Masif MIMO sistemlerde pilot atama ve pilot güç tahsisi optimizasyon algoritmaları ile pilot kirliliğinin azaltılması
| dc.contributor.advisor | Kulaç, Selman | |
| dc.contributor.author | Pakyürek, Muhammet | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-23T18:34:12Z | |
| dc.date.available | 2024-08-23T18:34:12Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.department | DÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description.abstract | Masif MIMO sistemi, son zamanlarda çok popüler bir kablosuz iletişim teknolojisi haline gelmiştir. 5G ve sonrası kablosuz iletişim sistemlerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu sistemlerde, baz istasyonları spektral ve enerji verimliliğini artırmak için çok sayıda anten elemanına sahiptir. Bu çok sayıda anten, tüm kullanıcılar için daha verimli bir kanal tahmini sağlamak için kullanılır. Her kullanıcı, kanal tahmini için baz istasyonlarına bir dizi bilinen sembol iletir. Bu diziler, yukarı bağlantı pilot dizileri olarak adlandırılır. Atanacak sınırlı sayıda pilot dizisi olduğundan, farklı hücrelerdeki kullanıcılar aynı pilot dizilerini kullanabilir. Temelde aynı pilotları kullanan kullanıcılar arasında girişime yol açar. Bu sorun, kablosuz iletişimde pilot kirliliği olarak adlandırılır. Bu tez çalışmasında, pilot kirliliği problemine özgün; çözümler sunmak için yeni yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasının ana katkıları aşağıdaki şekilde özetlenmektedir: 1-Pilot kirliliğini azaltmak için optimize edilmiş kapsamlı arama ve dinamik programlama algoritmalarının bir kombinasyonu olan yeni bir optimizasyona dayalı pilot atama algoritması olarak Pilot Atama Şeması için Dinamik Optimizasyon Tabanlı Algoritma (DOAPAS) yaklaşımı önerilmiştir. Bu yaklaşım, kullanıcıların kanallarındaki değişikliklere dinamik ve en uygun şekilde yanıt verir. Bu yöntem, kullanıcı ve pilot dizisi arama uzayını daraltarak optimal eşleştirmeleri bulmaktadır. Bu optimizasyon sırasında kümülatif ortalama SINR değerindeki artışı hedefleyerek optimizasyonu gerçekleştirir. Böylece, algoritma çıktısı her zaman daha optimize edilmiş pilot atamalarla sonuçlanır. En kötü durum senaryosunda (pilotların mükemmel bir şekilde atandığı durumlarda), algoritma mevcut pilot atamalarını koruyarak çıktı verir. Benzetim sonuçları, önerilen yöntemin son zamanlarda popüler olan analitik ve derin öğrenmeye dayalı pilot atama yaklaşımlarından daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Elde edilen iyileştirme, tüm pilotlar tamamen kullanıldığında daha da belirgindir. 2-Toplam yukarı bağlantı elde edilebilir oranını artırmak için yeni ve oldukça etkili bir pilot güç tahsisi algoritması olan Üstel Ağırlık Tabanlı Dinamik Pilot Güç Tahsisi (EWD-PPA) önerilmiştir. Sunulan algoritma yaklaşımı, optimal güç tahsislerini belirlemek için SINR farkının üstel fonksiyonunu temel almaktadır. EWD-PPA algoritmasının temel ilkesi, her bir kullanıcının Sinyal Girişim artı Gürültü Oranının (SINR) hücre başına ortalama SINR'dan farklı olduğunun tanınmasına dayanır. Bu yaklaşım, üstün kanalların koşullarını geliştirirken, aynı anda daha düşük olanların koşullarını kötüleştirme niyetiyle SINR değerlerini polarize etmeyi amaçlamaktadır. Ancak bu strateji, kalitesiz kanallara sahip kullanıcıları tamamen göz ardı etmek yerine, hakkaniyetli bir duruş sergilemektedir. Bu, tahsisin yalnızca performansı optimize etmeye odaklanmamasını, aynı zamanda dengeli bir ağ performansını etkili bir şekilde teşvik ederek tüm kullanıcılar için minimum hizmet düzeyini korumanın önemini kabul etmesini sağlar. Bu stratejinin, EPPA ve WF-PPA yöntemleri gibi literatürdeki diğer yaygın yaklaşımlardan daha üstün bir performans sergilediği, benzetim sonuçları ile açıkça gösterilmiştir. | en_US |
| dc.description.abstract | Massive MIMO system has been a very popular type of wireless communication technology recently. It plays an important role in 5G and beyond wireless communication systems. In Massive MIMO, base stations have multiple antenna elements to improve spectral and energy efficiency. Multiple antennas also provide a more efficient channel estimation for all users. Each user transmits a set of known symbols to base stations for channel estimation. These sequences are called uplink pilot sequences. Users in different cells can use the same pilot sequences as there is a limited number of pilot sequences to assign. It causes interference between users using basically the same pilots. This issue is called Pilot Contamination in wireless communication. In this study, we develop two innovative approaches to address the problem of Pilot Contamination. The main contributions of this study are summarized as follows:1-A new optimization-based pilot assignment algorithm Dynamic Optimization based Algorithm for Pilot Assignment Scheme (DOAPAS) is demonstrated, which is a combination of comprehensive search and dynamic programming algorithms optimized to reduce Pilot Contamination. This approach dynamically and optimally responds to changes in users' channels. This method finds the optimal user and pilot sequence matches in reduced the user and pilot sequence search space. It performs the optimization by targeting the increase in the cumulative average SINR value during the optimization. Thus, the algorithm output always results in more optimized pilot assignments. In the worst-case scenario (where the pilots are assigned perfectly effectively), the algorithm outputs keeping the existing pilot assignments. The simulation results indicate that the proposed method outperforms the recent popular analytical and deep learning-based pilot assignment approaches. The achieved improvement is even more prominent when all the pilots are fully used. 2- A new and highly efficient pilot power allocation algorithm Exponentially-weighted Based Dynamic Pilot Power Allocation (EWD-PPA) is proposed to increase the overall uplink achievable rate. The presented algorithm approach is based on the exponential function of the SINR difference to determine optimal power allocations. The basic principle of the EWD-PPA algorithm is based on the recognition that each user's Signal Interference plus Noise Ratio (SINR) differs from the average SINR per cell. This approach aims to polarize the SINR values with the intention of worsening the conditions of the lower channels while simultaneously improving the conditions of the superior channels. However, this strategy takes a fair stance rather than completely ignoring users with poor quality channels. This ensures that the allocation not only focuses on optimizing performance, but also recognizes the importance of maintaining a minimum level of service for all users by effectively promoting a balanced network performance. The simulation results clearly show that this strategy outperforms other common approaches in the literature, such as EPPA and WF-PPA methods. | en_US |
| dc.identifier.endpage | 82 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 1 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=a0OMTmEd_3mfOBxT8SiBTPxTdJm3jmqJm5kFl5vZnLnJEk3GPIe6qU1XrCTHn1M_ | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12684/15295 | |
| dc.identifier.yoktezid | 818609 | en_US |
| dc.institutionauthor | Pakyürek, Muhammet | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Düzce Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol | en_US |
| dc.subject | Computer Engineering and Computer Science and Control | en_US |
| dc.subject | Elektrik ve Elektronik Mühendisliği | en_US |
| dc.title | Masif MIMO sistemlerde pilot atama ve pilot güç tahsisi optimizasyon algoritmaları ile pilot kirliliğinin azaltılması | en_US |
| dc.title.alternative | The optimization algorithms of pilot assignment and pilot power allocation to mitigate pilot contamination in massive MIMO systems | en_US |
| dc.type | Doctoral Thesis | en_US |
Dosyalar
Orijinal paket
1 - 1 / 1
