İndis Modülasyonlu OFDM Sistemlerin Rayleigh Sönümlü Kanallarda Derin Öğrenme Tabanlı Kanal Kestirimi


Develi İ. (Yürütücü), Adıgüzel Ö., Akdamar N.

  • Proje Türü: TÜBİTAK Projesi
  • Proje Grubu: Fen ve Mühendislik
  • Projenin Yürütüldüğü Birim: Mühendislik Fakültesi
  • Başlangıç Tarihi: Ekim 2022
  • Bitiş Tarihi: Ekim 2023

Özet

Son yıllarda haberleşme teknolojilerinde yaşanan gelişmelerle yüksek veri hızına, hizmet kalitesine ve güvenli haberleşmeye talep artmıştır. Bu talebin karşılanabilmesi için literatürde daha düşük enerji tüketimine ve daha yüksek spektral verimliliğe sahip teknikler önerilmektedir. Bu tekniklerden biri olan indis modülasyonlu dik frekans bölmeli çoğullama (OFDM-IM), hata performansını ve spektral verimliliği iyileştirmek için yakın zamanda önerilmiş önemli bir yaklaşımdır [1-6]. OFDM-IM üzerine yapılan çalışmaların çoğunda, alıcının mükemmel kanal durum bilgisine (CSI) sahip olduğu varsayılarak performans analizi yapıldığı görülmektedir [6-15]. Ancak bu varsayım kablosuz sistemler için gerçekçi değildir. OFDM-IM sisteminin gerçek performansını analiz etmek için kanal kestirimi vazgeçilmezdir. Bu proje çalışmasında, OFDM-IM için geleneksel kanal kestirim yöntemlerinden farklı olarak derin öğrenmeye dayalı yeni bir kanal kestirim yöntemi önerilecektir. Literatürde mevcut geleneksel kanal kestirim yöntemleri ile derin öğrenmeye dayalı kanal kestirim yönteminin performansları karşılaştırılacaktır.