, it was found by simulation results that the performance of mapping diversity method in which autoencoder is used approaches the classical mapping diversity for different modulation types, a difference that changes by 0,4 dB and 0,6 dB on average. Finally, the MMSE channel estimation method is found to exhibit better performance than LS method for increasing SNR and Doppler frequency values. On the other hand, DL based channel estimation method is shown to have better performance than both MMSE and LS methods.
Conclusion: Considering block error rate, while the autoencoder based QPSK system attains similar performance with classical system, autoencoder based 8-PSK and 16-QAM achieves better performance than classical system. Also, it was precipitated for different modulation types that while the proposed autoencoder based mapping diversity method has close performance with existing mapping diversity method in the literature, it exhibits better performance with respect to classical method with no mapping diversity. Finally, with the proposed DL based channel estimation method, the performances of both LS and MMSE channel estimation methods are improved.