Doktora Tezi Görüntüleme | |||||||||||||||||||||
|
|
||||||||||||||||||||
| Özet: | |||||||||||||||||||||
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 sonuçları 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 başarımları 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 :
| |||||||||||||||||||||