- Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
- Vol: 9 Issue: 2
- KABLOSUZ İLETİŞİM SİSTEMLERİ İÇİN MAKİNA ÖĞRENİMİ DESTEKLİ ALTERNATİF SEZİCİ TASARIMI...
KABLOSUZ İLETİŞİM SİSTEMLERİ İÇİN MAKİNA ÖĞRENİMİ DESTEKLİ ALTERNATİF SEZİCİ TASARIMI
Authors : Ahmet Emir, Ferdi Kara, Hakan Kaya
Pages : 381-388
Doi:10.21923/jesd.873531
View : 15 | Download : 4
Publication Date : 2021-06-20
Article Type : Research
Abstract :Son yıllarda derin öğrenme (deep learning-DL) teknikleri fiziksel seviye iletişim sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. DL teknikleri, modern haberleşme sistemlerindeki işlem karmaşıklığını azaltmasından ve daha iyi başarım sağlaması gibi nedenlerden dolayı hali hazırda var olan haberleşme yöntemlerine alternatif seçenekler sunmaktadır. Bu çalışmada, Rayleigh sönümlemeli kanalda ikili faz kaydırmalı anahtarlama (binary phase shift keying-BPSK) veya dördün faz kaydırmalı anahtarlama (quadrature phase shift keying-QPSK) modülasyonu kullanılması durumunda alıcıya ulaşan işaretin işaret yıldız kümesi görüntüsünden, gönderilen işaretin DL ile kestirimi hedeflenmiştir. DL tekniklerinden olan evrişimli sinir ağı (convolutional neural network -CNN) girişine alıcıya gelen işaretin ve denkleştirilmiş işaretin işaret yıldız kümesi görüntüsü uygulanmıştır. CNN sınıflandırıcı ile bulunan sistemin hata başarımları klasik en büyük olabilirlikli sezici (maximum likehood-ML) başarımları ile karşılaştırılmıştır. İşaret yıldız kümesinde farklı boyutlarda bölgeler seçilmiştir. Bu bölgelerin her biri ayrı senaryo olarak değerlendirilir. Belirli senaryolar altında bu bölgelerin CNN sınıflandırıcı ile elde edilen hata başarımları ile ML hata başarımları ile benzer çıktığı görülmüştür.Keywords : CNN, QPSK, BPSK, ML, Derin Öğrenme