Enerji hatları üzerinden haberleşme için dikgen frekans bölmeli çoğullama sistemlerinde yapay zeka teknikleri ile kanal kestirimi
Channel estimation with artifical intelligence tecniques for orthogonal frequency division multiplexing-power line communication
Yazar: ANIL SÜLEV
Danışman: PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Enerji nakil hatları sistemi ile birleştirilmiş Dikgen frekans bölmeli çoğullama (PLC-OFDM), yüksek hızlarda veri iletimini ve servis kalitesini sağlayan bir haberleşme tekniğidir. Bu teknikte veri tespiti için kanal dürtü cevabı gerekli olup bunun için pilot ton tabanlı ve kör kestirimciler kullanılır. Kör kestirimciler için kanalın veri istatistikleri yardımı ile kanal kestirilmeye çalışılır ki bu özellikle zaman değişimli ve sönümlemeli kanallar için bir handikaptır. Pilot ton kestirim tekniğinde ise sisteme entegre edilen pilot tonlar yardımı ile kestirim yapılır ve bu yöntem ile özellikle sönümlemeli kanallarda daha iyi performanslar ortaya koymuştur. Pilot ton tabanlı kanal kestirim tekniğinde klasik metot olarak adlandırılan; En küçük kareler (LS), En küçük ortalama kareler (LMS) ya da en küçük ortalama karesel hata (MMSE) gibi algoritmalar kullanılır. LS ve LMS algoritmalarının uygulaması basit olmasına rağmen zaman değişimli kanallardaki performansları düşüktür. MMSE ise daha karmaşık bir metot olması; korelasyon hesaplaması, kanal gürültüsünün istatistiksel cevabı, matrisin tersinin alınması gibi durumlardan dolayı gelmektedir. Fakat bu metot özellikle sönümlemeye karşı oldukça iyi sonuçlar vermektedir.
Bu tezde çok katmanlı yapay sinir ağları ve zeki optimizasyon teknikleri kullanılarak PLC-OFDM sistemlerinde optimizasyon yapılmış, klasik algoritmaların verileri değerlendirilip, optimize edilip, kıyaslanmıştır. Ayrıca pilot ton tekniğinde pilot tonların tasarımı zeki optimizasyon uygulamalarından ABC algoritması yardımıyla pilot tonlarının yerleri değişimini yaparak LS kanal kestirim algoritmasının yüksek hatalı değerleri yerine daha düşük hata oranlarına ulaşılmıştır.

Abstract:
Power line system which is combined with PLC-OFDM (Power line communication-orthogonal frequency division multiplexing) is a communication technique. This system provides high speed data transfer and quality of service. On this technique, channel impulse response is necessary for data detection so hat pilot tone based and blind estimators are used. Channel estimate to help with data statistic of channel and particularly, this is handicap for fading and time changing channels. On the pilot tone estimating technique, this estimating is done to help with pilot tone which is integrated into the system. In particular, this method is showed better performances on fading channels. On the pilot tone channel estimating technique, LS (Least Squared), LMS (Least Mean Squares), MMSE (Minimum Mean Square Error) which are called classical methods. In spite of fact that LS and LMS application of algorithms  are basic, their performances are low on the time changing channels. MMSE include calculation of correlation, statistical response of channel noise and transposition of the matrix so that MMSE is a very complex method. But, this method can expose better consequences oppose to fading channels.
In this thesis, cascaded artificial neural network and intelligent optimization techniques are used on PLC-OFDM system. Classical algorithms are compared, optimized and evaluated. Also, on the pilot tone technique, design of pilot tones help to interchange of pilot tones with intelligent optimization of application. LS channel estimate algorithm reaches very low error rates instead of high error rates.