• English
    • Türkçe
  • Türkçe 
    • English
    • Türkçe
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   E-arşiv Ana Sayfası
  • Akademik Arşiv / Institutional Repository
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Graduate Education Institute
  • Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği (Tezli - İngilizce) / Electrical and Computer Engineering (Thesis - English
  • Öğe Göster
  •   E-arşiv Ana Sayfası
  • Akademik Arşiv / Institutional Repository
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Graduate Education Institute
  • Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği (Tezli - İngilizce) / Electrical and Computer Engineering (Thesis - English
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

STBC and back propagation artificial neural network for improving the performance of orthogonal frequency division multiplexing with subcarrier power modulation

Thumbnail
Tarih
2021
Yazar
Abuqamar, Abdelrahman M. A.
Üst veri
Tüm öğe kaydını göster
Özet
Orthogonal Frequency Division Multiplexing with Subcarrier-Power Modulation (OFDM-SPM) has recently been proposed as a promising, the OFDM-SPM technique is compounded with Alamouti space-time block coding (STBC) in a multiple-input-singleoutput (MISO) set up to study, investigate, and quantify the wireless system’s performance of their combination over a multi-path Rayleigh fading channel. For making STBC work well with OFDM-SPM, a suitable equalizer is proposed for detecting the SPM power bits, and it is observed that there is a considerable improvement in the BER. It was found that the sub-carrier optimized power-reassignment scheme provides the best BER performance for the proposed transmission scheme. In contrast, the PSP for SPM provided an intermediate improvement in an average BER. For achieving higher data rates, further improvement in performance metrics is needed. We improved the BER and Throughput further by implementing Feed-Forward backpropagation artificial neural network (BPANN) at the receiver side. We observed an average 7 dB SNR gain in the BER by implementing BPANN with OFDM-SPM-STBC
 
Alt Taşıyıcı-Güç Modülasyonu (OFDM-SPM) ile Ortogonal Frekans Bölmeli Çoğullama, son zamanlarda umut verici olarak önerilmiştir, OFDM-SPM tekniği, çoklu giriş-tek çıkışlı (MISO) Alamouti uzay-zaman blok kodlaması (STBC) ile birleştirilmiştir. ) çok yollu bir Rayleigh sönümleme kanalı üzerinden kablosuz sistemin bunların kombinasyonlarının performansını incelemek, araştırmak ve ölçmek için kurulmuştur. STBC'nin OFDM-SPM ile iyi çalışmasını sağlamak için, SPM güç bitlerini algılamak için uygun bir eşitleyici önerilmiş ve BER'de önemli bir gelişme olduğu gözlemlenmiştir. Alt taşıyıcı optimize edilmiş güç yeniden atama şemasının, önerilen iletim şeması için en iyi BER performansını sağladığı bulundu. Buna karşılık, SPM için PSP, ortalama bir BER'de orta düzeyde bir gelişme sağladı. Daha yüksek veri hızlarına ulaşmak için performans ölçütlerinde daha fazla iyileştirmeye ihtiyaç vardır. Alıcı tarafında İleri Beslemeli Geri Yayılımlı Yapay Sinir Ağı (BPANN) uygulayarak BER ve Verimi daha da geliştirdik. OFDM-SPM-STBC ile BPANN uygulayarak BER'de ortalama 7 dB SNR kazancı gözlemledik.
 
Bağlantı
http://hdl.handle.net/20.500.12566/990
Koleksiyonlar
  • Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği (Tezli - İngilizce) / Electrical and Computer Engineering (Thesis - English

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
Atmire NV
 

 




sherpa/romeo


Göz at

Tüm E-arşivBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreABU Yazarına GöreWOSScopusPubMedTRDizinErişimBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreABU Yazarına GöreWOSScopusPubMedTRDizinErişim

Hesabım

GirişKayıt

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
Atmire NV
 

 


|| Kütüphane || Antalya Bilim Üniversitesi || OAI-PMH ||

Antalya Bilim Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Müdürlüğü, Antalya, Turkey
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz: acikerisim@antalya.edu.tr

E-arşiv@AntalyaBilim:


DSpace 6.4-SNAPSHOT

Gemini Bilgi Teknolojileri A.Ş tarafından destek verilmektedir.