2023 Cilt 28 Sayı 1

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11452/32900

Browse

Browsing by Department "Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    NOMA tabanlı bilişsel radyo sistemlerinde sinir ağı yöntemleri ile ergodik kapasite tahmini ve başarım analizi
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2023-01-24) Namdar, Mustafa; Güney, Abdulkadir; Bardak, Fatma Kebire; Başgümüş, Arif; Mühendislik Fakültesi; Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-0611-3220
    Bu çalışmada, bilişsel radyo (BR) tabanlı dikgen olmayan çoklu erişim tekniği (NOMA) kullanılarak, yakın kullanıcıya ait toplam ergodik kapasite değerinin, önerilen ileri beslemeli geri yayılımlı yapay sinir ağı (YSA) ve doğrusal olmayan dışsal girdili otoregresif ağ (Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous Inputs, NARX) modeli ile farklı eğitim algoritmaları yoluyla yüksek doğruluk oranında ve hızlı eğitim sürelerinde tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Sinir ağında kullanılan veri seti, üstel sönümleme kanalı karakteristiği ile modellenen BR-NOMA sistem modelinden elde edilmiştir. Denetimli öğrenme yöntemi kullanılarak tasarlanan YSA’ya girdi ve çıktı verileri öğretilerek yakın kullanıcıya ait ergodik kapasite tahmini yapılmıştır. YSA ve NARX sinir ağları başarımı değerlendirilirken eğitim süresi, iterasyon sayısı, ağın doygunluğa ulaşmaması durumları göz önünde bulundurulmuştur. Yakın kullanıcıya ait gerçek ergodik kapasite değeri ile ileri beslemeli geri yayılımlı YSA ve NARX ağlarının tahmin etmiş olduğu değerler karşılaştırılmıştır. Önerilen sinir ağlarının Levenberg-Marquardt, Bayesian ve Scaled-Conjugate eğitim algoritmaları altındaki performans analizi, hatanın minimuma ulaştığı epok değer grafiği, hata histogram analizi ve eğitim durum analizi açılarından incelenmiştir.