Deep learning aided parametric channel covariance matrix estimation for millimeter wave hybrid massive mimo

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ESEN ÖZBAY

Danışman: Gökhan Muzaffer Güvensen

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

5G sistemlerde artan iletim hızı ihtiyaçlarını karşılamak için, önceden kullanılanlara kıyasla çok yüksek frekanslarda bulunan milimetre-dalga (mmWave) bantları kullanılmaktadır. Bu frekans bantlarında dalga zayıflaması yüksek olduğundan, çok-girdili-çok-çıktılı (MIMO) sistemlerde uzaysal korelasyonu yüksek kanallar meydana gelmektedir. İstenen başarımların elde edilebilmesi için ise kanal korrelasyonlarının sistem tarafından bilinmesi gereklidir. Bu tezde seyrek kanallar için kanal korrelasyon bilgisini içeren kanal kovaryans matrisinin (CCM) parametrik olarak kestirimi için yapay sinir ağları destekli bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yapay sinir ağları destekli yöntem, hem hesaplama karmaşıklığı açısından hem de kestirim hatası açısından referans yöntemlere kıyasla tatmin edici başarım sergilemiştir.