Kablosuz haberleşme sistemleri için kanal karşılama filtresi tabanlı yeni bir kör kanal denkleştirme yöntemi

Abstract

Sayısal haberleşme sistemlerinde, haberleşme kanalının frekans seçici yapısı nedeniyle oluşan semboller arası girişim etkisi en önemli problemlerden bir tanesidir. Semboller arası girişim etkisi yüksek hızlı veri iletimini kısıtlayan en önemli problemdir. Bu problemin çözümü için genel olarak iki çözüm yöntemi vardır. Bunlar denkleştirici filtrelerin kullanılması ve en büyük olabilirlik dizi kestirimidir. En büyük olabilirlik dizi kestirimi, karmaşıklığının fazla olması nedeni ile uygulanabilirliği yüksek değildir. Bu nedenle denkleştirici filtreler haberleşme sistemlerinde son derece önemli bileşenlerdir. Günümüz haberleşme sistemlerinin çoğunda kanal kestirimi ve denkleştirme için öğrenme dizisi kullanılmaktadır. Bu durum haberleşme sisteminin etkin veri hızını ve bant verimliliğini düşürmektedir. Aynı zamanda öğrenme dizilerinin kullanımı yüksek hızlı veri iletimi için kaçınılması gereken bir durumdur. Gelecek nesil haberleşme sistemlerinde yüksek veri hızlarının desteklenmesi ve bant verimliliklerinin yüksek olması istenen özelliklerdendir. Bu nedenle öğrenme dizisi kullanmayan kör yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, kör kanal denkleştirme problemine yönelik kanal karşılama filtresi esaslı bir çözüm sunulmuştur. Önerilen çözüm yöntemine sürü zekasının uyarlanması ile yakınsama hızı ve başarımı yüksek bir yöntem elde edilmiştir. Elde edilen MSE ve BER başarım sonuçları, önerilen yöntemin gerçek zamanlı sistemlerde kör olmayan yöntemlere alternatif olarak değerlendirilebileceğini göstermektedir.

One of most the important problem in digital communication systems is the inter symbol-interference effect which arises from the frequency selective property of the communication channel. Inter symbol-interference effect is the most important problem that constrain high speed data transmission. Generally there are two solution methods to solve this problem. One of which is equalizer filter and the other one is maximum likelihood sequence estimation. Since computational complexity of the maximum likelihood sequence estimation is high, equalizer filters have become an important component for communication systems. In most of the current communication systems, the training sequence is utilized for channel estimation and equalization. This situation reduces the effective data rates and bandwidths of the communication systems. At the same time, usage of the training sequences should be avoided for high speed data communications. It is clear that high speed data rates and bandwidth efficiency need to be supported by the next communication standards. For this reason, a communication system without training sequence is needed. In this thesis, a solution based on the channel matched filter for blind channel equalization problem is presented. In order to improve the performance of the system, especially at the convergence speed, the swarm intelligence is applied to the proposed method. According to obtained MSE and BER results, the proposed method can be an alternative to the non-blind systems in real-time applications.