1 İki Kutuplu Doğrudan Dizili Ultra Geniş Bant İşaretlerin CM1-CM4 Kanal Modelleri Üzerindeki Başarımları Ergin YILMAZ, Ertan ÖZTÜRK Elektrik Elektronik.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 10. Ders.
Advertisements

İleri Sayısal Haberleşme
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Hakan Doğan, Hakan Ali Çırpan, Erdal Panayırcı
Hazırlayan: Özlem AYDIN
MC-CDMA (Çok Taşıyıcılı-Kod Bölmeli Çoklu Erişim ) Alıcılarda Yakın-Uzak Problemine Yönelik Yapay Zekâ Uygulamaları Metin ÇİÇEK, Bilgi Teknolojileri ve.
Excel’de istatistik fonksiyonları
Dağıtık Ortak Hafızalı Çoklu Mikroişlemcilere Sahip Optik Tabanlı Mimari Üzerinde Dizin Protokollerinin Başarım Çözümlemesi I. Ulusal Yüksek Başarım ve.
Rassal Değişken S örnek uzayı içindeki her bir basit olayı yalnız bir gerçel (reel) değere dönüştüren fonksiyona rassal değişken adı verilir. Şu halde.
SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma Çiğdem İNAN, M. Fatih AKAY Çukurova Üniversitesi Bilgisayar.
MATEMATİK ÖĞRENEBİLİR
SİMÜLASYON VE BULANIK KÜME YAKLAŞIMI İLE PROJE RİSK DEĞERLEMESİ
Olasılık Dağılımları ♦ Gazın her molekülü kendi hızına ve konumuna sahiptir. ♦ Bir molekülün belli bir hıza sahip olma olasılığı hız dağılım fonksiyonu.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli-Kümülatif)Fonksiyonu
Sürekli Olasılık Dağılımları
Bölüm 4: Sayısal İntegral
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Analiz ve Tahmin Teknikleri Eğitimi Antalya, Nisan 2013 Bölüm 3: RADAR DEĞİŞKENLERİ Dr. Kurtuluş ÖZTÜRK.
HER ÖĞRENCİ MATEMATİK ÖĞRENEBİLİR MURAT GÜNER ATAŞEHİR
Bileşik Olasılık Dağılım Fonksiyonu
Bölüm6:Diferansiyel Denklemler: Başlangıç Değer Problemleri
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
KABLOSUZ KANALALRIN KAPASİTESİ
İleri Sayısal Haberleşme
İşbirlikli İletişim için Birleşik en İyi Anten ve Röle Seçimi
RAYLEIGH YÖNTEMİ : EFEKTİF KÜTLE
İzzet Levent KARAEVLİ İbrahim ALTUNBAŞ Güneş KARABULUT
Örnekleme Yöntemleri Şener BÜYÜKÖZTÜRK, Ebru KILIÇ ÇAKMAK,
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
En İyi Röle İle İşbirlikli İletişim Ve Uzay Zaman Kodlaması ile Karşılaştırılması Büşra YÜKSEL, Özgür ORUÇ ve Ümit AYGÖLÜ İstanbul Teknik Üniversitesi.
TEMEL HABERLEŞME MATEMATİĞİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
Tabanbant İşaretlerinin Sezilmesi
Ölçme Sonuçlarının Değerlendirilmesi
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
MC-CDMA (Çok Taşıyıcılı-Kod Bölmeli Çoklu Erişim ) Sistemlerinde Çok Kullanıcılı Sezme İşleminin Bulanık Mantık Yöntemiyle Gerekleştirilmesi Metin ÇİÇEK,
Gökçen ÖZDEMİR Necmi TAŞPINAR
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
Regresyon Örnekleri.
Ahmet F. Coskun Oğuz Kucur2 Elektronik Mühendisliği Bölümü
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
Örneklem Dağılışları.
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
Sayısal Analiz Sayısal Türev
Sayısal Analiz Sayısal İntegral 3. Hafta
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
YAZILIM ÖLÇÜMÜ Yazılım mühendisliği, yazılım ürününü oluşturmaya, mühendislik yaklaşımı uygulamakla ilgili olan teknikler toplamını tanımlamak için kullanılan.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi
DERS3 Prof.Dr. Serpil CULA
TOPLU YAĞMURLAMA SULAMA SİSTEMLERİNİN TASARIMI
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
TEMEL BETİMLEYİCİ İSTATİSTİKLER
Kesikli ve Sürekli Şans Değişkenleri İçin;
DERS 7 SAYISAL İNTEGRASYON DERS 7.1 TRAPEZOIDAL (YAMUK) KURAL
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
Sapma (Dağılma) ölçüleri
5.1 POLİNOMİNAL REGRESSİYON
Araç Takip ve Güzergah Planlama Sistemi
Ö RNEK 1 Rasgele olarak seçilen 10 ailenin gelir ve tüketimleri 100 TL cinsinden aşağıdaki gibi verilmiştir: X ve Y ortak olasılık tablosunu düzenleyiniz.
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
DA MOTOR SÜRÜCÜLERİ İÇİN BULANIK MANTIK DENETİMİ
Sunum transkripti:

1 İki Kutuplu Doğrudan Dizili Ultra Geniş Bant İşaretlerin CM1-CM4 Kanal Modelleri Üzerindeki Başarımları Ergin YILMAZ, Ertan ÖZTÜRK Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Zonguldak Karaelmas Üniversitesi 67100, Zonguldak

2 Sunum Taslağı Çalışmanın Amacı Sistem Tanımı ve Kanal Modeli Hata Olasılık Analizi Benzetim ve Analitik Sonuçlar Yorumlar

3 Çalışmanın Amacı Bu çalışmada, İki Kutuplu Modülasyon kullanan DD-UGB Sistemin BHO başarımları incelenmiştir. Yapılan BHO başarım analizlerinde kanal modeli olarak IEEE a grubu tarafından sunulan dört farklı UGB kanal modeli kullanılmıştır. Literatürde yapılan çalışmalarda darbe süresi kıymık süresinden küçük yada eşit alınmıştır. Bu çalışmada ise darbe süresi kıymık süresinden büyük alınarak yoğun kıymıklar arası karışım olduğu kabul edilmiştir Darbe şekillendirici olarak FCC maskesini sağlayan Gauss 4.ve 5. türevleri ile Daubechies5 dalgacığı kullanılmıştır

4 Kanal Modeli ve Sistem Tanımı  UGB sistemler için kanal modeli IEEE a grubu tarafından önerilmiştir ve Saleh-Valenzuela (S-V) kanal modeline dayanmaktadır.  Standard UGB kanal modelinde, S-V modelinde sönümleme katsayıları için kullanılan Rayleigh olasılık dağılımı yerine, UGB kanallar için daha uygun olan Log- normal dağılımı önerilmiştir Kanalın dürtü yanıtı u. kullanıcı için : Burada ;, k’ıncı kümedeki m. yolun sönümleme katsayısı, k. kümenin gecikmesi, k. kümenin gecikmesine göre m. yolunun gecikmesi (1)

5 Kanal Modeli ve Sistem Tanımı(devam ediyor) Kanal model parametreleri aşağıdaki gibi tanımlanmıştır. Kanal sönümleme katsayısı: ve buradarastgele eşit olasılıklı ’lerden oluşmaktadır ve yansımalardan kaynaklanan sinyal terslenmesini ifade etmektedir. katsayıları k’ıncı kümenin sönümleme katsayısını k’ınci kümedeki m’inci yolun sönümleme katsayısını ifade etmektedir. Sönümleme katsayılarının çarpımılog-normal dağılıma sahip rasgele bir değişkendir ve aşağıda verilmiştir: = vesırasıyla küme ve yollar için sönümleme katsayılarının dağılımlarını ifade etmektedir.

6 Kanal Modeli ve Sistem Tanımı (devam ediyor) Log-normal dağılıma sahip kanal sönümleme katsayılarının beklenen değeri 0 0 alıcıya ilk ulaşan yolun ortalama enerjisi  ve sırasıyla küme ve yol zayıflama çarpanları Sönümleme katsayılarının ikinci momentinin ifadesi : IEEE a kanal modeli yedi anahtar parametreye göre dört farklı kanal senaryosundan oluşmaktadır. Bunlar; CM1: 0-4m mesafede LOS iletim tipine göre modellenmiştir. CM2: aynı mesafede ancak görüş ufkunun olmadığı NLOS ortamlar için tasarlanmıştır. CM3: 4-10m arası NLOS anten durumları için modellenmiştir. CM4: efektif gecikmenin 25ns ve daha büyük değerleri için tasarlanmıştır. (2) (3)

7 Kanal Modeli veSistem Tanımı (devam ediyor) Yapılan çalışmasında kullanılan kanal modeli : = Burada üst indis u, u. kullanıcıyı temsil etmektedir, u. kullanıcının l. yolunun gecikmesidir. u. kullanıcının l. yolunun sönümleme katsayısıdır L toplam çözülebilir yol sayısının temsil etmektedir Burada kanal sönümleme katsayıları,log-normal dağılıma sahiptir ve Foerster (2003) de verilen programlarla elde edilmiştir. Kanal katsayıları maksimum enerjinin %85’ni sağlayan L f adet en yüksek genlikli yollar olarak alınmıştır (4)

8 Kanal Modeli ve Sistem Tanımı (devam ediyor) Toplam U tane kullanıcının olduğu bir sistemde iletilen işaret[9] = ve u. kullanıcı için iletilen işaret [9]; Burada ve u. kullanıcının veri dizisidir. b u [n] her bir u ve n için eşit olasılıklı bağımsız ikili verilerdir.{P(1)=1/2, P(-1)=1/2} u. kullanıcının periyodik olmayan rasgele yayılım dizisidir. TcTc kıymık süresi TbTb bit süresi (T b =N T c ) ψ(t) ise darbe şekillendirici (5) (6)

9 Hata Olasılık Analizi Toplam U tane kullanıcının olduğu bir sistemde alınan işaret Burada n(t) beklenen değeri sıfır varyansı N o /2 olan eklemeli beyaz gauss gürültüsüdür. Tasarlanan alıcının maksimum enerjinin %85’ini sağlayan maksimum genlikli Lf adet yolu seçtiği kabul edilmiştir. DD-UGB işaretlerin, DD-KBÇE işaretlerine benzerliğinden dolayı, tırmık alıcının çıkışındaki referans yol için İGO, aşağıdaki ifadeyle Burada yollar arası karışım (YAK) dır ve aşağıdaki gibi hesaplanabilir. (7) (8) (9)

10 Burada darbe şekillendiricinin öz ilişki fonksiyonu olup aşağıdaki gibi tanımlanabilir. (10) Hata Olasılık Analizi(devam ediyor) (8) nolu eşitlikte verilen İGO ifadesi ye bağlıdır log-normal olasılık dağılımına sahiptir. Bu yüzden İGO ifadesi de log-normal dağılıma sahip bir rasgele bir değişkendir ve olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibidir:, (11) Burada (dB) ve (dB), 10log10 değişkenini sırasıyla beklenen değeri ve standart sapmasıdır.Bu ifadeler aşağıdaki şekilde verilir[9] :

11 Hata Olasılık Analizi (devam ediyor) (13) İki kutuplu işaret kullanan sistemin ’e bağlı olan bit hata olasılık ifadesi aşağıdaki gibi yazılır: (14) Burada, Gauss -fonksiyonudur. Eşitlik (14)’de verilen bit hata olasılık ifadesi [9]’da gösterilen türetmelerle;

12 (15) şeklinde elde edilir. Bu ifade de (16) Burada x i (i=1,2,3,…,n) n. derece Hermite polinomunun sıfırlarını, w i (i=1, 2, 3,…,n) ise ağırlık katsayılarını ifade etmektedir. Bu değerler [10]’de tablo halinde verilmiştir. Nümerik Hesaplar: FCC maskesi ile uyumlu darbe şekillendiricilerin bit hata oranı hesaplamaları, bir önceki bölümde türetilen hata olasılık ifadesi kullanılarak ve benzetimle yapılmıştır. Analitik hesaplamalarda yayılım kodu uzunluğu, N, 10 alınmıştır. Sistemde 5 tane asenkron kullanıcının olduğu kabul edilmiştir. Hata Olasılık Analizi (devam ediyor)

13 Darbe süreleri Gauss darbeleri için 0.5 ns, db-5 için 1.08 ns olarak alınmıştır.Kıymık süresi,Tc, 0.2 ns dir. Kanal sönümle katsayılarının birim enerji şartını sağladığı kabulü ile ve Tablo 1 deki ilgili kanal parametre değerlerinden her bir kanal için ilk yolun enerjisi (Ω 0 ) hesaplanmıştır. Aynı şekilde her bir kanal modeli için (12) ve (13) ‘da verilen beklenen değer ve varyans ifadeleri hesaplanmıştır Hesaplanan bu değerlerin ve Hermite polinom (n=16) katsayılarının (16)’de yerine konulmasıyla 0-12 dB İGO aralığında CM1-CM4 kanal modelleri için başarım değerleri elde edilmiştir. Nümerik Hesaplamalar (devam ediyor)

14 Benzetim ve Analitik Sonuçları Şekil 1: Kanal Model 1 (CM1)’ de benzetim sonuçları Şekil 2: Kanal Model 1 (CM1)’ de analitik sonuçlar

15 Benzetim ve Analitik Sonuçları Şekil 1: Kanal Model 1 (CM2)’ de benzetim sonuçları Şekil 1: Kanal Model 1 (CM2)’ de analitik sonuçları

16 Benzetim ve Analitik Sonuçları Şekil 1: Kanal Model 1 (CM3)’ de benzetim sonuçları Şekil 1: Kanal Model 1 (CM3)’ de analitik sonuçları

17 Benzetim ve Analitik Sonuçları Şekil 1: Kanal Model 1 (CM4)’ de benzetim sonuçlarıŞekil 1: Kanal Model 1 (CM4)’ de analitik sonuçları

18 Yorumlar Bu bildiride FCC UGB maskesiyle uyumlu darbe şekillendiricilerin, iki-kutuplu modülasyonlu DD-UGB sistem başarımına etkisi dört standart UGB kanal modelleri (CM1-CM4) üzerinde incelenmiştir. Analitik ve benzetim sonuçları, Daubechies dalgacığının Gauss dördüncü ve beşinci türevine göre daha iyi performans verdiklerini göstermiştir. Ayrıca, Şekil 1-8 incelendiğinde alıcı-verici arasında mesafenin artması ve görüş hattının kaybolmasının başarımları olumsuz yönde etkiledikleri görülmektedir.