Senkron modülasyon tekniklerine uygulanabilen KNN ve Karar Ağaçları  tabanlı SPPM demodülatörler
Senkron modülasyon tekniklerine uygulanabilen KNN ve Karar Ağaçları  tabanlı SPPM demodülatörler
Yazar: Sünnetci, Kubilay Muhammed; Alkan, Ahmet
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 37 No. 3, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Veri madenciliği,K-en yakın komşu algoritması,karar ağaçları,entropi,haberleşme

Veri madenciliğinin gelişen teknolojiler sayesinde, son zamanlarda birçok çalışma alanına uygulanabildiği bilinmektedir. Ayrıca, veri madenciliğinin görünür ışık haberleşme sistemlerindeki (Visible Light Communication, VLC) birçok problemi çözebileceği de düşünülmektedir. VLC sistemlerde her modülasyon tekniği için farklı alıcı ve verici birimler oluşturulmaktadır. Burada, önerilen sistemler kısaltılmış darbe konum modülasyonu (Shortened Pulse Position Modulation, SPPM) için tasarlanmıştır. Bu nedenle, SPPM tekniği için detaylı teorik altyapı oluşturulmuştur. Bu çalışmada, senkron modülasyon tekniklerine uygulanabilen K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbor, KNN) Algoritması ve Karar Ağaçları tabanlı demodülatörler önerilmiştir. Sonrasında, M-SPPM sinyaller için genelleştirilmiş bir entropi ifadesi elde edilmiştir. Bu ifade bütün senkron modülasyon teknikleri için elde edilebilmektedir. Ayrıca, Manhattan ve Minkowski mesafelerine göre, sinyalleri çözebilen demodülatörler ve diğer demodülatörler doğruluk ve bit hata oranı açısından karşılaştırılmıştır. Nümerik sonuçlardan, önerilen KNN ve Karar Ağaçları tabanlı demodülatörlerin senkron modülasyon teknikleri için geleneksel sistemler olarak kullanılabileceği görülmektedir. Ayrıca, entropi ifadesi yardımıyla bulunan slotların bilgi kazançlarına göre karar ağaçları tabanlı demodülatörlerin oluşturulması gerekmektedir. Bu nedenle, bilgi kazancı daha yüksek olan slot ana düğüm olarak belirlenmelidir. Ayrıca, önerilen KNN tabanlı ve en uygun şekilde tasarlanmış olan karar ağaçları tabanlı demodülatörlerin bit hata oranı performanslarının ve doğruluk oranlarının tamamen aynı olduğu görülmektedir. SNR=10 dB için, 4-SPPM sinyallerde KNN (Demodülatör-1) ve Karar Ağaçları (Demodülatör-3) tabanlı demodülatörlerin doğruluklarının %99,78 olduğu görülmektedir. Burada, 8-SPPM sinyaller için KNN (Demodülatör-2) ve Karar Ağaçları (Demodülatör-5) tabanlı demodülatörlerinin doğrulukları %99,07’dir.

Veri madenciliğinin gelişen teknolojiler sayesinde, son zamanlarda birçok çalışma alanına uygulanabildiği bilinmektedir. Ayrıca, veri madenciliğinin görünür ışık haberleşme sistemlerindeki (Visible Light Communication, VLC) birçok problemi çözebileceği de düşünülmektedir. VLC sistemlerde her modülasyon tekniği için farklı alıcı ve verici birimler oluşturulmaktadır. Burada, önerilen sistemler kısaltılmış darbe konum modülasyonu (Shortened Pulse Position Modulation, SPPM) için tasarlanmıştır. Bu nedenle, SPPM tekniği için detaylı teorik altyapı oluşturulmuştur. Bu çalışmada, senkron modülasyon tekniklerine uygulanabilen K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbor, KNN) Algoritması ve Karar Ağaçları tabanlı demodülatörler önerilmiştir. Sonrasında, M-SPPM sinyaller için genelleştirilmiş bir entropi ifadesi elde edilmiştir. Bu ifade bütün senkron modülasyon teknikleri için elde edilebilmektedir. Ayrıca, Manhattan ve Minkowski mesafelerine göre, sinyalleri çözebilen demodülatörler ve diğer demodülatörler doğruluk ve bit hata oranı açısından karşılaştırılmıştır. Nümerik sonuçlardan, önerilen KNN ve Karar Ağaçları tabanlı demodülatörlerin senkron modülasyon teknikleri için geleneksel sistemler olarak kullanılabileceği görülmektedir. Ayrıca, entropi ifadesi yardımıyla bulunan slotların bilgi kazançlarına göre karar ağaçları tabanlı demodülatörlerin oluşturulması gerekmektedir. Bu nedenle, bilgi kazancı daha yüksek olan slot ana düğüm olarak belirlenmelidir. Ayrıca, önerilen KNN tabanlı ve en uygun şekilde tasarlanmış olan karar ağaçları tabanlı demodülatörlerin bit hata oranı performanslarının ve doğruluk oranlarının tamamen aynı olduğu görülmektedir. SNR=10 dB için, 4-SPPM sinyallerde KNN (Demodülatör-1) ve Karar Ağaçları (Demodülatör-3) tabanlı demodülatörlerin doğruluklarının %99,78 olduğu görülmektedir. Burada, 8-SPPM sinyaller için KNN (Demodülatör-2) ve Karar Ağaçları (Demodülatör-5) tabanlı demodülatörlerinin doğrulukları %99,07’dir.