Sıkıştırılmış algılamada sezgisel algoritmaların kullanımına dayalı yöntemlerin incelenmesi ve geliştirilmesi
Analyzing and development of heuristic algorithms in compressed sensing
Yazar: MURAT EMRE ERKOÇ
Danışman: PROF. DR. NURHAN KARABOĞA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms

Özet:
Bu tez çalışması sıkıştırılmış algılamada seyrek sinyali geri oluşturmak için kullanılan algoritmaları incelemektedir. Sıkıştırılmış algılamada seyrek sinyali geri oluştururken genel olarak l1 minimizasyonu ve açgözlü algoritmalar kullanılmaktadır. Bu yöntemlere ek olarak, son zamanlarda sezgisel algoritmalar da seyrek sinyalin geri oluşturulmasında kullanılmaya başlanmıştır. Sezgisel algoritmalar, diğer yöntemlerle hibrit bir yapı oluşturularak veya kendi başına seyrek sinyali geri oluşturma problemini optimize ederek sıkıştırılmış algılama alanında kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında seyrek sinyali geri elde etmek için l1 minimizasyon algoritmalarından Birincil İkili İç Nokta yöntemi ve açgözlü algoritma sınıfının önde gelen algoritmalarından Dik Eşleştirme Takibi ve Sıkıştırılmış Algılamalı Eşleştirme Takibi algoritmaları incelenmiş ve bunların MATLAB ortamında benzetimi gerçekleştirilerek performans karşılaştırması yapılmıştır. Daha sonra, sezgisel algoritmaların bu alanda kullanılması için bir yöntem önerilmiştir. Sezgisel algoritmalar için önerilen bu yöntem, sıkıştırılmış algılamada kullanılan açgözlü algoritmaların seyrek sinyali geri elde yöntemine benzer bir stratejiye sahiptir. Ayrıca bu yöntem Genetik, Diferansiyel Gelişim, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu ve Yapay Arı Koloni algoritmaları için uygulanmıştır. Önerilen yöntemin performansı l1 minimizasyon yöntemi ve açgözlü algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen test sonuçlarına göre önerilen yöntem, seyrek sinyali geri elde etmede bazı durumlarda daha iyi sonuç vermiştir. Bazı durumlarda da en az klasik yöntemler kadar iyi sonuç vermiştir. Elde edilen sonuçlara göre sezgisel algoritmalar için önerilen yöntem sıkıştırılmış algılamada seyrek sinyali geri elde etme algoritması olarak kullanılabilir.

Abstract:
In this study, compressed sensing sparse signal reconstruction methods are analyzed. In general, there are two classes of algorithms in recovery of sparse signal: greedy approaches and l1-minimization methods. In addition to these techniques, lately, heuristic algorithms have been started to studying as sparse signal recovery algorithms. Heuristic algorithms can be used in this area as hybrid mechanism with other techniques or can be used to optimize sparse recovery problem by itself. Firstly in this study, widely used algorithms of l1 minimization and greedy approaches are compared. The compared algorithms are Primal Dual Interior Point method, Orthogonal Matching Pursuit and Compressed Sensing Matching Pursuit algorithms. They are implemented on MATLAB and their performance metrics are compared. And then, a new method that can solve compressed sensing sparse recovery problem is proposed for heuristic algorithms. This proposed method is similar to greedy algorithms used to solve sparse recovery problem. Also this proposed method is implemented on MATLAB for Genetic Algorithm, Differential Evolution, Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony algorithms. The performance metrics of these algorithms are compared with the mentioned algorithms of l1 minimization and greedy approaches. According to these performance metrics results, for some test cases, proposed method for heuristic algorithms have better performance than other compared three algorithms. Also for some other test cases, proposed method has at least good as l1 minimization and greedy algorithms for sparse signal reconstruction. As a result from these studies, the proposed method for heuristic algorithms can be used as compressed sensing recovery algorithms.