Sıkıştırılmış algılama yöntemiyle genişband sualtı akustik kanal kestirimi
Wideband underwater acoustic channel estimation by using compressive sensing
Yazar: YUSUF KARACA
Danışman: PROF. DR. AYDIN AKAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Son zamanlarda birçok iletişim sisteminde olduğu gibi sualtı iletişim sistemlerinde de büyük gelişmeler olmaktadır. Bu tezde sıkıştırılmış algılama yaklaşımı kullanılarak sualtı iletişim kanallarının incelenmesi ve kestirimi üzerinde çalışılmıştır. 
Kablosuz elektromanyetik iletişim kanalına göre sualtı kanalının bozucu etkisi çok fazladır. Ayrıca radyo sinyalini sualtı kanalında kullanmak çok güç olduğundan, akustik sinyal kullanılır. Akustik sinyalin dezavantajı ise iletim hızının çok düşük olmasıdır.
Buna bağlı olarak ortamın gecikme yayınımı büyük olur, kanalı alıcıda kestirmek zorlaşır. İletim hızının düşmesine ve yayınım gecikmesinden dolayı bu tezde Orthogonal Frequency Division Multiplexing (Dikgen Frekans Bölmeli Çoğullama (DFBÇ)) tekniği kullanılmıştır. Çok yollu kablosuz kanal yapısının simülasyon modeli MATLAB ortamında başarı ile uygulanmıştır. Sualtı kablosuz kanalın MATLAB modeli henüz geliştirilmemiş ancak mevcut kanal modelinin parametrelerine ek  birkaç parametre eklemekle sualtı kanalına yakın MATLAB modeli oluşturulabilir. Bu çalışmada kanal modeli olarak Rayleigh kanal seçilmiştir. Sualtı kanalına etki eden bozucu etmenler kablosuz kanaldaki gibi az değildir. Sualtı gürültüsü toplamsal beyaz Gauss gürültüsü değildir. Frekansa bağlı değişen bir gürültüdür.    
Sualtı kanalının yapısından ve akustik sinyalin hızından kaynaklanan etmenlerden dolayı sualtı sinyali seyrek sinyal olarak düşünülebilir. 
Sıkıştırmalı algılama seyrek sinyallerde sıkıştırma yaparak daha az sayıda gözlem yapmaya dayalı algoritmalar bütünüdür. Burada amaç, seyrek sinyalin klasik örnekleme oranından daha az sayıda örnek kullanılarak tekrar geri çatılabilmesidir. 
Çeşitli algoritmalar kullanarak (MP OMP) sinyali geri elde etmeye çalışır. Bu algoritmalar kullanılırken vektörler arası uzaklık bilinen Öklid uzaklığı kullanılarak hesaplanmaz. Bu tezde alıcıya ulaşan sinyali elde etmek için Eşleyen Takip (Matching Pursuit) Dik Eşleyen Takip Pursuit (Orthogonal Matching ). Sıkıştırılmış Algılama (SA) yöntemiyle kanal kestirirken Genişletme Matrisinin seçimine bağlı hata başarımı çok fazla değişmiştir. Genişleme Katsayısı 2 nin altındaki durumlar için SA yöntemi hata başarımında ve kanal kestiriminde çok iyi sonuçlar vermezken ikiden büyük katsayılar için teorik sınırlara yakın mükemmel sonuçlar vermektedir.

Abstract:
Recently, like other communication systems there are  great developmets in underwater communication system. In that thesis searching and estimation of underwater communication channel is studied by using compressed sensing approach.
According to the wireless electromagnetic communication channel damaging effects of underwater channels is much more. In addition, because of the difficulty of using radio signal in underwater channel, acoustic signal is used.  Disadvantage of  the acoustic signal is low speed of transmission. 
Accordingly, delay of environmetal trasmission  becomes large and predicting channel in receiver is more difficult. Because of falling of transmission speed and delay of broadcasting, in that study Orthogonal Frequency Division Multiplexing Technic is used. Simulation model  of multi-way wireless channel structure has been used successfully in MATLAB  environment. MATLAB model of wireless underwater channel hasn't been developed but close MATLAB model can be created by add in some  parameters into present channel parameters. In the study, Rayleigh channel is choosed as a channel model. Distorting affects of underwater channel isn't less like wireless channel. Underwater noise is not total white Gauss. It is a changeable noise according to frequency.
Underwater signal can be considered sparse signal because of affects of acoustic signal speed and structure of underwater channel.
Compressive detection is an algorithmal whole by based on less number of observation by compressing  in sparse signal. The purpose is lashing back sparse signal by using less number of samples than the classical sampling rate. 
It uses  various algorithms (MP OMP) to get the signal back. While these algorithms are used, distance between vectors is not count by Euclidian distance. In the study Matching Pursuit is used in order to obtain signal reached to the receiver. 
 As forecasting channel with Compressed Sensing method, error permormance changed so much related to chosing of Espansion Matrix.
Although Compressed Sensing Method does not give perfect result  in error performance and channel broadcasting  under the Expansion Coefficient 2, it gives perfect result near the theoric border for bigger than coefficient 2.