MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMİNE YÖNELİK YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI

7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI

1/30

KOCAEL NVERSTES*MHENDSLK FAKLTES

MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNEYNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI

6. DNEM PROJES

Mehmet Zahid GEN090207026

Elektronik ve Haberleme Mhendislii

Danman:YRD.DO. DR. SITKI ZTRK

KOCAEL, 2012


2/30

2

NSZ

Bu alsmada mobil haberlesme sistemlerinin gelisimi incelenmis ve gerek

ortamda genisband haberlesme sistemlerinden MC-CDMA tekniginin testleri

yaplarak MC-CDMA haberleme tekniinde uzak yakn problemine ynelik

yapay sinir alar yntemiyle zm getirilmeye allm ve uygulamada

kullanlan yapay sinir alar detayl bir ekilde incelenmitir.

alsmalarm boyunca degerli yardm ve katklaryla beni ynlendiren Hocam, Sayn

Yar. Do. Dr. Stk ztrke, egitim hayatm boyunca emegi geen tm

hocalarma, maddi manevi destegiyle beni hibir zaman yalnz brakmayan aileme

teekkrlerimi sunarm.


3/30

3

Contents

NSZ ....................................................................................................................................... 2

EKLLER DZN .................................................................................................................... 4

SMGELER VE KISALTMALAR............................................................................................. 4

GR .......................................................................................................................................... 6

BLM-1 ....................................................................................................................................................... 9

CDMA......................................................................................................................................... 9

MC-CDMA ............................................................................................................................. 9

CDMAn avantajlar ............................................................................................................ 11

CDMAin yaygn spektrumu ................................................................................................ 11

CDMA g kontrol ............................................................................................................. 13

CDMAda anten dzenlemesi............................................................................................... 14

Ses kalitesi ............................................................................................................................ 14

Gvenlik ................................................................................................................................ 15

YAKIN UZAK PROBLEM .................................................................................................... 15

BLM-2 ..................................................................................................................................................... 16

YAPAY SNR ALARI ......................................................................................................... 16

1.Yapay sinir alar nedir...................................................................................................... 16

2.Yapay Sinir alar Genel zellikleri ................................................................................. 18

3.Yapay Sinir Alar Avantajlar.......................................................................................... 19

4. Yapay Sinir Alar Dezavantajlar ................................................................................... 21

5. Yapay Sinir Hcresinin Yaps......................................................................................... 21

Yapay Sinir A Alc ............................................................................................................... 22

MATLAB NNTOOL YARDIMIYLA YAPAY SNR AI OLUTURMA ..................... 24

Kaynaklar .............................................................................................................................. 26


4/30

4

EKLLER DZN

ekil.1: oklu eriim teknikleri

ekil.2: Yaygn spektrum

ekil.3: cdma verici yaps

ekil 4:Yapay Sinir A (YSA) ve Bulank Mantk sistemli MC-CDMA alc yaps

ekil 5: N giri, L gizli katman dm ve M adetka sahip Yapay Sinir A yaps.

SMGELER VE KISALTMALAR

SimgelerAklama

GHz FrekansbirimidBDesibelEc/No Chip enerjisi/grltdegeri


5/30

5

Kbps Data hzbirimikHz FrekansbirimiMbps Data hzbirimiMcps Bit hzbirimiMHz Frekansbirimi1G Birincinesilhaberlesmesistemleri2G ikincinesilhaberlesmesistemleri3G ncnesilhaberlesmesistemleri3GPP ncNesilOrtaklkProjesiAMPS ileri Mobil TelefonServisiAUC DogrulamaMerkeziBCH GenisbandKanalBLER Blok HataHzBMC Genisband Multicast KontrolBSC BazistasyonuKontrolrBSS BazistasyonAltsistemi (BTS+BSC)BTS BazAlc-Vericiistasyonu

CC agrKontrolCDMA KodBlmeliokluErisim

CDF KmlatifDaglmFonksiyonu

CFN BaglantereveSaysCPCH OrtakPaketKanalCRC evrimselFazlalkDenetimiD-AMPSSaysal AMPSDCH AyrlmsKanalDCS SaysalHcreselSistemDL DownlinkDS-CDMA Dogrudanarpm CDMAMC-CDMA oktayclkodblmelioklueriimDSCH Downlink PaylasmlKanalECSD DevreAnahtarlamalletimEDGE Global GelisimiinArttrlmsData HzlarEGPRS PaketAnahtarlamaliletimEGSM GenisletilmisGSMETSI AvrupaHaberlesmeStandartEnstitsFACH leriErisimKanalFDD FrekansBlmeliiftYnlHaberlesmeFDMA FrekansBlmeliokluErisimFEC leriHataBaglants

FH-CDMA FrekansAtlamal CDMAFPLMTS GelecekGenel Mobil HaberlesmeSistemiFSK FrekansKaydrmalAnahtarlamaGGSN GPRS AggeidiDestekNoktasGMM GPRS HareketlilikYnetimiGMSC Aggeit MSC

GPRS GenelPaketRadyoServisiGPS Global KonumlandrmaSistemi


6/30

6

GSM Mobil iin Global Sistem

ISDN TmlesikServislerSaysalSebekesiISI ntersembolGirisimi

OFDM OrtogonalFrekansBlmeliogullama

PSK FazKaydrmalAnahtarlamaSIM AboneKimlikModl

SIR SinyalGirisimOran

WCDMA Genisband CDMA

GR

nsanoglu yzyllardr bulundugu yer ve zamandan bagmsz olarak iletisim

saglayabilmeyi hayal etmistir. Teknolojik alanlardaki gelismeler radyo iletisimine

olanak saglayacak dzeye eristiginde bu rya gereklesmis ve ilk mobil telefon

servisi 1946'da St Louis'de (Missouri, ABD) dogmustur.

O yllarda manuel olarak isletilen mobil telefon sebekeleri tek hcreli sistemler

olarak tasarlanms ve bu servis iin dar bir radyo spektrumu ayrlmst. Bu nedenle

byk, agr ve pahal olan terminallerin fazla alc bulamamasna ragmen zaten

dsk olan kapasite ksa zamanda dolmustur.

1980'li yllara degin elektronik alannda gereklesen gelismeler sonucunda otomatik

olarak isletilebilen daha yksek kapasiteli mobil radyo sistemleri tasarlanmstr.

Mobil iletisim teknolojisi adna yaplan en byk atlm hcresel sistemlerin ortaya

karlmasdr. Bu dsnce ilk olarak Bell Labs tarafndan retilmistir ve ilk hcresel

sistem AMPS (Advanced Mobile Phone Service) 1979 ylnda Chicago'da (Illinois,

ABD) gereklestirilmistir. Kuzey Avrupa'da ise iskandinavya'y kapsamas

amalanan NMT (Nordic Mobile Telephone) sistemi gelistirilmistir. AMPS'in bir

trevi olan TACS (Total Access Communication System) ingiltere'de 1985'te servise

sokulmustur.


7/30

7

Mobil telefon servisine duyulan yksek talep karssnda btn bu analog sistemler

yetersiz kalmstr. Ayrca, kullanlan farkl sistemlerin uyumlu alsmas sz konusu

degildi. Artan kapasiteyi karslamak amacyla tasarlanacak yeni sistemlerin maliyeti

hibir Avrupa lkesinin tek basna yklenmeyi istemeyecegi kadar yksekti. Mobil

haberlesmedeki talebe karslk verememe sorununa zm olarak btn Avrupalkelerinin ortak tasarlayp ortak kullanacaklar bir saysal, hcresel mobil sistemi,

GSM (Global Systems for Mobile Communications) ortaya kmstr.

Gnmzde kullanlan biimi ile GSM sisteminin abonelerine sundugu servis ve

avantajlar syle zetlenebilir:

Herhangi bir GSM sebekesinin abonesi, artk kk boyutlara sahip cep telefonu ile

GSM sistemine dahil olan ve kapsama alan iinde bulunan btn lkelerde her yeri

arayp telefon grsmesi yapabilmekte, nerede olursa olsun aranabilmektedir.Kullandg telefonun kendisine ait olmas gerekmemektedir, nk abonelik

bilgilerini ieren SIM (Subscriber Identity Module) kartn yannda tasmas

kiralayabilecegi ya da dn alabilecegi herhangi bir GSM el telefonunu kullanmas

iin yeterli olacaktr. Ayrca abone kendisine ait telefonu belirli agrlara (rnegin

daha pahal olan uluslararas agrlara) kapatabilmekte, erisilemedigi yada mesgul

oldugu durumlarda agr ynlendirme zelligi kazandrlabilmektedir. stelik btn

bunlar GSM sistemine zg olaganst gvenlik nlemlerinin sagladg gizlilik

iinde gereklestirebilmektedir.1990 ylnda, GSM'in 1800MHz'de alsan bir tr olarak tanmlanabilecek olan

DCS 1800 (Digital Cellular System 1800) sisteminin standartlarnn belirlenmesine

de baslanms ve bu standartlarn tamamlanmasyla iki 75MHz'lik band genisliginin

kullanlmasnn sonucu olarak belirgin bir kapasite arts saglanmstr.

GSM, saysal olmas ve kullandg radyo erisim teknikleri asndan birok yenilikler

getirmistir ve erisilen son nokta degil, daha gelismis ve kresel sistemlere geisi

saglayacak bir asama olarak kabul edilmektedir.

nc nesil haberlesme sistemleri olarak adlandrlan sistemler, btn dnyaykapsayan ortak isletim zelligi ile kisisel mobil iletisimi saglayacaktr. Bu sistemler

Avrupa'da UMTS (Universal Mobile Telecommunications System) olarak, ITU

(International Telecommunications Union) iinde ise FPLMTS (Future Public Land

Mobile Telecommunications System) olarak adlandrlmaktadr.

UMTSte kullanlan genisband haberlesme sistemleri kullancya, herhangi bir kisi


8/30

8

ile zamandan ve yerden bagmsz olarak haberlesme imkan sunabilen teknolojilerin

toplam olarak tanmlamak mmkndr. Ayrca, mobil kullancya konumdan

bagmsz olarak oklu ortam hizmeti sunar.

Bununla birlikte, genisband haberlesme sistemlerinde hem paket anahtarlamal hem

de devre anahtarlamal veri iletimini destekler. 2Mbps yksek veri hz sunmas,spektrumunun verimli kullanlmas ve yksek kalitede dsk grlt orannda ses ve

veri iletimiyle birlikte IP tabanl haberlesme olanag da saglamaktadr.

Bundan sonraki asama; gnmzde var olan ve gelecekte tasarlanmas planlanan

yerlesik ve mobil sistemlerin btnlesmesini amalayan, bunun gereklesmesiyle

btn dnya zerinde, zamandan, yerden ve hangi sebekenin kullanldgndan

bagmsz olarak, genis bandl veri iletimini de kapsayan her trl servise hem sabit

hem de mobil olarak erisim olanagn sunacak olan GMM (Global Multimedia

Mobility'nin) gelistirilmesi olacaktr.UMTS, GMM sistemi iinde genis bandl mobil erisim birimi olarak yerini alacaktr.

.

Bu almada, ok taycl-kod blmeli oklu eriim (MC-CDMA) sistemlerinde ok kullancl sezme

srecinde performans dklne sebep olan yaknuzak problemine ynelik olarak yapay zek

tekniklerinden yapay sinir a ve bulank mantk temelli alc yaplar incelenerek gerekletirilen

simlasyonlarda dier alc yaplarna gre kyaslamalar yaplmtr. MC-CDMA sisteminde yakn-uzak

etkisine bal olarak farkl kullanc sinyallerinin farkl glerde alnmas, alcnn bit hata performansn

(BER) olumsuz ynde etkilemektedir. Yaplan simlasyonlarda, Rayleigh snml kanal ortamnda, dierkullanc sinyal glerinin artnn klasik alclar zerinde belirgin bir performans dmesine sebep

olurken, yapay sinir a kullanan alc yapsnda daha stn performans sonular alnmtr. Bulank

mantk temelli alcda ise tek kullanc snr (TKS)na en yakn ve en stn performans sonularnn

alnd grlmtr. Simlasyonlar, MATLAB programnda btn alc yaplar iin yaplan yazlmlarla

sadece senkron haberleme ve Rayleigh grlt kanal iin gerekletirilmitir. Yapay sinir a alc

yaps, ileri beslemeli ok katl a olarak gerekletirilmi ve eitme

algoritmas olarak Levenberg-Marquardt kullanlmtr.


9/30

9

BLM-1

CDMA

CDMA, UMTSin nc kusak kablosuz iletisimstandard olan UTRAnn oklu

erisim yntemi olarak benimsenmistir.

CDMA, kablosuz ortamda ayn frekans ve zamanda herkesin yalnzca birbirini

anlayacag bir oklu erisim teknigidir. Son yllarda CDMAden daha ok szedilmesinin nedeni nc nesil kablosuz iletisim kavramnn dogusu ve CDMAnin

bu iletisimin ekirdek teknolojisi olusudur. Bugn GSM standard ve TDMA

teknolojisi hayatmzn ne denli ierisinde ise belki bir 10 yl sonra CDMA

teknolojisininde hayatmzda ok daha byk bir etkinliginin olacagn iddia etmek

yanls olmayacaktr.

oklu erisim teknikleri temelde e ayrlr. Bunlar;

1. FDMA,

2. TDMA,3. CDMA.

Bu ksaltmalarn almlar srasyla frekans, zaman ve kod blmeli oklu erisimdir.

oklu erisim kb ad verilebilecek bir izimlead geen teknikler ak bir sekilde

Karslastrlabilir.

MC-CDMA

Cok Tasycl Kod Bolmeli Coklu Erisim (MCCDMA:Multi-Carrier Code Division Multiple Access)

teknii, Cok tasycl modulasyon (MCM: Multi Carrier Modulation) tekniklerinden olan

Dikgen Frekans Bolmeli Coullama (OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing) ve

Kod Bolmeli Coklu Erisim (CDMA: Code Division multiple Access) tekniinin birlesiminden meydana

gelmistir. OFDM tekniinin verimli spektrum kullanm, yuksek veri iletim kapasitesi ve cok yollu

yaylma kars direnci; CDMA tekniinin ise yuksek esneklie sahip veri iletim oran gibi olumlu


10/30

10

ozellikleri birlestiren MC-CDMA, yuksek esneklik ve uyum gerektiren 4. Nesil haberlesme sistemleri

icin gerekli potansiyele sahip iddial fiziksel katman adaylarndan birisidir.

ekil.1 oklu eriim teknikleri


11/30

11

Sekil.1den grldg gibi, FDMA her kanala bir frekans ayrr. Bu yzden de,

tam dzeltme kullanlamayan kanallarn kaynaklar, baska kanallara aktarlr.

TDMAda ise her kanala belirli bir zaman dilimi ayrlmas tercih edilir. Bu FDMAya

gre daha verimli bir zmdr ve zaten pratik olarak FDMAy ierebilir. Yani

TDMA, belirli bir kanal grubuna ayrlms bir frekansta da gereklestirebilir. CDMA,

TDMA ve FDMAy ierebilir. Bylece, FDMAdan CDMAya (kronolojik

olmasada) evrimsel bir sre oldugu sylenebilir. CDMAnn diger tekniklerin

gzard ettigi genlik ekseninden de yararlanyor olmas, onu kaynaklar en verimli

biimde kullanan oklu erisim teknolojisi olarak ortaya karmaktadr.

CDMAn avantajlar

1. AMPS analog sistemlere gre 8-10 kat kat fazla iletim kapasitesine sahiptir,

2. GSM sistemlere gre 4-5 kat fazla iletim kapasitesine sahiptir,

3. AMPS sistemlere gre ses kalitesi fazladr,

4. Kullanlan ayn frekanstan dolay kolay sistem planlamasna sahiptir,

5. Kodlar bilinmedike modlasyonu ok zordur ve gelismis gvenlige sahiptir,

6. CDMA de tasnabilir haberlesme cihazlarnn konusma sresi fazladr,

7. Gelistirilmis kapsama karakteristigi ile mmkn oldugunca az sayda hcresitelerine msade eder,

8. Daha ok bant genisligine izin verir.

CDMAin yaygn spektrumu

CDMAnn genlik ekseninden yararlanma biimi ve CDMAnn ekirdek

modlasyon yntemi, yaygn spektrum (spread spectrum) teknigidir (Sekil 4.2).

Yaygn spektrum teknigi, veri isaretini daha genis bir spektruma yaymak olarak

zetlenebilir. Bylece TDMA ya da FDMA sistemlerinin gerektirdiginden ok daha

genis bir frekans band isgal eder. Ancak CDMA, band genisligine dedigi bedeli

yksek sga olarak geri kazanr. CDMAn standart data iletim oran 9.6Mbps tir.

FDMAda, yer istasyonlar bir uydu kanal ya da sistemi dahilindeki belli bir bant

genisligi ile snrldr, ancak ne zaman iletim yapabilecekleri ile ilgili herhangi bir

kstlama yoktur. TDMAda yer istasyonunun iletimleri, belirli bir zaman blmesi ile


12/30

12

snrldr, ancak belli bir uydu sistemi ya da kanal dahilinde iletimlerinin hangi

frekans ya da bant genisligini kullanabilecegi ile ilgili herhangi bir kstlama yoktur.

Her yer istasyonu vericisi istedigi herhangi bir anda iletim yapabilir ve belli bir uydu

sistemini ya da kanala tahsis edilen band genisliginin herhangi bir blmnn ya da

tmn kullanabilir.

Sekil.2: Yaygn spectrum

Bant genisligi ile ilgili herhangi bir snrlama olmadg iin, CDMAya bazen

spektruma yaylms oklu erisim de denmektedir; iletimler, tahsis edilen btn bant

genisligine yaylabilir. _letimler, zarf sifreleme/sifre zme teknikleriyle ayrlr.

Yani, her yer istasyonun iletimleri yonga kodu ad verilen benzersiz bir ikili szckle

kodlanr. Her istasyonun iletimini almak iin, alma istasyonu o istasyonun yonga

kodunu bilmek zorundadr. Sekil 4.3de CDMA verici ve Sekil 4.4de CDMA alcdevreleri grlmektedir.


13/30

13

ekil.3: cdma verici yaps

CDMA gkontrol

CDMA sistemlerinin ncelikli tasarm stnlg btn kullanclar baz

istasyonlarndaki gten esit miktarda yararlanrlar ve g seviyesi yksek kaliteli bir

konusma srasnda mmkn oldugunca dsk tutulur. Gereginden fazla g CDMAkanalnda gereksiz ses dzeylerine sebep olur. Bu yzden g kontrol arttka kanal

kapasitesi artar. TDMA ve analog sistemlerde de g kontrol nemlidir, ancak

CDMAdeki gibi bir hassasiyet yoktur. CDMAde baz istasyonlar, mobil

istasyonlarla haberlesir ve gcn az m ok mu olduguna dair mobil istasyonunu

bilgilendirir. Mobil istasyonlar sadece yeterli g seviyelerinde yayn yaparlar, bu

yzden harcadklar ortalama g analog sistemlerden ok daha azdr.

Bir ok dar-bantl sistemler daha yavas ve daha az g kontrol zelligine sahiptir. Bu

durum, abone nitelerinin zayflamay azaltacak gc yeterince abuk ayarlayamadg

anlamna gelir.

Sonu olarak, zayflama iin avantaj saglamas asndan haberlesme her zaman

optimum seviyeden birka dB yksek olmaldr.

CDMA sistemlerinde hcre siteleri mobilden alnan sinyalleri srekli alrlar ve g,

istenilen g seviyesi ile karslastrlr, daha sonra mobil istasyonunun yayn gcnn


14/30

14

her 1,25 milisaniyesinde g arttrlp azaltlmasna karar verilir.

CDMA, mobil g seviyesinin her 1dB de 84 basamakta artrlp azaltlmasnn

ayarn yapar. Bu metot hcre sitesi mobil istasyona ne kadar uzak ya da yakn olsa da

alnan her isaretin ayn g seviyesinde olmasn garanti altna alr.

CDMAda anten dzenlemesi

CDMA sistemlerde kullanlan antenler M tane birbirine benzer elemandan olusur.

Bu elemanlarn alsma ve zamanlamalar genellikle bir merkezi islemci tarafndan

kontrol edilir. Antenin konumunun geometrisi genise degistirilebilir, fakat en ortak

konfigrasyon antenin dairesel veya dz olarak bir dogru zerinde dizilmesidir.

Anten dzenlemesi ska radar faaliyetlerinde ve askeri ierikli haberlesme

sistemlerinde yn bulma durumlarnda ve dsman engellerini geersiz klmak iin

kullanlr. Bununla birlikte, sivilhcresel sistemlerde anten alclarnn kullanm

M tane eleman ieren anten, beyaz grlt zerinden Min gerek g kazancn

saglar, fakat bu parazitlerin diger hcresel kullanclardan arndrlmas, alnan

verilere ve kullanlan sinyal islemcisinin tasarmna bagldr.

Eleman saylar arttka veya bosluk miktar arttka asl dalga genisligi azalr. G

kontroll CDMA sistemlerde istenen sinyal ok sayda kk karslkl etkilesim

parazitleriyle bozulur. Bu bozulma hcrelerde bastanbasa uniform bir daglm olacak

sekilde gereklesir.

Baz istasyon alclarnda antenler gelismis bir SINR seviyesi saglar, kanal hata

saysn dsrr. Kanal hata says BER (bit hata oran) ile llr

Ses kalitesi

Kablosuz iletisimde, ok yollu (multipath) yansma ve snmleme her zaman nemli

bir sorun olmustur. _ki nokta aras genellikle birden fazla RF yolu bulunmakta, verici

ve alc birbirlerini gryorsa bile, evredeki nesnelerden, yerden ve baska

dzlemlerden yansmalar olusmaktadr. ok-yollu yansma sonucu alcda, zaman

ekseninde birbirlerine gre kayms isaretler elde edilmektedir. Dogallkla, zaman

dilimleriyle alsan TDMA iin RF okyolluluk ykc bir etki yaratabilmektedir.


15/30

15

Oysa, CDMA sisteminde, isaretin zaman ekseninde kaymas izlenebilmekte, dahas

ok-yollu bilesenler asl isareti glendirici bilgi olarak kullanlmaktadr. Bu isleyis,

trmk alc (rake receiver) ad verilen zel bir donanm ve zel bir pilot kanal yaps

ile olanakldr.

CDMA standartlar iinde yeralan konvolosyonel kodlama ve degisken hzl ses

zclerde iletisimdeki hata yzdesini kltmekte ve ses kalitesini artrmaktadr.

Gvenlik

agdas bankaclk islemlerinin ve elektronik ticaretin yaygnlasmasyla, kablolu ve

kablosuz iletisimde gvenligin nemi byk lde artmstr. CDMA isareti, GSM ve

analog teknolojilere gre ok daha yksek bir gvenlik dzeyi saglar. CDMA

baglantlar alcda kodlarla zldgnden, hangi kod kmesinin hangi yelerinin

kullanldgn bilinmeden bir CDMA kanaln sistemin dsnda dinlemek ok zorve

pahaldr. CDMA standartlarnn, gvenligi %100e dek karan zel gvenlik kipleri

de bulunur.

CDMA isaretinin bir baska zelligi de, dar bant frekans boguculara kars dayankl

olusudur. Daha nce de aklandg gibi, yaygn spektrum isaretin de frekans basna

enerji greli olarak ok az oldugundan, dar bant bogucular veri iletisimini yasamsal

lde etkiler. Oysa bir FDMA kanaln, ayn frekansta bir grlt yaratarak islemez

duruma getirmek hi de zor degildir.

YAKIN UZAK PROBLEM

Kod blmeli oklu eriim sisteminde ayn kanal kullanan birden ok kullanc, ayn frekans ve ayn

zamandaancak farkl kodlar kullanarak iletiimi gerekletirir. Her bir kullanc verisi, o kullancya ait

yayma koduylaarplarak ve iletim iin gerekli modlasyon yaplarak iletim hattna verilir. Bylece iletim

ortamnda birden okCDMA sinyali birbiriyle toplanr. Alc tarafta toplam sinyal yine her bir kullancya

ait kod ile arplarak, herbir kullanc verisi tekrar elde edilir. Ancak arzu edilen bir kanal bilgisi elde

edilmek istenirken, dierkullanclarn sinyal glerinin alc giriinde arzu edilene gre daha byk

olmas durumunda (yakn- uzakproblemi), elde edilen verideki hata miktar belirgin bir oranda artar. Bu

sebeple CDMA sisteminde btnkullanc sinyallerinin alc giriinde ayn seviyede tutulmasn salayan

g kontrol byk nem tar.


16/30

16

G kontrol ak dng ya da kapal dng olarak yaplr. Ak dng kontrolde baz istasyonundan

gelensinyal gc gezgin kullancda deerlendirilerek, gezgin kullanc tarafndan verici gc ayarlanr.

Bu yntemde,baz istasyonundan gezgin kullancya ve gezgin kullancdan baz istasyonuna olan hat

kayplar ayn kabul edilir.Ancak, uygulamada bu kayplar ayn olmayacandan, ak dng kontrol pek

hassas deildir. Kapal dngkontrolde ise, baz istasyonu kullancnn g seviyesini alglar ve onugerekli seviyede tutmak iin kullancya

g kontrol sinyali gnderir. Bylece, gezgin kullanclarn g seviyeleri baz istasyonu tarafndan

kontroledilerek hepsinin ayn g seviyesinde alnmas salanr. Alc tarafta btn kullanclara ait sinyal

tek bir sinyalolarak alndndan dolay, her bir kullancnn sinyal gcnn belirlenmesi pek kolay

deildir. Literatrde buamala yaplm deiik almalar vardr ve genellikle karmak yaplar

iermektedirler. G seviyesininalglanmasnda FIR filtre , n sezmeli g tahmincisi kullanlmakla

birlikte, g kontrolnde de nsezmeli yntemlerin ve bulank mantk yntemlerinin kullanld

almalar yaplmtr. Bununlabirlikte, g seviyesinin alglanmasnda ve kontrolnde yapay sinir alarda kullanlabilmektedir. Bualmada g alglamas uyumlu filtre kndaki sinyalin yapay sinir a ve

bulank mantk yntemiyle deerlendirilmesi yoluylagerekletirilmekte, g kontrol de kapal dng

olarak verici gcnn kk admlarla deitirilmesi suretiyle

yaplmaktadr.

BLM-2

YAPAY SNR ALARI

1.Yapay sinir alar nedir

Yapay sinir alar (YSA), insan beyninin bilgi ileme teknolojisinden esinlenerek gelitirilmi bir bilgi

ilem teknolojisidir. YSA ile basit biyolojik sinir sisteminin alma ekli simle edilir (benzetilir).

Simle edilen sinir hcreleri nronlar ierirler ve bu nronlar eitli ekillerde birbirlerine balanarak

a olutururlar. Bu alar renme, hafzaya alma ve veriler arasndaki ilikiyi ortaya karma


17/30

17

kapasitesine sahiptirler. Dier bir ifadeyle, YSA'lar, normalde bir insann dnme ve gzlemlemeye

ynelik doal yeteneklerini gerektiren problemlere zm retmektedir. Bir insann, dnme ve

gzlemleme yeteneklerini gerektiren problemlere ynelik zmler retebilmesinin temel sebebi ise

insan beyninin ve dolaysyla insann sahip olduu yaayarak veya deneyerek renme yeteneidir.

Biyolojik sistemlerde renme, nronlar arasndaki sinaptik (synaptic) balantlarn ayarlanmas ile

olur. Yani, insanlar doumlarndan itibaren bir yaayarak renme sreci ierisine girerler. Bu sre

iinde beyin srekli bir gelime gstermektedir. Yaayp tecrbe ettike sinaptik balantlarayarlanr

ve hatta yeni balantlar oluur. Bu sayede renme gerekleir. Bu durum YSA iin de geerlidir.

renme, eitme yoluyla rnekler kullanarak olur; baka bir deyile, gerekleme girdi/kt verilerinin

ilenmesiyle, yani eitme algoritmasnn bu verileri kullanarak balant arlklarn (weights of the

synapses) bir yaknsama salanana kadar, tekrar tekrar ayarlamasyla olur.

YSA'lar, arlklandrlm ekilde birbirlerine balanm birok ilem biriminden (nronlar) oluan

matematiksel sistemlerdir. Bir ilem birimi, aslnda sk sk transfer fonksiyonu olarak anlan birdenklemdir. Bu ilem birimi, dier nronlardan sinyalleri alr; bunlar birletirir, dntrr ve saysal

bir sonu ortaya kartr. Genelde, ilem birimleri kabaca gerek nronlara karlk gelirler ve bir a

iinde birbirlerine balanrlar; bu yap da sinir alarn oluturmaktadr.

YSA'lar, arlklandrlm ekilde birbirlerine balanm birok ilem biriminden (nronlar) oluan

matematiksel sistemlerdir. Bir ilem birimi, aslnda sk sk transfer fonksiyonu olarak anlan bir

denklemdir. Bu ilem birimi, dier nronlardan sinyalleri alr; bunlar birletirir, dntrr ve saysal

bir sonu ortaya kartr. Genelde, ilem birimleri kabaca gerek nronlara karlk gelirler ve bir a

iinde birbirlerine balanrlar; bu yap da sinir alarn oluturmaktadr.

Sinirsel (neural) hesaplamann merkezinde datlm, adaptif ve dorusal olmayan ilem kavramlar

vardr. YSA'lar, geleneksel ilemcilerden farkl ekilde ilem yapmaktadrlar. Geleneksel ilemcilerde,

tek bir merkezi ilem birimi her hareketi srasyla gerekletirir. YSA'lar ise herbiri byk bir problemin

bir paras ile ilgilenen, ok sayda basit ilem birimlerinden olumaktadr. En basit ekilde, bir ilem

birimi, bir girdiyi bir arlk kmesi ile arlklandrr, dorusal olmayan bir ekilde dnmn salar

ve bir kt deeri oluturur. lk bakta, ilem birimlerinin alma ekli yanltc ekilde basittir.

Sinirsel hesaplamann gc, toplam ilem ykn paylaan ilem birimlerinin birbirleri arasndaki youn

balant yapsndan gelmektedir. Bu sistemlerde geri yaylm metoduyla daha salkl renme

salanmaktadr.

ou YSA'da, benzer karakteristie sahip nronlar tabakalar halinde yaplandrlrlar ve transfer

fonksiyonlar e zamanl olarak altrlrlar. Hemen hemen tm alar, veri alan nronlara ve kt

reten nronlara sahiptirler.

YSA'nn ana esi olan matematiksel fonksiyon, an mimarisi tarafndan ekillendirilir. Daha ak bir


18/30

18

ekilde ifade etmek gerekirse, fonksiyonun temel yapsn arlklarn bykl ve ilem elemanlarnn

ilem ekli belirler. YSA'larn davranlar, yani girdi veriyi kt veriye nasl ilikilendirdikleri, ilk olarak

nronlarn transfer fonksiyonlarndan, nasl birbirlerine balandklarndan ve bu balantlarn

arlklarndan etkilenir.

Yapay sinir alarnn stnlklerinin yan sra baz sakncalar da vardr. Bu sakncalar u ekilde

listelenebilir:

Sistem ierisinde ne olduu bilinemez.

Baz alar hari kararllk analizleri yaplamaz.

Farkl sistemlere uygulanmas zor olabilir.

2.Yapay Sinir alar Genel zellikleri

Yapay sinir alar genel olarak canl beyninin yapsn gerekletirmeyi hedefler. Aadaki ilemleri

gerekletirebilir:

renme

likilendirme

Snflandrma

Genelleme

Tahmin

zellik belirleme

Optimizasyon

Bu ilemleri yapan sinir alarnn ortak noktas ise bir mdahale yaplmakszn, elinde bulunan bilgilere

gre sonu retebilmesidir.


19/30

19

Yapay sinir alar renmeilemi srasnda verilen bilgiler ile kendini dzenleyerek daha sonraki girdiler

iin doru kararlar verebilme yeteneine sahiptir.

3.Yapay Sinir Alar Avantajlar

Yapay sinir a modelleri biyolojik sinir alarnn almasndan esinlenerek ortaya karlmtr.

Canllarda bulunan sinir sisteminin modellenmesi sayesinde yapay sinir alar biyolojik sinir sisteminin

stnlklerine sahip olmutur.

Dorusal Olmama

Yapay sinir alar zellikle dorusal olmayan sistemlerde tahmin yapma asndan istatistik

hesaplamalarna gre daha kolay ve doru sonu vermesinden dolay sk kullanlan bir yntem haline

gelmitir. zellikle iletmecilik ve finans alanlarnda olmak zere tahmin gerektiren birok alanda

kullanlmaktadr.

Yapay sinir alarnn temel elemanlarndan olan yapay sinir hcrelerinin (nron) dorusal sonular

vermeyiinden dolay bu zellik aa da yansmtr. Dorusal olmama zelliinden dolay yapay sinir

alar karmak problemlerin zmnde de ska kullanlmaktadr Paralellik

Klasik problem zme algoritmalarnn aksine yapay sinir alar paralel almaya uygun bir yapya

sahiptir. Bu zellii sayesinde ok daha hzl problem zebilme yeteneine sahip olmutur.

Hata Tolerans

Yapay sinir alar zellikle dorusal olmayan sistemlerde tahmin yapma asndan istatistik

hesaplamalarna gre daha kolay ve doru sonu vermesinden dolay sk kullanlan bir yntem haline

gelmitir. zellikle iletmecilik ve finans alanlarnda olmak zere tahmin gerektiren birok alanda

kullanlmaktadr.

Yapay sinir alarnn temel elemanlarndan olan yapay sinir hcrelerinin (nron) dorusal sonular

vermeyiinden dolay bu zellik aa da yansmtr. Dorusal olmama zelliinden dolay yapay sinir

alar karmak problemlerin zmnde de ska kullanlmaktadr


20/30

20

Bilgisayar zerinde alan bir elemann zarar grp devre d kalmas o elmann iinde bulunduu

sistemin almamasna neden olur. Ancak paralel alabilme zellii ve yapay sinir hcrelerinin

bamsz alabilme yapsndan dolay yapay siniranda herhangi bir eleman zarar grdnde an

geri kalan sorunsuz bir ekilde almaya devam eder. lk olarak yanl sonular verebilse de daha sonra

yeni yapsn renerek eski performansnda almaya devam edebilir.

renebilirlik

Klasik algoritmalarn ou verilen formllerin hesaplanmas ile ayn girdiler iin daima ayn ktlar

retirler. Lineer olan bu algoritmalarn aksine yapay sinir alar sayesinde programlar renme yetenei

de kazanmlardr. Klasik algoritmalarda tam olarak tanml bir zm yolu olmayan problemler

zlemezken yapay sinir alar sayesinde problemler zm yntemi hakknda herhangi bir bilgi

verilmeksizin zlebilir. Yapay sinir alarnn bu tip problemleri zebilmesi iin gereken tek ey rnekgirdiler iin sonularn verilmesidir.

Genelleme

Yapay sinir alar zerinde alt probleme gre eitildikten sonra eitim srasnda karlamad

durumlar iin de yant verebilir. rnein bir satran tann grntsnn tantlmasndan sonra bu tan

grntsn ieren ancak grltl bir grnt verildiinde bile yapay sinir a bu ta tanyabilir.

Uyarlanabilirlik

Yapay sinir a zerinde alt probleme gr kendini dzenleyerek arlklarn belirler. Bir problemi

zmek iin eitilen yapay sinir a herhangi bir baka problemde de kolaylkla kullanlabilir. Bunun iin

gereken tek ey yeni problemin girdi ve ktlaryla an tekrar eitilmesidir.

Hz

Yapay sinir alar paralel yaps nedeniyle hzl bir ekilde alp problem zme yeteneine sah iptir.

Ayn zelliinden dolay donanm zerinde de kolaylkla gereklenebilir.

Analiz ve Tasarm Kolayl

Yapay sinir alarnn temel yap ta olan yapay sinir yaps btn yapay sinir alarnda ayndr. Bundan

dolay yapay sinir hcresinin tasarmndan sonra bu temel eleman ile yapay sinir alar kolaylkla


21/30

21

oluturulabilir. Yapay sinir alarnn temel yapsnn da ayn olmasndan dolay bu alar her trl

problemin zmnde kullanlabilinir.

4. Yapay Sinir Alar Dezavantajlar

Eitim Sreci

Yapay sinir alar oluturulduklarnda hibir bilgi iermediinden dolay direk olarak kullanlamazlar.

Herhangi bir problem zmnde kullanlacak olan yapay sinir ann problemde kullanlmadan nce

eitilmesi arttr. Bu eitim sresi problemin zmnden ok daha uzun zaman alabilir.

Balang Koullarna Bal Olmas

Yapay sinir alar balang koullarndan bamsz olarak ok kolay dahi olsa herhangi bir problemi

zemezler. Karar verme annda sadece daha nce rendii koullara gre sonu retebilir. Eitim

srasnda verilen rnekler an sonraki problemleri zmesinde de etkilidir.

5. Yapay Sinir Hcresinin YapsYapay sinir hcreleri de biyolojik sinir hcrelerine benzer yapdadr. Yapay nronlar da aralarnda ba

kurarak yapay sinir alarn olutururlar. Ayn biyolojik nronlarda olduu gibi yapay nronlarn da girisinyallerini aldklar, bu sinyalleri toplayp iledikleri ve ktlar ilettikleri blmleri bulunmaktadr.

Bir yapay sinir hcresi be blmden olumaktadr;

Girdiler

Arlklar

Birletirme fonksiyonu

Aktivasyon fonksiyonu

ktlar


22/30

22

YapaySinirAAlc

Yapay sinir a alcsnda, uyumlu filtreden sonra karar

cihaz olarak yapay sinir a (YSA) kullanlmaktadr.YSA istenilen sayda katman ve dmle

oluturulabilmekte ve deiik algoritmalarla

eitilebilmektedir. Yapay sinir ann eitimi srasnda

dmler arasndaki arlklar seilen hedefe gre

deitirilmekte, eitim tamamlandnda en az hatayla

doru sonu alnabilmektedir. YSA`l alcda hesap

karmakl az olmakta ve esnek yapsndan dolay

deiimlere kolaylkla uyarlanabilmektedir. Hzl

Fourier dnm sonras MRCye paralel olarak

uygulanan iaretler, MRC sonrasnda da YSA nn giri

deerleri olarak alnm ve k olarak kullanclara

ait bit tahminleri yaplmtr. Giri ve gizli katmandaki

ekil 4:YapaySinirA (YSA) veBulankMantksistemli MC-CDMA alcyaps.

dm says deiik deerlerde olabilmekle birliktek dm says kullanc says kadar seilmektedir.

N giri dmne, L gizli katman dmne ve M

ka sahip olan yapay sinir a yaps ekil 5 te

grlmektedir.


23/30

23

ekil 5:Ngiri,LgizlikatmandmveMadetkasahipYapaySinirAyaps.


24/30

24

MATLAB NNTOOL YARDIMIYLA YAPAY SNR AI OLUTURMA


25/30

25


26/30

26


27/30

27


28/30

28


29/30

29


30/30

Kaynaklar

Yapay Sinir Alar - Ercan ztemel

http://ube.ege.edu.tr/~cinsdiki/UBI521/Chapter-1/cinsdikici-neural-net-giris.pdf

http://www.figes.com.tr/matlab/yapay.sinir.aglari.php - Matlab'ta Yapay sinir alaruygulamarnn kod anlatmyla desteklenmi Trke bir webinar (B.Tayfun YELYURT)

http://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_sinir_alar

http://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-

tan%C4%B1ma.html

http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa.pdf

http://ysa.somee.com/

http://fbim.fh-regensburg.de/~saj39122/jfroehl/diplom/e-index.html http://documents.wolfram.com/applications/neuralnetworks

http://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/intro.html

http://derindelimavi.blogspot.com/2008/02/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-1.html

http://derindelimavi.blogspot.com/2008/03/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-2.html

http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html

http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/projekty.html

H. Demuth, M. Beale, M. Hagan, Neural Network Toolbox, for use with MATLAB, User GuideVersion 5, Mathworks, 2006.

www. figes.com.tr http://caganarmagan.blogspot.com/2010/12/matlab-ve-yapay-sinir-aglar-2011.html
http://www.yapay-zeka.org/modules/booklists/singlelink.php?cid=1&lid=29http://www.yapay-zeka.org/modules/booklists/singlelink.php?cid=1&lid=29http://www.yapay-zeka.org/modules/booklists/singlelink.php?cid=1&lid=29http://ube.ege.edu.tr/~cinsdiki/UBI521/Chapter-1/cinsdikici-neural-net-giris.pdfhttp://ube.ege.edu.tr/~cinsdiki/UBI521/Chapter-1/cinsdikici-neural-net-giris.pdfhttp://www.figes.com.tr/matlab/yapay.sinir.aglari.phphttp://www.figes.com.tr/matlab/yapay.sinir.aglari.phphttp://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_sinir_a%C4%9Flar%C4%B1http://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_sinir_a%C4%9Flar%C4%B1http://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-tan%C4%B1ma.htmlhttp://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-tan%C4%B1ma.htmlhttp://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-tan%C4%B1ma.htmlhttp://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa.pdfhttp://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa.pdfhttp://ysa.somee.com/http://ysa.somee.com/http://fbim.fh-regensburg.de/~saj39122/jfroehl/diplom/e-index.htmlhttp://fbim.fh-regensburg.de/~saj39122/jfroehl/diplom/e-index.htmlhttp://documents.wolfram.com/applications/neuralnetworkshttp://documents.wolfram.com/applications/neuralnetworkshttp://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/intro.htmlhttp://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/intro.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/02/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-1.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/02/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-1.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/03/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-2.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/03/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-2.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/projekty.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/projekty.htmlhttp://caganarmagan.blogspot.com/2010/12/matlab-ve-yapay-sinir-aglar-2011.htmlhttp://caganarmagan.blogspot.com/2010/12/matlab-ve-yapay-sinir-aglar-2011.htmlhttp://caganarmagan.blogspot.com/2010/12/matlab-ve-yapay-sinir-aglar-2011.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/projekty.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/03/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-2.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/02/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-1.htmlhttp://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/intro.htmlhttp://documents.wolfram.com/applications/neuralnetworkshttp://fbim.fh-regensburg.de/~saj39122/jfroehl/diplom/e-index.htmlhttp://ysa.somee.com/http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa.pdfhttp://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-tan%C4%B1ma.htmlhttp://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-tan%C4%B1ma.htmlhttp://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_sinir_a%C4%9Flar%C4%B1http://www.figes.com.tr/matlab/yapay.sinir.aglari.phphttp://ube.ege.edu.tr/~cinsdiki/UBI521/Chapter-1/cinsdikici-neural-net-giris.pdfhttp://www.yapay-zeka.org/modules/booklists/singlelink.php?cid=1&lid=29

Documents

MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMİNE YÖNELİK YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI