Çok kullanıcılı OFDM için kaynak tahsisi
Resource allocation for multiuser OFDM
Yazar: CAN TURGU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. CENK TOKER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Doğrusal programlama = Linear programming ; Doğrusal tamsayı programlama = Linear integer programming ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Kaynak tahsisi = Resources allocation ; OFDM = Orthogonal frequency division multiplexing

Özet:
Çok kullanıcılı bir sistemde, kullanıcılar aynı kanalı aynı anda OFDMA (Dikgen Frekans Bölüşümlü Çoğullama) tekniği ile paylaşabilirler. Bu senaryoda, ortak kullanılan kanal kaynaklarının (alt-taşıyıcılar ve güç) kullanıcılar arasında nasıl dağıtılacağı problemi OFDMA kaynak tahsisi olarak adlandırılmaktadır. Yapısı gereği doğrusal-olmayan bu problem aynı zamanda çokdorukludur ancak eniyilik bozulmadan doğrusal ve dışbükey hale getirilebilir.Problem, ayrık doğası gereği tamsayı programlama ile çözülmeyi gerektirmektedir. Literatürde tamsayı programlama için değişik öneriler bulunmaktadır. Tez kapsamında Dallan ve Sınırla ile Dallan ve Kes Algoritmaları kaynak tahsisi probleminin eniyi çözümünü bulmak için kullanılmıştır.Problemi çözmenin diğer bir yolu da değişkenlerin ayrık yapısını sürekli olacak şekilde gevşeterek ayrık probleme bir alt-sınır oluşturduktan sonra, yuvarlama veya en-yakın tamsayı çözümü bulma ile eniyiye yakın olurlu sonucu elde etmektir. Literatürde bu yolu izleyen çok sayıda çalışma bulunmaktadır. tezde yapılan çalışmalarda, Lagrange Gevşetmesi ve Su-doldurma Algoritmalarının bir melezi incelenmiştir. Ayrıcaı bizim önerdiğimiz algoritma ile çok daha hızlı ve eniyiye yakın sonuçlar elde edilebilmektedir.Tamsayı programlamada eniyiye yakın sonuç veren bir yöntem de Genetik Algoritmalar'dar. Tezde, bu algoritmalar OFDMA kaynak tahsisi problemine uyarlanarak başarılı sonuçlar elde edilmiştir.Ayrıca, tez çalışmaları dahilinde MIMO (Çok Girişli Çok Çıkışlı)-OFDM kanallarda kaynak tahsisi ile ilgili bir çalışma yapılmış ve gelecekte yapılabilecek çalışmalar için önemli bilgiler toplanmıştır.Anahtar Kelimeler: OFDM, OFDMA, çok-kullanıcılı sistemler, kaynak tahsisi, doğrusal programlama, tamsayı programlama, genetik algoritma.

Abstract:
In a multiuser system, the user can share the common channel using the OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) technique. In this scenario, the issue of allocating the shared channel reosurces (subcarrier and power) among the users is called as the OFDMA resource allocation problem. By nature, this problem is non-linear and multimodal, however, it can be reformulated as a linear and convex problem after some manipulations.Due to the discrete natue of the problem, it should be solved by Integer Programming. In the literature, there are several proposals for Integer Programming. In the context of this thesis, theBranch and Bound, and Branch and Cut Algorithms are utilized.Another way of solving the problem is finding a lower-bound to the original problem by relaxing the discrete variables as continuous variables and, after that obtaning the feasible sub-optimum solution through rounding or finding the closest integer solution using the relaxation solutions. In literature, there are many studies in this direction. In the thesis, a hybrid of the Lagrange Relaxation and a variant of the Waterfilling Algorithm is investigated. Moreover, we propose an algorithm which can reach to a better sub-optimum solution within a much shorter time.Another method for Integer Programming, which can give suboptimum solutions is the Genetic Algorithms. In the thesis, these algorithms are adapted to the resource allocation problem and successful results are obtained.Apart from that, a study for resource allocation in MIMO (Multi-Input Multi-Output)-OFDM channels is also realized and important data is collected for possible future work.Keywords: OFDM, OFDMA, multiuser systems, resource allocation, linear programming, integer programming, genetic algorithms.