Geniş bant karıştırma durumunda OTFS-IM sistemlerin BER performansının araştırılması
Investigating the BER performance of OTFS-IM systems with barrage jamming
Yazar: HUSSAM ALSALAMEH
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM DEVELİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Telekomünikasyon Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: 5G = Five-Generation Wireless Telephone Technology ; Elektronik karıştırma = Jamming ; Kablosuz iletişim = Wireless communication ; Modülasyon = Modulation ; OFDM = Orthogonal frequency division multiplexing ; Telekomünikasyon = Telecommunication ; İndeks = Index

Özet:
Son yıllarda teknolojik gelişmeler veri trafiğini önemli ölçüde artırmış ve artan veri hızı taleplerini karşılamak için gelişmiş iletişim tekniklerini gerekli kılmıştır. Bu tekniklerden biri olan İndis Modülasyonlu Ortogonal Zaman Frekans Alanı (OTFS-IM), 5G ve sonrası iletişim sistemlerinde potansiyel kullanımı nedeniyle önemli bir ilgi görmektedir. Kablosuz iletişimdeki kritik zorluklardan biri, sinyal performansını ciddi şekilde bozabilen geniş bant paraziti, yani Geniş Bant Karıştırma (BJ) olarak bilinir. OTFS-IM sistemlerinin BJ'ye nasıl tepki verdiğini anlamak ve farklı koşullar altında bit hata oranı (BER) performanslarını analiz etmek, iletişim güvenilirliğini artırmak için önemlidir. 
Bu tez, farklı SJR seviyeleri ve algılama teknikleri kullanarak toplanabilir beyaz Gauss gürültüsü (AWGN) ve BJ etkileri altında BPSK modülasyonu ile OTFS-IM sisteminin BER performansını araştırmaktadır. Analiz, Dallı Gecikme Hattı (TDL) kanal modeli içinde aynı BJ koşulları altında OFDM-IM ve klasik OTFS sistemleri ile karşılaştırmalı bir değerlendirmeyi içermektedir. Sonuçlar; OTFS-IM'in, özellikle yüksek SJR seviyelerinde BER performansında sürekli olarak geleneksel sistemlerden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Ayrıca çalışma, verici ve alıcıdaki Donanımsal Hataların (HWI'ler) OTFS-IM performansı üzerindeki etkisini analiz ederek, SNR ve bozulma seviyeleri değiştikçe Ortalama Bit Hata Oranı (ABER)'in ideal olmayan verici/alıcılarla arttığını göstermektedir. Ana bulgular; Maksimum Olabilirlik (ML), Log-Olabilirlik Oranı (LLR) ve Greedy dedektörleri ile yakın ABER başarımlarının sağlandığını göstermiştir. Sonuçlar ayrıca; LLR ve Greedy dedektörlerinin, ML'ye göre daha yüksek hesap karmaşıklığı oluşturduğunu ortaya koymuştur.

Abstract:
In recent years, technological advancements have significantly increased data traffic and necessitated advanced communication techniques to meet the growing demands for higher data rates. One of these techniques, Index Modulation Orthogonal Time Frequency Space (OTFS-IM), has garnered significant interest due to its potential use in 5G and beyond communication systems. One of the critical challenges in wireless communication is wideband interference, known as Barrage Jamming (BJ), which can severely degrade signal performance. Understanding how OTFS-IM systems respond to BJ and analyzing their Bit Error Rate (BER) performance under different conditions is important for enhancing communication reliability. 
This thesis investigates the BER performance of the OTFS-IM system with BPSK modulation under the effects of Additive White Gaussian Noise (AWGN) and Broadband Jamming (BJ) using different SJR levels and detection techniques. The analysis includes a comparative evaluation with OFDM-IM and traditional OTFS systems under the same BJ conditions within a Tapped Delay Line (TDL) channel model. The results indicate that OTFS-IM consistently outperforms traditional systems in BER performance, especially at high SJR levels. Additionally, the study analyzes the impact of Hardware Impairments (HWIs) at the transmitter and receiver on OTFS-IM performance, showing that as SNR and distortion levels vary, the Average Bit Error Rate (ABER) increases with non-ideal transmitters/receivers. The main findings demonstrate that near ABER performances are achieved with Maximum Likelihood (ML), Log-Likelihood Ratio (LLR), and Greedy detectors. The results also reveal that the LLR and Greedy detectors exhibit higher computational complexity compared to ML.