Dikgen Frekans Bölmeli Çoğullama-Serpiştirme Bölmeli Çoklu Erişim (OFDM-IDMA) sistemlerinde yapay zeka teknikleri ile kanal kestirimi
Channel estimation using artificial intelligence techniques in Orthogonal Frequency Division Multiplexing-Interleave Division Multiple Access (OFDM-IDMA) systems
Yazar: ŞAKİR ŞİMŞİR
Danışman: PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: ANFIS = ANFIS ; Kanal kestirimi = Channel estimation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Son yıllarda, hem Semboller Arası Girişim (ISI) hem de Çoklu Erişim Girişimi (MAI) problemini çözebilen Dikgen Frekans Bölmeli Çoğullama-Serpiştirme Bölmeli Çoklu Erişim (OFDM-IDMA) sistemi, kablosuz haberleşme sistemlerindeki yüksek veri iletim oranı talebini karşılamaya aday umut vadeden bir sistem olarak görülmektedir. Bu teknikte, çok yollu kanalların sebep olduğu ISI problemini gidermek için OFDM işlemleri kullanılırken, farklı kullanıcılara ait sinyaller, IDMA ilkesine dayalı olarak, kullanıcıya özgü serpiştiriciler yardımıyla ayırt edilir. Diğer taraftan OFDM-IDMA tekniğinde, çok düşük maliyetli IDMA tipi Çok Kullanıcılı Sezme (MUD) yardımıyla MAI bastırılabilmektedir. Sonuç olarak OFDM ve IDMA sistemlerine has avantajlar, OFDM-IDMA tekniğinde birleştirilmektedir.

OFDM-IDMA sistemi birçok avantaja sahip olmasına karşın, yüksek hızlı ve geniş bantlı radyo kanallarının frekans seçimli ve zamana bağımlı olması nedeniyle, alıcıya gelen sinyallerin demodüle edilmesinden önce Kanal Durum Bilgisinin (CSI) elde edilmesi gerekmektedir. Bu işlem, kanal kestirimi olarak ifade edilir. Kanal kestirimi sayesinde, sönümlü kanalın sinyal üzerindeki etkisi ortadan kaldırılabilmektedir. Eğer kanal kestirimi yapılmazsa, verilerin doğru bir şekilde alınması mümkün olmaz. En Küçük Kareler (LS) ve Minimum Ortalama Karesel Hata (MMSE) algoritmalarını da içeren çeşitli pilot tabanlı kanal kestirim yöntemleri vardır. LS algoritmasının basit ve kullanımının kolay olmasına karşın, sönümlü ve zamana göre değişken kanallardaki performansı oldukça kötüdür. Diğer taraftan, MMSE algoritması LS algoritması ile karşılaştırıldığında çok daha iyi bir performans sergiler, fakat çok fazla karmaşık yapıya sahip olması nedeniyle kullanışlı değildir. 

Bu tezde, OFDM-IDMA sistemlerinde kanal kestirimi başarımları, Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP), Radyal Tabanlı Sinir Ağı (RBFNN) ve Uyarlanabilir Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) gibi yapay zeka teknikleri yardımıyla bilgisayar ortamında simülasyon çalışmaları yapılarak gerçekleştirilmiştir. Bunun sonucunda, LS ve MMSE gibi klasik kanal kestirim algoritmalarının sahip olduğu dezavantajlar ortadan kaldırılmıştır.

Abstract:
In recent years, Orthogonal Frequency Division Multiplexing-Interleave Division Multiple Access (OFDM-IDMA) system which solves both Inter Symbol Interference (ISI) and Multiple Access Interference (MAI) problem is accepted as the promising candidate to meet the demand of high data transmission rates in wireless communication systems. In this technique, whereas ISI is resolved by OFDM, the signals belonging to different users are separated by user specific interleavers based on IDMA principle. On the other hand, in OFDM-IDMA technique, MAI can be suppressed with the aid of very low cost IDMA type Multiuser Detection (MUD). As a result, advantages belonging to OFDM and IDMA separately, are combined in OFDM-IDMA technique.

Although OFDM-IDMA system has many advantages, due to the high speed and broadband radio channels which are frequency selective and time dependent, Channel State Information (CSI) must be acquired before the demodulation of received signals. This process is called as channel estimation. Fading effect of the channel can be eliminated thanks to the channel estimation. If the channel estimation isn't carried out, it becomes impossible to take accurate data at the receiver side. There are various pilot based channel estimation techniques including Least Squares (LS) and Minimum Mean Square Error (MMSE) algorithms. The complexity of LS algorithm is simple and it is easy to implement the algorithm whereas its performance is poor for fast fading and time varying channels. On the other hand, MMSE algorithm shows better performance compared to LS algorithm however it is not practicable because of having too complex nature.  

In this thesis, channel estimation in OFDM-IDMA was performed by using artificial intelligence techniques such as Multilayered Perceptrons (MLP), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) with the aid of computer simulations. Hence, the disadvantages belonging to classical channel estimation algorithms such as LS and MMSE were eliminated.