SDMA-OFDM sistemlerinde yenilikçi algoritmalar kullanarak uyarlamalı doğrusal olmayan çok kullanıcı sezimi
Adaptive nonlinear multiuser detection using innovative algorithms in SDMA-OFDM systems
Yazar: UĞUR YEŞİLYURT
Danışman: DOÇ. DR. ÖZGÜR ERTUĞ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dikgen sıklık bölümlü çoğullama =   ; Kanal kestirimi = Channel estimation ; OFDM = Orthogonal frequency division multiplexing ; Sezimleme = Detection

Özet:
Dikgen Frekans Bölmeli Çoğullama, frekans seçici sönümleme kanalları için etkin yüksek hızlı iletimi ve sağlamlığı ile tanınan paralel iletim şemasıdır. Öte yandan, çok girişli çoklu çıkışlı sistemlerinin bir alt sınıfı olan Uzay Bölmeli Çoklu Erişim tabanlı teknikler, bir kablosuz iletişim sisteminin kapasitesini ve güvenilirliğini artırmaktadır. Bu nedenle, iki teknolojinin birleşimi, gelecekteki kablosuz iletişim sistemi için en rekabetçi teknoloji olarak ortaya çıkmıştır. SDMA-OFDM sistemlerinin alıcı ucunda, veriyi tutarlı bir şekilde demodüle etmek için kanal tahmini ve çok kullanıcılı algılama çok önemlidir. Verilen alıcı yapısı için, çeşitli çok kullanıcılı algılama şemaları önerilmiştir. Ayrıntılı arama mekanizması nedeniyle, Optimum Maksimum Olabilirlik dedektörü yüksek hesaplama karmaşıklığı ile sınırlıdır. Öte yandan, düşük karmaşıklığı olan Minimum Ortalama Karesel Hata dedektörü, çoklu erişim girişimleri nedeniyle sınırlı bir performansa sahiptir. Çok kullanıcılı dedektörlerin farklı kombinasyonları, alıcı yapılandırmaları için karmaşıklık ve performans dengelemesi üzerine odaklanmaktadır. Bu tezde, ortak kanal tahminine dayalı hibrit ML-MMSE-SIC uyarlamalı çok kullanıcılı algılama önerilmiş ve yukarıda belirtilen klasik algoritmaların dezavantajları ortadan kaldırılmıştır. Önerilen yöntem, yüksek SNR değerlerinde klasik Minimum Ortalama Karesel Hata üzerinde önemli bir performans artışı ve düşük SNR değerlerinde Maksimum olabilirlik üzerinde karmaşıklık kazancı sağlamıştır.

Abstract:
Orthogonal Frequency Division Multiplexing is parallel transmission scheme that is well known for its efficient high-speed transmission and robustness to frequency selective fading channels. On the other hand, Space Division Multiple Access based techniques as a subclass of multiple input multiple output systems have the ability to increase capacity and reliability of a wireless communication system. Hence, the integration of the two technologies have emerged as a most competitive technology for future wireless communication system. At the receiver end of the SDMA-OFDM systems, channel estimation and multiuser detection are very crucial to demodulate the data coherently. For the given receiver structure, various Multiuser Detection schemes have been proposed. Due to the detailed search mechanism, the optimal Maximum Likelihood detector is limited to high computational complexity. On the other hand, Minimum Mean Square Error detector with low complexity has limited performance due to multiple access interference. Different combinations of multiuser detectors focus on the complexity- performance tradeoff for the receiver configurations. In this thesis, hybrid ML-MMSE with SIC adaptive multiuser detection based on joint channel estimation has been proposed and the disadvantages of the above-mentioned classical algorithms have been abolished. Proposed method have achieved significant performance improvement over classical Minimum Mean Square Error at high SNR values and complexity gain over Maximum Likelihood at low SNR values.