Uzaysal modülasyon sistemlerinde derin öğrenme tabanlı anten seçimi
Deep learning based antenna selection for spatial modulation systems
Yazar: İLKER AHMET ARSLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN ALTIN
Milli Savunma Üniversitesi / Hezarfen Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Gelişen teknoloji ile birlikte haberleşme sistemlerinde hız ve doğruluk ihtiyacı gün 
geçtikçe artmaktadır. Uzaysal modülasyon sistemleri, iletim esnasında anten 
indislerini de kullanan çok girişli çok çıkışlı sistemlerin umut veren yeni bir 
tekniğidir. Uzaysal modülasyon sistemlerinin etkinliğine serbestlik derecesi 
eklemesini sağlayan verici anten seçimi, alıcı anten seçimi ve bütünleşik verici ve 
alıcı anten seçim algoritmaları literatürde çok önemli bir alan haline gelmiştir. Ayrıca 
yapay zeka kullanımı günümüzde otomotiv, biyoloji, robotik gibi bir çok sektörde 
gittikçe gelişmektedir. 
Bu çalışmanın amacı sayısal modülasyon sistemlerinde derin sinirsel ağlar ve derin 
öğrenme kullanılarak verici anten seçimi, alıcı anten seçimi ve bütüleşik verici ve 
alıcı anten seçim algoritmalarına katkıda bulunmaktır. Tezde ileri beslemeli sinirsel 
ağlar ve evrişimsel sinirsel ağlar kullanılmıştır. Bu şekilde iki sinirsel ağın anten 
seçim algoritmalarında birbirleri ile karşılaştırılması da sağlanmıştır.
Verici anten seçiminde daha önce yapılmış olan çalışmalardan işlem yükü getiren 
bölümler çıkartılarak yeni verici anten seçim algoritması oluşturulmuştur. Bu 
oluşturulan algoritma ile ileri beslemeli ve evrişimsel sinirsel ağ tabanlı hesaplamalar 
yapılmıştır. Uzaysal modülasyon sistemlerine yeni bir serbestlik derecesi
kazandırmak adına aynı çalışma alıcı anten seçimi için de yapılmıştır. Aynı zamanda 
literatürde ilk defa uzaysal modülasyon sistemleri için derin öğrenme tabanlı aynı 
anda bütünleşik hem alıcı hem verici anten seçimi yapılmıştır. Bütünleşik verici ve 
alıcı anten seçimi aynı şekilde ileri beslemeli sinirsel ağ ve evrişimsel sinirsel ağ 
kullanılarak yapılmıştır.

Abstract:
With the constantly developing technology, the speed and accuracy requirement of 
communication systems is increasing day by day. Spatial modulation (SM) is a 
recent and promising technique which additionally uses antenna indices for multiple 
input multiple output (MIMO) systems. In order to add another degree of freedom to 
SM's efficiency, transmit antenna selection (TAS), receive antenna selection (RAS)
and joint transmit and receive antenna selection (JTRAS) algorithms are a crucial 
field to study. On the other hand, use of artificial intelligence significantly developed 
in nowadays in wide variety of areas such as biology, robotics, automotion etc. 
The one purpose of this study is to contribute to the TAS, RAS and JTRAS 
algorithms by using deep neural networks and deep learning in spatial modulation 
systems. Feed forward neural network and convolutional and convolutional neural 
networks, special kinds of neural networks are used in this thesis. Thus, the 
comparison of two neural networks with each other for antenna selection algorithms 
is also provided.
A new TAS algorithm has been created by removing the parts that bring processing 
load from the previous studies in TAS. With this algorithm, feed forward and
convolutional neural network based calculations were made in thesis. The same work 
was done for the choice of RAS in order to give a degree of freedom to spatial 
modulation systems. At the same time, for the first time in literature, deep learning 
based JTRAS is created for spatial modulation systems.