MIMO haberleşme sistemlerinde sinyal algılama için derin katman açma yaklaşımının iyileştirilmesi
Improving deep unfolding approach for signal detection in MIMO communication systems
Yazar: SÜMEYE NUR KARAHAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KALAYCIOĞLU
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Son yıllarda, haberleşme sistemlerinin performansını artırmaya yönelik çalışmalar hız kazanmış, bu süreçte derin öğrenme (deep learning, DL) algoritmalarının uyarlanabilir yapısı ve karmaşık örüntüleri tanıma yeteneği ön plana çıkmıştır. Bu çalışmanın amacı, iletişim sistemlerindeki sinyal algılama algoritmalarının, artan kullanıcı yoğunluğu ve kanal karmaşıklığı gibi zorluklara karşı daha dirençli hale getirilmesidir. Kablosuz iletişim çok-giriş çok-çıkış (multiple-input multiple-output, MIMO) sistemlerinde sinyal algılama, özellikle yeni nesil haberleşme teknolojilerinin gereksinimlerini karşılamak amacıyla büyük önem taşımaktadır. Bu kapsamda, derin öğrenmenin iletişim sistemlerine entegrasyonu, daha verimli ve güvenilir sinyal algılama imkânı sunmaktadır. Bu tezde, literatürde derin öğrenmenin bir türü olan, derin katman açma (deep unfolding, DU) teknikleriyle geliştirilen MIMO sinyal algılama yapılarına yenilikçi bir katkı olarak Tikhonov düzenlileştirmesi eklenmiştir. Tikhonov düzenlileştirme matrisi, derin katman açma yöntemiyle katmanlar halinde yapılandırılmış ve bu sayede performans artışı sağlamıştır. Bu yaklaşım, hem elde edilen sonuçların doğruluğunu hem de tutarlılığını artırmıştır. Derin katman açma tekniği ile iletişim sistemlerindeki matematiksel modellerin avantajları derin öğrenmenin esnekliğiyle birleştirilirken, Tikhonov düzenlileştirmesi ile özellikle karmaşık kanallarda algılama performansının artırılması hedeflenmiştir. Çalışma boyunca, kablosuz ağ mimarilerine yönelik çeşitli MIMO konfigürasyonlarında geliştirilen çözümlerle, modern haberleşme sistemlerinin karşılaştığı bazı temel sorunların çözümüne katkı sağlanmış ve bu alandaki gereksinimlere yönelik önemli ilerlemeler kaydedilmiştir.

Abstract:
In recent years, efforts to improve the performance of communication systems have accelerated, and in this process, the adaptive nature of deep learning (DL) algorithms and their ability to recognize complex patterns have come to the forefront. The aim of this work is to make signal detection algorithms in communication systems more resilient to challenges such as increasing user density and channel complexity. Signal detection in wireless communication multiple-input multiple-output (MIMO) systems is of great importance, especially to meet the requirements of next generation communication technologies. In this context, the integration of deep learning into communication systems offers more efficient and reliable signal detection. In this thesis, Tikhonov regularization is added as an innovative contribution to the MIMO signal detection structures developed with deep unfolding (DU) techniques, which is a type of deep learning in the literature. The Tikhonov regularization matrix is structured in layers using deep unfolding, which improves performance. This approach improved both the accuracy and consistency of the results obtained. The deep unfolding technique combines the advantages of mathematical models in communication systems with the flexibility of deep learning, while Tikhonov regularization aims to improve detection performance, especially in complex channels. Throughout the study, solutions developed in various MIMO configurations for wireless network architectures have contributed to solving some of the fundamental problems faced by modern communication systems and made significant progress in addressing the requirements in this field.