Propagasyon yol kayıp hesaplarının yapay sinir ağları kullanılarak modellenmesi
The modeling of propagation path loss calculations by using artificial neural networks
Yazar: OSMAN UMUT BULUCU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AKTÜL KAVAS
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; İletişim Bilimleri = Communication Sciences
Dizin: Kablosuz ağlar = Wireless networks

Özet:
Kablosuz haberlesme sistemlerinde kesintisiz ve etkin bir iletisimin saglanabilmesi için, radyopropagasyonun özellikle bina içi ortamlardaki analizi büyük önem tasımaktadır. Veriiletiminin kesilmemesi için binaiçi ortamda saglıklı bir yayılım saglanmalıdır. Hareketlialıcıdaki isaret güç seviyesinin uzaklıga baglı olarak kestirimi için gelistirilen çesitli modellersayesinde verici ve alıcı antenlerin konumları belirlenip verimli bir ag tasarımıyapılabilmektedir.Sistemin islerligini kaybetmeden çalısabildigi maksimum uzaklık menzil olaraktanımlanmakta ve bu deger ?yol kaybı? kavramı ile açıklanmaktadır. Yol kaybı hesaplamalarıhaberlesme sisteminin ve ortamın karakteristik özelliklerine baglı olarak modellenmekte;böylelikle sistemin kapsama alanına iliskin saglıklı bir kestirim yapılabilmektedir.Bu çalısmada; Yıldız Teknik Üniversitesi Besiktas Kampusu T-Blok zemin katında ve 2.4GHz frekans bandında çalısan kablosuz haberlesme sistemine iliskin propagasyon yol kaybımodellenmistir. Öncelikle Kablosuz Alan Agları'na iliskin genel özellikler ve standartlarverilmis; radyo propagasyonunda büyük-ölçekli yol kaybı ve propagasyonu etkileyenetmenler ele alınarak yol kaybı kestiriminde kullanılan çesitli amprik ve deterministikmodeller tanımlanmıstır.Bununla birlikte bu modellere alternatif bir Yapay Sinir Agı (YSA) modeli gelistirilereksonuçları ortaya konmustur. Modelleme için binaiçi ortamda ölçekli bir sekilde Elektrik Alansiddeti ölçümleri yapılmıs; elde edilen ölçüm verileri ve Levenberg-Marquardt ögrenmealgoritması ile ag egitilerek kestirim modeli olusturulmustur. YSA modelinin ölçüm degerlerive diger modeller ile karsılastırılması yapılarak MATLAB bilgisayar programında elde edilensonuçlar ortaya konmustur. Yapılan incelemelerin yanı sıra tez çalısması sırasında elde edilenarastırma sonuçları, ayrıca iki ayrı bilimsel makale halinde de derlenerek EKLER kısmındasunulmustur.Anahtar Kelimeler: Kablosuz Alan Agları, Binaiçi yayılım, Propagasyon Yol Kaybı, YapaySinir Agları, Levenberg-Marquardt

Abstract:
The analysis of indoor radio propagation is very important for the maintenance of asustainable and an effective communication link in Wireless systems. A sufficient radiopropagation must be maintained to avoid the interruption of the data transmission. Thepositions of the transmitters and receivers can be determined with the various modelspredicting the radio signal power level versus the distance between the antennas. With the useof these models, an efficient wireless network can be designed.The maximum distance, where the communication is still maintained, is called the range ofthe system and this value is identified by the ?propagation path loss? term. The path losscalculations are modelled due to the characteristics of the communication system and thepropagation environment and thus, a reliable coverage area prediciton can be done.In this assignment, the Wireless Local Area Network (WLAN) system operating at 2.4 GHzfrequency band and locating in the entrance floor of the Yildiz Technical University BesiktasCampus T-Block have been researched and the related radio propagation path losscalculations have been modelled. Firstly, the general concepts and technical standards of theWLAN system have been introduced. Then, the mechanisms affecting the large-scale pathloss have been identified and various emprical and determinisitical prediction models havebeen defined.Furthermore, an alternative Artificial Neural Network (ANN) approach have been developedand implemented. The Electric Field Strength measurements were performed in thepropagation environment and these values were used to train the ANN model with Levenberg-Marquardt training algorithm.. By using MATLAB, the ANN prediction results have beencompared with the emprical models and the measurement values. Moreover, the achievedresults during this project have been compiled in two articles which are given in theacknowledgement section.Key words: Wireless Local Area Networks (WLAN), Indoor Propagation, Propagation PathLoss, Artificial Neural Networks,Levenberg-Marquardt.