Sayısal haberleşme kanallarında hızlı parametre kestirim yöntemleri için bulanık mantık esaslı bir dış çevrim denetleyicisi ile hız ve başarım artırımı

Abstract

ÖZET Bu tezde, sayısal haberleşme sistemlerinin en önemli problemlerinden ikisi, uyarlanır parametre kestirim tekniklerinin öğrenme hızı ve başarımları konu edinilmiştir. Sayısal haberleşme sistemleri bütün alanlarda ilerlemesine rağmen, kanal parametre kestirim algoritmalarının hızı ve doğruluğu haberleşme standartlarının fiziksel katmanını biçimleyen temel kısıtlamalardır. Bu yüzden, uyarlanır öğrenme algoritmalarının başarımını ve yakınsama hızım geliştirmek için bu tez, uyarlanır öğrenme algoritmalarının hata yörüngelerini kontrol etmek için bulanık mantık esaslı bir dış çevrim denetleyicisini gerçekleştirmeye adanmıştır. Bunun için iki önemli algoritma seçilmiştir. Bunlar, her ikisi de yavaş yakınsama probleminden dolayı düşük başarım sergileyen algoritmalar klasik LMS ve iyi bilinen kör denkleştirme tekniği olan CMA algoritmalarıdır. Tezin esas amacı, önerilen bulanık mantık esaslı bir dış çevrim denetleyicisi ile, RLS algoritmasıyla karşılaştırılabilir derecede LMS algoritmasının başarımını arttırmayı ve kör denkleştirmede kullanılan CMA algoritmasının yakınsama özelliklerini önemli derecede geliştirmeyi başarmaktır. Böylece, tez, yakınsama hızını arttırmak, hata fonksiyonunu kontrol etmek ve hata tabanını azaltmak için haberleşmenin istatistiksel işaret işleme araçları için deneyim tabanlı bulanık dış çevrim denetleyicisini önerir. Bu yüzden, klasik kanal ve denkleştirici kestirim yöntemleri çalışılmış ve adım büyüklüğü parametresi önerilen bulanık dış çevrim denetleyicisi tarafından kontrol edilmiş ve sonuçlar klasik LMS algoritması sonuçlan ile karşılaştırılmıştır. Başarım karşılaştırmaları için, benzetim çalışmalarında HIPERLAN/1 (QPSK) ve HIPERLAN/2 (OFDM) standartları çalışma ortamı olarak kullanılmıştır. İkinci olarak, tez, temel kör öğrenme teknikleri ve önerilen Bulanık-CMA algoritmasıyla karşılaştırılan başaranları üzerine yoğunlaşmıştır. Dış çevrim denetleyicisi için gereken hesaplama karmaşıklığı basit LMS algoritmasından daha yüksek değildir. Bu tezde, kablosuz haberleşme sistemlerinin iyi bilinen özelliklerinden olan kanalda taşıyıcı frekans kayması ve doppler frekans kayması olduğunda uyarlanır öğrenme sistemlerinin davranışları da analizlere dahil edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Kanal Kestirimi, Kanal Denkleştirme, Kör Kanal Denkleştirme, CMF-DFE, MMSE-DFE, Bulanık Dış Çevrim Denetleyicisi, CFO, Doppler, Hesaplama Karmaşıklığı VI

SUMMARY A Fuzzy Based Outer Loop Controller Design Improving the Performance and Convergence Speed in High Data Rate Digital Communication Receivers Two of the most important physical layer problems of digital communication systems, the convergence speed and performance of adaptive training algorithms are subjected in this thesis. Although digital communication systems have been advanced in all senses, the speed of channel parameter estimation algorithms and its accuracy are found the main limitations forming the physical layer of the communication standards. Therefore, in an attempt to improve the performance and convergence speed of adaptive training algorithms, this thesis is dedicated to implement a fuzzy outer loop controller in order to control the error trajectories of adaptive training algorithms. Two important algorithms are chosen for this reason. These are the conventional LMS and the well known blind technique, the CMA, algorithms, since both algorithms suffer from slow convergence. The essential aim of the thesis has been achieved when the performance of the LMS is increased becoming comparable to whose using the RLS algorithm, and also the convergence features of the blind CMA algorithm has also been significantly improved with the proposed fuzzy outer loop controller. Thus, the thesis proposes an experience based fuzzy outer loop controller for the stochastic signal processing tools of communications, in order to increase the convergence speed, control the error function and decrease the error floor. Therefore, the major conventional channel and equalizer estimation methods are studied and compared with the LMS when its step size parameter is controlled by the proposed fuzzy outer loop controller. For performance comparisons, the HIPERLAN/1 (QPSK) and HIPERLAN/2 (OFDM) standards are used as the working platforms during simulations. Secondly the thesis concentrates on the major blind training techniques and their performances are compared with the proposed Fuzzy-CMA algorithm. The required computational complexity of the outer loop controller is not higher than the simple LMS algorithm. The thesis also includes the subjects' adaptive training while carrier frequency offset (CFO) and Doppler presents in the channel, which are well known features of wireless communications. Key Words: Channel Estimation, Channel Equalization, Blind Channel Equalization, CMF- DFE, MMSE-DFE, Fuzzy Outer Loop Controller, CFO, Doppler, Computational Complexity VII