DERGİNİN TAMAMI

Haziran'15 June'15

Sayı/Number: 9 Cilt/Volume: 5 Yıl/Year: 2015 ISSN: 1309-5501

Yayın Sahibi TMMOB Elektrik Mühendisleri

Odası adına Hüseyin YEŞİL

Sorumlu Yazı İşleri Müdürü Hüseyin ÖNDER

Yayın İdare Merkezi Ihlamur Sokok No: 10 Kat: 3

Kızılay/Ankara Tel: (0312) 425 32 72 Faks: (0312) 417 38 18 http://bilimseldergi.emo.org.tr [email protected] EMO üyelerine parasız dağıtılır

Teknik Editör E. Orhan ÖRÜCÜ

Teknik Sekreterya Oylum YILDIR

Yayın Türü Yerel süreli yayın 6 ayda bir yayınlanır

Basım Adedi 5000

Basım Tarihi Haziran 2015

Sayfa Düzeni PLAR

Planlama Yayıncılık Reklamcılık Turizm İnşaat Tic. Ltd. Şti.

Yüksel Cad. No: 35/12 Yenişehir-Ankara Tel: (0.312) 432 01 83-93 Faks: (0.312) 432 54 22 e-posta: [email protected]

Baskı Yeri

MATTEK MATBAACILIK Basım Yayın Tanıtım Tic. San. Ltd. Şti. Ağaç İşleri San. Sit. 1354 Cad. (21.Cad.) 1362 Sok. (601 Sok). No:35 İvedik/ANKARA Tel: (0312) 433 23 10 Pbx Faks: (0312) 434 03 56 e-posta: [email protected]

Prof. Dr. Tayfun AKGÜL İstanbul Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Murat EYÜBOĞLU Ortadoğu Teknik Üniversitesi Prof. Dr. H. Altay GÜVENİR

TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası UCTEA/Chamber of Electrical Engineers

Prof. Dr. Tayfun AKGÜL İstanbul Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Murat EYÜBOĞLU Ortadoğu Teknik Üniversitesi Prof. Dr. H. Altay GÜVENİR

DANIŞMA KURULU

Prof.Dr. Metin AKAY

Prof.Dr. Mehmet AKŞİT

Müjdat ALTAY

Prof.Dr. Ayhan ALTINTAŞ

Prof.Dr. Volkan ATALAY

Serdar BOZKURT

Prof.Dr. Alinur BÜYÜKAKSOY

Prof.Dr. Işık ÇADIRCI

Doç.Dr. Hakan ÇAĞLAR

Semih ÇETİN

Prof.Dr. İnci ÇİLESİZ

Bülent DAMAR

Prof.Dr. Oğuz DİKENELLİ

Doç.Dr. Ali Hikmet DOĞRU

Hakan ERDOĞMUŞ

Prof.Dr. Muammer ERMİŞ

Prof.Dr. Osman EROĞUL

Prof.Dr. H. Bülent ERTAN

Doç.Dr. H. Özcan GÜLÇÜR

Prof.Dr. Yusuf Ziya İDER

Prof.Dr. Yorgo İSTEFANAPULOS

Arizona State University Twente University Netaş Bilkent Üniversitesi ODTÜ SIEMENS Okan Üniversitesi Hacettepe Üniversitesi Anel Cybersoft İTÜ Pelka Ege Üniversitesi ODTÜ

ODTÜ

ODTÜ Boğaziçi Üniversitesi Bilkent Üniversitesi Işık Üniversitesi

Prof.Dr. Oya KALIPSIZ

Yıldız Teknik Üniversitesi

Prof.Dr. İrfan KARAGÖZ

Gazi Üniversitesi

Prof.Dr. Aydın KÖKSAL

Bilişim A.Ş.

Fikret KÜÇÜKDEVECİ Tepa A.Ş.

Prof.Dr. Kemal LEBLEBİCİOĞLU ODTÜ

Turgay MALERİ

Gate ELektronik

Ahmet MEREV

TÜBİTAK UME

Prof.Dr. Banu ONARAL

Drexel Üniversitesi

Prof.Dr. Sermin ONAYGİL

Prof.Dr. M. Bülent ÖRENCİK

Prof.Dr. Aydoğan ÖZDEMİR

Prof.Dr. Erdal PANAYIRCI

Kadir Has Üniversitesi

Prof.Dr. Bülent SANKUR

Tarkan TEKCAN

Vestel

Erkan TEKMAN

Prof.Dr. Belgin TÜRKAY

Ahmet Tarık UZUNKAYA Entes A.Ş.

Prof.Dr. Yekta ÜLGEN

Davut YURTTAŞ

İÇERİK/CONTENTS

Önsöz A. Hamit Serbest

Makine Öğrenmesi ile Spor Karşılaşmalarının Modellenmesi.......................................1 Modelling Sports Games Using Machine Learning Berk Karaoğlu

AA Gerilim Düzenleyici Devrelerinin Kısa Bir Derlemesi ve Faz Kaydırmalı Darbe Genişlik Modülasyonlu 20 kVA Gücünde Bir AA Gerilim Düzenleyicinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi............................................................................................................... 7 A Short Review AC Voltage Regulators and Design and Implementation of a 20 kVA, Phase Shifted PWM AC Voltage Regulator Faruk Keskin, Hüseyin Köse, Harun Gül, M. Timur Aydemir

Görünür Işık Kanallarının Modellenmesi ve Optik OFDM Sistemleri için Başarım Analizi................................................................................................................................ 19 Modelling of Visible Light Channels and Performance Analysis for Optical OFDM Systems Anıl Yeşilkaya, Farshad Miramirkhani, Hüseyin Fuat Alsan, Ertuğrul Başar, Erdal Panayırcı, Murat Uysal

ÖNSÖZ

EMO Bilimsel Dergi dokuzuncu sayısıyla birlikte beşinci yılına girmiş bulunmaktadır. Akademik ve teknolojik bilimsel makale türünde hazırlanmış üç makalenin yer aldığı bu sayısı ile beraber EMO Bilimsel Dergi’de bugüne kadar yayımlanmış makale sayısı elli dörde ulaşmıştır.

Elektrik Mühendisleri Odası (EMO) tarafından derginin yayın politikasının ve bilimsel içeriğinin belirlenme yetkisi bütünüyle derginin Yayın Kurulu ve Danışma Kurulu’na bırakılmıştır.

Danışma Kurulu ve Yayın Kurulu üyelerinin akademisyenler, sanayiciler ve Ar-Ge çalışanları arasından, alanlarındaki uzmanlıkları özellikle dikkate alınarak oluşturulmasına özen gösterilmiştir. Akademisyenler ise uzmanlıkları ön planda olmak üzere olabildiğince farklı üniversitelerden belirlenmeye gayret edilmiştir. Akademisyen olmayan üyelerimiz ise mesleki çalışmalarının belirli bir bölümünü sanayi Ar-Ge merkezlerinde, teknokent Ar-Ge şirketlerinde veya kamu araştırma merkezlerinde geçirmişlerdir.

EMO Bilimsel Dergi’nin yayın yaptığı Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği, Elektrik Mühendisliği, Kontrol Mühendisliği ve Biyomedikal Mühendisliği alanlarının her birinden hemen hemen eşit dağılımı yakalayacak şekilde en çok kırk kişiden oluşmaktadır. Danışma Kurulu, Dergi’nin yayın politikasının belirlenip sürdürülmesinde katkıda bulunmaktadır. Üyeleri, zaman zaman makalelere hakemlik yapmakta veya hakem önermektedirler. Dergi’nin tanıtımını yapmak, Yayın Kurulu’nun görevleri hakkında görüş, öneri sunmak ve Yayın Kurulu Üyelerini seçmek de Danışma Kurulu Üyelerimizin gerçekleştirdikleri diğer görevler arasındadır.

Yayın Kurulu ise öğretim üyesi olan Danışma Kurulu üyeleri arasından seçilmektedir. Yayın Kurulu esas olarak derginin yayımlanması görevini sürdürmektedir. EMO Bilimsel Dergi’nin yıllık yayın sayısını belirleyerek basımının gerçekleşmesini sağlamaktadır. Dergi’de yayımlanan makalelerin, özgün nitelikte bilimsel ve teknolojik araştırmalar, derlemeler, teknolojik notlar ve sanayi Ar-Ge projelerinin sonuçları olmasını takip etmektedir. Yayımlanmak üzere gönderilen makalelerin incelenmesi için hakem seçimini ve görevlendirmesini yapmakta ve hakem raporları doğrultusunda, makalenin yayımlanıp yayımlanmayacağına karar vermektedir.

Yayın Kurulu ve Danışma Kurulu üyeleri gönüllülük ilkesi ile hiçbir maddi gelir beklentisi olmaksızın çalışmaları yürütmektedirler.

Bu güne kadar derginin sürdürülebilirliğin sağlanmasında katkısı olan başta Danışma Kurulu ve Yayın Kurulu Üyelerimiz olmak üzere, tüm hakemlerimize, yazarlarımıza ve bizleri takip eden, görüş ve önerilerini sunan, okuyan tüm meslektaşlarımıza teşekkür ediyor ve önümüzdeki hedefimizi gerçekleştirmemizde değerli destekleriyle yanımızda olacaklarına inanıyoruz.

Saygılarımızla,

Prof. Dr. A. Hamit SERBEST Yayın Kurulu Adına

Karaoğlu B., Makine Öğrenmesi ile Spor Karşılaşmalarının Modellenmesi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 1-6, Haziran 2015 Gönderim Tarihi: 14.07.2015, Kabul Tarihi: 29.11.2015

Makine Öğrenmesi ile Spor Karşılaşmalarının Modellenmesi

Modelling Sports Games Using Machine Learning

Berk Karaoğlu Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Bilkent Üniversitesi [email protected]

Büyük ve çok değişkenli sistemlerin davranışlarını tahmin etmek bir çok bilim alanında araştırma konusu olmuştur. Sporun tüm dünya tarafından takip edilen bir alan olması sebebiyle, bir spor müsabakasının sonucunu tahmin etmek üzerine yapılan çalışmaların sayısı da artmaktadır. Bir spor müsabakasının sonucu bir çok farklı sübjektif değişkene bağlı olsa da, temel olarak takımların ofansif ve defansif yeteneklerine göre şekillenir. Bu çalışmada takımların sezon başından itibaren attığı ve yediği gol ortalaması temel alınan basit bir formül kullanılarak, çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarının sadece takımların ofansif ve defansif yeteneklerini dikkate alarak maçın sonucunu ne kadar başarılı tahmin edebildiği incelenmiştir. Avrupa’dan 16 futbol liginde yapılan testler neticesinde DecisionTable çoğunlukla en yüksek başarıyı veren algoritma olmuştur.

Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, spor karşılaşmalarının modellenmesi

Predicting the behaviour of complex and multi-variate systems have always been a study area among different science areas. As sports have a world-wide popularity, the number of studies about predicting the result of sports games increase day by day. Although the result of a sports game depends on many subjective variables, mostly competitors’ offensive and defensive skills affect the final result. This study uses a simple formula based on competitors’ scored and conceded goal averages since the beginning of the season; and investigates how machine learning algorithms perform, when only teams’ offensive and defensive skills are taken into account. According to the tests done using 16 European football leagues, DecisionTable mostly performs the best.

Keywords: Machine learning, modelling sports games

Büyük ve çok değişkenli sistemlerin davranışlarını tahmin etmek bir çok bilim alanında araştırma konusu olmuştur. Yakın gelecekteki borsa ve döviz kurları tahmini, önümüzdeki ayın hava durumu tahmini, güneş ve rüzgâr santrallarının elektrik üretim miktarının tahmini gibi bir çok örnek verilebilir. Geçmiş verilere dayanarak, henüz gerçekleşmemiş olayların sonucunu tahmin etmek bir çok kişi ve kuruluş için önem arz etmektedir. Kurumsal kâr amacı güden çalışmalar dışında, araştırmacıların

kendi ilgi alanları çerçevesinde yaptıkları çalışmaların sayısı da oldukça fazladır.

Sporun tüm dünya tarafından takip edilen bir alan olması sebebiyle internet üzerinde geçmiş müsabakalara dair veri toplamak, diğer bir çok alana göre çok daha kolaydır. Bu sebeple spor müsabakalarının sonucunun modellenmesi geçmiş akademik çalışmaların bir çoğuna konu olmuştur. Geçmiş çalışmaların çoğu futbola odaklansa da basketbol, amerikan futbolu, tenis, vb. gibi diğer spor dalları için de çalışmalar mevcuttur. Bu çalışma, Avrupa’dan 16 futbol liginin 2013-2014 ve 20142015 sezonları süresince oynanan futbol maçlarının sonucunu, çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak ve sadece takımların ofansif ve defansif güçleri dikkate alındığında ne kadar başarılı tahmin edebildiklerini incelemektedir.

Futbol maç sonuçlarının modellendiği geçmiş çalışmalar temel olarak istatistiksel metodlar ve makine öğrenmesi metodları olarak ikiye ayrılabilir. İstatistiksel metodlar, takımların geçmiş bir zaman dilimi içerisinde (sezon başından itibaren veya son n hafta içinde) attığı ve yediği gol ortalamaları üzerinden doğrusal regresyon yaparak takımların gelecek maçta kaç gol atması beklendiğini hesaplar.

Bir diğer yöntem ise makine öğrenmesi kullanılmasıdır. Benzer şekilde takımların geçmiş dönemde attığı ve yediği gol ortalamaları ile elde edilen istatistiki verilere, maç sonucu verisi de eklenerek (Ev Sahibi Galibiyeti-Beraberlik-Konuk Takım Galibiyeti) makine öğrenmesi algoritmalarının, hangi durumlarda nasıl bir sonuç elde edildiğini öğrenmesi ile uygulanır. Bu yöntemde, makine öğrenmesi algoritmaları ile takımların ofansif ve defansif güç değerlerinin maç sonucuna nasıl etki ettiği anlaşılır ve bu doğrultuda henüz sonucu bilinmeyen bir maç için ev sahibi galibiyeti, beraberlik ve konuk takım galibiyeti sınıflarından birinin seçimi yapılır.

Makalenin 2. Bölümü’nde spor karşılaşmalarının sonucunu tahmin etme üzerine geliştirilen düşünceler ve geçmiş çalışmalar anlatılmıştır. 3. Bölüm’de model oluşturmada kullanılan veri kümesi tanıtılıp, makine öğrenmesi için kullanılacak özellikler anlatılmıştır. 4. Bölüm’de takımların ofansif ve defansif güç değerlerinin hesaplanması ve bu güç değerleri ile gelecek maçta atmasını beklediğimiz ortalama gol sayısının nasıl hesaplandığı anlatılmaktadır. 5. Bölüm’de her futbol ligi için, çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak, sonuçlar karşılaştırılmaktadır. 6. Bölüm’de ise bu çalışma neticesinde elde edilen sonuçların değerlendirilmesi yapılmıştır.

2. Geçmiş Çalışmalar

Henüz oynanmamış bir spor müsabakasının sonucunun tahmini hakkında bir çok istatistiksel ve makine öğrenmesi çalışmaları yapılmıştır. Bu çalışmalar, takımların önceki maçlarda attığı ve yediği gol sayıları üzerinden doğrusal regresyon yaparak atacağı ortalama gol sayısını tahmin etmek ve Poisson olasılık dağılımı ile gol olasılıklarını hesaplamaktadır. Bir diğer yöntem ise maç sonuç tahminini bir sınıflandırma problemi olarak değerlendirip, makine öğrenmesi algoritmalarıyla modellemeyi amaçlamaktadır.

Bir futbol maçında mücadele eden takımların attığı gol sayıları Poisson dağılımı gösterir ve bu takımların Poisson değişkenleri bir takımın ofansif, diğer takımın da defansif gücüne bağlıdır [1]. Ancak, takımların ofansif ve defansif güçleri sezon boyunca sabit değildir. Oyuncuların form durumları, moralleri, sakat veya cezalı olmaları, takımın ofansif ve defansif gücüne etki ettiğinden ötürü güncel maçlara daha fazla ağırlık verilerek değerlendirilmesi gerekir [2,3,4].

Spor karşılaşmalarının sonucunu etkileyen bir çok subjektif değişken vardır. Hava durumu, maçın önemi, takımın morali, vb. gibi örnekler verilebilir. Dolayısıyla maç sonucu sadece takımların ofansif ve defansif kabiliyetlerine bağlı değildir. Bu sebeple, Poisson değişkenlerinin hesaplanmasında kullanılan fonksiyon daha karmaşık olmalı ve bu değişkenleri de barındırmalıdır [5, 6, 7].

Takımların geçmiş maçlarda attığı ve yediği gol sayıları üzerinden doğrusal regresyonla gol sayısı tahmin etmeye ek olarak, geliştirilen bir diğer istatistiksel yöntem ise, doğrudan maç sonuçlarını değerlendirmektir. Bu yöntemler, maçları (galibiyet, beraberlik, mağlubiyet) olarak değerlendirip, skorları dikkate almamaktadır [8,9].

Yapılan çalışmalardan biri satranç oyuncularının değerlendirilmesi için geliştirilmiş olan ELO puanlama sistemini (Elo, 1978) futbol alanında uygulayarak bahis şirketlerinin oranlarıyla karşılaştırılmıştır [10].

[12] de İngiltere 1. Lig takımlarından Tottenham Hotspur’un 1995-1997 yılları arasındaki karşılaşmaları Bayes ağları kullanılarak modellenmiş ve konunun uzmanlarının da bilgisi ile oluşturulan uzman Bayes ağı ortalama %59 başarı yakalamıştır. Diğer Bayes ağları ise %40-50 başarıya ulaşabilmişlerdir.

Yapay sinir ağları kullanılarak 2006 FIFA Dünya Kupası veri kümesinde, sonucu berabere biten maçlar çıkarıldığında ev sahibi mi yoksa konuk takımın mı kazanacağı %76.9 başarı ile tahmin edilebilmiştir [11].

Rugby maçlarının yapay sinir ağları ile modellenmiş, ve dört farklı Rugby liginden oluşan veri kümeleri ile yapılan testlerde en yüksek %75, en düşük ise %52 başarı elde edilmiştir [13].

[14] de UEFA Şampiyonlar Ligi’nde oynanmış 96 futbol maçı, çeşitli makine öğrenmesi metodları ile modellenmiştir. Her maç için yaklaşık 30 özelliğin bulunduğu veri kümesi kullanılarak, yaklaşık %60’lık başarı sağlanabilmiştir.

3. Veri Kümesi

Çeşitli veri kaynakları içinde, bir çok yerli ve yabancı araştırmada da kullanılan en popüler futbol veri kaynağı football-data. co.uk isimli web sitesidir. Bu web sitesinde 1993-1994 futbol

sezonu başından itibaren geçtiğimiz sezon sonuna kadar 11 Avrupa ülkesinde yaklaşık 20 adet futbol liginde oynanan maçlar ile ilgili veri bulunmaktadır. Bu veriler; mücadele eden iki takımın ismi, maçın oynandığı tarih, maçın ilk yarısı süresince takımların attığı gol sayıları, maçın tamamında takımların attığı gol sayıları, toplam ve kaleyi bulan şut sayıları, korner sayıları, sarı ve kırmızı kart ile cezalandırılan oyuncu sayılarıdır. Ancak, atılan gol sayıları dışındaki istatistikler İngiltere dışındaki ülkelerin maç verilerinde bulunmamaktadır. Veri kümesinin büyük bir çoğunluğunda maç istatistikleri eksik olduğundan dolayı, bu özellikler veri kümesinden çıkarılmıştır. Ayrıca, veri kümesindeki maç tarihlerinin bir çoğunun yanlış olması sebebiyle, bu değerler maçın oynandığı hafta bilgisi ile değiştirilmiştir; çünkü önemli olan maç tarihleri değil, maçların oynandığı sıra bilgisidir.

Bu çalışmada Avrupa’da oynanan 16 futbol ligi değerlendirmeye alınmıştır. Makine öğrenmesi için düzenlenen veri kümesinde yalnızca üç adet özellik bulunmaktadır:

- Maçın sonucu (ev sahibi galibiyeti için H, beraberlik için D, ve deplasman için A)

- Ev sahibi takımın atmasını beklediğimiz ortalama gol sayısı

- Konuk takımın atmasını beklediğimiz gol sayısı

Takımların atmasını beklediğimiz ortalama gol sayılarının nasıl hesaplandığı bir sonraki bölümde detaylı açıklanmıştır.

4. Takımların Güçlerinin Hesaplanması ve Ortalama Gol Sayısının Belirlenmesi

Güçlü bir takımı, zayıf bir takımdan ayıran özellik daha çok gol atma ve kalesinde daha az görme kabiliyetidir [4]. Dolayısıyla bir futbol maçının sonucunu tahmin eden modeller, mücadele edecek iki takımın arasındaki bu kabiliyet farklarını dikkate almalıdır.

Eğer i ve j takımları arasında oynanan bir maçın skoru (Xij,Yij) ise, i takımının j takımına attığı gol sayısı olan Xij, i takımının ofansif gücüne ve j takımının defansif gücüne bağlıdır. Benzer şekilde, j takımının i takımına attığı gol sayısı olan Yij, i takımının defansif gücüne ve j takımının ofansif gücüne bağlıdır.

Takımların ofansif ve defansif güçlerinin dikkate alındığı fonksiyon ise Poisson dağılımı gösterir [1] ve örnek bir algoritma denklem (1)’de verilmiştir.

Xij ~ Poisson (LOAG · Oi · Dj)

Yij ~ Poisson (LOAG · Di · Oj)

LOAG - Ligde bir takımın attığı ortalama gol sayısı

Oi - i takımının ofansif gücü Di - i takımının defansif gücü Oj - j takımının ofansif gücü Dj - j takımının defansif gücü

Bir takımın ofansif gücü, mücadele ettiği ligde bir takımın maç başına attığı gol ortalamasından ne kadar az veya fazla gol attığını; defansif gücü ise ligde bir takımın maç başına yediği gol ortalamasından ne kadar az veya fazla gol yediğini gösterir. Takımların ofansif ve defansif güçleri hesaplanırken, öncelikle ligde bir takımın maç başına attığı ortalama gol, denklem (2) kullanılarak hesaplanır.

Karaoğlu B., Makine Öğrenmesi ile Spor Karşılaşmalarının Modellenmesi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 1-6, Haziran 2015 Gönderim Tarihi: 14.07.2015, Kabul Tarihi: 29.11.2015

LOAG = TG ÷ (TS · N)

LOAG - Ligde bir takımın attığı ortalama gol TG - Ligde atılan toplam gol TS - Takım Sayısı N - Değerlendirmeye alınan hafta sayısı

Örnek olarak Türkiye Süper Ligi 2014/2015 Sezonu’nun 25. Haftası’nda oynanmış olan Fenerbahçe-Beşiktaş karşılaşmasının tahmin edileceği bir senaryo ele alınırsa, öncelikle ligdeki tüm takımların attığı gol sayıları hesaplanır. Takımların ofansif ve defansif güçleri hakkında güncel bir bilgi elde etmek açısından son 5 haftanın maçları dikkate alındığında (N = 5), ligin 20, 21, 22, 23 ve 24. haftaları boyunca ev sahibi takımlar 71, konuk takımlar ise 60 gol olmak üzere toplam 131 gol (TG) atmışlardır. Türkiye Süper Ligi’nde 18 takımın mücadele ettiği düşünüldüğünde (TS = 18), bir takımın maç başına attığı ortalama gol sayısı 2 numaralı denklem kullanılarak aşağıdaki gibi hesaplanır:

LOAG = 131 ÷ (18 · 5) = 1.46

Bu süre zarfında Fenerbahçe kendi sahasında ve deplasmanda olmak üzere toplam 9, maç başına ise 1.8 gol atmıştır. Aynı dönemde Beşiktaş ise toplam 11, maç başına ise 2.2 gol atmıştır. i takımının ortalama attığı gole OAGi denirse, i takımının ofansif gücü denklem (3) ile hesaplanır:

Oi = OAGi ÷ LOAG

Di = OYGi ÷ LOAG

Oi - i takımının ofansif gücü OAGi - i takımının ortalama attığı gol sayısı LOAG - Ligde bir takımın attığı/yediği ortalama gol Di - i takımının defansif gücü OYGi - i takımının ortalama yediği gol sayısı

Bu durumda;

OFenerbahçe = 1.8 ÷ 1.46 = 1.23 OBeşiktaş = 2.2 ÷ 1.46 = 1.51

olmaktadır. Yani Fenerbahçe, ligdeki ortalama bir takımdan %23, Beşiktaş ise %51 daha fazla gol atma gücüne sahiptir.

Benzer bir yöntemle takımların defansif güçlerini de hesaplamak gerekir. Bir takımın, bir maçta attığı gol sayısı rakip takımın da yediği sayısı olduğundan dolayı, ligde atılan toplam gol sayısı ile yenilen toplam gol sayısı eşittir. Bu sebeple, bir takım, kalesinde ortalama 1.46 gol görmüş şeklinde de yorumlanabilir. Fenerbahçe bu 5 haftalık dönemde toplam 5, maç başına ortalama 1 gol kalesinde görmüştür. Beşiktaş ise toplam 6, maç başına ortalama 1.2 gol kalesinde görmüştür. Bu durumda Fenerbahçe ve Beşiktaş’ın defansif güçleri;

DFenerbahçe = 1 ÷ 1.46 = 0.68 DBeşiktaş = 1.2 ÷ 1.46 = 0.82 olarak hesaplanır.

Yani son ligin 20. ve 25. haftaları arasında Fenerbahçe lig ortalamasından %32, Beşiktaş ise %18 daha az gol yemiştir.

Denklem (1)’de gösterilen, ve takımların atmasını beklediğimiz gol sayısını veren fonksiyona göre, Fenerbahçe’nin Beşiktaş’a atmasını beklediğimiz gol sayısı (XFenerbahce-Beşiktaş) ve

Beşiktaş’ın Fenerbahçe’ye atmasını beklediğimiz gol sayısı (XBeşiktaş-Fenerbahçe) aşağıdaki gibi hesaplanır:

XFenerbahce-Beşiktaş

Poisson (LOAG · OFenerbahçe · DBeşiktaş) ~ Poisson (1.46 · 1.23 · 0.82) ~ Poisson (1.473)

XBeşiktaş-Fenerbahce

Poisson (LOAG · OBeşiktaş · DFenerbahçe) ~ Poisson (1.46 · 1.51 · 0.68) ~ Poisson (1.499)

Maç esnasında atılan gol sayıları tam sayı olduğundan dolayı bu Poisson ortalama beklenen değerlerinin takımların gol atamama, 1 gol atma, 2 gol atma, vb. gibi tam sayı olasılıklarının hesaplanması gerekmektedir. Ancak, bu çalışmada maç skor olasılıklarını hesaplamayıp, bu elde edilen Poisson değişkenlerinin (1.473 ve 1.499) maç sonucunu makine öğrenmesi ile modellerken ne kadar başarılı olacağı test edilecektir.

5. Veri Kümesinin Modellenmesi ve Algoritmaların Karşılaştırılması

Makine öğrenmesi, veri kümesinde bulunan özelliklerin sonucu nasıl etkilediğinin anlaşılması ve henüz sonucu belli olmayan bir durumun sınıflandırılması için kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi konusunda çok çeşitli algoritmalar geliştirilmiştir. Bu çalışmada veri kümesi Naive Bayes, BayesNet, Multilayer Perceptron, LogitBoost, DecisionTable, ZeroR ve C4.5 algoritmaları ile modellenmiş ve maç sonucunu ev sahibi takım galibiyeti (H), beraberlik (D) ve konuk takıp galibiyeti (A) seçenekleri içerisinden doğru tahmin etme başarıları karşılaştırılmıştır.

Naive Bayes algoritması özelliklerin kendi aralarında bağımsız olduğunu varsayarak, hangi özelliğin hangi değere sahipken hangi sınıf değerinin seçildiğini analiz eder. Bayes Net, özellik ve sınıf kümelerini yönlendirilmiş çevrimsiz çizge ile ifade ederek, olası sınıf değerleri için olasılık hesaplar. Multilayer Perceptron bir grup özelliği bir grup sınıf değerine eşler. Girdiler ve çıktılar arasında birden çok katman bulunur ve veri bu ara katmanlarda işlenir. LogitBoost, tahmin başarısını düşüren verilerin veri kümesindeki önemini artırarak, tahmin başarısını iyileştirme amacı güder. DecisionTable, veri kümesinde bulunan özellikler hangi değerlere sahipken, o gözlemin nasıl sınıflandırıldığını anlayarak, henüz sınıflandırılmamış gözlemlere sınıf değeri atar. ZeroR, sadece sınıf değerine odaklanır ve diğer özellikleri dikkate almaz. Test kümesindeki tüm gözlemlere, eğitim kümesinde en çok bulunan sınıf değerini atar. Makine öğrenmesi algoritması olarak kullanılmaz, genelde diğer algoritmaların başarılarını karşılaştırmak için bir kriter olarak ele alınır. C4.5 eğitim kümesindeki gözlemleri kullanarak bir karar ağacı oluşturur.

Her ligin dinamikleri ve yapısı farklı olduğundan dolayı veri kümesi lig bazında bölünmüş olup, her ligin veri kümesi ayrı ayrı işleme alınmıştır. Algoritmalar WEKA uygulamasında standart değişken değerleri kullanılarak test edilmiştir. Takımların ofansif ve defansif güçleri son 5 hafta boyunca gösterdikleri performans dikkate alınarak hesaplanmıştır (N = 5). Avrupa’dan 16 farklı futbol ligi için yapılan testlerin sonuçları Tablo 1’de verilmiştir.

İngiltere 1. Ligi İngiltere 2. Ligi İngiltere 3. Ligi İngiltere 4. Ligi Almanya 1. Ligi Almanya 2. Ligi İtalya 1. Ligi İtalya 2. Ligi İspanya 1. Ligi İspanya 2. Ligi Fransa 1. Ligi Fransa 2. Ligi Türkiye 1. Ligi Hollanda 1. Ligi Belçika 1. Ligi Portekiz 1. Ligi

Naive Bayes BayesNet

%48.29 %43.21 %43.25 %42.17 %45.68 %44.19 %43.70 %43.73 %46.26 %44.00 %44.85 %45.13 %47.26 %48.18 %49.71 %47.92

%47.03 %43.57 %43.97 %42.75 %45.03 %45.35 %40.70 %44.39 %47.18 %44.33 %46.21 %45.71 %47.12 %48.72 %49.32 %47.58

Tablo 1: Sonuçlar

Multilayer Perceptron

%49.77 %42.30 %43.88 %41.69 %46.20 %45.89 %45.25 %41.84 %48.61 %43.99 %46.17 %45.71 %50.22 %49.65 %52.22 %49.04

LogitBoost Decision Table

%49.02 %43.84 %43.91 %42.42 %46.92 %45.75 %45.82 %43.82 %48.48 %43.99 %45.71 %45.28 %50.29 %49.72 %51.67 %48.72

%48.18 %43.94 %43.97 %42.75 %46.34 %46.08 %45.68 %44.39 %48.93 %44.17 %46.21 %45.71 %50.86 %50.47 %51.54 %49.87

ZeroR

%46.52 %43.93 %43.97 %42.75 %46.52 %46.08 %46.00 %44.39 %47.82 %44.33 %46.21 %45.71 %46.65 %48.53 %47.44 %45.90

C4.5

%47.88 %41.82 %42.24 %41.67 %44.42 %44.21 %44.86 %42.81 %48.20 %44.00 %44.40 %44.27 %50.25 %49.49 %49.97 %48.48

Yapılan çalışma neticesinde, Decision Table algoritması 16 ligin 11’inde en yüksek başarı değerini elde etmiştir. ZeroR 8, BayesNet 6, Multilayer Perceptron 3 ve LogitBoost 1 ligde en başarılı sonucu vermiştir. NaiveBayes ve C4.5 algoritmaları ise test edilen 16 futbol liginden hiç birinde en başarılı olamamıştır.

Futbol karşılaşmalarının 3 sınıflı {H,D,A} bir sınıflandırma problemi olarak değerlendirilmesinden, rastgele bir sınıf seçimi ile %33 başarı sağlanabileceği varsayılabilir. Bu durumda, %33’ten daha iyi sınıflandırma yapan algoritmalar teorik olarak başarılı olarak değerlendirilebilse de her lig için ZeroR’dan daha yüksek skor elde eden algoritmaların başarılı kabul edilmesi daha doğru olacaktır. Bu çalışmada ZeroR’dan en az %1 daha iyi sonuç veren algoritmalar başarılı olarak değerlendirilmiştir. Buna göre Multilayer Perceptron İngilitere 1. Ligi’nde %3.25 ve Belçika 1. Ligi’nde %4.78, Decision Table ise İspanya, Türkiye, Hollanda ve Portekiz 1. Liglerinde sırasıyla %1.11, %4.21, %1.94, %3.97 daha başarılı olmuştur.

6. Sonuç

Geçmiş gözlemlerin makine öğrenmesi ile modellenmesi ve oluşturulan bu modelin yeni, sınıflandırılmamış gözlemlerin sınıflandırılmasında kullanılması bir çok alanda kullanılmaktadır. Spor sektörünün popülerliği göz önünde bulundurulunca, gelecek maçların sonuçlarının tahmin edilmesi bir çok istatistiksel ve makine öğrenmesi çalışmasına konu olmuştur. İnternet üzerinde kolaylıkla veri kümesi bulunabilmesi sebebiyle bu çalışmada sadece futbol ele alınmıştır; ancak diğer bir çok takım ve bireysel sporlara da uygulanabilmektedir.

Bu çalışmada sadece takımların attıkları ve yedikleri gol ortalamaları üzerinden özellikler oluşturulurken, maç sonucunu etkileyen hava şartları, sakat / cezalı oyuncular, maçın önemi, vb. gibi özellikler eklendiği takdirde modelleme başarısının artabileceği öngörülmektedir. Kullanılan veri kümesinin çok kapsamlı olmasından ötürü, her futbol maçı için bu özelliklerin eklenmesi vakit alacak bir süreç olduğundan, bu çalışmada dikkate alınmayıp, sadece takımların ofansif ve defansif kabiliyetlerinin sonuca etkisinin modellenmesi amaçlanmıştır.

Modelleme sonuçlarına göre, seçilen algoritmalar sınıflandırma başarısı açısından çok büyük farklılık göstermemiştir. En iyi sonuç gösteren ve en kötü sonuç gösteren algoritmalar arasında en fazla %4’lük bir fark görülmüştür. En yüksek sonucun %50-52 seviyesinde olduğu bu durumda, varolan s ınıflandırma algoritmalarının futbol veri kümesi için çok uygun olmadığı gibi bir değerlendirme de yapılabilir.

Bir diğer çıkarılabilecek sonuç ise, daha yüksek modelleme başarısı elde edilen liglerin, diğerlerine göre daha tahmin edilebilir olduğudur. İngiltere 1. Ligi’nde futbol maçlarının sonucu %49.77 oranda başarılı tahmin edilebilmişken, İngiltere 2. Ligi’nde bu oran %43.94, İngiltere 3. Ligi’nde %43.97, İngiltere 4. Ligi’nde ise %42.75 olarak hesaplanmıştır. Dolayısıyla, İngiltere 1. Ligi’nde, İngiltere’nin alt liglerine kıyasla daha az sürpriz sonuç çıktığı şeklinde düşünülebilir.

Karaoğlu B., Makine Öğrenmesi ile Spor Karşılaşmalarının Modellenmesi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 1-6, Haziran 2015 Gönderim Tarihi: 14.07.2015, Kabul Tarihi: 29.11.2015

7. Kaynaklar

[1] Maher, M. J. (1982), Modelling association football scores. Statistica Neerlandica, 36: 109-118.

[2] Dixon, M. J. and Coles, S. G. (1997), Modelling Association Football Scores and Inefficiencies in the Football Betting Market. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 46: 265-280.

[3] Crowder, M., Dixon, M., Ledford, A. and Robinson, M. (2002), Dynamic modelling and prediction of English Football League matches for betting. Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician), 51: 157-168.

[4] Karlis, D. and Ntzoufras, I. (2011). Robust fitting of football prediction models. IMA Journal of Management Mathematics, 22, 171-182.

[5] Rue, H. and Salvesen, O. (2000), Prediction and Retrospective Analysis of Soccer Matches in a League. Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician), 49: 399-418.

[6] Karlis D. and Ntzoufras J. (2000). On modelling soccer data. Student 3, 229-245.

[7] Karlis, D. and Ntzoufras, J. (2003) Analysis of sports data Using bivariate Poisson models. The Statistician 52, 381-393.

[8] Knorr-Held (2000) Dynamic Rating of Sports Teams. The Statistician 49, 261-276.

[9] Koning, R. H. (2000), Balance in Competition in Dutch Soccer. Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician), 49: 419-431.

[10] Hvattum, L.M, Arntzen, H. (2010). Using ELO ratings for match result prediction in association football. International Journal of forecasting, Volume 26, Issue 3, 460-470.

[11] Joseph, A., Fenton, N.E., Neil, M. (2006). Predicting football results using Bayesian nets and other machine learning techniques. Knowledge-Based Systems. 19, 544-553.

[12] Huang, K.Y. (2010). A Neural Network Method for Prediction of 2006 World Cup Football Game. The 2010 International Joint Conference on Neural Networks, 1-8.

[13] McCabe, A., Trevathan, J. (2008). Artificial Intelligence in Sports Prediction. Fifth International Conference on Information Technology: New Generations, 1194-1197.

[14] Hucaljuk, J., Rakipovic, A. (2011). Predicting football scores using machine learning techniques. MIPRO 2011, 16231627.

Berk Karaoğlu

1990 yılında Ankara’da doğmuştur. İlk, orta ve lise öğrenimini Türkiye Eğitim Derneği (TED) Ankara Koleji’nde tamamladıktan sonra, 2011 yılında İzmir Ekonomi Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü’nden şeref öğrencisi olarak mezun olmuştur. 2010 yılından beri farklı sektörlerde faaliyet gösteren bir çok özel şirket için VoIP, VOD, e-ticaret, vb. projelerde uzman yazılım mühendisi ve mobil uygulama geliştiricisi olarak görev almıştır. Ayrıca, Türkiye’de bir çok devlet kurumunun mobil uygulamalarının geliştirilmesinde katkıda bulunmuştur. 2011’den beri Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde yüksek lisans yapmakta olup, başlıca ilgi alanları; makine öğrenmesi, bilgi erişim sistemleri, veri madenciliğidir. Halen veri madenciliği ve makine öğrenmesi ile çeşitli rüzgâr ve güneş enerjisi üretim sistemlerinin, elektrik üretim tahmini konusu üzerinde çalışmaktadır.

Keskin F., Köse H., Gül H., Aydemir M. T., AA Gerilim Düzenleyici Devrelerinin Kısa Bir Derlemesi ve Faz Kaydırmalı Darbe Genişlik Modülasyonlu 20 kVA Gücünde Bir AA Gerilim Düzenleyicinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 7-18, Haziran 2015

AA Gerilim Düzenleyici Devrelerinin Kısa Bir Derlemesi ve Faz Kaydırmalı Darbe Genişlik Modülasyonlu 20 kVA Gücünde Bir AA Gerilim Düzenleyicinin

Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi

A Short Review AC Voltage Regulators and Design and Implementation of a 20 kVA, Phase Shifted PWM AC Voltage Regulator

Faruk Keskin1, Hüseyin Köse2, Harun Gül2, M. Timur Aydemir1 1,2Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Gazi Üniversitesi [email protected], [email protected]

2GESS OES Ortadoğu Elektronik San. Tic. Ltd. Şti [email protected], [email protected]

Teknolojideki gelişmeler daha hassas cihazların üretimine olanak tanımıştır. Bu hassas cihazların zarar görmeden, verimli bir şekilde kullanılabilmesi için uygulanan gücün kalitesinin korunması gereklidir. Üretim santralları ile iletim ve dağıtım hatlarındaki arızalar ve doğrusal olmayan yüklerin artması güç kalitesinde önemli bozulmalara sebep olmaktadır. Mekanik ve elektrikli transformatör kademe değiştiriciler veya doyurmalı reaktörler gibi geleneksel yöntemler artık istenilen güç kalitesini sağlamakta yetersiz kalmaktadır. Bunların yerine yarıiletken teknolojisinin kullanıldığı daha verimli sistemlerin kullanımı önerilmektedir. Yarıiletken teknolojisinin kullanıldığı birçok düzenleyici topolojisi üzerine çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmada bu topolojilerin sınıflandırılması yapılmış, farklı topolojiler ele alınarak olumlu ve olumsuz yanları belirtilmiştir. Ayrıca faz kaydırmalı darbe genişlik modülasyonuyla gerçekleştirilen gerilim düzenleyici ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Bu topolojiye dayalı olarak 20 kVA gücünde bir düzenleyici tasarlanmış, benzetim ve deneysel çalışma sonuçları sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler: Gerilim düzenleyiciler, regülatörler, güç kalitesi, çift yönlü düzeltme, güç transformatörleri

Advances in technology have allowed the production of more sensitive equipment. In order to use these devices safely and efficiently, quality of the applied power needs to be preserved. Failures in the transmission lines, distribution lines and generation plants, and nonlinear loads are the main reasons causing power quality problems. Traditional devices such as mechanical and electronic transformer tap changers or saturated reactors are insufficient to ensure the required quality. More efficient systems utilizing semiconductor technology has been gaining importance. There are several regulator topologies proposed in the literature. Some of these topologies are analyzed in this paper. A comparison of these topologies is presented. One of them, phase shifted pulse width modulation regulator, is analyzed in

detail. Simulation and experimental results of a 20 kVA regulator based on this topology are given.

Keywords: voltage regulators, regulators, power quality, bidirectional regulation, power transformers

Yüksek teknolojinin kullanıldığı CNC tezgâhları, fabrikalardaki motor sürücüler, hastanelerdeki tıbbi cihazlar, haberleşme cihazları, işyerlerinde ve evlerimizde kullanmakta olduğumuz bilgisayar ve elektronik cihazlar, evlerdeki elektronik beyaz eşyalar, klimalar ve kombiler gibi gelişen teknolojiyle beraber hayatımıza dâhil olan hassas cihazların uzun ömürlü ve verimli olması için yüksek güç kalitesiyle kullanılmaları gerekir. Hayatımızın vazgeçilmezleri arasına giren bu cihazlar güç kalitesinin de önemini arttırmıştır.

Elektrik güç sistemi; üretim, iletim, dağıtım ve tüketim olmak üzere dört aşamadan oluşmaktadır. Güç sisteminin kalitesinde her bir aşamanın etkisi bulunmaktadır. Üretim veya tüketimin ani olarak artması veya azalması, iletim ve dağıtım sistemlerindeki arızalar, yüklerin doğrusal ve dengeli olmaması güç sistemindeki bozulmaların en önemli sebepleridir. Elektrik güç sistemindeki başlıca bozulmalar da gerilim çökmesi, gerilim kabarması, kesinti, gerilim darbeleri ve harmoniklerdir.

Gerilim çökmesi gerilimin bir periyottan daha uzun bir süreyle anma değerinin %80’inin altına düşmesi olarak tanımlanmıştır. Gerilim çökmesinin en önemli sebepleri özellikle demir-çelik sanayi gibi tüketimini hızlıca arttırabilen tüketiciler sebebiyle ani olarak tüketimin artması veya üretim merkezlerindeki veya iletim/dağıtım hatlarındaki arızalar sebebiyle üretimdeki azalma sonucu şebekenin yetersiz kalmasıdır.

Gerilim kabarması ise tam tersi olarak gerilimin bir periyottan daha uzun bir süre boyunca anma değerinin %110’undan daha yüksek bir değere kabarmasıdır. Gerilim kabarmasının en önemli sebepleri de yine demir-çelik sanayi gibi büyük güçlü sistemlerin tüketimlerini önemli ölçüde azaltmaları veya iletim/

dağıtım hatlarındaki arızalar sebebiyle meydana gelen büyük güçteki tüketim azalmalarıdır. Bunların yanı sıra düzenleyici sistemlerin yanlış kullanımı da gerilim çökme ve kabarmalarına sebep olabilmektedir.

Kesinti de gerilimin en az yarım periyot süreyle sıfır değerini alması durumudur. En önemli sebepleri iletim dağıtım hatlarındaki arızalar ve üretim merkezlerindeki arızalar sebebiyle çevre iletim hatlarını korumak ve arızanın sınırlandırılması amaçlı koruma röleleri aracılığıyla yapılan bilinçli kesintilerdir.

Gerilimdeki kısa süreli ciddi değişimler darbe olarak adlandırılır. Kesici arızaları, iletim/dağıtım hatlarındaki kısa devreler ve yıldırımlar darbelerin başlıca sebepleridir.

Harmonik akım ve gerilimin dalga biçimindeki bozulma olup başlıca sebepleri de güç elektroniği devreleri ve doğrusal olmayan yüklerdir.

Güç sistemindeki başlıca bozulma türleri bunlar olup, bunlar arasında da gerilim çökmesi ve kabarması en sık karşılaşılan güç kalitesi problemleridir. Bu problemin çözümü için yaygın olarak mekanik veya elektriksel yöntemlerle transformatörün kademesinin değiştirilmesi ve böylelikle çıkış geriliminin ayarlanması sağlanmaya çalışılmıştır. Fakat kayıplarının, maliyetinin ve hacminin yüksek; veriminin ve hızının düşük olması sebebiyle bu sistemler istenilen güç kalitesini sağlamakta yetersiz kalmaktadır. Gelişen yarıiletken teknolojisiyle beraber güç elektroniği devreleriyle oluşturulan farklı topolojiler tasarlanmıştır. Bu tasarımlar bağlantılarına göre doğrudan ve seri bağlı düzenleyiciler olarak, tasarımda transformatör kullanılıp kullanılmamasına göre de transformatörlü ve transformatörsüz düzenleyiciler olarak sınıflandırılabilmektedir.

Bu makalede gerilim düzenleyici devre yapıları ele alınmakta ve özellikle yarıiletken teknolojisine dayalı topolojiler incelenerek karşılaştırılmaktadır. Makalenin ikinci bölümünde, literatürde önerilen düzenleyici topolojileri kısaca ele alınmakta, öne çıkan özellikler karşılaştırmalı olarak incelenmektedir. Bu topolojiler arasında bulunan faz kaydırmalı darbe genişlik modülasyonlu (FK-DGM) devre, çift yönlü düzeltme özelliğine sahip olup, bu özellikleri nedeniyle üçüncü bölümde ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu bölümde 20 kVA gücünde tek fazlı bir düzenleyici devre tasarımı yapılmış, tasarlanan devrenin benzetim ve deneysel çalışma sonuçları verilmiştir.

2. Yarıiletken Tabanlı Düzenleyici Topolojileri

[1]’de transformatör aracılığıyla şebekeye bağlı bir düzenleyici topolojisi önerilmiştir. Çalışmada düzenleyici devresi gerilim düşürücü olarak çalışmakta ve sonrasında yükseltici transformatör aracılığıyla şebekedeki gerilim değişimleri düzelt. Ayrıca çalışmada kademeli transformatör ile dönüştürücünün bir arada kullanıldığı, transformatörle dönüştürücünün gerilimi anma değerindeyken dönüştürücünün bir anahtar aracılığıyla devre dışı bırakılarak bir arada kullanıldığı ve regülasyon için sadece Alternatif Akım (AA) dönüştürücünün kullanıldığı üç farklı topoloji karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak sadece dönüştürücünün kullanıldığı topolojinin tepki süresinin daha kısa olduğu, bakım maliyetinin daha düşük olduğu, daha verimli, daha uzun ömürlü ve daha düşük maliyetli olduğu tespit edilmiştir.

[2]’de önerilen sistem, düzenleyici doğrultucu ve evirici kısımlarından oluşmaktadır ve düzenleyici gerilimi bir transformatör

aracılığıyla şebekeye eklenmektedir. Şebeke gerilimi doğrultulduktan sonra gerilim çökme veya kabarmasını düzeltecek evirici anahtarlamasıyla anahtarlanmakta ve elde edilen gerilim şebekeye seri bağlı bir transformatör aracılığıyla verilerek gerilim düzeltmesi sağlanmaktadır. Ayrıca çalışmada çıkış gerilimindeki bozulmaların hızlı bir şekilde tespiti için de bir sistem önerilmiştir.

[3]’te önerilen düzenleyicinin giriş gerilimi bir ototransformatör tarafından sağlanmaktadır. Darbe genişlik modülasyonuyla regülasyon gerilimi elde edilerek şebekeye bir kondansatör aracılığıyla eklenmektedir. Sadece gerilim çökmelerini düzeltebilen bu topolojide herhangi bir enerji depolama birimi bulunmamaktadır.

[4]’te gerilim düzeltmesi, transformatör aracılığıyla seri bağlı düzenleyici devresiyle sağlanmaktadır. Düzenleyici devresi doğrultucu ve evirici kısımlarından oluşmaktadır. Düzenleyicide Doğru Akım (DA) kaynak bulunmamaktadır. Gerilim çökme ve kabarmalarını düzeltebilen bu topoloji bunu evirici kısmındaki darbe genişlik modülasyonu ile sağlamaktadır. Anahtarlama işaretinin doluluk oranı (duty cycle ratio) 0.5’in üzerinde iken gerilim çökmeleri, altında iken gerilim kabarmalarını düzeltmektedir. Bu tasarımın en önemli avantajı ise evirici kısmında faz kaydırmalı anahtarlama yöntemi kullanılması ve böylece anahtarlama kayıplarının azaltılması ve düzenleyici çıkış frekansının iki katına çıkmasıdır

[5]’te en az sayıda elemanı kullanılarak gerilim düzeltmesi gerçekleştirilmiştir. Giriş geriliminin diyotlarla doğrultulduğu çalışmada, evirici çıkışı filtrelenerek bir transformatör aracılığıyla şebekeye eklenmiştir. Bu yöntemle gerilim çökme ve kabarmalarını düzeltilebilmektedir. Oldukça basit olan sistemin en önemli iki avantajının uygulanmasının basit ve verimli olması olduğu belirtilmiştir.

[6]’da gerilim anma değerinde iken bir anahtar aracılığıyla giriş geriliminin direkt olarak çıkışa verildiği gerilim çökmesi durumunda ise giriş geriliminin düzenleyici tarafından anahtarlanarak bir ototransformatör aracılığıyla çıkışa verildiği bir topolojiye yer verilmiştir. Düzenleyicinin en önemli avantajı sadece bir anahtarlama elemanıyla düzeltme gerçekleştirmesidir. Bu da maliyeti oldukça düşürmektedir. Yapılan çalışmalar sonucunda düzenleyicinin tepkisinin de oldukça hızlı olduğu belirtilmiştir.

[7]’de şebekeden beslenen düzenleyici anahtarlama elemanlarıyla doğrultulmuş ve sonrasında evirici kısmında darbe genişlik modülasyonu yöntemiyle anahtarlanan doğrultulmuş gerilim şebekeye bir transformatör aracılığıyla eklenmiştir. Gerilim çökmesi durumunda şebeke ile aynı fazda gerilim üreten evirici, gerilim kabarması durumunda da ters fazda gerilim üreterek gerilim regülasyonu sağlamaktadır. Tasarımın giriş ve çıkış akımının sinüzoidal olduğu, hızlı ve verimli regülasyon sağladığı, ayrıca DA kapasitör kullanılmamasının anahtarlama kayıplarını, filtre büyüklüğünü ve harmonik bozulmayı düşürdüğü belirtilmiştir.

[8]’de üç fazdan tek faza gerilim regülasyonu üzerine iki farklı topolojiye yer verilmiştir. Bir fazda gerilim çökmesi durumunda yine aynı fazdan şebeke gerilimi anahtarlanarak düzeltme yapılırken, gerilim kabarması durumunda da ters fazda gerilim şebekeye eklenmektedir. Tasarımın en önemli avantajı DA kaynak kullanmaması ve bu sayede maliyetin çökmesi, hacim ve kütlenin küçülmesidir.

Keskin F., Köse H., Gül H., Aydemir M. T., AA Gerilim Düzenleyici Devrelerinin Kısa Bir Derlemesi ve Faz Kaydırmalı Darbe Genişlik Modülasyonlu 20 kVA Gücünde Bir AA Gerilim Düzenleyicinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 7-18, Haziran 2015

[9]’da iki kademeli transformatör ve AA kıyıcı devrelerinin sentezi yapılarak yeni bir düzenleyici topolojisi elde edilmiştir. Yeni bir anahtarlama metodunun önerildiği ve anahtarlamaların sıfır akımda yapıldığı tasarımda anahtarlar üzerindeki stres ve elektromanyetik yayımın da azaltılması sağlanmıştır.

[10]’da transformatörün düzenleyicinin girişinde bulunduğu ve doğrudan AA’dan AA’ya dönüştürmenin yapıldığı ve düzenleyicinin çıkış geriliminin şebekeye bir kondansatör aracılığıyla aktarıldığı farklı bir düzenleyici topolojisine yer verilmiştir. DA kaynağın kullanılmadığı topolojinin uzun süreli düzeltme yapabileceği ve düzeltme aralığının transformatör tarafından belirlendiği belirtilmiştir.

[11]’de düzenleyicinin hem girişinde hem de çıkışında transformatör kullanılmış ve bu sayede yüksek güç uygulamaları düşük gerilim değerlerindeki anahtarlama elemanlarıyla gerçekleştirilebilmiştir. Regülasyon için AA/AA dönüştürücü kullanılmıştır. Bu çalışmada da DA kaynak kullanılmamış ve bu sayede uzun süreli düzeltme olanağı sağlanmıştır.

[12]’de dengeli ve dengesiz gerilim çökme kabarma ve salınımlarını düzeltmek için doğrudan üç fazdan üç faza gerilim düzeltmesi yapan yeni bir topolojiye yer verilmiştir. Önerilen tasarımda arada hayali bir DA kaynak olmak üzere doğrultucu ve eviriciden oluşan iki kısım yer almaktadır. Düzenleyicinin şebekeden beslendiği tasarımda DA kaynak kullanımına gerek kalmamıştır. Anahtarlama elemanlarının da tek yönlü olarak kullanılması maliyeti düşürmüştür.

[13]’te transformatörsüz doğrudan dönüştürücü topolojisine yer verilmiştir. Topolojide düzeltme düzenleyici devresinin girişinde bulunan şebeke gerilimine eşit iki kapasitör geriliminin şebekeye eklenmesi ve çıkarılmasıyla sağlanmaktadır. Böylece geniş bir regülasyon aralığı sağlanmıştır. Fakat uzun süreli regülasyon sağlayabilecek bir topoloji değildir.

[14]’te giriş gerilimi matris dönüştürücü devresiyle hesaplanan açılarda anahtarlanarak istenilen çıkış gerilimi elde edilmiştir. Topoloji giriş çıkış geriliminin ana genliğini düşürürken frekansını arttırmaktadır.

[15]’te az sayıda anahtarlama elemanıyla endüktif yüklü tek faz Darbe Genişlik Modülasyonlu (DGM) AA kıyıcı topolojisi üzerine çalışılmıştır. Devre ile yapılan çalışmalar sonucunda giriş/ çıkış gerilimi ve giriş/çıkış akımı sinüse yakın olarak elde edilmiş. Tristöre göre daha iyi giriş güç faktörü ve geçiş tepkisi elde edilmiş. Düşük dereceden harmonikler yok edilmiş. Daha küçük giriş/çıkış filtresi ve basit bir kontrol sistemi kullanılmıştır.

[16]’da AA-AA matris dönüştürücülerin yapısının basit fakat kontrol karışıklığının yüksek olduğu belirtilerek uygulamasının az olmasına sebep olarak da anahtarlama problemi ve kontrolünün karışıklığı gösterilmiştir. Çalışmada bu problemi gidermek için uygulanması kolay yeni bir anahtarlama tekniği önerilmektedir. Bu teknikle anahtarlamalar arası ölü zaman, akım ve endüktif yükler için akım yolu oluşturularak gerilim yükselmeleri önlenmiş. Anahtarlama tekniğinde uzay vektör modülasyonu ve histerezis akım kontrolü tekniklerinin faydalı yanları bir araya getirilmiştir. Tasarımda herhangi bir DA kaynak kullanılmaması sebebiyle tasarımın daha yüksek güçler için de kullanılabileceği belirtilmiştir. Ayrıca geleneksel doğrultucu-dönüştürücü tasarımına göre daha az seri anahtar olması sebebiyle verimin yükseleceği, kontrolünün basitliği ve anahtarlamanın uygun bir şekilde yapılmasıyla çıkış gerilimi ve giriş akımının sinüzoidal olacağı belirtilmiştir.

[17]’de doğrultucu ve dönüştürücü kısımlarının nötr uçları ortak olan bir düzenleyici topolojisi önerilmiştir. Önerilen tasarımda giriş akımı ve çıkış gerilimi sinüzoidal olarak elde edilmiştir. Ayrıca tasarım çift yönlü güç akışı da sağlamaktadır. Çalışmada düzenleyici tasarımına ek olarak düşük maliyetli AA kapasitör tasarımı da önerilmiştir. Tasarımın testleri sonucunda anahtarlama elemanı sayısının düşürüldüğü, çıkış geriliminin genlik modülasyonuyla basitçe kontrol edilebileceği, güç faktörü kontrolünün ve çıkış gerilimi regülasyonunun başarılı bir şekilde sağlandığı, düşük maliyetiyle uygulanabilir olduğu görülmüştür.

[18]’de doğrultucu ve evirici kısımlarından oluşan tek faz gerilim düzenleyicisinin incelemesi, tasarımı ve paralellenerek çalışması incelenmiştir. Tasarımda üç kollu doğrultucu-dönüştürücü devresi kullanılmıştır. Çıkış gerilimi ve giriş güç faktörü doğrultucu devresi tarafından kontrol edilmektedir. Makalede önerilen paralelleme işleminde herhangi bir kontrol bağlantısı gerekmemektedir. Paralel çalışma devreye hızlı tepki, hassas çıkış gerilimi, eşit ana ve harmonik akım dağılımı gibi özellikler kazandırmaktadır.

[19]’da sunulan çalışmada darbe genişlik modülasyonlu AA dönüştürücü entegre çift yönlü güç modülleriyle (IBPM) gerçeklenmiştir. Modüller yapı bozucu endüktif etkileri de azaltmıştır. Topoloji başarılı bir şekilde tasarlanıp, geliştirilmiş ve test edilmiş 1:0.955’lik gerilim taşıma oranı elde edilmiştir. Böylece belki de literatürdeki en yüksek verimin elde edildiği öne sürülmüştür.

[20]’de ortak nötr noktasına sahip AA-AA dönüştürücü topolojisine yer verilmiş. Doğrultma için ortak nötr bağlantılı yarım köprü doğrultucu kullanılmış ve bu sayede anahtarlama elemanları üzerine düşen gerilim düşürülmüş. Akım ve gerilim kontrol çevrimleri için de PI kontrol yönteminden yararlanılmıştır. Bu sayede hat akımı oldukça sinüzoidal olarak elde edilmiştir.

[21]’de hat etkileşimli Kesintisiz Güç Kaynağı (KGK) yapısı kullanılarak gerilim düzenleyici elde edilmiştir. Geniş bir regülasyon aralığına sahip tasarımda düşük maliyet ve hacimle yüksek güç kalitesi elde edilmeye çalışılmıştır.

[22]’de seri bağlı AA gerilim düzenleyici daha düşük maliyetle gerçeklenmeye çalışılmıştır. Sürekli regülasyon sağlayan sistemde doğrultma için diyotlar, dönüştürme için darbe genişlik modülasyonuyla anahtarlama yöntemi kullanılmış ve tek yönlü yük akışı için kullanılabilecek bir transformatörsüz tasarım elde edilmiştir. Tasarımın basit olmasının verimi yükselttiği ve kontrol sistemindeki sadeliğin uygulanabilirliğini arttırdığı ifade edilmiştir.

[23]’te en az sayıda anahtarlama elemanıyla gerilim beslemeli Z kaynak dönüştürücü ve akım beslemeli Z kaynak dönüştürücü tasarımları ele alınmıştır. Tasarım geniş düzeltme aralığı, faz açısı düzeltme, ani akım yükselmelerini düşürme, harmonikleri elimine etme görevlerini yerine getirebilmektedir. Ayrıca tasarımının maliyetinin düşük ve hacminin küçük olduğu belirtilmiştir.

[24]’te Z kaynak tasarımının kullanıldığı düzenleyici topolojisine yer verilmiştir. İki anahtarlama elemanı sürekli devrede tutularak ve anahtarlamalar gerilimin sıfır geçişlerinde yapılarak anahtarlama kaybı düşürülmüş ve verim arttırılmıştır. Böylelikle uygulanabilir ve yüksek verimli bir düzenleyici elde edilmiştir.

[25]’te eski sistemlerde doğrultucunun çıkışının kontrolsüz veya kontrollü fakat sabit büyüklükte olduğuna değinilerek ge-

kgötvt[[övgkdoToTdeeötgv[kodTeeekömlvr[E%22e2ddueeeuennalladeeunrrlai2rssddeuns66dlsrrrr6aarriileerrdariögkvt[oTeilett69itlliiiiubublllkel]]eiişnnbulll2]rrnmlmmdellrkmmaaueenllml]6maeer’’rte’iiğeğesiiidaisseğ6i’sddrranniiollleidnrrmm,trmiiuuffldnrllddiiulilvuf1t]ldiinggııaarişşngm.iiooıalmaşmarioe’llaıiiiğelll’iittseelettemmdnlrrsğğliimrrğTiieiyyiriyufmldnniğğgmmrraniğmıarAyiişAAoiovvşiaaAov..aaaliçii.aiirültiitemaleepprğşşnnaaipepssıişnrrayAıisAArülAğmnmmmrlldeekrttmııTTııliaAetvıoTıaii.a.öönlli%%iöil%ggıtkksgmmkeploonaaamısğorkaırrüAkkoryTüükntmüööğetıTıkküüppökk88kıüpkmm8aınmooııölj%olloırglyınnaaşşnnooın99misoaaaşnoıa9taannrsnkyynüoottyılleegaaodtöllssle,,küpk8ls,niııceettıııu11oooıeitlrrı1ddosryymörrrdenrryrccaşnoın9rısaddciiıda..’’kknijjooy.’üükjooortülloleıımfiillsı,ddeeiüidrbıemmeüuutkllnnı1mooullnnlnrçglynrEEırüüeecEaaleüdaaillllumii.’rkjlouuiioaekkuiilnnmallıknnssinninlsssdmnnsnettsşşlmaatuşlnsnanuuyyraakkiuyldüüEaküettütnny%%ütlan%iiiiaoousslliikioslinnakknlinnşggsrrllııgontşrlaaşıtoaannaaulln..aoaka99l.üöeet9terrnıiimmnvva%rlimvnnbuuüislrnulnççi66ıınnnrdç6ıngunrleeıaşmmaeiııddrsmiiıdTTaaat,,lii.iTua9,iyyrlle.ıarynnlr11riümşşvn1eeşaanddleaadçıırrğ6ınovööhıröyya’’zyenn’rrdmaaııındrkaiıTau,eeilnntşeeeaanlğğbbneağ1nnübşlaneadtttnnkkırbübbtıınkyiiççbı’ıssrzgiçbeenrslaeıssrrrskkiirielaaııkiffaeağaeıfmmbeeiinrmıaikkoodkoossobmmnkloslbımttrlggiçtmsttgddttmiittrrdaaostiiirinniratoikiaanaıııfttmaeeıryytmmleüüaüüiymssüğğükğsottğssaroisttsmırrtrllsaarrglllzzmaitradlaaııştzreiiilraaıeeaaniaaeooalaaarroıtllaueeertmoolrreüümosrggttğııiissgtrvsullıisıırrlllööyylıammmmlaöyllrlllmmzıyyöölmmaılttyöditmetaaddaüüoimdraarrürmmluardemooorrrşogürrtraddssıisuudppslullıpüülöclatüimmlnnlıüüyölaanzeemütaaağğiemaııdğünuıllıddrtrmldruurrllzzeorurlmmğzeuubdms.uummlüülmüünlnsüaıaaaddeeaöadğiTzzkkaaüünldzktaüllruıırrrzoovvırmnbblouveeennibşşraaışşeanaaüşgaşaebbğeeğğbnayadetteiinnğttrraatinlltrazkealürıırrüüeeiırıınşşürrrerioıvşsrllhhrriblhennnrğğaşuucaiğlleeıırrukle..ıabsr.eğllttliillintltriia..ıılliyy.llyıfaaaadyrrhulaarttüaaeşr%nnatışrttnlhotaattiiabbğrrtaşşuuiluibillreıeşruiiaacciallssliğtcplirllttspll.ıoo8tccyllloaaakaacratiimaııammniıamidtıatrruurr9immbrrunrşumrrsslroiaııscaaelsımaaıılltm,iimloıllliaacaeelal1ittmmaaıeşşamaatmlammşatmduuhhrurmllumhttoeölrrr’lltısarlıaddiidııuaaiııaaiişılidıaııdıailadrırreknnnnrpptmaşaneenşşapmtrrrreşğü..reruhi.lüıtarlsldriunnıaıai---ıı.rnnpeşrr. bkdDDmdbkçdçdmmmggkk[a[akDddmbçgmk[aBlb[rlssmtBh222ııvvaaööuuuöuöaaıvaeaaöuöuaı2aıkkAAooaaeakA77oabbaa7hhnöussllsnnbsahkçmddDmgk[adaslne7yllıınrssddllıl]]sdlnnatt2y]aaıaanyntiişşeüülıvaalmaaaöuöaaişü]eaaee’’zaeuu’iyykAerourrytt7o’klartnnddbaşşhrtdyslnyyndşrrıeaakkyremmakdeennlıeoomodyylbentt]monsynmmtaaaeeaaeemişeütejjacaaeüüejttere’aüddtnüürruyiedllluürrrrttliiaaddsndieaşdyykmttaarıdrruyiiaklitannraaaamiikkennaaogykllaantşşüüneelmagğeşnnürreyajnrzaakkaüçtaZkssggdttkkürestogıımltkccrıeççiaivvaacuçrriiövyavaeueetaririvueeenlnaa-kleDrrüüıınaalddarkküşüıeedenskvkknneraeızzkknnllaekzbbenlsgblltkllşiaıüülneelcürçieAeeuutvaııarieeeuıışeıiiestıttetriraetnnşşrtzzüevıadnşllrrzkıggaaylnneerrlrgeükanıvvkkranlvkeekmmbrmieekemeeleeeleüessffseeiiknr.sfiksreiieeıeıiennirrllssaakktsnaaetrlsakenşazaTaaaalritttgadiiarggtüüievkgzzööükrrsseoymmmmzölşşrserçymekkkeşasfkisaaaiııöölrreeiaıeıöttreplDDnrlataknmmDööasttümöeehtrrllaoeeevetllrtrrrlieglggdaaaarlogzaöaıırseeaemnnıreşlleeeankkkAAıleednnkAççddaıönöüüiireçedlyüşiktkgDeemöhhteyttoıhüıırmmtleıımlnkırmççyddssrrıttgaaaçeedmsrrrütssıeerrrsnaaaejrfeeeeaklAaaveenüliiüpaaaçdddııü..iiadlıaıı.acciaıkkllekkggcnnklhdhhktffgaenşşhhhışmkfıışeeiihaçdzsgsteiYYmmelraasYaamlüürarrtttııseaaiiüeartıaiaasnnyyliamnaeııüdıpp...Dkkıppypı.kpcllklkekaarrrlnhiiaforşihraagreittttffttaınnBBaaoYdd..tmtftkZanBppd.aııiArtpıiiüieeöönaaissaeönamslşssırrpniiüü.skgprııiüuurr-iıczzyyarrruttunnit..zyiigrtşlln.imilatkssşştftöaanBaüüdı.sttşüakllaannpüooTTtşelanioTöiarööüüııössüaBBssıyrçminnüBrnnl.çadaakınnnnçurazaanrtaa.earrikktivyçççlarkööpöseeşaüaööiöeteşalanössTarrrosöeeeerbbenlöüeekıbnsaBkZZraaııenyykndZçggaıaygikkdvvgkaddaeekmmvmakkrsskmdseçtksrrmmllöçermeiiö--lieus-iiükmnnaagiraaııeeiuunaeebrraıukkrırrooktkZirmmoaıyemghhmniiçekcckzzöhviöeeekcllzşemkeslaadiişşllarmsişllllsi-diieeeeltaırsmmrraaieirenaumrıayyaaiuförippyaişkiiproggeeettimgvnaaaeynrrtahriaelcrznnnnnneiilnnknnttiakkkkaaştleettlkkkkaeetklmmloiksieiiggmdriiııaaaaigaaksüuiıeyaakkllçaaprrkliııallgrtertılasaeenaeersskkkiee..snmmşknlmmönassnni.mtmtsnvvkaetaaalvykğhrrnnmvvaatttarnaaigvtliıraöaaaiiüookleeğAArrrioıaaeaAıııllrakrssbeeüeeağğıselleeesğnknşlıı.ammsayyrıppliiaammpypvkkddiamanmmaklldhhryymnvmatlüıhynmmeadkmbttaaaağğootiıoalağerAossrööeısmrröaaeeeerğcrııaemllmüımimmıllllaeemyııplşşleiimnnırrsskşdrdünmaarsoolhyccşaslossmckllaasımmtlaaattoımaüüetsaöıınnünüüaşüüajjrınaenşüjıyytşşymççmiilnşelıtçşşişççhaznüvvmmkşrtsçrroovmöddottroannıcdstöönılttatömeeaatdetıırittnüeeeaZZıtırnneüüıZtrıeeütajnüıırr.epaakkııyıgra.şllkklkışrrçaıiılkşç..şşviirrııtro.ş--issrdenAaıtt.-nmmsiöllsğğggmtmşşüültt.ğgeakkişışşüttreaakvZşiiAAvnüabbıeiııaArıbrmmaıykiiiimleekccisiaarrrre.ceeYearr.nnrraeşireruufı-nrsura..aaıımkkyyüülyy.ğgaıkyiiüşıAüaykiaanşkmmeeıaaiAmebşşmhkkabşrriimknnnnciizrinenllcatrtlypellıınrluikıııaauaaeıüüaddvvddddaavvıvvkyüccüdvdydavpvicmmrıaammerrıjdgşrkkklnneeaaaaaaıeeeereeiknnneaaateeemlçıılbdaıclıiiaeıaüıdvddavvcrrnuaam---ır..kneaaaeeeı o[eaab[aavAaaaaoeaabvAyyeoyaaabAaa[vkdmgaaaA[tmt222nllnnnlnnlnnuueeuullnlnnnluaaeul2nnmmeennlmmnüuime88m8aaaaaaaammllnrmraaaaeybavb[aAubaml8kkaaaakuurça]]kklluhhhhhhhh2]khhhhaalnnnlnanaaueuuşiaaam]att’’hhtüuu’nnnemaüüuntttttttt8rrü’atttsstddaaarymslmndaaaaaaaaaaattkkooaaaşşaddaadsççuoşvvdıı]kakçhhhhvıaaeeevmaerrrrrrrrnnaarrrrntava’üüuummeunameeüumggürrlllllllletttttbgrnlllladkkaaykaaaaaaaaaööaaaealliakkrraaöoşdakriiçviinaakaaahheömmaaemmmmmmhnnbbrrrrnnumannççmmmnrbsnçüumaaemmhanntllllttndkntkmmçiiaıbbııayeemaibıaaaaönnehaakraaenaaaaaaa,kkatyyaaak,eyeaıhhrrmiigaajmmmnaaarirrançmaammarkamaaaaarreeliiarnareilltttvvuurulmeevbıhhauclleehssilnaraarattünasaaratlkvyeeaaieaalevvllayyilhhrmammrııvittlyziharmmmrıtsammaemeekkaanna,,kkreeıaaeklnnin,kaeemggnllaauumegyahelhnmmnsaratrrmeaa,,bttraaa,eccauutanvclyuiohmAAeeılltdaaaatAmemlmaaaaaeknuttmm,aakaatllmaaAsaegmmlnaannjjeüümniiddjüaansmidAAammrlaaeelr,AnnmççealaıncuaçvaaeeummaaüAeainnleeAalemaaşneniillheiliillltmçaailhhlarsseerraahmvvnntrsennmmıraaahüvidnmaalkkilsAikemııımenssyyettıçmmllsyapetrrmlmrranaatermrkrAaneaaaııııdaailaıılııeebbooaııia.lrımeboıhyyssnnseayhviaısnşşrrnnnmaaahhşoreıkddaAAharAuunndyıısuynıılltılmttnÖaasılirrtrannıılanffiialnıaakccaıfıeeııipaacllpaaeıııennoııelahhppmıınAAıyhrrpsnıAuullnrcmmşıırnfnnultnahmrrınrnddrArg..aanıtt.aaılçıttaınnolssınıonsefaaiiaiddacröarreıidüooaaaarÖÖdnıonddahaakkggÖpıAdmmarkgbıırrrllkmimdkıeernnrrelllınn.ıhhalmöökillççiiteenhölçielgammnnı,svvrneamnlaaaviüdaaareppoııııniirraa.innÖpııiredsakngyyeeevrkyrrrrkknnıppraeriikkrşknpemikaarrlıynüüaınrheeyııöllrlçööieürryılörasrtmaannoovlttaonniiakktiiinkopyyüşşeııiirumnooyınnşaairömmyorrnlallemaabbrrknlpabıı,,ittnyı,yiıneetarreeııddmeüllellıeıdnnnlöüürllnnvnmşüllllnaoaalmmüüliddüninnkemüadikknııeeymmşkııelonmrrnaamerrlsaaanrrcaubakkeerüı,yytmmüüeaadyeeımüaaahhlld..ggınallhüyyü.gnalaaşlyalsuuamürrondnuııccevrsskıcemttmsüüaaüütrhiiünssagıınnaaleüisaınammaaüüııldeymanneüımşşıüanıışkççahkknnmgktıçüülmmynnirramannnnııaarruarniinıvvıcismvuulltsskküaanuçlüinniskamınannaanddüüraaamaaaüıdüaaeeamneeşfaehhşşeıçshşlknkkymaknnnkrnnmaarnssnnınakkaaaabisammvıkattmultskaeııhvviooenııammfıavoaaaıdmünkkkasaşşknaenneşabbhşkıntbteenllffhrrkaaeılfnrııanmıarssiakiammsddaarrssmnllmaatadarrrsşaalanntkraınvionımaaeeaırssııksaiiessasşıssaaıntisgdnnnsaab,nffyylaammelfaafymmrkkaaamııamıiikreiaıısmeasdaaryınnlbasaeettrmmdanğğnlğetmrraağssrlaalsemısıriiishhaaaasaiühttddinaeüıtııdllnbbnnlfynnaımlibnamnkiiırsaaimff,,ğaattaaıf,aklmtaakknşaadiissetmkiiğaaııisıratiisassggmmnlsgrrmnnitürrhsrafllenm,rtdyylarraaılııybnrnoıeııeeıimeıeaf,a,,eeklltkddtt,elaadayaamrtkaaaisnipaarraıayooyykdarsgttoyllmtreelrrnrkkleliirkkıkyeeeeidmmrtkeoıeddeüümappedddaıllüaefpaşvvdl,velttdkktııtmmaiiaolekıambrliaüükkootaaakrkııüoykoammrrmmıtaaelmromaedırkaavmmizlkeumeeeddmşşsslltdıeüdrşspeelkyyffdlmevyfjınnooatmrüükoddee.ıddmyyilüaaııdediynnüamkıoalltccınemrlcmyuarrdaajjkkrkkaaraajzzeeeekmakaazeeedttşıısiil..vydtıie.yfunhhoıcosüdedyarıeeanlc-----ıı.rjkkaazeetıi. aagd0sddeise0tsdgstippkpskpsskksgg[a[affatgsideds0ppksskg[afneen[ogklyslsl%sgd[pepGaa22enaaaatttta2kkddrraatteeaauuee’üü’üüaaaakdreaaeuaeü’üaa23rrrrtikklrryyaaccüaaeeuölkğğğğdd99yacğğıırrdnn9yyiirrsssrlleeeerdnrzzzzeırnyirsuadst0gdipkpksga[ofleezz9k50ssllmmeelslsddiiellaalnlslmlllleai]]tiiaadneilaa2llnn]iaiisssseeeelatteeieekdrnissllelapaaeauff’üüaalaaaaeneıı]iiff0l]llf’’aaıfsşşllerrlkşaa’tnnktşlaiiiiiiyamcaffnllllğZaad9iiiaa’neebb’llllseennaırddnyirsamebddnn,eleeelzzdiendllnn’mmyyndtnttttlnmllydnaattsbblmedldeizzlaayykkiibnnl]iiaedzllmmmmiikminaanmm-saaissfeelmmiııkmmeeamllkalaagıfmkkaırfl22rr//lllam’kkkdşl2iirla/lğğkaalknoeetmmiiiiğennlleamssaieeebnııolsenedrrksoeneeıgglrlnggmyeeeeππgttiiooaalzgl%eeaııııπddasonnabeeıızdeıııddcckineglalmimıgmdcarsmamşşççmeessiileeşllkkçeekmmsiymme2rm/lglkssrrküüumgg’’romiieesrüşşageek’öömgeaaniçşeiiöaasrrefaıll1irliilaryyggttliigaanigeeygrepπtiiattonkkaşşööplddçlıeediiatikşrrötdaennriasessioollıdcrppnişasiiol0miprrşeeeellmiçaesirüüaebreaaelıılikoımuüşonnmzrrtüüaorrıttlsrşü’,,nrüütüeiirtpaaşddö,ooiülişşggayysad0irroa,rıeeşgyküül,kk..riimmggeiygmmülntiak.nlvvimgneemnşşatkşvşdlleaaıiişmmeşşairrüülnkkannaööieeemasşolim’mmppüknöeillmııreelleüül.ealkkaüımeeeelaaçumüıttkyyrendürdttdYYmmggğğllnyrr,iillüiaaeeYnnamgdğlroiolaşgüükyenrrrnyoveüaanrrreenössk.mmaamgiiamcrllesddrrmvaİeeişöaleedrııddnndliiaimşettaıdnülüüiknöueeerrtlümeekkaaütrıırrlbaüüertssikekauıllelırüüeesnkoleüürrdetnelüüyüaaaccüttrkıYagiiüğiilraictlll0allpplenyyizinttlüelpyeiişşbbrmntmmcaeennişbrmmejsmlammmlşşiüveünvyrrmaaaadrnccmşggtkllraeaıdncuuige’looiııttf/tsaruütoerıtaeeekadllaüüıriisddellüliddzsllüüeüüeşeüddaaüdttreediltüürleüddiiatcemmnvvyynniididdüüelmaassvyttlpyndütaoonöasetmmtebbibeeeoemmzbejıınkrrmallrreamşüüırralaaraceedüügggllıeelrannuueuaaşşgllrreoıeeırnuma..aşeppiinrreeell.vlnpeeiüesdlearrrdlmmüö..ll,,iatllrrooeuumahhk.üdççidrünnl,rrloumyvndehnçdü.niirssalstooeaammiioeeiesombüarmeieeıhnlersseüeeööllMMll2aüaası,mmçettllguueglöelaMlianumltaşlıllurellrrolpiaaaammclreğgeeeeeeelMlaamyaemddeeeıırookddmkkπçee.dhıiil,lçoennoudgkhddeçiinerndbğğnnnnürkkisppossmmaıümnnğnnikearpsmiaaniiüllajjaa’arımmstilaaeaöljbeMlamaeemtluacitteeullıılk%%ddüüiiaaaalaiitZaanrlkallıyidd%düiaakkiaamareethhedlklllmmkkendhrıllloğğdeeiakmkeiilnğkkedhhbbokelmssüşeerüüççkaeehbığnnsekeeeeeüçaalipsme-nooeaaberaadullsioavleelj55aşmliiıelaenuudd5errpaeüüttiikiçutzzdiirrrülltiiilı%düiaaaizairlliiffydekllaallvvkfaerrnhellşşcdbeealmk00vrlllllğş%%eamülleüü0oaeekklddsüük%liihbümeksdeüçllüisdoeeeeerral,s,,lltkkaeeeeomassddr,lrrkaa’’lşeseedüeyrnn5klzz’ieauuaaundzzlllrüitziuadzzlrheillnoodddkoüüüaalft11hşoledeeaaüalarravr1ezşeenaerllnniis0leeggkke%lılniüaaakkekdegükkZZeiaklkknnlaZnneeeeğğjsmçççmmea00knrr,neeğlkaaçmgnn0sdrsarrııı’neieennkççnrızooççreuanaçagzoolırnnoyyçeaaüüuukiioaall--lnydreenoaü00audiaüdl-ak1eell0elmarrraafletkiieddaalniçraabğaemmkkgkıeildarrallakiieehhmmkZtkkccrğlieehakniineğka’’accçm0mie’aaccnlallüşşüarcııaılralllaaeşnçlyyddffıoluuçattohodydflinzdııuyiatüuiaaggğğl-miippıeyybbmi0ııiilgğipaaaüüyaablmırilaçryyşşag,aüaiiidaayşmmeeılnnmllkınitörlmeienhnlıteekceeııeeggdüüooiiiecc’szzerrıniegmmdaaüüşoççiacgzarnncmaırelkçşnneeanılilladdinmeydfnnullmlnndtllınniiüeemılllnkklnnşş.gğrşieipılkmmykbıniendşaaaaallmünaeeüayllşaaaalekkaaiüttğaalametnddlliikallttttadddzdsseilteeeeeıerdgüosfficoovmmikkeezeermmamsaılçşşfiiııomikçnaşiaaınaaeşıeeeilşadüüeeeaaaşaannnleeşşanrrrürrelaaıieğnlekşrrkmnbbeşpplümoobptnnööa.abbloekknııllnlllnöagbzzttaarkkakkaaılkitlardztttaüiklootdetsolleeebaaooemmiibkvrrfommlkeiaoımmiaaillnnaaarşiıDttdlleelaölnnnaaaftammttlıeerrnçügerrmtnallaareenessşrreeaaggilaellesaööbmagpalrrloeeiiödduuüürlnöbrddeilldrkuüooılieelkziitnndaleıkrrocaeaddiynlltmmroeseedzaalmaaünlekkrraogemrrttiğrdaiikrppcriitalnmmatööizploorjjeibbenamrulddöimtojrbiiidrriidlllarrnnssesriellagiiıırenslaiüıtüöbiıtr,,crreddaallemmidluiinnpg,rrrdvvalmııaadmlyddoaainyyelıırvıinaüöfrdayoıdvveeiirlem..llreveiad.aaaşirleikrssrteeaispeaşşaüüşşioeeemgiiöiffoşaaeejdüşıeblzmidrfnnlaenieeiiiürilnıırnsnneüilemmıiıvvllaantterzGGmsanvvvlrr,trşşdlşşalssGmuinvereşvişgısaüüdaııyiimımüidinvdkkveiddşeezz.riiillmrrkbttdttellzaikkdrrsreettlellvhhklreşüşeeggiithççiafeettlzzaeüüiitgaaieeçkknetzüggüieutüüe..iaieaaakdıgnüi.eameaaeirrüvlatlGraaanrmvrmiirşşlleeeesfairrlvvirraaleeşaaürıniş,,üüvkera..ççaülenn,üeesskd.çezimnraraaetsrrsstgglküükirnnrrearsgthüiççünreeppaagikçr.çetüüzaüieçpllaaaaaeşkvnnemmüzgüülüa.iaaiiiyannnmüDDaineeacciraaiiDııeacllrffradiinnDılbaaelıearrlrrfvllanaeanaerkkee,üşşlssçç.aaçİİdtt.aakenşprrsaaeüiysçaüüİsstammraaıısrsügsüooassmnküıiddııoaanlçllskeııpadıiikkadlkkümmılallaikAyyzznmkmatüllaalnnddYtsnyzaaiigDrndlleacnniatrrşiaiiılffaeenlrfimrinmafessertteebbıılllliiısasooteebkıeşzzlvviddçaZZİddbborteeaaaüzmreeavdüZdbsöökeaaaıımmmiiaalıkkmmöoeeısmiakmssidealllliiıksdikiinnnnikkkminneelzzaaiaasnnyzeenkümntipbeezdaaarrıerriı--rrilliiiil,,rzr-rnlii,feösoiamğğistebıliosirşzııivdZdbearinöeımiakmşe------rrsiıi,.,iinnknezaaerr-rlii, [[BaggBakkgg[kgBagbampdçr333nneeaaeeneaeıuuönuüöa00m0rpprrraaprras[kgBgaskaiiiizy]]iihh3]aaahnallllaeelli’’hıuem’liiiissttğ0tiinstddprrlettdmmmmaatntömmaiiaiiiaal]aaaaacettarrlltalrr’rssööeiisröllseeüldıdtmmaaaalaççnarrddinvggçyrdagaaıtrrüümmröövümtöüüıiiesğöiüıımaınrrcöremmkkamkzzçırdaazgiisaivvnrgüvaşşmmeeöşmaeüügiyııııeeeernneennmknrençözüüeeeieeemırellvllllşmermzklieenneeüükıeneüeüelnnevvlmmyysvddmiyççoedeçimıeellemreeiienüüimlnüünniccaankcalönkkvakkykdkuçiinninggeüagzndooekittoütfllnleeööcnşegeöüülaaerllüaaklöökötrrailllrraerglürrrzzbürzuuoiiltnnüüuirnüııhkıllieeeöçlçeaürınnleenğii,,öei,tanrrr.lrrammzmggııadmmigıuiiimnnüimınnççlnçnnlernüüönüıeis,ııslllırşlddmdççakknatiigkkçkmaikiyyıyaçdeelneıımülüaaıdaüüaşşüımlşüddddbbşçkebaikrkköökaççöçştööeıöaacnıssaaüsssaazzsnüaşzşnnrrdeüünraeebküellreetlıkmmeöçmüüıızzöühükkıızaakllsşşlaşrbzşşgglldnştcgyrlüaa.ııfaıiilaettiimllteeffüürülğğeıllfbzüüğrlmmürlrrmşaaerccÇaczyşiiglılrreeiareırrkiiinkratieüüıılüüıkkağıı,,lküı,şşmanşıolnacccnlaainttatrissntkkımsrlüükııiııeüıçnnıüşnaadı,rrasüürşübyyenıdyssc..ddasddt.dadtlççsküüriçattüüıüıtaseeküüelaaaüeüüÇÇrÇüüımynşccic.zzdnda,zkkkiiüçaaüeeiaaaeeeaeççneüeçadÇüllkolnnlltnceelııakkkeznıkittokttşşiaaaşerrğeeahreaaoetçaoapııbbeeıblhhebbhellltppbehmlpılkonniiaatandittaşmriitrrraaietraaaalllnnarıblineaassmmobsllrrmirprooanoritaaii.kllijliriattlsttaattteekktilanntekkieeaooooeBoısmonnkknooomkdollmipplkmmpmggmmiiutttmitlltıekloooeeeoddaeeeradaakoaDD.aaddlDlllasdprrlaamtattioodttossliiaıiisiiDekkoieiAAkdllArrııjjkkarsaıjkDiiliid,,iilv..i,ia.kmmaaetoieikA---irjkii.

anahtarlama elemanlarının yüksek frekansta anahtarlanması,

hdykkoaoddddadakodaüinnüülüiüilnüüilcğdğdsdğşaaççşşadkdaçşiıuueeüeuhhüüüühünüüierrkkkkrğkttkkkktkakçşlaauaçç,edçiihüüirrkkrooaalukoaelltkkooloiillaaaiylayyiddylledlnnrnkogmmkküümküduuluommımiulaookkokilğğdaağlanlalllmsskaalsuussamauusdddnmeesseııosınğaaaddakkııiidkıilkaaççkkusşçkdııısbarrıbbiitvviirbiviadnni..ıinp.iiieeriçkeaalırra.rairmmivimnnDDnrDsndd.dbbbleaaiaaaaüüiaaaütaööhhömğhnllDölhhzzhzyyiibttyiitareeyyaaaaaeyaaallölhvnneesseerrlndeserhyilltııeccllttlıclteyaaaaeeiialeieeeesemmrvyymoyddkkdklıcteiialiüüuuttaaüucctaedcraamaşşlldiiikşliussllsmeelüüeüüaaueetaaaaekallakklknnllşlrrneelirçesddl,,dııeü,ııımmıaamommallmeelluuekuaanralekaaayyd,ııınnyeeıınemnnnnmünlngguddugdallçlauukiiuyıaainakkkllüaannlallçgrrlmmrmaaaannakanıılaıuppnnannpnnkaaiiaailorşşaayııaahhşaıaahnnnıttnlsstbbüspbttnniidtaiiiaairraiikraiıttahuddtll..drrl.nöörössiibllitüüğlürrrreiaararailluşştdlşlkmmriiömiüüiülğğüğddridrakkbaakçiialşieemeiiiüvvğvrnffdfkkkarreeireoodoeeaameavllüvvflkkyyvkykdddreazeeobbaaebaeauuulerrnnrlııvnkyıikkiidnnkinnyssmmesbamççuçııltteıtrnnnıeaaaanaakiiitnis-miçıtnaai

TyyTTyT333aaüMaüüü...ppmpyTommmFF3Fıııalüollld.aammapbmduFzzzıuıılGGıkGüaşşbbmKKşbKtçttztuuoeeul3eııaııaaarrarrprşbrK...yy.yiiytoisullılFddadüiirlyitttmmo.mııyookıoaorrrjdppspimmzmtneDDlooDıooerkllaalpAlaKrüüümoouoillolbzznııjjzıjyiialaieeieADDllorDlrklnneeyneıjdaaaırraillArldnDiileerüierrrnnenşyyyıbbz/tbarıriiAelıiieereccanclmnbiiışiGGAGkklnnknteeİaaıaaiieeiyernnrrnGnrGknnılnişşşlıcacııiimAAeıiAllşşirelşDenaaaşllyylaeyriişşliıişskkrrllkrşatteitdaııııılılınrrrnriMMşeniMÇııkıtmbttllmtlıemmiıımırooozMlledlıııddıeaadleaiDmİİlssGüüİosüsmgnnıınıdlliaüleaaccaecisüşzeesse1sınltyyllyÇÇleaiÇ’eeeiroodonsnniiş.ninnezzynzÇlmmlmeelloeileyuuiullklneezeggyagesslAAspeeAeiuiilicıgAAlAiAmen///11AA1AAıiş’’’nAAdd/tAd1Aıeere’.Ade ikÖçlngyda3BfigdçmdBhçBBBhmpsvÖdybykbdskbbvpÖdmBçBhsdbvpyÖbkçsaaaraaııeVeeaa.aeeuuaaaüaürroüoeeüaeueauaüüeorinmuuuutzsnn1uuaalnğğookrrallnğpporrnnmlAllzzzzzzprnııBdBmhçypkdbvsÖslzzzeııiikkeeıllmm.klleŞbbşiklmbbblbşşııeezuuezellaababbşıezueaaeuaraüüoraabarrahaassmiaiuurdnatsmmllaDaennenenğiöğööoimlçlllnnenniiöpmmrööbbooyyllzzzrniııeeöbollylkçaıeımmlüllkeykmttlmllalllllblyyateeebllmmyşıaeeullööennaaeemmbaamiilöaiŞŞnarüemaeeeetüaaŞeezsüüdilnddllmmünmlnkanndmöbbmlaannllddiinibanölboıyyyyymldkieeımeeeyyleeaazedımmmüüiiğğlaseeşmdüiğnntlleyiienaamrinniiiilönaccemokkablanii2ŞkkckaeefoellmüdkmmkkiiyylüccccGıavvmmkitııyddlccvımmbddeeanonneeldiiimdeedryy’nettmnnienneztüiiiiiiööakmüieeğlliiiö.eeaaelndaieeaddrnateniieıdackeikzennltlssmki,hhremyndd11ccrddsttBhe,,ıdek1dtvveett,zrmaldevneeletiöö.oeeekkeetnöattekeeeiiiöıııııt’’ççteüülöı,,ı’çiaüeessee,eudeyzznkkabbrrsenni33lttyddzviiÖkbrssnlb3tdpiaaensbsvşşhantdöö1lüdeet..mmkkş,öiell.tvmkeleettliee..ireeemöetelloeke.LLüüremııtöiblLüeeıcı11ınzz’çcümii1,zıııeööppiffrrseıo,,rssöpzfkrbrn3,tzsdirrsnşşyröeüüCCraşaae..iiişüCieaövve.i.oomknnÖÖaavüülboggnÖaouaüemmllbe.gnlekmltlilLüzzrDıooDDszmm1veeozDggmnninncckımeıllcügğlnöpüünfcrtlli,öeeünnillierlinddşsslellüCyyoaadmasle.ieeleeaayiuuaııvueemülnÖıaççüüuddıaünmmgyçüeedeüümleemeneüeüüabzöökkrrmüohhDösskrmççelhgnscçziiltzzkknülrroakizzziikerddddiynllziğğdöddeeiinndllseaağlttaelleyianliiallegtelenaieeaıilnttçüeeeggdaltaamaaaateegüüeellüaiiaearraüünlsyyelğcillüreeüöyykarelhnennnseeemmnnntüıiiyyerreerrüüminzkvvnirtyrerüzz,ziveddaaeddlğirndaeidönglallnnııtmbblllnillnıççbmrrelaffkçtrreeraegaafsannarseeüeleeaiiinrüiyeniettlııeaakkööyyetıvnayköeyerrmonntnkeörmmvisyrreooünnnyvyyamonzybbndagdzzet...ssbooeezlll.nsebaoeebbllnllçlzrebeppkfttlikkreiiüüpddatnAAiikkiooüeeeedieeArraaoeıımmtıeBbcrbaaccköeıiimüucmrikknootyoomllommnkoeelrÖÖyotyyiirrlmyyeLÖlbyirizyaii.aaiseoAAııliaoçAssöıibuaaelllkksnnvvnfppnnpatalkkiiinvüpnuudeAiidlollupooyaCeeddaalnnımmoacccpedanyyziciaaammrrytt//kaaoioiidmrtplam/atteÖiyıirytadjjnnmazrrAAeeeeiiieejnnnnelrAıAedduueienooyynrnnsŞŞduiiaolyrknnvŞipnnneooaolupnoılü.rraasaanntoralaedanınıınnııllcıyzzınııAAsleekarlztii/amAiilleeAiügglirrpphhtıkkiaalnzgdrhpiikajnellAeheinneÖüüyuuaanmlıduskknüoyummantŞnnkinggöömeezeerrdeottttgllömeerüttnlraenssyıtennsıaaiiaaaanıaanlzaiaannAgaüünnzzennnüiülnzaghrllzyyhpaaaelyrtvvriaddrrrrkkaavnüuaıdrrkaŞeekmeççeloneyeegözçeellaernooellııaatlvş22ılssolıeea2nneggııslsaennııttgıçaanniaaarnıtlleeanpnnrütnzlrrzzaaaddnnlle’’rrrzadlynayll’raaieevımmarrmkea..ııkeemn[nbbeddyy.iitıoaalemğğmçlbdyieüürağbeelonnülıallirr2ekks4mmneelrenıkgnnm.iıtlllnaniiiiceeaallllliiillieasaazzllozoiadln,,alzemm’riiyaazznrr]o,aaaamillaezeeeerabımliBeeıeppççlleeyybdyiapğçiileynyyüttvviiieikyynltjvttrinniikym1tinmminrnİooiissnnaamcliııllokiisiiooeanallluıluilioazrdeelaannt,iemikassaaavvnznnraaaii’lsavğeceussaittillasatppplçleyrrtğğaapnneiııdrooğatvneeiıyyieeyoııietnicyeuiımaçiiödmyoiskinallllççnnınlvoiin[[llçnnyyellimme[ııaynettlmaaııınsaavyntainııı44smmtaaolss4rrmıı22rpann,siiirrı2ağanrnlpıimmoleddyamaeaaöıunaadııecceall]]aa.iaeıdmcl]vvaı00lmmrlçnvi0[ssmııleeylgmhrrnsıüüennştniirnarıttünnaitşşaü4meeaasşttreı2nniiankkiitmngüikvptamzzsshhlııdlmmzmmakkshrkkaıılcmşmml]ğğddkakağdvü0iişşnnıattmfflişnmeeüsçtıeaefaarüünVVnniaeetriallVnüüttooenşlezütouuaaaaatllnrnuikaçamzlaaggrreıılazgrArddsttıhıdmttmdktkezzrrıiatğdrrkkkkdazmmrAAmmoorkkişüznimtmmAmiisofeeenmmimmeiia..aeekmVinle.llmaggelütttttAekolgiarrppttularralrmvpmm,ragraaıaaoomllaadtataodkla..aateeviiz.alsareaairkkttllmiihAmeaoetlimidd/ddallrreitnnddlrmkkiaammnnççüny.aBBeBBkrateeamnçttlAgBiiBelottaatdıirpayrıısııöömeiiımmmmıiiilttaaöolaeeğ2oszissmmit.aerrsrrellipuukkirnnuurlğaeaaaeetllukinuaAserrıdiiııdlrll..l..rnriıü0nkl..amançBBe----tiiıi.aııöimmitesrrluknuaeriıl..

benzetim ve test sonuçları yer almaktadır.

ŞŞŞeeekkkiiilll 111::: ÖÖÖnnneeerrriiillleeennn tttaaasssaaarrrııımmmııınnn gggeeennneeelll yyyaaapppııısssııı Şekil 1: ÖnŞekrile1n: ÖtansearriılmenınTagseanrıemlıynaGpeısnıel Yapısı

ŞŞŞeeekkkiiilll 222::: ÖÖÖnnneeerrriiilllŞeeeennnkidddl üüü2zz:zeeeÖnnnnllleeeeryyyiliiiecccniii ddDdeeeüvvvzrrereeensssleiiiyici Devresi Şekil 2: Önerilen düzenleyici devresi dyŞNyVaVVVVaVyNŞŞVVNVyaVVŞVıaççeaaioioooooçeeaoioo′′er::′:::zıı:kzzı::::kk:zVyaVVVŞ::kkkTTk==ıTDD=ııiDıiiDAADçalooioiDAelllll′llllrra:lraaaaızaaüü::küaa1aküAüAbVV11üA=bbnnDV1ıbnzzinnDAzn’llzziii’’zliimmi’⁄⁄ieemaa⁄dlessüAAddllseeAdleüA++iV1+nniibnffiefznnreeaanrreaoozrAAi’o.ssAimk⁄se..kkkkll.kAkldleVVrriiV+iiriiniiBiizzttmmiznteamrooddaaodA′′ççasd′çdd.kk⁄⁄ldugg⁄üüddVııgiüaadıiaeeekkiNNztekNiizzııttoidzıtav′çrrvvrrBBbööıırvdrBöıee⁄egüiidşş::ıriş:rrarrrşşennkNrşuuneiuzeeıüüeggğürvgrBllılggegineeniş:eeıneiireişçneenuççeyyçerryrgissrrliisiirtgiiiinieiinnllıaaeiincclaclleiidçliyrrrbbiiiirmmbiimriııaimmiımaainççmmlaçcmkliiiiğğıığbiiiıimiikkmkıııaooçonnıınıidğşşırrişrtttkeaaıııııaııddnıdğnnnşaataiıııışkkkdkiiiaeknilerdddeeeağğğdşiiaieşşşğğkkkıieeedşnnnkallleeeeanrrrçleıkrlaaanaşşmşaaaağğağş((kıı(ıa11dd1dtğa))aa)a(ı-1d)a N: Transformatörün sarım oranı

Keskin F., Köse H., Gül H., Aydemir M. T., AA Gerilim Düzenleyici Devrelerinin Kısa Bir Derlemesi ve Faz Kaydırmalı Darbe Genişlik Modülasyonlu 20 kVA Gücünde Bir AA Gerilim Düzenleyicinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 7-18, Haziran 2015

Transformatör Var/Yok

Anahtarlama Elemanı Sayısı

Süzgeç Elemanları

(µf) (mH) (Ω)

[1]

100 0,33

[2]

20 1

30 0.1 -

[4]

[5]

2 MOSFET-2 Diyot

[6]

1 IGBT-4 Diyot-2 Tristör -

[7]

8 IGBT-8 Diyot-1 Triyak 10 -

[8]

8-12 IGBT-8-12 Diyot 11 8 0,1

[9]

6 10,7 -

[10]

11 8 0,1

[11]

3 0,85

[12]

9-12 IGBT-9-12 Diyot 11 5 0,1

[13]

4IGBT-4 Diyot

100 3

[14]

4 MOSFET-16 Diyot

[15]

3IGBT-6 Diyot

40 0,5 -

[16]

[17]

6IGBT-6Diyot

47 0,5

[18]

40 1

[19]

[20]

8 IGBT-12 Diyot

18 1

[21]

4 IGBT-2 Diyot

[22]

[23]

2 MOSFET-8 Diyot

15 1,5 -

[24]

4 MOSFET-4 Diyot

15 0,6 -

[25]

2 IGBT-4 Tristör

- 0,75 -

[26]

2 IGBT-10 Diyot

[27]

10 1,4 -

[28]

8 MOSFET-4 Diyot

[29]

2 IGBT-8 Diyot

[30]

20 0,4 -

Diğer Elemanlar

Cb=1 µF Li=50 µH,Ci=10µF

????????????????????????????????????=1200 µf Rs=7 Ω,Cs=20 µf Ls=10 mH ????????????????????????1,p2 =1 µf

????????????????????????1=5 µf ????????????????????????2=8 µf ????????????????????????????????????????????????=82 ηF, ????????????????????????????????????????????????= 680 Ω ????????????????????????????????????????????????1=23 µH,????????????????????????????????????????????????2=110,4µH

????????????????????????1,i2=225 µF,Cs=40,000 µf ????????????????????????=1µf ????????????????????????=0,5 mH ????????????????????????=1200 µf ????????????1,2=2200 µF,????????????????????????=5 mh ????????????????????????=1200 µf,Akü ????????????????????????????????????=1200 µf ????????????1,2=3,3 µF,????????????1,2=0,8 mH ????????????1,2=500 µH,????????????1,2=6 µF ????????????1,2=4700 µf ????????????1, ????????????2, ????????????1, ????????????2 ????????????1,2=1 mH,????????????1,2=6,8 µf ????????????=100 µH,????????????????????????=3,3 µH ????????????1,2=10 µF,????????????1,2=1 mH ????????????????????????=20 µf,????????????????????????=0,4 mH

Alçaltma Yükseltme ↓↑

-+ ++ -+ ++ ++ ++

++ ++ ++

++ ++ ++ ++ +++++ ++ -+ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++ ++

Kontrol Karmaşıklık

Derecesi

Düşük Düşük Orta Orta Düşük Yüksek

Düşük Orta Yüksek

Orta Orta Yüksek Orta Orta Düşük Yüksek Orta Yüksek Yüksek Orta Düşük Orta Düşük Düşük Düşük Düşük Orta Yüksek Orta Düşük

???????????????????????? (kHz)

Geliştirilen Dönüştürücü

Metodu

Buck Dönüştürücü

1.5

4 Doğrudan 3 faz-1 faz

4 Doğrudan 3 faz-3 faz

Matris

15.4 Matris-AA Kıyıcı

2-15

11 Hat Etkileşimli KGK

20 Değişken DA Barası

Güç (kVa)

10 5 10 1

5 1

1 1.1 5 1 1 1 1 1 3 2 1 -

Anma Giriş Gerilimi (Vrms)

208 220 230 110 100 120

220 220 230

220 220 110 115 50 110 120 100 112

110 110 100 220 110 200

84 110 120 110

ŞŞŞeekekŞkiiellikl33i3::l:ÖÖ3Ö:nnÖneererniirlelieelrnenilneAAnAnnAnaahahnhttaaatharrtllraaalrmamlmaaamaYYaYööYönnöntteentemmtmeiimi i

Şekil 3: Önerilen Anahtarlama Yöntemi ŞŞŞŞeekeekŞkkiielliikll33i3l3’’:tt’e3etÖe’ttnteaateassrtaasiaralrseıırmamnımrıAmiiççniçiianiniçhnitöönaönnrnlöeearenrmiirellieeralinenlYnefnföaafnazzftzaekzkmkaakayyi ayddydıırrdımmrımraamlalııalılaaı nananaanhahahtthaatartrallraarlamlmammaaaa yyŞyööönenynkttöeeitnlemmtme3iimi’teigggöötaössgsttöeeatsreritiırlelmimmrlmiliimşişiçttşiitrrşni..rti.rö.nGGeGeerGreirliirelliiirnlmmilmifmazççöçököçkkaökmmykmdeemısesrieismisiaglgıgeegreraçeçrneçreaçekkhekllketelaeşlşrettşliiştağğitmğiiiğiai ddydŞuuöuerrduunkruummtirelmuddm3mdaai’adtegSaSöS11tsa1Stse1vvarvereiılevmmeSSiS4ş4it4çSiir4ana. nanGnaöahahnenhtrateaaithrlarriitllrmaaaelrrarnlııraçnnıröfnııannkıznmınddkedooasdollyiuuoldgullıuuelrukklrmuçkkaeoolkıorrloaaeranarnşnantııinaığhıggitgeeagdrerreiuilrllaririilimumilmima ççdöyçöööakkçknmmöSmtkee1msemsiisvneniiensiinniinSngbib4nöbüüsüyyabtyünüeükarkyikhllülüülmtküağğlriğüüşlünğantinrüeerıe.nggeıgöönögrrGeerödeero00er0l..i5u5l0.i5l’’m.uii5’nnki’niüünoüzzçrüezeöazrernkiiernınmirnddignedeeesderiooeiollaioalmacclgaacaeckakçrak;ç;ök;egkg;kgeemglrereeiirlşlrisiitlimimiilnğimmiin kkbdkaaübaubkbyaraaurarübmmrkamlaradümsasağıısaüısSnıgg1egeerergççvröeeçeerekkçeklleeSelk0eşş4l.ttşe5iitğğşi’ağtiiinniğaiüdhddzutuaeudrrruruliumamrnmurddıdmnedaaıdanoalddaddaacdoaalkuyy;lyiiungnyikneeinerieolikkrmakaknbabaıbakabrarammgrbrmeamaarrnanimalnııinnnımanısnı bbgçbüüöeüyybrkyüüüçmükkeykllküeüülslküğğeilğnüüştüinnğinnğeeüeibnggüedgööyuörrügeeruökemrlSüSeSdğ11a1Sün1vvdveeaevgySeSöSi44rnS4ee4aa0nakn.n5aanha’bhihattnaahtrarrmtüllraaazlarrarelnııarrıirnn0ı00d..b550.e5ü’’.5iio’ynni’lüniankacallaalüttalkıığtlnn;ıtünıddgnndaaedearaibbglbiiöbrmririre ddSkdooao1llduublovullauulerukkmSlkua4okosorarıaarnonanarnıgıhayyıentyllaraıalçyralelaaakrnanlıenaa0şhahn.tht5taiaağth’arriitllnraaalrmamldmalatuamıarnuaydymyaaypapdbpaaaipcacracadkackdokattaılıktrurıt..rlı.ury.BBkiBnööBoöeyyröylaleeylnecclkıeeceyacelbeaggagaeregmnrereiirallariihilinmmiltıimanmrççlöbçöaökükmçkmymömaükeekmsesyliisüaeiddpğsduuiaüurcrdnuuraueummkrmtuguuımruönn.nrdudBedanaöadşşSyaeeş1lbebeşbeecvkekbekeegekggSeegeer4iregrliireilliamirilmmnilmaiiçimhyyiöytllikaeeylmrelalaeaayeyraysnnıiynıını0dffıaa.uf5azzfra’dzudizdanmadabbauabiinrblritdriıggrangeedgrerşaeiirellriibilimmbilemiikmre üügdürreeroüettrliirutlleieeliltumerrieelrkeikekyrkeloşşekeeşrabebaşnbeeyıkekbnykeeıleakggfeageezarergindirelliaaiirlmmhiiblmtiiiaimnnirrneeligaeneemekekriaklelleelkienmnlyneiiarrniüprvivraveecvetayiyelkyüüeytükkrıüekree.kenneBşnooenommöbomyeiimnlnkienaiaecnlalealgddledeegdrğeğieğelerğirerimedldrirdeeimdneee bbeçbiirrköibrlkggeigmerenrergieiirllesiiilirmvmiimdeliusmsyarasüuğağskğmllaaaelğuannlnnııarrıodn,,rmaı,ggrg,eşeinerergiiabrellilieirlmmiikdlmeiemkkğgkaaeebakbrrbaadiblarreimmrammbraamiisasyrıısalgeısddıeduuarduyrriulurniumrmıumfuumausnnzuandddğndaaaldaadadbndaaiıdrarşaş,geeşgşebebeerbeeibrkelkieilkeemikeme ggkügeearergieirblleitiialirmmilrimeliirnnmieaneeksieınşttedeetuberrstsreesukrmffseaafuazzgfdzndeadaarziadliaggmdgeeareirgniireşllieiirelmmiibelmiekmklüüeeürrneeürgitetriietellirveetliiererlleiermykekreküiknkşşeeşbeşbtnebeeobkekrmeskeekefienaggzageegdlrereiairdllriiieligmmilğmeiemiirnnrindileenieeme eeükbekkrlileerelkenntgilniilerreinrrrvviielvereikmevyyşeyiiensniybaneeiğenyykleayüüenükkyıgkeüere,knnreginooleoinmmrmmoiiilminniinmnaaielanl lkadedladkeebdğelğeağeenrğermiddrerdeeravdesggeeıgeegdreyriieruillinriirlmimeuilmimmyssüuaassğaknğağledlağalananlanmomdnmmaımışşıişşınoeoşaobllouulleulrrkdu..reer..AAğgAnneenAaarrhahidnlhtteiaaamtharrglltireaanlrammreilmlaaaimmtlaleaalararsslraarğfşşaleeşazkekşndkiiemllaikliılşg33e3o’’rtt’3leieutl’eirtm.egAggöönügörraürüörehüllrdtdtüliadüülredüğğlrüağüüemğüküagglşagiiebbgribbiişebiekikeSSiS1l1Sg131e’rtSSieSl22Si2g’m’2nn’ö’niirnniünienlttaadetammkümtlğaaaemüammnmiallgraamliayyvblyııeiaccıycıSıyssııi1cıısn,,ııes,SıSS2,yS3’3ün3Ski3endddeentedaomeSmSS44aiS4n’m’üü’4aülnnl’anüdyneıttacağtaımmetsmarıaam,dammeSmall3mgaaleayyldaryııeiccyılcııiıSmcı ı4oo’osllüaoalnaccğlaacalctaakkaankmkmşşaeeşımşekkekiiolkllaidldliyudleedırec.eı yyoAyaalpapnyapııacllıııphalrrıkıt..rla.ışrAAle.AaykymAyrrilııradcycılcaraeaıacrySSaaS44pş4S,,ıe,l4ıkSSr,Si.11lA1S’’ii’1ynni3’rniı’nvcvtevaeeevSeSS4gS33,öS3Sr3ddü1deel’deinüeSSğS22vüS2’’en2n’nSi’innnig3niinb9d9i90e090S0ddS2dee1’drerneeerircecneSecece92ef0f’aanffazdzianzezkkrtkaaaeayymkcyddaedıaıyrrfımıdırallıımzlmlramıkıyılşşmıaışcyhhııhşdaaslaıılhi,rilddaıildliimSirrid..r3ıi.şr.hdaelidSir4.’ün tamamlayıcı olacak şekilde

yapılır. Ayrıca S4, S1’in ve S3 de S2’nin 90 derece faz

AAAkAnnannAaayhaahndhhttaıattrhararılltrraamllammraılmmşaaamahaadadldodoiodlolduuliolurllulu.ululukkulkukkdddeedğedğeğeeğreğrellrerelrlerreliireririEiEEşşEE..şş.ş.(.(22((2)()2’2’)d)d’)’de’eddenneennhhheehseseaasspapapllpaalannlanaanbababiiblliiiliirrill..riir.r.. aVBaVBşlBnaVBABnuuaiienaauuunaVBrmirbhaşhşaanrrraeuheşittdaaadhaabekbrtdddaahştararbdeeaaaaelltrdkeoaVkaVrblgakVlmaVVelmereaeouolmeokaVmooraaldgdimgeudaloddagüeüekiüamüürezrzdgziiorezzdeüleeliiineeridndo,lrnzmmainnidloloDlelmleneulleoinlidleeyy,mıu,ulyilloyyui,iueSlvlicciluiiDukDcyl,u1ecciiuDkkinnlii,,nckunanDidi,innnkiinSeS,dnnaSiğ11ünççheS1oozıççıtrkk1oarııeraçlkkaıaeırronnaınşşşnaıııknrnrlaıaışşnıineıaınınnnhaııhşınıynddhnadtıtEıaniddaahatacparşrdaatiıı.raooanovnvıtrzoolnvıleıreı(mnminoallvıe2tmmnlnıei)aamnf’sppsaasdçfpıaıossooenpnıısoziznirinvısoizissmiintttrzittssieiiiteeifhsttfaminteenntfeitennfödedeçdsçndneenüraeçüedeüçnnüpvezvzkgnüenvegzrlegrieavziiüneggrneermamnegrinreenlirlminneealieirrlmddlilaeyrlbiiysimdieeellihymaidmiiiilkeykcclimmrit,eikmci,aiiı,rkcVmii,,r.ii,-i ttrrotVaarranntiarnssnaşffsneıoofdbsorrıfmmerrom.karaemtatöötaörrgtüüreöünnrniüülünnimnüssniaas,rarsııramDmırmı,mooorrSaaro1nanrnıaıddınadıınırrdı.a.rı.hr.tarının pozitif çevrimdeki

anahtarlama doluluk oranı ve n düzenleyici

VVtVrooa=Vo=n=[[soVVf[=oVii[r**Vim*((i(22a*2*t*(ö*DD2rD*ü--1D1-n1))ü-)]]1n//])nn/s]na/nrım oranıdır.

((22((2))2))

Vo=[Vi*(2*D-1)]/n

daggdlttgagddarendadadggdnörüoröüoggdadaryaannöraüoüoarzğrzğnnıröüoiaffüühaaharezğzğercrasirzğiifühhluklfunteeküntrrifçhiermmaiauluokntntllltilulknttmaarterteenmearllrtlleueluıtlırrtteaeeymyrteekeuukııcceudıdanyyiiyktucctukadcceneiidsieieituuccitiçtuçecfaiiededöieçiçioççididiçhdidninrıççıtiidçtrüidürktükirnnrıımn.ttı.atürzaüzkkaırrknır.rşşezaanenzaııaıaülaşşneşnnnaesntsnaangnagönfnlmssflsnnngagaegeoeeorfflpflhaahareeeyüoroeeyaorrriihhhrmrtyrmtiynrrirllaiiacicsmmmittmtiiiülllmaaraamricaiciiilnnlmmrrmrtaaeaiitaatiölltliöyttrt,maaar,msttiiöiöörraaarrg,,,mmmeüüürürraanalnakeüüüülüünnççnnaaasseronnnçüççüüüfsfsirnoülüüoüüüfnnsfinnsio,odirnnsnnnirnssmccnnmimrieircdüccünnpnmpymyirüüüöpapypayryraavgggaritaritarrlaalgemödggmöritreliitllllmöaremmöaeürrlrrrllbaeeeüaafrreeüfirrneeiülrefeiririüffrrnnki,kci,rişiirriinmkn,üükk,,tüitüggenteütntgiedggdneeecngdegdddreedöröissrdröiiddsrörööüürearegslilüiiredidlüüirrrkefzkzllrdimmkizüddiiüükaezzoemokümmeolüünfneennoinintmnniinnnnnecliiclnkddcleedüclcleüvedvteeüeeydvyeeüükvvyereeryyiüeirteeidrcciieczggggccieiggbbdiegnggenberriinebbreednainareirriearrinşeeinşifaaülfrii.nşifllieinniişşilffiiiziknknliiiiyiknSmSmiSmekknntctcSSmitc1e1en1ttecicciiiii11ee-iiii grafikte de düzenleyici transformatörünün sekonder gerilimi

3g.2ö.rüTlmaseakrteımdir.

333..22.2.. .TTTaaassasaarrrıımmım

ö2dBkBAod2BöB2döB2ün0lVnü02döBuuuka0nü0şggşuuA0nüıcuüügşçöçmöçgşaüakökaççüarröçğkgkıülkülaalrkanrııdkkıdVıüVüklllşnüşlşdmııVVmeedcılmVmmşşldeAAşmğeğmüemmnüAAmaüAğaeaeağnünşşüdrdaeardeadbttş,iişdrdaaürdüanenütigg,,aüa,rgnrdydggü.ü,,.driddbdeüeüü.rccüAddAüeiüiküccoüroAşzüüzzkküüonlnelezdzekadıaınnldaldleemlmeactıcütddkteemllmğmacmazttııeeığmmaeğnmneeıeeğrınınneeinıeaıebblana3nddneregnbbiraairı.adarnyaraina2iirrlrarbnrbnailalı.icıbnığü,llü,ştğTğıiıü,eıygygğğdıdıgpaygüd±iüdıiıüü±er±resüiküküe%ziz±ir±ra%k%şşzviezie%rşa%ld2denernaai2ıd2keen0meanmlk2lk20e0ıeğeğlklım0ı00eğoieeyğtmyemeıınaoyomelyyimreirıoaiosocclıirinlıiiirnacnaalnıniccililıiıangngiaannrınıii,gnenııgnnnii,ı,tnmrinrn,ie,,rietittrdtdşikeşteetıedintttdşddeeeeşeekepkpegkügfveepvökkpgeveaygvveşreefrnfeerzfeüaüearerrraffagearalieeizaazrkkkaiılzlökilzzll,iiksııllıiırmmımlldmeiı,2mı,ümııtm,tmket,,a2aii2lı2ttıai2nğınmnaasnsi0n22ı2ns2n2aideanssiııai22n0ın0ünVnraairrn0eınr0n0ıiınşrrığ,mnmVeeVeııetmVeeemmü2VVdnenennnnı,ı,rır,0nneiıı.,, y1yöyüü6yünk0kükgs.sk6eesöskekreAküklomddldeaedüğerğeşağeeğtküreriirrh.i eA11s1a66kp600ıml0..a66.ın6nırAA.eAYn aboorıüolliaalylarerüaartkakkednehhühğheezeesesesraasiarpapippglnlalalidaanrnneinıışrırıgr..r.gö. erYYrüYYilaaeairarmcrıırıieiıiilliklneeleettitgkkntkkeeerenenninnüb???lbüb?????????i?????????üydüb??????za??????aza??????m??????üb?????????????????????????????????ü???ezüğza????????????ğ??????eğ?????????za???????????????????????????i??????reeğrkışı???ı??????eğ?????????n???in????????????ninrrü???ı?????????s???rn???nı???????????????ini????????????ttt?????????ine???ke??????nn???dı??????ıdı???n??????t?????????k???s=stns=???dıdeedıdıııs==s=enennyeeıgıgndddnğüdgg???ö???ög???d???aaad???e???k???e???öö???r?????????ör????????????na??????nn??????r???aü?????????ğüs???rr???????????????????????????in????????????ü???üel???e??????ln2???2??????2?????????ee?????????kll???r2d666eecci((6e4d44cce((114keeek11oVVV1kkğ++lVgg6-ae-++-ggreer0rcr-m%mree%mrira.ii%%m6rrdlğlssiis??????ii??????ll???ıe???ms???m?????????vüiiüvn??????v1??????1mm?????????üüAe???v???ed???e1i10???i0??????????????????nyn?????????eyiy???i0???a0???00??????????????????n???n?????????ay??????a??????0???n???0a?????????e????????????e????????????????????????a??????,???o???ene???3???n???3???3nngl3???7???7???7??????ay???y?????????i???)7???)4???4???y4???ry???rü???ü))4aiüüVkkşVVkkkVss-a-se-espkp-pekeekphpıkokkomoeddloodllsaddeeıalalaernğeeağarrapğrğğaıeaerknaelkaeekrrakriikrrentieeiieddleıledldpddreldedled.eeeedeeeeeaeeYdekdeddiıdaiilmilliriliirlıirr.ıiir..nrl.e.ınt(((k33((3ee33)))nn))

DDbDDeeaneneğneenıeynyeysstyıeesssleleılnlçççdaçaçaalalalıınılşşşımşmm2m6aaa4dadddaaaVakk-kkruuumullllllasalanannvnıııellılaaylaannann3eeeel7lleele4emmmmVaaaann-nnnpllalallaaoarrrrıırlnıınaınnnrddadddkeeeeğeğğeğğeeleererdrlrlrleeelleeerreririridiiÇÇiÇÇÇliiiizzriizz.zeeeelellggllgggeeeee 222’’2dd’’deedeevvveevrereiirrllimimllmmeeekkektteetedddiirri..r.

Deneysel çalışmada kullanılan elemanların değerleri Çizelge

ÇÇ2ÇÇiiz’zidizeezeleÇleggllivgeezgeeee22rlg2i..2le.DmD. 2DDee.nenkDneteeeeyyndysseieesyrlel.slÇeÇlÇaaÇlalııalşşılmşmışmmaaaddadadaaaKKKKuuuullllllaalaannnnnııllııaallanannnEEEElElleelelmememmmaaananannDnDDeDDğeeeeğeğğrğeeleererrrllrlieeleerrriirii DTÇG(EBD(GEÇBTSSÇÇDDTBEGEBÇ(G(rvEBGD(TÇrvaıiaıoioSSnankSarkrrvvsiaıiaıiisioorğvğıaiinnonarkzkunrrrıuıtntassiikrşşğğsişiriişrınırreğuusııbisttbnrcuşşıcrutruşşiirrııSlfSşirsfbbSııbSiccbsirruuglcolruocSScfüSSııtbbüfiiteüSeüıIbllIioerıcculrıuoüücttzGreezGüürIItzmzeümrIııuuccr)ıu)2gzzGGrrggzzGmrgzBmBuccu))ggcae).aeggeegBBuuButaceeTtcTDaeceIcIeööticcTTGiGtcTicIIiöreöriiGGiiBrBnrBBeTTyTTselP22(321S(P32S22((1ÇçgçgP2(3S221322((13S(Pererµ××××ıgççggµ××××ıiiaiikererkkkrrm××××µµ××ııµmiiilFiiFikkikkoorrırC33CııC33CmmşşFFFşşiiişooeııen33CC3CCn00001şşş1MMşşMmMferefnrnf000dfd1110MMMaM0:a:faffrµµraµµffddeae000aaa20z2::2z2azaµµ6µz6FFeFFredr20z2200zz2000z600z068:8FFi:Fririia0000000l00l800:448li:44lii2i2iVeVeel×00ell×0044lD4DlDKD277277eV5VVee5e×e×DDnDD77n7n500n0052YY2DYYDunnnn×00ö×nö02öYYöD2YYDD11l×VVöVV×ööö--tAö--tA1tlt1VVr4V22r4--tA22rar--ttAAtmmtr422rr4r2222244prmn2a44pamkaka244pa2m4444ppkmraaaAAaırAAakkraaorommmlarAAaamrarrAAAAraaoarrrmooanamn2,,a2saa,,rasasaarrsnmn2m,,snnad2ı,,,,sdıss1l1aaı1l1bmıssbmndıne1n1leınddııba11ll11ııa22bn2E22a2enanndeeladnnl22d2dnaan22222d00kal00kdaddlnllaaakdd00kknnaasase0000ka00ık00ılaal)aas)kko)aaa0r0ıo)assrülmü)0000ılo)ar))üoot))aarVVtnüVVnmmötVVönmattVVVVnnödmdöördrniidd22ra22ainrrn22ain2222naa00n00Dnyn00ynn00y00s00s00yusu00eauass0000aumAmAğAAtaatmAAtömöAAAAtteööörrrrrrleri Transformatör 3333..33..33..PS..BBerBBeeikmneenonnzzenzezerde:teteiitt6mmriim8:m2SS×S5Soo2oonn×1nnuu4uumçç2çlçlamallmaarr2rırımııb2akaılrüminyum gB3BgBBgee.gBuuu3rerueçuçr.breçeçBöekbkbelkblöleökbüeelölnllömeşşüüellttşzüşmmüiditertrmimeiiiddrtrllidiieedeeMllmneeneenAnffMSMTaaffMMozazaLAAz3znAAAkkT.Tu3kkaTBaTLL.çayayLL/AABylyddSaAAddııBeiBrrrmııBBnmmrr//ıSmSmzu//aaSSeiilalamlmitiiıınlmlimıımuukdduullddaaiilolSannrariirnbrbnrkoktbbkeaekneemuggoogçıgeeonorrelnenrtatdrnnataiitraaşişammişılmlşmilbilııkikinınekıknndndmmddmazamaaeoootoddiddbmübübübüeleleliaanenlanassgnzszyzysyeezeeyoorteottoinçintinmmimnellmluukluiiiu-i dldeBdüüdşüzzuütiezezrnenielnllnebeellnöeyyeyiliyfcüciaiciimcziiddkdedeaveveyvrvrdeerrMıseseriissmnAniinniiaTnniilnnLı %%dA%%a22Br2200b/00Sevvigmvveeeeun%%l%i%işn11l11k0i0k00’’l’l’muulluoukkokrktdgagüggmeelereraıriirsnlililiyildimmiomamnçlççuöçöböökkdekkmmnümmzeeeeetnvvivlmveeee-i kykgkaiakcbaebairbaabçdraraemmrerkmvmaalresasaeşııssstıiıiiççnriiiçiçinlniniennnee%leleddlfl2ddaee0zeeeedeedvkddiiealliieeyll%neendnnı1ggr0ggmrraar’ralfafuiilffkkıiikkklldeellgereraerrrpprbppiaaelayayiymyllgaallaeaşşçşnıışlıölıimlmlşkmmlmııişışkışttşetııtırrmırv..r..oedküalbaasyrmonalsuı içdiünzeelndleeyeidciilednegvraefsiiknlienr p%ay2l0aşvılem%ışt1ır0.’luk gerilim çökme ve

ŞŞŞkeeŞakekebkiikllaiil5r5lm5’’5tt’’aeettsee%%ı%%i22ç20i20n0’0’ll’’eiillkkliidkkggegggeeeereerridirrilliliiililmmimiemmnkkkgkkaaarababbabbaafaararirmmkrrmmmlaaeaasasrssıısıpııddaddduuyuuurrlrruuaruuumşmmmımluumuuunnnnnıddşdddaataaıarSSS.S1111,,,SS,SS2222,,,SS,SS3333vvvveeee SSS44S44anaahnanantaanahaharhtthlaattarrallrıraanllraraııırnrnnıınnııpnnııonnzitppifppoooozvzizziettiiiittnffiiffegavvtvveeifee çennvnneeregeigmggaaatatlititefififrfdeçkçççeeievevavvrrnriirimamimmhlltleeleaerrrrddrdldaeeemekkkkiiiai adaŞnanoanaaelnuhahkalhtithualattkarr5allrra’aolltmamaremamaa%naaldda2dodor0oloılu’ullglululiöuuklluuskkgtkkeooeroorriaairlrlmnaaninnmlleaallkaarrkıırrteaııggbdggööiaöössrr.tstsmeettererairirllisimmllımmdeeekekukkttreteuteeddmddiiririur..r.n. da S1,S2,S3 ve S4 anahtarlarının pozitif ve negatif çevrimlerdeki

anahtarlama doluluk oranları gösterilmektedir.

şŞşŞeeşŞeeŞkekkekşŞekiikiielkleillllikilkeell4l4ierir4l4::liilr::eFiF4FrFa:aiazazFzzakkKzkaaayaykyyddaddııyırrrıdmmrımraamlalııılaDıddldıüüzüdzzeezüennenzlnleleeylneyyilcyieiciciyicDiiicddeidevedverveverrseevrisesrGieisisgegirgeeigrelriiiermlliriilimmiDlmimaddldgaadalalggalŞglaageakailleri ŞvdgdvŞggŞvdrdŞşvŞdgeiaieaeeurreeaeilaaelkeekiidŞvgrgklgrlşllşkkkyiyitieiyggagieaialluşyriiielelglgkeaaallliilcgşe4ş4gşmeşeşyei4uiiş44a4l’e’ierşeşrlrşelgit:ltii’’iikee’krelş4eçenlleştttiFdkkdildiklieeıe’leirlimimkdallmiaatmlaikiiemillıgmmzlalmggdiliigşgaganliönmggeiemgakgavaavaangisireerlegavvaiiviigtiaierrşngrglyeeliişiiişvaerdiidigiöllrördemeşlimkiddiiiamaiödlskesgıkmmlmişllaalrtditaskmlöilggeeemmelliçtiçlalggskadrekargiöççiöltmçamaalr,egdtdaeöökkiçmşelöşdüaereıekkeömemgeşşdkmşeçdekkmmedekkkeişmeeügekergtkketlümrelk.eeesigsnietiekllekzleidlidssiireeİcgrtsinnienlniidikieimrsiüiennnnnloriloriininidinirn..looinrinlnmmmmgiiioinne.kİlnomİmrimcrmigynkgi.kiaİimamnnggikeiiieibkİkfgicnnnnagagreekirinkaaaeiknçnlaçaclcrrerirkababreççndatlelicairmççlbaeaaeekçfiklcegıççgeıbirarekkailkçvlkkdgııçmrkmreareksllkkııraıagtüımrleeşrkşşışelekııafaeafmrzntetşşşşıisiıiasafişsşgettşgkıkşğidğiıaiitfısntggneknetğiğntiiiügiısegğekreelğnrtıiiııgzeeieginegnnrrtiıldleedreyiirggnriiiıiilldnriürigmügnmiliiiigllgdçiciirürmlmziiiizşşgmeeeiiriürimiezeşşgnnniireykiirzneşşgngnnçeçiiiirilednggn,nl,eleeçrceiinegeag,ç,lreeiirkeişkkkey,S,yleilnieerrtklkkellgılıyiirikei1rekiriklycğllııcianmiimmeşmlşiirrlılıciiiiemmairtmmtşirncnimiimiiışdmıgmntniğniğnziziiitıınonianiğnniiizzıiiıiirığninzğhnziııiiniıiş--ıi ve yeşil dalga şekli de gerilim kabarmasının gerçekleştiği giriş gerilimini göstermektedir. İkinci grafikte düzenleyicinin

ŞsŞŞsŞiiŞseeeeŞsnnikkeikknyeynikiiilkyaalylli5lailla655lll:lele5’:l:5l%redre:%:%iirar2%i%i202g2’020ül0’i’0çkll’’iilklkGkiiakkeggtrsgegeialrereiyiimrrlliıiilslmmiKiımmnakıkbnkkaaaababrbmbbaairararammrrosmmılanadaaıssunsıısnğnııEnnıuınvnıınnidreeuievecvrviviiurirAirmiircicniciciaiiihaçaatnainannnaara,lhahahihttmltaaktaarrarllgrlaaSlarmamiamnmfaayiakaaltleekrii ŞgslsgŞeaiŞŞsgrreeŞgnyairarekeknreıyiaffkkaiciikyiafsllkfkiiiiailiilnklttnklee65i6iltytnseekk6e’:’6aerkdidik’%’çildiaadigıgak2sasiiarası0sgrgşiraria’gşügüışırlrgüçüiıçıakgeççsksreiigsskıkrnnlmiiekiakainnyylmrtaatiıyayiassmnttlalaaialssiıamlyaliyvnyygııggesisııökggi,iııssrrnüsnaiiıımiirrtnnıbçşışieinnıışüoşarnnrnmggmcbbgsgeeebübiiieaerrkrnriiirisrrtrlgyliiıeiillnroamomidiaomıolmllinfdidilrlçinndi.diukunıeniuiukğtİğ,,ivieğk,ğıu,uişuirudmmnimgmcecddooeidioduuodrrruaurrirgronrluurriuğsausmmmasmirishmfinnuiiintnknyyalytiiytiaraiuççaeilçlalvçiacilinlniemdunn,,ççü,çm,aıççızıkkiııikiealkklııilıkkşnşvlkışıkşş-i gŞereikliml i6g’ödraülmgüeçktekdaitrs.ayısının bir olduğu durum için, ilk grafikteki sarı sinyal giriş gerilimini, mor sinyal çıkış

Keskin F., Köse H., Gül H., Aydemir M. T., AA Gerilim Düzenleyici Devrelerinin Kısa Bir Derlemesi ve Faz Kaydırmalı Darbe Genişlik Modülasyonlu 20 kVA Gücünde Bir AA Gerilim Düzenleyicinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 7-18, Haziran 2015

gerilimini ve mavi sinyal ise giriş akımını göstermektedir.

gİİgkkreaiirnnifliccikiimteiggndrrieaaffvdiiekkottğeemrualddvtuüüi czzsueeinnnçllyıeekayyıliişccigiisnneeiirnnigliimrççiııişkkgııaşşökrıümggleemırrniieıllkiimmtgeöiidsitrvve.reemeüükççtüüenndccirüü. gİggekerriairnlifilcimikimtienignidrieavfvediekomtğemrauavldvituüisczisueninnyçlyaıekalyılişicsigiesneeirgnigilirimirçşiışikagıakşökırmıümglıemnırnıieılkigmtgöeösidtsietrver.mremeeküktçetüedndirci.rü. İkgirnacfiiktegrdaefidktoeğrudlütuzceunlçeıykiıcşingienriliçmıkiıgşörgüelrmileimktiedivre. üçüncü gggİgİkkrrreeaaaiirrnniiffflliiicciikkkiimmttteeeiiggnndddrriieeeaaffvvdddiieekkooottğğğeemmrrruuuaalllddvvtttuuuüüii ccczzssuuueeiinnnnçççllyyıııeekkkaayyııılliişşşcciigggiissnneeeeiirrrnniiiggllliiiiimmmrrççiiııiiişşkkgggııaaşşööökkrrrııüüümmggllleemmmıırrnniieeeııllkkkiimmtttggeeeööiidddssiiittrrrvvee...rreemmeeüükkççttüüeennddcciirrüü..

ŞsienkŞyiealklille6r6i::(%G2ü%0ç’2lki0ka’tGlsiakeyriılsiımg(1eGKr)üialçibmKaramtsaaksyaıınbsııan1rGm) earsilıinmın-AkıgmerSiilnimya-lalekrıim Şekil 6: %20’lik gerilim kabarmasının gerilim-akım ŞsiŞŞŞssŞiŞienççiieeekeenniiykkkkknniyyaliiiiialalllŞŞllllle76eell77ere6kk’’’’ir6rdd:ii(ddiill:Gea((eeGG66ivü%’’siiüüeçdd%sseçrçee2aakig20lkkavveügg0’ataeençlüüs’ttirrlasççskkgiiiaayllkareeyykkıatsnnııaasfısgsiattggııkgss1eyrraal1e1)ıaaeiyyrs))lffriıııiiilnssmtkkiııemıllnnnkeeıırrrnn0aktt.ree8ka00kköab..e88rrblançaaarürrdeemrlünnmöömakddllasççtüüüısiüünkkşfıllntıttmmoüniiıfflnrüüm.ooşşattllgüümmsgeırreraa..dirssluiııilmriddum-muua-rrakuuukımmmiıçmuuin ŞŞssŞiçiiŞieeennçiekkkniyykniiiaaŞlllillŞlell7eeek7’rr66kid’iil::i((delGG6e6’iüüds%%’iççdesae22akkvg00aavegü’’tterüllçssiiiraaçlkkieyyklenkııassnatgııggstgras11eearayrr))afiiyıillfskıiiiısmmklnıelnıernırntekk0tek0aa.k8rbb.a8raaarerrrenmmönödlaaçdlüssçüükııülknntmlitıımfinnüfüoşotşlümtlggümreea.rrra.siiısllıiidmmdu--uraaurkkumıımmmuu ŞiiŞççeeiikknniiŞŞll ee77kk’’iiddllee66’’iiddsseeaa vvggeeüürrççiilleekknnaattggssrraaaayyffııiisskkııllnneeıırrnnttee00kk..88rraarreennööddllççüüüükkllttmmiiffüüooşşttllüümmrraa.. ssıı dduurruummuu

Şekil 7: %20’lik gerilim kabarmasının gerilim-akım sinyalleri (Güç katsayısı 0.8 endüktif) ŞekŞielk7il:7%: %202’0l’ilkikgGeerirliilmimkKaabbaarrmassıınnıınnGgeerriililmim-A-akkımımSsininyyalalellreiri Ş(Geküiçl k8a’tdseay%ıs2ı 00’.l8ik(eGngüdeçüriKklitamitfs)açyöıskım0.e8sEi ndduürkutmif)unda S1,S2,S3 ve ŞSŞŞ(Ş((GGGdSŞSŞaŞ(SSŞaae4eeeGnnnoe4e4ekkkke44üüüaaaklkkküiiiiçççullllahhhiiiiçlllllnkkk777tatt8uaaaka7aaanaa:::888’krrrahtttnnnd:a’%%%’’lllssstadaatdadhaaoe%aaasammmhhhe222eetrayyyra%2ttt000lyıııaaaaaar%%an%sss0’’’ıl2rrrrıııslllldadd’lll2ıaiii202ıla000raaonkkkooir00ı’00rrr...kıılllnl888ııı’’gggnuuu’.innnglıl8lgkeeelllniiieeeıııöupuukkerrrknnnennniiigskokkrlllndddtiggeziiigeldooommmüüüereiipermitürrrrkkkrippprlioaaaiilkifkkkitttllooomnznnmliiiiiktaaaifffvzizzmmilllm)))aetbbbfaaaiiiei)çtbttkraaarrfiiiıçııöçnatrrrfffçeömmmögkrggeödmkkögmöökaaavimmsassrasssmvvveettttıııseeeeeeeseinnneıfrrrissnııısiiiiinnnçllldıinmmmneddugggnnndevuureeegeeeegeeururrkkkerrrgiggaruumiiitttruataallleeemmiiiiimtttludflddmmmiiiieuunfffmiiiurrrr---nnddnaaa-ddaeaçkkkdaakçkççeıııaSmmmeveeiıSS1mvvvSra11,isssrrrS1nm,,iiiiiisSS,mammnnn2iSlhn22,yyyelllS2t,y,aaaeeerSaS,3dalllrrrSrlll33dddelleee3lvaeeekerrrvvemkkkiiiirveeiiiiea ŞSSŞaaannnee44aaakkhhhiilltttaaaaa88rrrnn’’lllaaaddaammmhheettaaaaa%%rrdddll22aaooo00rrlllıı’’uuunnllllliiııuuukknnkkkggoooeerrrrppaaaiilloonnniizzmmlllaaaiittrrriiıııççfföögggkkööömmsssvvttteeeeeerrrssiiiiilllmmmddnnuueeeeerrkkkgguutttaaeeemmttdddiiuuffiiirrrnnddaaççeeSSvv11rr,,iiSSmm22ll,,eeSSrr33ddeevvkkeeii

Şekil 9: %20’lik gerilim çökmesinin gerilim-akım sinyalleri (Güç katsayısı 1) Şekil 9: %20’lik gerilim çökmesinin gerilim-akım sinyalleri (ŞGeküiçl k1a0t’sdaayıissıe1)güç katsayısının 0.8 endüktif olması durumu Ş(GŞ(iiŞeççGekeüiikknnüŞiçlieiçlŞŞlkk9kiaee19:latkk0:9st%iia’:sll%day%299ayı20’’s2ıdd0ı’is0slaaı’1’iellk1i)vvikk)geegürrGgeiiçlleereeirrklnniiillaimi(mggtmGsrraaaüÇçyffççööiiıökkkKkskllmımaeenmterreısnsaesttiyeeisnn0ıikkisnin.rrı8niaaG1nrre)geööngerillderlççiirüüülmiiklllm-immtmAi-füüka-şşaoıkmttklıüümırrSm..ainsiysıniadnylluyaeralrluilelmerirui ŞŞ(iŞ(çGGŞieeeçiekkknüüikniiiççŞllliŞlkke199aaek10::ttki0’ssl%%id’aal9dayy229’aııd00’issdsaıı’’ieslla11iivekk))gvegüerggiürçleeiçelrrkeniikllaniigatmmsgrtasarayafççiyfıööksiıkkklısenlımmenrınreeıtnesst0ekiinn0.kr8ii.ar8nnareröenggönldeeçldrrüçüiiüküllliimktlmmimtfüi--füşoaatşokklütmlııürmm.ar.asıssiiıdnnduyyuraaurllullmeemrruiiu ŞiŞiççeeiikknniiŞŞll ee11kk00ii’’lldd99aa’’ddiissaaeevvggeegüürrüiiççllçeekknnkaaaggtttssrrsaaaaayyffyiiııkkısssllıııeennnrrııınntntee00kk0..rr88.aa8rreeeöönnnllddççdüüüüükkllkmmttiitffiüüfşşoototllüümmlrmr..aaasssıııddduuurruurummmuuu

Şekil 10: %20’lik gerilim çökmesinin gerilim-akım sinyalleri (Güç katsayısı 0.8 endüktif) Şekil 10: %20’lik gerilim çökmesinin gerilim-akım sinyalleri (Güç katsayısı 0.8 endüktif) Şekil 10: %20’lik g3e.r5il.iDmeçnöekymseelsSinoinnugçelrairlim-akım sinyalleri (ŞG(BeGküuüiçlçbk1öka0lat:üstma%sayd2yıse0ııs’ı0ilsi0.ke8.8geeeenl3rdnd.i5eldüi.ümkeDktditçfeii)ölfne)kenmysdeeeslinnSeioynnsgeuleçrlsialoirmnu-çalkaırmvseindyeanlleeyrsiel Ş((ŞBs3GGogsBgsgBsŞŞçee.uooo5öneeekkeüüuuŞnnnrrrk.ukkiiççbçeççlluuumçiiDbbköeeellkk11çlççiöökkkaleaalelll1100üalaalrlllstt1n11::üüeeeımssirrr0nşşş’’ımıımaa%%ed:nnnddtttyyyiiiud%dee22rrrıısssiiireeS00e2lllttuııSiSSeeeaa’’i0lsm00iillrrrimmiie’ssiimmmeeeS..lkkeeu88ikkkkoeuuuyylgg(eeiele333nbbblüüllGGnçeedinniill3...eeekknunnirrddke555eüddn.nnniikrkk5eeç...çllüüddizzziiel.tlDDDmmkkuuKeeeieaedepmDtttttrrseeedadpppiriiiiiuutççleffmnnntmmoiirÇrresmm))ööllnoooseeegaeenökkoeyyygsggssruunnkmmoanooyırsssrrnndmsaaameeenunnsıddddeeemmmellleucuu0enessaaısluSSSççç.iinnıııei8nnSggnllloooeeyaaapiiieeEoannnyysnnnrrrarraraanneısıısuuuççyaGrrrggeldeupppçççeeacaalllüeeeaçalllaakkcıccskrrraaalşlyyyıııollssiiiıtaılllrrreelllğolloinlıııiiifaraaşşmğmğğınmmn)ueeşşşyıııuu-çıııınnyyyl--Alllşaçlçaalllmmmtaaaal%%lkkkıaarrıııııır.rmşşş22mmbvtttG22bbbıııevveSrrr’’eneesseer...illiinnnazniidnnkkfzezzyddeyyieteeaekneggiaaltttnmnteliiilleeeemmmlleyerrreelyyiisiesrrlllllesseeeraiiiimmielerrrriıiill gBgsgsBŞŞŞçsçssssçsdsdsdyngŞlBçeooiiiiiioooŞdsssçööössçssdsdsöeeeauöeeeeeeuunnnnnnuşoiiiiiiooöönnnnnrrrekkknnneeğklekkkçkrnnnnnntyyyyyyçççnnnünkknniuuuuukmlemmmeebiiiiyydyyyybbaaaaaareeealllluluumeyyyrmeeçççççiöiaalllaalllaaeöömkkkrleeelelyçyylllllçç111sss1leılllllleaalaaaelllsssesçüleee1nllsssççç1111eüüeeegrriiiaiaarrrrrsdddsıellleemç1ıııççekşşş’’’’ıımmkiiirdrrddkkkeeeldddgggllnndddSrdıdııtttkk’tdddıkkkeeeiiididıııgdggeduuuööödşeeeeuiudrrrddşşşşeeeıııbmeduöuööeiiirrrrrreerggglşşşeğğğeegllltttüüüuuuteluirrrrraSSgggeeegggaaaiiiğğğiaueeearteüuüüunlllmmmrrrkmsii.grrraggimmmiiieeeemmmmrrreenlrssiiilmllmremmrrzeeeılllimşşşeirrreemrmmrreuuuıiiimueeenelkkkiiileeelllşşşrrruueiuuyyyllleeerrratkyiiiekkkeemiiiiiiıeeilybbbllliüüüaaalrrrrmmmçççnükkkmdtttiiiçiiikkkllaüakkkaaeeekkkeeemimmçnnpçiiiddıtktteikkkuuuknnnnkiiikknnnkeıııeedddniirkkeennnmmmusuunnidddllliigiıııddozzzeiiidnlllnn,omtttiiimmdlrrrlluuugöeeeaaatiiidgeee,,,ııılueell...titiinmerrrunnntttannnaaerrrse,e,,sssirıııdd...rppiiisuuuummmlntnnnarnnrtttııısııısmmmuoeiietrruçlllmmmçmmmmtıtııllıııoomsssaaanroooreelelllmsooogggmsasrrraaaoggsssoouuurrrınnkosuaaaogoggdrnnnoooööörrrurrrrnnnilneakkkaaınanöaanööensssuuuennnsssndddddkkkkurdmmiiiptttnsusssuşssycccuuudeennneeeaaaagggtcitiitttaaecuuucaeçççnnnenairrreecııgyyyggueeeyyuurgggldlllmmmrrrıeeyyyeaaarrreegiaaapppglslmmmeeeiglçççyyarlllaaprraıprrpereeeeaaaeerrraağçeeeççi.ııısslllşareakkkeeçççlyyyanrrrrgggekkkeeıeeıçpppykçiykkeeeyŞaallltttylsgggkkklliiilllşeaaaeeemeaaalkkkltcclttrrroeeelebiiilllakaeaeeşşşdddaiiikyyyıırlllgrrsseeeşşşkneşşşııışıllşdşddeeeliiiiiilllooltttşşşlllşeııeiunışşşrrrııaaaeiiişşşbimmmiiğğltttltlnnlr...rrrşgggrrrçzeeeişşşşiimımmeiııiii.e..rrruurggg1ıııeleeeeııınnnlyyllln.iiilllaşşşineeeŞŞŞıççeıntrrreeı2lllllmmmmztttşşrişeiiieennnŞaaŞŞ%%%llrrreeeııı’mlllttetaa%iiinrrrnn%dıııiiiıveıkkkeeılllt...rrşşşmmmrnr222rbbbiiikekkieiii..ttt2.mmm2mbbbiGGGlll222eeebbiıııiiivviii2GçrrrGlGll2dennneeinn’’’veeiiieerrr...lsi’lllnnnnnn’ezzz111iiienaaaernriiirellnz1kkkeeezz11aiiiariafff222zziddkvvviyiiikettteefeff222eed’’’kkkeesiiiivvvgggiieeetttdddyttmmm’k’’oegkknnitttiiggiieeeeeeşdddeeesmeemmntmmnetteeeierrryyyeeeeeeeleryyiiiuriiirysssyyeeellllllççççiyisssçiiiieeaaaiissiieşşşeellessssçççiiimmmeeisiaaliirrrrraiiiişşşnnnnokeeesmassiiimeıııiilllllrrriiinnneee---rııllıll

Şekil 8: %20’lik gerilim çökmesinin evirici anahtarlama Şsienkyiallle8r:i %20’lik gerilim çökmesinin evirici anahtarlama ŞŞŞŞssŞŞsgİgggggİgİgkkkiiiŞlgssŞsŞİgggŞŞsggggggİİrrerreerreeeeennnŞekkkiaiaaaaaiiiirererrrrrrereeeekkkkkkeennnnnneyyyyaairiiiaaaaiiffffffrrrrkkkkkiiiiiiknlllnnıyyiiiiiiycccaaaiffiifffflllllliiikkkkkkiiciiiilllliiciiiiiiiccaalllammmslllllliiiikkkkkkilllttttttiiilmllmimm8neeeeeeeee888999lttlttttniiieee:rrreeeeekkkggg8i9nnn99i’:::’’iiiiydddniiisrkgdrkkggddnnniiirrr%:’iii’’dddageieeeiaaadddiraiirraaiii%%%çleeeö2afffaavvvaaaddd%sssgıiiig0fffgrvvveee222kdkkddaaasooossiiiiüüggg’ieee2kkkra000rrraatttıoooLğğğrggglüüüçşeeeiııımmm0rtrrtti’’’mğğğşrrriüüüeeeçççışıımmmlllkk’uuugrrriiiaaaçççleausssuukkkalllgedddGiavvvaatttkiiiskssktlkkllrdedduuuvnnnüüüvviiistttieiitiıkkkaaaruuunünnüüecccigggaiizzzyyylmriatttaaisssicuuudccgzyyeeezzyyleeeaaassslmtiiittsissıuiuuennneeeiarrrlllaaıaaasnnnssmmniiiçççrsiiinnnrliallaayyylllnnn.yyylllçııııççıeeeiiiiiylyyllıııkkknyyylvgggaaaÇııınmmmeeeyyysssgiıkııkkııııgagglllaaeiiimyıııyyöisiiissşşşnörrrııınnnlll,ccciiiıııikiişiiişşriiirrüsnnngggccciiiııışşşbmsssmçççiiinnninnniitgggçiiiıııeeeşşşeeisssçööönnnnnniiireüoerrreeeeerönnnkkkgggiiiiiisrrrnmrogggbbbnnnlllkigggmmmieeeiiiiincggglbbbliiiliismmmmeeerrrediiirrrrriüçççiiiieeeiiiiimmmnrrriiiknrrrurrrlllçıııççeiiisssşşşiiiiiiiiikkktglyllğEıııiiiisoooşiimmmşşegggiiikkknnnıııriauooomaaammvllldgşşşggööönaıııiiiiiidddlakkkaailllşşşnnnöiöönnnrrrdfriidiidduuukrkkıııçiüüüninnnrrriii.ummmkcuggguuğğğıııı,,,üüüllliiiimmmkrgggeeeteeeİğğğmmm,uuu,,lllıııueAkeıvvverrreemmmunnnuummmııışmiiieeeivrrriiinnnnıııdlllmmmnrrriiiekkkeedddiiiigaoooıııllliiiecrmmmkkkdddtttuuuiigggiihcccoooerrrieeeçmimmtttuuugggctiiirrrööödrrrriiiedddeeaiuuuiirörrgöönsssoiiirdddliiisssuuummmtttaaalsrissrrr,ğiiisiiassvvveeemmamm...tattnnnnnnrrririmiivevvrrreeeeef.l..nnnnaaauyyymmmiikrrreeeaiiiaknhhhyyylmaaammçççtihiieeegtitttalllaaSüüüuçççiiieaaaekkkeetrlllnnnüüüviçççiciiarrraknkktttnnn,,,çüüüççllleçççdueeerfytttaaa,,,üüülçıııççinnneüeedddaammmkkkmkçiiiııınnndddcccziiillllmkkkıııtliiirrrcüüükkkcceiiiaaaşşşaeelkll...ııırrrüküükknaşrşşvkı...iş-ii

Şekil 11: %22'lik gerilim çökmesi tam yük grafikleri(Sarı: Çıkış gerilimi, Mor: Giriş gerilimi, Yeşil: Giriş akımı ) Şekil 11: %22'lik gerilim çökmesi tam yük grafikleri(Sarı: Çıkış gerilimi, Mor: Giriş gerilimi, Yeşil: Giriş akımı ) Şekil 11: %22'lik gerilim çökmesi tam yük grafikleri(Sarı: ŞÇekıkilış1g1e: r%ili2m2i'l,ikMgoerr:ilGimiriçşögkemrileismi it,amYeyşüilk: Ggriarifşikalkeırmi(Sı a)rı: ÇŞıkeıkşilg1e1r:i%lim22i,’lMik oGre:rGiliimrişÇgökemrileismi Ti,aYmeYşüilk: GGriarifşikalekrıim(Sıa)rı: Çıkış ÇŞŞÇeeııkkkkııiişşll 11gg11eerr::iiG%%lliiemm22ri22iil,,i''mllMMiikki,ooggMrree::orrGGiirll:iiiiGmmrriiişşrççiggşööeekkGrrmmiiellriieeimmlssimiiii,,ttiaaYY, mmYeeeşşşyyiiillüül:::kkGGGggiiirrrrriiiaaşşşffAiiaakkkkkllıııeemmmrriiııı(()SS))aarrıı::

GBŞGBŞGBŞeeeeieieirkrknrknniiiiişzişzşzllleeea1aa11tttkkik2i2i2mmmııı:::mmm%%%(((ıııSSS22)2))aaa222rrr'ı'ı'ılll:::iiikkÇkÇÇgıgıgıkkkeeeıırırrşşşiiilllggigiimmmeeerrriiçiççlllöiöiöimmmkkkmimmii,,, eMeeMMsssiioiootrttrraaa:::mmmGGGiiyiyyrrrüiüiüişşşkkkggggggeeerrrrrraaaiiilflflfiiiiimkmmkklllieiiee,,,rrrYiYYii---eeeşşşiiilll::: dsŞsskdsŞsskdsŞsksoiaGŞksBŞskŞoiaGBŞaeoaieaeaeenennairanarabnreneekbnnŞebneknikeıyirıyıyrbbrukkkaereukinaueaıieyniıasialasisalakryliçiiryçirşyzç(şalizslillsllimlirmr1Slmsn1l1snelsnilleiammaa1a1aen113aenyet33y1tayarkçadrkirdl2r3diyl23l’aya’as2a’masımsııegdıeg:d’eag:dl:ı’ksas:dlmılıdmddödelöıeÇı%öleıç%e%çeç(e(deşırdedırçrıdSgğçııtSgğıgtğüdtüdkuk2ü2kau2)kıua)ıatgiuetaieieatkluıklaıu2rr2mlaırr2mırrmamrşerrmrşmrrşiuşırium’iuırml'uıl'mşlırşlşLşşuGleu:mege:meimgiegiymeyyrkmlirgkmrÇkgeeÇkyekkeüyiuüüuuyaremaurtaerütkrgtuükkıgkuikıekikGeürikeikkrlkukleukleuliiidiiidıidikıdııiemilçdnçıdrlçlmçirlmmlimşimimşdiilriçduliiilçruiiuimrramilandnla,n.uniıgl,.iuiırgi.ıiriirnnninnnnnumnunmnimruMemuiretınııuntiııruıtmiertimlrmle,leu,et,ioioatmiisaçmaÇçe,sle,slmusmmrrurtmugröirgöigtst:sömtaummaunamnösnktösokötuokGkoknkndosdissodsmisormsminrrnodsi,odstano,tartarrgedgosgeyonseaeesnMiaeunMgiersşgiaenrsgsiersanusunucmngnimrimgeirieruGleioucnocnçycçygeçyTrerrtcuertcgyueeerueçayerçaeaçaara:puk:urkkçaikelkçaelkmmerlmiraGtpeGltklçpltelpklgkligegeieeypekeşpaklgmYalagiildiydişdyelşeaşrrykelarylriyiagtiüüeiitiişütieirşyişrlylirl,şişrlişrşeeşkişaekerişea.kralr.l.YşışeinraeşişnagignşlşggGllielgnımşegngıeşıgeeeleeŞleşŞlŞlırrinırnemrr%nemnr%ilmr%malıaeaeiilemr%iişmr%f:llfklf%lıikikıi1btıii1b1ibişilkiGşlışıimmnk1imiimk16eitr6eşl6eltşlt1lmmı.iiel6ınılt6’ntn’iirr’eir6ireıılG,ni’lvz,.nl’nizr.zi.irrış1rı’1ıl1n-l.nYieke.iYiekiekıilrı4AG4-4Gik-GtıBiktavtvveiGk’gyeiG’ig’gkvfmrveemtremrşetgtşigeeeaıeeraneeaerekigmierşyearflyrayfzlftie:riiiiyi:rifiyeiiefıeleellkçlikçirki)çiiiieitşiileşlşksiimktsimsstimistiişlnişmeineenmeetleimtialliienemllr-ı sysiiannlyydaalel gddieerişggaiirkriiışşmıaankkııımmgöıınnstııermggööessktteteerrmdmiere.kktŞteeeddkiirirl.. 1ŞŞ4ee’tkkeiillise1144d’’etteeneyiisseel ddeenğneeyrylsseeerll kddueelğğleaernrllıeelrarrkkaukullllgaanenrıılçlaaerrkaalkkeşggtieerrirlççeeenkkllebeşşettniirrziielleetinnmbbeieçnnizzneettsiimomnuiiççiilnnar sgsooönnrüuulççmllaaerrkggteöödrrüüirll.mmeekktteeddiirr..

TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası dŞvkadysnggtnŞdadksyvdŞadyskvıeŞdaykreŞdakyaeaüüöaeererraaüüeaaüüeeab.raaaabürpybleaaükzrpzyepykzzkzztadaidedpüykezpymıBeeedkizmıeemılieeiddlalblablliamlıbebnnlbirmıbenniemnnmummmlallaaslianöainöllimğöllmllyg1raygseey1gas1eeıseelyıfıleyeyag1şlıgsöe1ş8lıyysöşelııaö8yyk8yyılenkrldentlenşıötş8ıytöreii8y’zreiir’ıeaeiin’dınııtdtccdaıütıcdcrürccicü’drrddinc’rıebcnınıicıü.iiicdiür.igild.iierelnlreedanenerarnman.im.imle.lee..irmikmiigttrtntmengnegregBi.rırBtBetçeçgarkmçegraekaBkreeBŞsrasmışsuakınşuıaeşuktrnentretkirsekseekseuenieuereltrnisritrrsesbeleıbıiibbeladklıiberadbfiasdrişfslfmbişişlbseladoedmeeadeoidifmoedmiifeiiielrboedrmborkbdiramkiruakra.r.b.üsmrbgi1ramimeriagerg.eg.emirmkiŞe9ukŞkŞeeaeebaakŞgrkaŞg’gemaraaeaertaratatietdaebiöeaekbmiaeöebklikötakktklblgbuilraögkbragökrrkiiakıraiirmiiııigiilmegeüimnalmrerülimmaeürmırliryıldlleümmsrilreümnmridmrinn1lmi1ei1mimirimiimnranenüal1nülün19lia9ia9aviriübdiliünili9animisni9’amsami’snd’iieninnuiidnıms’dlımsdı’sllireüieeedıedebla.ıılaasndsnezsnnedadadöestestueoteododdeduedueeduykekknrmmdurmagduerrkkgrergkkolerukooslusgsuekerkugeerkaoeieaonmainiunumcbneirmabnmebbnrafyrnbbfndfdmidbermiabuaibrauuabaaualifdaualdeliueuieuzicluzaailrznillaçrulrermunermnrmindimdidzrmddmrdıirminnirmndmbdkdndamdnuaniuauiddaidddanakaenuıadaudrndrraşseaagsesaedugnagdrueureeıasğıasığaueğyguegşzemkegmkgmıkarıarerregmerkemergimkiaiiraiiariruirriburrturirialsiialselsieiurieaiiiurnienıisşnımsşgışilmdgigmdnmdsnnnnıkşiışgdgedenuımenudubdidbebanegraeaugrgrudrbdraübreaüiaykaeüriaeıkiieurkerueulgraklennnalirkkenkirankıriutıiuımtiltmkelmenmmkeiinezmimiıimpmiiziızimrmtrmsmirtzmmtiezneuıemmuuimmımmeııleteulttounınmniıbiifitfeetbfeemnbeebmmmnvdmiavdivdfaeafbssmbssiıssmvdiaivdezaaezbaezraşiiiriiiriiiiiezaeza---riiri vdvdeüeüzzeebbnnöölleeyyyylleieicccciieenniinnççışışkkeeıbıbşşeekkegegeeggrreieillrriiiimmlliimiminniiiinneennttooeemmrrssiinnffaaaazlzlddaaddegegğğeeereririrlleeiimmggüüeerrtteeiirtrtmmmmeeeessssiiii sseebbeebbiiyylleeddiirr..

GTŞTŞGTGŞŞeaeaeiaYiierkmrkrkmmikiüiiişişişlklllaay1ay11y1(kküSk55üü55ııaık::kk:m:mmrGGıGGı:(ıı((eSeÇSeS)e)r)riraraıaliikirilrrllmıiııiıiş:m:m:mGKÇÇÇkkeakıııarbakakkibablbıııirşaşşamamrrrmigmagmg,seeeMaaıarrrssiSsiiolılılııiriirms:msmsaııGısrirriiıa,a,a,inrsssdiMMıMışıannnGdoDdodoaerararü:r::zidddleGiGüGüünmzzilziierierree,iyiinnşnYşşilclleeeeigggşnyyyieeeiliiinr:crrcciiiGiilTillnniniieimmmiiripnninişkii,,,tiAttseeeYiYYkpp-pıkekTkemeişişaişssıisimi)ililil-:-:-: ŞGTGTŞeaeaiirkmrkmiiiişşll aay1y1kkü5ü5ıık:k:mmGGı(ı(SeSe))rraaiirlrlıiıi:m:mÇÇkkııaakkbbıışaşarrmgmgeeaarrssiilılıiimsmsııriria,a,ssMMıınndodoarar::ddGGüüzziirereiinnşşlleeggyyeeiircrciiiillnniimmiinnii,,tteeYYppkekeişişssiiilil-:-:

ÇŞÇŞÇŞeeıeııkkkkkıiııiişlşşll 1g11gg3e3e3er:r:r:iii%l%l%liiimmm1116i66ii,,,'''lllMMıMııkkkooogggrrree:e::rrrGGGiiillliiiiimrmrmriiişşşkkkgggaaaeeebbbrrraiaaiillrlrriiimmmmmmaaiaii,s,,ssıYııYYttteaeaeaşmşmşmiiilll::y:yyGüGGüükkkiiirrrigigigşşşrrraaaaaaffkfkkiiiıkıkıkmmmllleeeııırrr)i)i)i(((SSSaaarrrııı::: ÇŞÇŞŞeeeııkkkkkiıiıilşlşl11g1g33e3e:r:r:%iiG%l%li1iemm611r’i6i6ilL,,i''lmılMMıkıkki,GooggMreree::rorirGGliriil:lmiiiiGmrmriiKşişrkkiaggşabaeebGabrrraiaiemllrrriimimmamlisamaiıi,s,sTiıYı,YatYtmeaeaeşmşmşYiiilllü::y:ykGüGGüGkkiiirrrriigigaşşşrrfAiaaaakffkkkliieııkıkmmrmlileeıı(ı)rrS)i)ia((SrSıa:arÇrıı:ı:kış

ŞBGBGŞBGŞeeeeieieirkrknrknniiiiişzişzşzllleeeaaattt1k1ki1kiimmm4ı4ı4ımmm::: ı(ıı((%S%%SS)))aaa111rrr6ı6ı6ı:::'''lllıııÇÇÇkkkıııkkkgggııışeşeşerrrigiigglllieieiemmmrrriiillliiimkmkmkaaaiiib,bb,,aaaMMMrrrmmmoooaaarrrs:s:s:ıııGGGtttiaiiaarrrmmimiişşş gggyyyeeeüüürrrkkkiiillliiimmmgggrrriiia,aa,,fffiYiYiYkkkeleleleeeşşşrririiililil-:-:-: dskpŞdskŞdpdŞspdkdüGŞŞkspdBdksmŞzŞgüdskGpBŞdaaüeüeaüaeaüaeeeüüŞeüraüaeearyğeereeaüakrzryğeryğekzikzeiıeaerenrraeyğrrrarkkrkkzlyğeerşkizlneeleienieeçkaaiareiçalarçilarleletrnliiliieernlirşnzl(içşeçzlarlrıçşllllarllilşilşrin1lıSirne1ılr1ıleellnelllylmeışnlniışaıe.i1aııe11eeıle5lra1el5tlnro5lrıtnodiıode1kmydde1kimy54rlrdmyri5dcilr,oG8,oodl,mdleımymldden4ıimyede:4ıiai,ei:,ae1al’cım1lle1cımecıireiei:areşd:a%atr1şÇrtşcı1i6tcıai6ti6autrauşautktrrşıtert(ıi6d(i6,ıfıau,ık1,ıtaaut%kadtSkt%krditaSd)r,rı)mü,ıvkm6kmtvkk.dvntgr.dıüç.raüçümçavymşzve’1y.ylae1.eüçsıeüaçzrıalızrayezeeyükyeü6rGkfıüıkı6arzıkıe1azke1kerk1ü:lnkoü:kkıiük'ıkkıe'1ndıkteGe1nl7tşnlGtl7Gş17kşılrkasıGkıasniasıtrGn7lÇetşeGb7lÇm’şlk’m7eaks’idreeasedresdreldnyleld’di’aekdıraee’ykaideırıekydrıyarıdegkimeadgkrefkgaryfkrıifkiycıgitiekdgg.ieşlgeır.iofc.ieırofceöociskiiiisşkse.kişeaeee.iorcmi,eorcnliırslikoırlsıklrnilkdsrblnridniirrMdlriıüelilıeielllginalildıggnraiidainuriailuiKedirulilenrrlnrlasmnieanismoöuiesimidruiğardddğurmğnüımsmnatırsmmırrdrğdesyğueeeyiueyğıibu:inıiiüıneylnunelylpnniunlialauGytiatalintanvnailnvilevrmkikesesmetklatnavmiiveiepeaıeegepbivarpggamiespiiegpkkgebakie,ekbşed,kgigkgdkgldkdeskoireairakgireaukagedGeaseidıaeeisMesirigeMiirnrçcralerriraslerreliiTrsrdieimeiemaiiduiileirariialirrimamlorenmillorailiraiğremriimiiammiliağllrlrlmrilmrmiriimliiiıidgisiı:gsçıl:gneçlmiçiinummniiiııgıYmıgöençiinöçüiriiöniinnnGnnnGöknnniiiiödrkiikrzürb,nnndibnntbüktrükaeüreaeinakabiYçakbiçdaüçirüialbyralbklrrbmçröriemçiöeaieöGiedelbedlbdarçşiaröaşeşgbökebsbdkbkdeareöareritrbkobiikgmadilmaenimurmemnşmrngrşlkgş:lyliymnfimrnemeümenişeteeşeleeeielmGemaüşemaüeuerakecekeyzecekcykryerayseiayksycslkekiyçciekieyeeiliaiaeyıarsyeısllıeelileğllien,ğiiğy,sird,ıkkimdeıadlşelğmi,ğim,ılsigdiebsgggdseıb-trbee,eAiosimgaobsgıeorebaereeaiBayiogbaobnde,karnae,şnrparşşıieinfeirianılufıişrluüşcluaalüarümilanYarliiYarialuşviluüçkiai.nilüçykzaçnlzanizdmzadmldmiçıaiellnçezllenlemzalledmme)çmdıaieıaıalarelşerimtğşedmrimğriğıaıraıarirdnrşerianrneiiğakeariğmıııiırılııdirnlıeanüeğia-:ııı-:lıınaş--ı

tŞYŞtYtŞYTeeeeeaepepepeŞkmkkşkşşkekiiiiiiklililllYlssi:s::liiiü1G-1G1-G1-k6666iTiiTT:r(::r:rSiaiiaaGşşşaGmGmGmeraaaıeree:kkkirrylryÇyııiiıiimümmlümüllıiikikkmkmiımıınş))i)(i(i(YnGnSnSSüeaaakryryryrisııüılüü:e:i:mkkkkÇÇÇsssiOe,eeıııkkMlkkkdıııuşoşşooğor:lgulglgdddGeeeSuuurrirüiğriğiğlirlluşiueuiimmmçGtsiessiei,ü,,üürDirrMrlMMeüeiemçzççoootettiere,rner:::YledeGdGdGyşüüiüiiicilzrzrzr:iiieineeşGşşninnnilglglrgeeTeieeeşyyyerrrAipiiiiicccllklkiiiiiimnmınmnsmiiiii-niinnı,,,) ŞtYtŞYeeeepepekkşkşkiiiiililllss::ii1G-1G-66iTiT:r:riaiaşşGmGmaaeekkrryyııiimümlüliikkmmıı ))i(i(nnSSaayryrııüü::kkÇÇsseeııkkkkıışşoolglgddeeuurriğiğlluiuimmsisi,ü,ürrMMeeççootterer:: dGdGüüiizrzriieeşşnnlglgeeeeyyrriiiicclliiiimnmniiinin,,

GTŞGTŞGTŞeaeaeiaYiŞirkmrkrkmmeiiüiiişikşşlkllialayayy1(11kk1üSküü777ı7ıaıkkkm:m:m::rıGGı:G(ıGı(())S)ÇSSeeeearaıarrrikrirrliiılıiılılş:im:i:immmGÇÇÇÇeıçıöıçrçkkkiököölıııimkşkkşşmmmmeiggsg,eeeieeeMsssrSrriiiiiiıolllrirsiisasm:mmıısırrGrıiainaia,,,isdssrııiıaMMnMnşnDdddGoooaaüaerrrz:r::dedidlnüGüiGüGmlzzzeiiiereiyerr,ininiinşYşcşlllieeeenggyşgyyiieneieiilccr:crrTiiiiiGlnlnleniiiipimimimrnnnkişiiii,s,,ttAtieee-YYpkYppTıkkekemeaişişişmssısiii)ililil-:-:-: ŞdgzŞtdŞŞdıGTŞeTGŞüöereüüee.nekazkrekazikziBürlkemrkiiemieieillillnlinuişnşymlll1rll1iae1ay1eey1ce81k8yk8yü8ydüik7’7ıi’ıi’ika’dktcm:cdm:tcddeeriiaieedeaGıG(ı(k))SnigStertıtegrgsega.rmrarrafaearereŞirioniılrnnılrrile:ii:risilsimslmlklemfiffiiÇÇomiomomglarırçrıçetkk1mkmmööraı9kıkkkiraşkaşab’laüaatmitmdtaböbmnöböggaraeraeüraremeürüsürisranrrmsminmininayiellüsüsüinasiasamıebnmnısnııssrkruııdıfiaiao,a,ussdssdznddıeıreeMuMndunduukukkrdardermoruoooouuduaranmnnrrmiumım:dn:drddndu.udeueueüGdüGBnrnernrnzaiziiikduindbdnenreriangadeinadindşşunieglelereegnzkgkegkiggyyşeiiriiiisereirirtcielcriiairşişgmşiigbgiikmlnlneeeieiıiamriammarbrnniykikibkilliliıaıiıiiı,i,dtmmtmmrmpmeveeYıYpıpaeıılgmkrkeebbbaevdvivşişiısidrsieiüeireşrriilila----:-: lim çökmesi durumunda düzenleyicinin giriş gerilimine ekleme yŞdŞdaüpeüekzakzerieilalnnkll1e1eç8y8yıi’i’kccddıiieşe gttgrgreaaeernrnirliissillfmifiomomrirnmmikkaaaaattnböbömararürürammnnüdüaanenssğıı essddreeiuuknkrrooeuunnmumddlueauernşrniitdndnıraaddaeecgkgkaiiiikrriioşşggleemararikikallıiısimmmmıdııırbb.vviieerr

zetimi Bunun n giriş ğerine mı ile

arada görülmektedir. Şekil 19’da ise bu durumun benzetimi

MKuuassyyggasygeereeaaeellraeoaaabbabpprrprsdşşiiddeeikeıııllttlllabblaiiibüııimmnmmmrrmiiilaagagııFıiiccişşöddşödnns.naatt,treeyreeeııeıkküüKrror..l.lggögooneememeeekkllBBslkBummrreerellliiuuiueekeklll2aaHrriimmritmtmmssaa0meae.ııddeed,edddkaaGiaiııVççrçrrryyy.öö.ö..üAaaaaaakkkŞlkkŞkpppmmGHmeııeıaaammmkkrr.reeüe,aaiaissslcAlkkkiiiiiiüll1ly1eeedddnçç9dç9uuııuıd’’ekkggkgrrdrdeuuııeemuıeaaşşşrrmmrmBiiiirllilgguuigsuiisirMmmeeemennenArrrddd.iibibAllaalaTaaauiiui.mmyymy,GdddnndndAiiiüüüeıınnuınuAzzziirrirffieefeuluaaiaGnnmnaamamzzzllnnlneddeedeuummmDyyaaryanniddiildiüaaaicccmıııbzbiirrirnnendd..ed.eDiinieennennBBnBğğzğzüleeuueeeuezgggytrrtnnreniiiiiiiimuurrcmnnurnniiinnneeişşelşinieiynicTiaDsaervıggadddŞŞŞmrekrrüüüeeeaaıılkkkzzzemffveeeiiiiirlllekknnnıin)llllGeeeei222nGrryyy111eiiiiiKö:::cccr––ıçiiinsaeGGGdBBkeeeeBeelerrrrinntttriiiirrrmşzzlllaaaDtiiieemmmnnnirettTisssiilamrmmfffloooerçççeirrrmhööö((mmmsMMikkki:e,aaammm2Csootttöööi4eeerrivrrr.::lssst0üüüeiiiSS75nnn.Fee,üüü2dddakkSnnn0uuuooaz1rrrnnyuuuK5ddımmma,ee9sssKyrruuu,eeeadnnnSkkkggbıydddoooreemfuaaannnrr7iidddlall-Tiieeeggg1mmlarrrıiii8Drrrrii,iiii,,hşşşaHiYY:ragggb0eeaaaeeezeşş6kkkirrrriiii.ıııallG0llmmm::iiin6mmmeıııGG.22iiiniinnn00rriiiişiiillli11nnnleeeşşi65k

agkraımfikı)leri – Benzetim (Mor: Sekonder gerilimi, Yeşil: Giriş

ŞŞaŞgkeeeekırkkmiiiilllliım2)22222svivvneeey2a322l’l33ed’’reddieegveggereeiŞlrriiimelliikmmiçlö2ççköö4mkkevmmseieess2dii5u’rddtuuuemrruudummenduugannerddaiaanliamaahnntaaakhhralttbaaaanrrrllamaannnagaasnneı-

Şekil 18: Gerilim kabarması durumunda giriş akımı ile

rmddŞggieeuuluirrkrmniiuuilldliimmsmma2iuuna2nnssynddiiavannaalheyyletaaaa2rnnllrill3aaleeva’hhrrdneiittaaeaŞvvrrnllgeeeaagkennŞŞreiaalieerlnni2ikklm4iiiggmlleev22çrresiiö44lliii2knmmvv5myee’aesstleiis22lnnei55dyyr’’deiaattueegllgllröeeeuddrrrrmeeüiiillggiuggmmööneeerrrrdküükiiallalltiimmebmmadaneeirkkarkm.tthaaeeatbbddasaaiirırrrlmm..adnuaaarssunıı-

Şdüekzeilnle1y8i:ciGeritlriamnsfkoarmbaartmöraüsnıündurumseuknodnadegr iriş gearkiılmimı iniilne gŞdrüeakzfeiilknle1ry8ii:c(MiGoerr:itlrSiamenksofkonardmbearartgmöerarüsinlıiümndiu, rYuemsşeiukln:odGnadireigrşiarikşımgeaırk)iılmimı iniilne dgrüazfeiknlleeryiic(Mi or:trSaenksofonrdmeratgöerrüinliümni, Yesşeikl:oGndireirş akımgeır)iliminin

ddŞŞuüeerkkzueiimllnulen22yd11ia::ciaGGnaeehrrtiitrllaaiirmmnlasfnoaççrnöömkkgammetöreeirlssüiiimnüddsnuuinrryuuammlsluueennkriddogaanödreggüriilrrmiişşekgaateekkrdiıılmmiirm.ıı iniiillnee gdŞrüeazkfeiilknle2ry1iic:–i GBeerntrizlaienmtsimfoçr(ömMkamotörer:süiSneüdknuornudmesruekngodenaridliegmriir,işYgeaeşkriılm:imGı iinriilnşe gadkrüaızmfeiknı)lleeryiic–i Bentrzaentismfor(mMaotör:rüSneüknondesrekgoenridliemr i, Ygeeşriill:imGiinriinş agkraımfikı)leri – Benzetim (Mor: Sekonder gerilimi, Yeşil: Giriş

Şakekımilı)22 ve 23’de gerilim çökmesi durumunda anahtarlanan

Şekil 18: Gerilim kabarması durumunda giriş akımı ile Şdüekzeilnle1y8i:ciGeritlriamnsfkoarmbaartmöraüsnıündurumseuknodnadegr iriş gearkiılmimı iniilne dgŞŞrüeazkkfeiiillkn1l8e1:ry8iiG:c(eMirGiloiemrr:tirlSKaimeankbsoaforknmradmbaesaraırtgDmöeruarürisunlıimümnudin,udYraueGmsşeiiukrli:noşGdnAadikreıimrşgiıarkilşıemgDeaırü)kizılmeimnılienyiiilncei gdTrüarzafeinknslfleoerryimic(aMitöorürn:türSnaenSkseofkonordnmedraetrgöeGrrüeirlniilümimni,inYinesşGeilkr:aofGinkdilreeirşri a(Mkıomgre:ır)Sielikmonindienr grafikleri (Mor: SeGkoernildimeri,gYeerşilili:mGi,irYişeAşkilı:mGı)iriş akımı)

ddŞggŞgeeuueerrkrrkiiuuiillilliimmlimmm22uu22nnsssddiiivvnnnaaeeyyyaaaa22nnlllll3l3aaeee’hh’rrrddiittiaaeevvvrrllgeegeaaeennŞŞŞrraaiieeelnnlikkikmmiiggilllee22çrr2çiiö44ö4lliikkmmvvvmmeeeesseiis22s2nnii555yy’’d’daatttueeullellrreeuddudrrmeemiie gguggugööneenerrrrdrdüüiiiaallllliiimmmmmaaneenkkakaktthhaaaeetbbtbddaaaaaiirrrrrrllmm..amannaaaaasssnnııı durumunda anahtarlanan gerilim sinyalleri görülmektedir.

Şekil 19: Gerilim kabarması durumunda giriş akımı ile Şdüekzeilnle1y9i:ciGeritlriamnsfkoarmbaartmöraüsnıündurumseuknodnadegr iriş gearkiılmimı iniilne Şgdrüeakzfeiilknle1ry9ii:c–iGBeernitlrziamentsimfkoar(mbMaarotmörr:aüsSnıeükndounrduemsreukgnoednraidliemgr iir,işYgeeaşrkiılm:imGı iinriilneş dgakrüaızmfeiknı)lleeryiic–i Bentrzaentsimfor(mMaotörr:üSneüknondesrekgoenridliemr i, Ygeeşriill:imGiinriinş gakraımfikı)leri – Benzetim (Mor: Sekonder gerilimi, Yeşil: Giriş

DDŞŞŞŞeeeeGGkkkkiMMiiillll22222aa222:nn:::aaGGGGhhetteeeraairrrlrriiiillmllaaiiimmmmÇaaöçççssköööıımkkkmmmeseeei sssDAiiiundddrauuuuhmrrrtauuuurmmml,aTuuuma,,,amtttsaaaıYmmmükyyy,üüüNkkk,,,egnnnaeeetgggifaaaÇtttiiiefffvçççreeeimvvvrrrDiiimmmGM DGM anahtarlaması

akımı)

Şekil 19: Gerilim kabarması durumunda giriş akımı ile ŞdgdgaaŞdgŞTkkrrüüerüeeaaraııkzzkkzammfffeeiieniiiilllkknnknııs1))flllll9oeee1ee1:rrryyry99miiiiiGi::ccca–––eiiitrGöGiBBBrleiüemeeSernrnnittenitülrrlrKkzzizaaniamomeeeannnSntttbsssiiideammffmfkekoorkomroarrarn((mmG(bmbaMMMdsaeaaaeaırrroottrotimDmööölrrGrirru::rm:aaüüeürssSSuirSnnnı,ıimeelüüeüYikkkmnnundedooonşuuinnindnrlri:addudunGeemeGmsssGrrreeieiurukkrrkiggginanşooşoeefeddAinnAnrrrkaaiiddikdlkllleıiieeieımmmrmmgrrgri-iıiiiıiB)rr,,,iiielşşYYeYngggzDeeeeeaeaeşşşrrkürtkiiiiiizıllmılllm::me:iiimmmn(GGıGılMiieiiinninyrririoiiliiilinnrcenşşeş:i akımı)

Şekil 22: Gerilim çökmesi durumu, tam yük, negatif çevrim DŞeGkMil 2a2n:aGhtearrilaimaçsöıkmesi durumu, tam yük, negatif çevrim DŞeGkMil 2a2n:aGhtearrillaimmaçsöıkmesi durumu, tam yük, negatif çevrim DGM anahtarlaması

Şekil 23: Gerilim çökmesi durumu, tam yük, negatif çevrim ŞŞDDŞeeeGGkkkiMMiilll2223aa33:nn::aaGhhGGettraaeeilrrrilliimaalliimmmmÇaaössççkııööAm--kkneBBmmaseeiheenntDasszzruiieelrattddumiiuummmarruuus,ımm-TBauume,, nttYzaaemmütkim,yyNüüekkg,,anntieef ggÇaaettviiffrimççeeDvvrrGiimmM DGM anahtarlaması- Benzetim

Şekil 20: Gerilim çökmesi durumunda giriş akımı ile Şdüekzeilnle2y0i:ci Gertirlaimnsfoçrömkamtöersüinüdnurumsuenkdoandegririş gaekriılmimı iniilne Şgdrüeakzfeiilknle2ry0ii:c(Mi Goer:rtirSlaiemnksofonçrdömekramtgöeersrüinliümdnui,ruYmesşueinkl:doGandireigrşiraikşımgaeıkr)iılmimı iniilne gdrüazfeiknlleeryiic(Mi or:trSaenksofonrdmeratgöerrüinliümni, Yesşeikl:oGndireirş akımgeır)iliminin

Şekil 23: Gerilim çökmesi durumu, tam yük, negatif çevrim ŞDeGkMil 2a3n:ahGtaerlialimmasçıö-kBmeenszietdiumrumu, tam yük, negatif çevrim DŞeGkMil 2a3n:ahGtaerrlialimmasçıö-kBmeenszietdimurumu, tam yük, negatif çevrim DGM anahtarlaması- Benzetim

ŞeŞkekilil 2200: :GeGrileimrilÇimökmçeöski mDuersuimudnudraumGiurinşdAakımgiıriilşe Daükzıemnlıeyiiclei gŞgddŞdTrrüüeüeaarkzzkzaffeeieiiinllkknnnslllfleeeoe22rryyry00iimiii:cc:c((aMMiiitöGGoorüeerrn::rrtttiürrirSSllaanaiieemnnmnGSkkssseooffefkooornnççiorrrddlöömmnimeemkdkrraaaemimtt,trggöööYeeeeGrrrsesrrüüüeiiişinnllrniiiilüülmmü:didnnmGnuuii,,iirrrnuYYuiişmmneeAsssşşGuueeekiinkknllkrı::amdoodofGGannianık)ddiidlrreeeeiiggrrrşşriiirraa(iiMkkşşııommgggraaeee:ııkkrrr))Siiıiıllemlmiiikmmmıoı niiinnndiiiilielnnener grafikleri (Mor: Sekonder gerilimi, Yeşil: Giriş akımı)

Şekil 24: Gerilim kabarması durumu, yarı yük, pozitif çevrim DŞeGkMil 2a4n:aGhtearrilaimaksaıbarması durumu, yarı yük, pozitif çevrim DDŞŞeeGGkkiMMill224aa4:nn:GaaGhhertteiaalrrriimlllaaimmmKaaakbssaııabrmaramsAıaDnsaıuhrdutuamrrluuam,mYauas,rııyYarüıky, üPkoz, iptiof zÇietivfriçmevDriGmM

Şekil 24: Gerilim kabarması durumu, yarı yük, pozitif çevrim DŞeGkMil 2a4n:aGhtearrilaimaksaıbarması durumu, yarı yük, pozitif çevrim DŞeGkMil 2a4n:aGhtearrillaimmaksaıbarması durumu, yarı yük, pozitif çevrim DGM anahtarlaması

ŞeŞkekilil 2211: :GeGrileimrilÇimökmçeöski mDuersuimudnudraumGiurinşdAakımgiıriilşe Daükzıemnlıeyiiclei dTürzaennsfloerymicaitörüntürnanSsefkoornmdaetröGrüernilüimn ininsGekraofinkdleerri-Bengzeertiimlim(Minoinr: grafikleri – BeSnekzoentidmer (GMeroilri:mSi,eYkeoşinl:dGeririgşeAriklıimmıi), Yeşil: Giriş akımı)

Şekil 22 ve 23’de gerilim çökmesi durumunda anahtarlanan gerilim sinyalleri ve Şekil 24 ve 25’te de gerilim kabarması durumunda anahtarlanan gerilim sinyalleri görülmektedir.

ŞDŞeeGkkiMill225a5:n:GaGherteialrriimllaimmKaakbsaaıA-brBmaneraamhnsıtzaaDersltuıairmmduumasruuı-,mBYeuanr,zıyeYtaiürmık,yPüokz,itpifoÇzietvifrimçevDrGimM

Son olarak şekil 26 ve 27’de ise gerilim kabarması

15 durumunda, tam yükte düzeltinin doğrultucu çıkışında oluşan

DA bara gerilimleri paylaşılmıştır.

alınmış gerçekl faz kay anahtar böylece çıkış el

[1] Hie using Applic Jan/Feb [2] Bon Duk-H capabil Vol.49 [3] Ael "Analy critical

ŞŞeekkiill 2255:: GGeerriilliimm kkaabbaarrmmaassıı dduurruummuu,, yyaarrıı yyüükk,, ppoozziittiiff ççeevvrriimm DDGGMM aannaahhttaarrllaammaassıı--BBeennzzeettiimm ltSddDDSSiauuomoomAArrnnnluuebbyommraaülooiauurrkllpaarnnaataaerrddggkyaaaaeedlkkş,,rraüeiişttzllkaaıiieşşlmmmmimeelltkklli2ıeeyyniiş6rrllüüitiinıkkvrpp.tte22daaee66o2yyddğ7llaaüür’vvuşşzzdııeeleeelltmmllutticiis22ıınneuşş77iittnngıı’’çrrddeı..ddkeerooiılşğğiımiirrnssuudeellkattauuobggcclauueeurrrşmiiççallııiinkkammsııDşşıııdAnnkkuddaabraabbuaaaoomrrrallmmuuugşşnaaeaadssrnnaııi-,

ŞŞeekkŞiiellk22il662::6GG: GeerreiirlliiilmmimkkKaabbabaaarrrmmmaaasssııı ddDuuurrruuummmuuu,,,TttaaammmYyyüüükkkttteeeBbbaaarrraaaGggeeerrriliiillmiimmi ii

ŞŞeekkŞeiillki22l772::7:GGGeerreiirlliiilmmimkkKaaabbbaaarrrmmmaasssııı Ddduurrruuummmuuu,,,TttaaammmYyyüüükkktetteeBbbaaararraaGerilimiggeerriilliimmii-- BBeennzzeettiimm

Benzetim

33.. SSoonnuuçç HHaassssaass cciihhaazzllaarrıınn ssüürreekkllii4.aarrSttttoıığğnııuggçüünnüümmüüzzddee bbuu cciihhaazzllaarrıınn

Huuzzauusnnsasöömmciüührrallzüülavvrıeen svvüeerreiimmkllliiiaoortlltaaığbbıiillgmmüeenssüiimiiççüiiznndeggüübççu ckkiaahllaiittzeelssaiirnnıniinnuzddueen dosnmlvtçmöBoggoeeyttggayaöffbbmÇÇöömieooiiaöllnnöömileüeeeellnnzziiklluaameeooaaummpprrğttrrllkaaeennşyeellliirrmmeeksbiiddüşooleühhııttmmmmmeettlatllaaaınnullşştieerreüülloii,kttaallreessarmoommlmmeemaaiieeremmıllpnnııünnddaajjakkrrtgg,,smmaaioaaaaiillmmoaüıullllssrilssllvüüaarrraareesmmgglebaeeyylş,eeee.ttotrreççiiıvmmmrrççtüeenrrmmlıoollşşıı,iiııkjokebööGnnkmnnzzttivnnaaakeffeeiiaalyüüyyokkiidderrllsyaaeügonşşllaakkhalöözzyuumm..aaıreerkkeaçenllkeett,aeeinnyyuitmmmmddaatttrmeenlltrerrteeeAAööttötSSieerddaüüamkiisseebbuklaaaarrronnzrrlmmdııooiniizztAAammsiiuuninnnüükkrrmelaoddnnıeeannil..uottaall,,ortszillneebiinnhaaaarr.lteennvvaGGnlggleaaiettakddrrllthhokarrrkeeooeeddeeanııÇssssüüaıııbııjayynn,kmmpprrrııirrmiüüzzimssaabççannlitaaiils..ııüoobllaamşşllllrrannaleeirrpddggııımiiikkttüüıçyyillnmnıırşğmmıışrrooeeaaaiiüaakkmııBBkkitttaadioemillrrssjjknieeakkllmk,eerriiiisrabııiiuuapptllllaa.ssüüttddnnayyttifffkaleeiikkseettikkaallemççeommdSüüeeııgidurrlrrııısseennzzlçiiüütmğğtteelazzüoıeliittrnneeımiirsslkkooııeezeççnmngg.rraiilppannppdddnnleikkssariikkssnGoorrnefnagabblliirooüüaccsaaaattooaaaıooeezzmllaineesüeıiileellğğyyşşuunkbbbbkyyll,dhooıkkllçllüübmmddllenşşitkkaaalleiiueeööıtjjaannnöeekkccuguuıığaiirrdraanknnlzzmmaaerroollmmriiımmlemmrıllaeeeammmmsseessülalllmmbnteaatrrkiilooııaoolllaanüo,uufoia,,iillaaiiieemssmslljjaasstanniiışşşzp,,haaşpllıırrmmiieekklııkkzıı,,essiiıoaaıyyaoddsl,,bbllnnnzdttiiraannleeirrkkvvnnklaaüüooiyldiionüssttııoeliirrnınnooddeeaiiaannşşddyyöaııççajigzljnnd,,üüyinnııssntettiruuiiaaneaaebblrreıılnnaaeıkkdttmerrg..ttllterrnbblnpaarrdrraauubbııeeraareookklııiişşıkreaGGnnmdnneennnemmrrnlıımlluuooahhnikkieaannmüuuemmöeenllllllaaııuuhhnbbkgkddamşnnllaellnnnttscggrreaaaaeellttüüaaaailsrrraammaeddellaabeeınnkkannaaissbbegkçaakk,ymlnaarrnniakggiiııkktteelooülleennüüllttllıdaaooriieetaakköllddnrsinnkyııysşşççaddaaiiiyyllllmmıeesszıımtllğğiiaeüüöllaaddeednrıığğriieellkklloiıerrrrbiinnkknnkkaaeeneaaaaımğıllııi..,,,,tllirnesş-----ı. genişlik modülasyonlu AA gerilim düzenleyicisi ayrıntılı olarak ele alınmış, benzetim çalışmaları ve deneysel çalışmaları gerçekleştirilerek sonuçları paylaşılmıştır. Burada ele alınan faz kaydırmalı topolojinin en önemli özelliği çıkış frekansının anahtarlama frekansının iki katı olarak gerçekleşmesi ve böylece daha az anahtarlama kaybıyla daha yüksek frekansta çıkış elde edilebilmesidir.

5. Kaynaklar

[1] Hietpas, S.M.; Naden, M.; “Automatic voltage Regulator using an AC voltage-voltage converter,” Industry Applications, IEEE Transactions on, vol.36, no.1, pp.33-38, Jan/Feb 2000.

bbööyylleeccee ddaahhaa aazz aannaahhttaarrllaammaa kkaayybbııyyllaa ddaahhaa yyüükksseekk ffrreekkaannssttaa ççııkkıışş eellddee eeddiilleebbiillmmeessiiddiirr..

44.. KKaayynnaakkllaarr

[[11]] HHiieettppaass,, SS..MMTM..;; NNMaaOddeeBnn,, EMMle..;;k""tAArikuuttooMmmüaatthiiccevvnoodllttaaisggleee rRRi eeOgguudllaaattoosrrı uussiinngg aann AACC vvoollttaaggee--vvoollttaaggee ccoonnvveerrtteerr,,"" IInndduussttrryy AApppplliiccaattiioonnss,, IIEEEEEE TTrraannssaaccttiioonnss oonn,, vvooll..3366,, nnoo..11,, pppp..3333--3388,, JJaann//FFeebb 22000000.. [[22]] BBoonngg--HHwwaann KKwwoonn,, GGaanngg--YYoouull JJeeoonngg,, SSuunngg--HHoooonn HHaann,, DDuukk--HHoo LLeeee,, ""NNoovveell lliinnee ccoonnddiittiioonneerr wwiitthh vvoollttaaggee uupp//ddoowwnn [2cc]aappBaabboiinlliigtt-yyH"",,waIIEEnEEKEEwoTTnrraa, nnGssaaaccnttgiioo-Ynnssouool nnJeoIInnnddguu, ssSttrruiiaanllg-EEHlloeeoccttnrrooHnniiaccnss,, DVVuookll-..H4499o,,LIIssesseuu,ee“..N55,,oppvppe..l11l11in11e00,,c22o00n00d22it,,ioIISSneSSrNNw:: i00th2277v88o00lt00a44g66e.. up/down capIsc"[["cas33AArrbuii]]ittnneliiAAiccaa.t5aallyeeyy,llll”ssoop,iiiipssllIzzoo.Eaa1aaaa,,E1nndd1EEddss0..CC,Tddii2eer..nn;;ass0iinEE0ggsee2nnnnall,jjeeceeIoocctttSittffiiorr,,SiinaaccPPNsaa..nn:llNNoee0n..ww2;;ppI7ooMMnvv8wwdoo0ooeeull0nnttrrsaa4ttteeggr6rriddee.ooaiil,,ssssttaaEOOrrggiil..bbeCCccuuc..oottt;;riimmoooMMnnnppiooeecnnrrsssaassyy,nnaassV,,ttttoooeeLLrrmml..4AAffssoo9,,..""rr;;, [3IInn]ddAuuessttlrroyyizaAA, ppEpp.llCiicc.;aattEiioonnnjssetiCC, ooPnn.Nffee.;rreeMnnccoeen,, te22r00o00, 22O..33.C77tt.hh; MIIAAoSSranAA, nnLnn.Auuaa.;ll “MMAneeaeelttyiinnsggis.. aCCnoodnnffdeeerrseeinngccnee oRRfeeaccoonrreddwooffvotthhlteea,,gevvooslla..22g,, cnnooom..,,pppeppn..s99a11to11r--99f11o66r cvvriootillc..22a,,l 11lo33a--11d88s OOinccett..le22c00t00ri22c..al power distribution systems,” Industr[[y44]]AKKpuupooli--cKKataaiiionSSshhCyyuuo;;nfMMereiinnnggc--eJJ,ii2YY00aa2nn.gg3;;7tJJhiinnIggA--SHHeeAnnnggnuHHaool nnMgg;;eeBBtinaauug--. CHHouunnnfeggreLLniicnne;; ""RAAeuucottoormmd aaottfiiccthvveoo,llvttaaogglee.2rr,eenggouu.ll,aapttooprr.9uu1ss1iinn-9gg1aa6 nnvooovvl.ee2ll,pp1hh3aa-ss1ee8-Osschhtii.fftt2ee0dd02PP.WWMM ssiinnggllee--pphhaassee iinnvveerrtteerr,,"" IInndduussttrriiaall EElleeccttrroonniiccss [4SISIEE]ooEEKcciiEEuee,,ttoyyvv-,,Koolla22..22i00,,S00nnh44ooy..II..u,,EE;ppCCMppOO.. i11NNn88g55-22J11i00--Y001144a88..n55g5533; 00VVJttihhoonllg..-AA22H,,nne22nnn--uug66aallHNNooCCnvvoog.. nn;22ff00Bee00rraee44unn..-ccHeeunoogff L[[i55n]]; MM“AiinnuggtoTTmssauutnnicgg vTTosslaataii,,g""eDDreegssiiugglnnatooffr aausccinoogmmppaaanccottvsseelrriipeehss--accsooenn-snnheeiccftteedd PAAWCCMVVsooillnttaaggglee-prreehggauusellaattioonrrvewwrtiietthhr,”aannIniidmmuppsrrtoorivvaeelddEcclooecnntttrrrooonll icaallsggooSrroiittchhimmety"",, 2II0nn0dd4uu.IssEttrrCiiaaOll NEEllee2cc0ttrr0oo4nn.iicc3ss0,,thIIEEAEEnEEnuTTarrlaannCssoaanccttfiieoornnessncooenn,,ofppaaIggEeeE((ssE)),:: v99o33l33.2--, n99o33.,66pVVp.oo1lluu8mm51ee-:: 1558115,, 5IIssVssuuoeel.:: 244,, 2AA-uu6ggN.. 22o00v.002440.. 04. d[AV5MM[TTPT[PTuoC66]WWs..rrl]]LLaaaautMVrrrnnDDm..MMicc,,oassihhooeaanll--RRtnn:ccSSga22Ettggoo5wwg00iilT--ss1ooee00iiMMtts,nncttrr77rccutooIsse..yyrhhsnnnoguuooseeg,,nuunnnnddilegg,,TJJca:AA..OOsstRRLLo4a,uunnr,i..eeItt,,,AEee""oowpp“AA,,ttEaauirrDHHtgggaaEheeenn.VVaas((Tssa2bbssiooffn0rgee))oolla::0ttnttirrllnaam66mm4eeggso22.rrapeeee,,f66crrrTTo""taSS--i,,v..oaaGG66cePPnggo33d..soo,,m55wwcSSoHHpoVVnuueeaaan,rrppoorrctpppllllrtEEuueeoooayysllmmlgrreee,,tteacceeeerRR(ltti::rrgsrre..oo22)osGGUU:-nn22rc..i9ii,,tt,,toccii3hIIllssnKKssii3m,,zznsseeiiuu-II”enniiEEee,ssc9ggtt::tEEIee3en22EErr6daa-,,,, [6[[77] ]]DÇÇooonllaagkk-M,, IIy..;;unEEgrrttiiLkkee,,e,SS..H;; a""bAAetnnleeerww, Tttyy.Gppee., ssHiinnaggrlleeypp, hhRaass.Gee .ss,wwKiitteccihhsiitnnergg, Tvv.Loo.ll,ttaaRggoeestrorreengg, uuJll.Raatt.oo,”rrA,,"" VoEElnntaeegrreggyySagCCSoounnpvvpeeorrrsstiieoornnUtiCCliooznningggrreeassssPWaaMnnddtSiEE[11[ow8866nxx]]istppSScBBoooheeaassnppeiibb,dtttt..aaOiiooeeA22nnnii00,,up11((tEEaEEo00gt....CCr;;eaCC(nKKsEE)saa:f))nno6,,ggr222maa600rre11-llruu006”,,3,II5MMEEPVoEE..FFwoEE..le;;,,urmvvSSooEaaelllbb:..e,,2aacnnhh2troo,iio,,I..n,,sMMsippcupp..se;;..,:11""2I77EMM,77ME88iiEtt--aii11ggrT77caah88ttriia55oo2n,,nn0s110aoo22c7-ff-. [7VV]ooÇllttaaogglaeek, DDI.ii;ssttEuurrrtbbikaaenn,cceeSss.; “UUAssiinnggewDDtyyypnneaammsiiinccgleVVoopllhttaasggeee swRRieetssctthooirrneegrr vBBolaatssaeegdde reoognnulaDDtoiir,ee”ccttEnCCeroognnyvvCeerrotteenrrvsse,,""rsioPPnoowwCeeorrngrDDeseeslliivvaeenrrdyy,,ExIIpEEoEEsiEEtiTTorrnaann(EssaaCccCttiiEoonn),ss2oo0nn1,,0vvooIEll..22E55E,,,nnvooo..44l.,, ppnppo..22, 66p77p66.1--2276678833-1,, 7OO8cc5tt,.. 122200-111006.. Sept. 2[[0991]]0RR. ooddrriigguueezz,, JJ..CC..CC..;; LLooppeezz,, JJ..VV..;; OOllaayy,, CC..CC..;; FFeerrnnaannddeezz,, [aD8ppTSTSSSgi]ppe.tt.rrrMMaaeaaB..33bbDcnna..00iitss;;llbi66aaiisCazzcct00GGeueetto,,iiirrraaoon,22brrEnnv00accWWsse11n.ii;aar00ctooK,,iie..ettnnhhsraRRsn,UII..”gnnVVSSsaddiuuPr..uun;;lbboussgccwtt,GGrryyMDiieccaaaaryllllrr.iiFccnccDEEii.a;aallem,,SeeAAlcciaivcttSSCCbrre..aooVMMrhnnyoiSS,ii..,lcc,,ootMIssaffE,,g""tt.EDDe;VV“EuuSSooRMaawwlleuuTllis--iimmtrttTTtiaccogeeaanhhrappesiit55nnario77ggcCCBn,,t""i,,hhaooIIoosssnfessppIIsVuudEEppeeooiiEEo..nnln99tEEngg-,,, v[[o11l00.2]]5BB, naabboaa.4ee,ii,,ppEE...2,, 6KK76aann-2gg6aa8rrll3uu,,,OMMct... FF20..""10OO.ppeerraattiioonn aanndd ccoonnttrrooll ooff lo[Si9[c[ddVVcccn.z11M]ooooyyeooI11nnmmnnrnllR.]]vvaauu;dWppommeeKKmmGueerrdinnsaaiitteeatrcceetnnssh..irrrr55aagggci""a22ttSuiaa,,iial,,oorreuvv,llEIIznnboouussR,lcll,,ssettEEaay.uuaaJcVggMMnncee.ggtC.aarl..eeee;i88o..iirr.cnnGC--ngg99FFssAiyy.attc,,;..rrr,,Cseeppvvc,LssppiBBooVttaSo..oollCC22aa,ottoprraabb99ooleeSfegguaa66trnnrz.eemeeM55vv,Sii,,ee,,essw.J22rr,uuaa.ss5EE00iVggss“iit711iiooc..ssD.nn;;,;//h11nnssgguIi,,""wwOsnaIISSsglSSeelu-eea”llSSTssennaally,ssii.NNannss,nn9Ipiiddgg::Eaa,ttCiinnllp00CvvEee.ddp11eeC--Eh.99ppo3.MMhh66;hhllTp0ooaa88aaaapr6Frraass99annmmi0ddeee00nnaa,roo44gsggn2vvann..eea0ooSciiddmmncc1tlltiiidttssa0eerroaaeeebnn.ggniizccittnnees-,tt,, [1tthh0ee] ggBrraiiddbavveioo,llttEaagg.,eeKaaannnddgalliirmmluii,tt Mddoo.wwFnn.”ssttrrOeeaapmmerafftaaiouunlltt accnuudrrrreecnnottnsstruuossliinnoggf dDDynVVaRRm""i,,c vEEolleetaccgttrreiiccresPPtooorwwereerrusiSSngyyssstteeinmmgssle-pRRheeassseeeaarrdccihhre,,ctVVcoonlluuvmmereet..e88r33”,, EIInssessuurgeey..11,,Cppoppn..v88e00r,,si22o00n1122a,,nIIdSSSSMNNa::n00a33g77e88m77e77n99t66, ..Volume.52, Issue.8-9, p[[p11.229]] 6BB5aa,bb2aa0ee1ii,,1, ISEES..,,N: 0KK1aa9nn6gg8aa9rr0lluu4,,. MM..FF..;; ""VVoollttaaggee qquuaalliittyy iimmpprroovveemmeenntt bbyy aa ddyynnaammiicc vvoollttaaggee rreessttoorreerr bbaasseedd oonn aa ddiirreecctt [1tthh1rr]eeKee--appnhhgaaassreelu, ccMoonn. vvFee.,rrttBeerrabawweiii,tthhE.; “ffiiSccettiinttiisooituuivss e lDDoaCCd volliilnntakkg"",,e coIIEEmTTpGGeneesnnaeetrrioaattniiooanngaTTinrraasnnt ssvmmoliitssassgiiooennsa&&gs/DDswiissettrrliilbbsuuattniioodnnh,,aVVrmooolluunmmicees..55in,, tIIhsssseuugeer..i88d,, vppopplt..a88g11e44,,an22d0011li11m,, IIitSSdSSoNNw::n11s77t55re11a88m6688f77a..ult currents using DVR”, Electric Power Systems Research, Volume.83, Issue.1, pp.80, 2012, ISSN: 03787796.

[12] Babaei, E., Kangarlu, M.F.; “Voltage quality improvement by a dynamic voltage restorer based on a direct three-phase converter with fictitious DC link”, IET Generation Transmission & Distribution, Volume.5, Issue.8, pp.814, 2011, ISSN: 17518687.

[13] Chingchi Chen; Divan, D.M.; “Simple topologies for single phase AC line conditioning,” Industry Applications, IEEE Transactions on, vol.30, no.2, pp.406-412, Mar/Apr 1994.

[14] Zuckerberger, A.; Weinstock, D.; Alexandrovitz, A.; “Single-phase matrix converter,” Electric Power Applications, IEE Proceedings -, vol.144, no.4, pp.235-240, Jul 1997.

Keskin F., Köse H., Gül H., Aydemir M. T., AA Gerilim Düzenleyici Devrelerinin Kısa Bir Derlemesi ve Faz Kaydırmalı Darbe Genişlik Modülasyonlu 20 kVA Gücünde Bir AA Gerilim Düzenleyicinin Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 7-18, Haziran 2015

[15] Ahmed, N.A.; Amei, K.; Sakui, M.; “A new configuration of single-phase symmetrical PWM AC chopper voltage controller,” Industrial Electronics, IEEE Transactions on, vol.46, no.5, pp.942-952, Oct 1999.

[16] Jang-HyounYoum; Bong-Hwan Kwon; “Switching technique for current-controlled AC-to-AC converters,” Industrial Electronics, IEEE Transactions on, vol.46, no.2, pp.309-318, Apr 1999.

[17] Han-Woong Park; Sung-Jun Park; Jin-Gil Park; Cheul-U Kim; “A novel high-performance voltage regulator for singlephase AC sources,” Industrial Electronics, IEEE Transactions on, vol.48, no.3, pp.554-562, Jun 2001.

[18] Chiang, S.J.; Yen, C.Y.; Chang, K.T.; “A multimodule parallelable series-connected PWM voltage regulator,” Industrial Electronics, IEEE Transactions on, vol.48, no.3, pp.506-516, Jun 2001.

[19] Jie Chang; Sun, T.; Anhua Wang; “Highly compact AC-AC converter achieving a high voltage transfer ratio,” Industrial Electronics, IEEE Transactions on, vol.49, no.2, pp.345-352, Apr 2002.

[20] Bor-Ren Lin; Yung-Chuan Lee; Der-Jan Chen; “Implementation of a single-phase AC/AC converter with neutralpoint-clamped scheme,” Industrial Technology, 2002. IEEE ICIT ‘02. 2002 IEEE International Conference on, vol.2, no., pp. 780- 785 vol.2, 11-14 Dec. 2002.

[21] Ming Tsung Tsai,Chia Hung Liu, “Design and implementation of a cost-effective quasi line-interactive UPS with novel topology”, Power Electronics, IEEE Transactions on, On page(s): 1002 - 1011 Volume: 18, Issue: 4, July 2003.

[22] Tsai, M.T.; “Analysis and design of a cost-effective series connected AC voltage regulator,” Electric Power Applications, IEE Proceedings -, vol.151, no.1, pp. 107-115, 9 Jan. 2004.

[23] Xu Peng Fang; Zhao Ming Qian; Fang Zheng Peng; “Single-phase Z-source PWM AC-AC converters,” Power Electronics Letters, IEEE, vol.3, no.4, pp. 121-124, Dec. 2005.

[24] Yu Tang; Chaohua Zhang; Shaojun Xie; “Z-Source ACAC Converters Solving Commutation Problem,” Power Electronics Specialists Conference, 2007.PESC 2007.IEEE, vol., no., pp.2672-2677, 17-21 June 2007.

[25] Guochun Xiao, Zhiliang Hu,Lei Zhang,Beihai Chen, Zhaoan Wang, “An Active Voltage Quality Regulator with variable dc-bus voltage topology”, Power Electronics Specialists Conference, 2008. PESC 2008. IEEE, page(s): 932-937.

[26] Flores-Arias, J.-M., Moreno-Munoz, A., Real-Calvo, R., Sanchez, J.R., “Transformerless power line voltage conditioner and regulator based on CA PWM Chopper”, Industrial Electronics (ISIE), 2010 IEEE International Symposium on, page(s): 3304-3307.

[27] Minh-Khai Nguyen; Young-Gook Jung; Young-Cheol Lim; “Single-Phase AC-AC Converter Based on Quasi-ZSource Topology,” Power Electronics, IEEE Transactions on, vol.25, no.8, pp.2200-2210, Aug. 2010.

[28] Safaee, A., Yazdani, D., Bakhshai, A., Jain, P.,”A bidirectional single-phase soft-switched AC-AC converter”, Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), 2011 IEEE, On page(s): 1400-1404.

[29] Qin Lei; Peng, F.Z.; “Four quadrant voltage sag/swell compensation with interphase quasi-Z-source AC-AC topology,” Applied Power Electronics Conference and Exposition (APEC), 2011 Twenty-Sixth Annual IEEE, vol., no., pp.20132019, 6-11 March 2011.

[30] Wu, Jinn-Chang Jou, Hurng-Liahng Wu, Kuen-Der Jan, Shiue-Jung, “Three-Arm AC Automatic Voltage Regulator”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Volume.58, Issue.2, pp.567, 2011, ISSN: 02780046.

Faruk Keskin

1989 yılı Tekirdağ Çorlu doğumludur. Lisans ve yüksek lisans derecelerini 2011 ve 2014 yıllarında Gazi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden almıştır. 2013 yılından beri TEİAŞ Milli Yük Tevzi İşletme Müdürlüğü bünyesinde çalışmaktadır.

Hüseyin Köse

1986 yılı Çorum doğumludur. Lisans ve yüksek lisans derecelerini 2009 ve 2012 yıllarında Gazi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden almıştır. 2009 yılından beri GESS OES Ortadoğu Elektronik San. Tic. Ltd. Şti.’nde çalışmaktadır. Kesintisiz Güç Kaynakları, Yarı İletken Aktarım Anahtarları ve Güneş Enerjisi Sistemleri konularında uzmanlaşmıştır.

Harun Gül

1958 yılı Gümüşhane doğumludur. Lisans ve yüksek lisans derecelerini 1982 ve 1985 yıllarında Ortadoğu Teknik Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden almıştır. Meslek yaşamına ASELSAN A.Ş.’de başlamış, daha sonra GESS OES Ortadoğu Elektronik San. Tic. Ltd. Şti.’ni kurmuştur. Güç elektroniği uygulamaları alanında uzmanlaşmıştır.

M. Timur Aydemir

1962 Trabzon-Maçka doğumludur. Lisans ve yüksek lisans derecelerini 1983 ve 1985 yıllarında Karadeniz Teknik Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden, doktora derecesini ise 1995 yılında University of Wisconsin-Madison, Elektrik Mühendisliği Bölümü’nden almıştır. 1995 yılından beri Gazi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü’nde çalışmaktadır. Güç Elektroniği alanında çalışmalar yapmaktadır.

Yeşilkaya A., Miramirkhani F., Alsan H. F., Başar E., Panayırcı E., Uysal M., Görünür Işık Kanallarının Modellenmesi ve Optik OFDM Sistemleri için Başarım Analizi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 19-31, Haziran 2015

Görünür Işık Kanallarının Modellenmesi ve Optik OFDM Sistemleri için Başarım Analizi

Modelling of Visible Light Channels and Performance Analysis for Optical OFDM Systems

Anıl Yeşilkaya1, Farshad Miramirkhani3, Hüseyin Fuat Alsan1, Ertuğrul Başar2, Erdal Panayırcı1, Murat Uysal3

1Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Kadir Has Üniversitesi [email protected], [email protected], [email protected]

2Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü İstanbul Teknik Üniversitesi [email protected]

3Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Özyeğin Üniversitesi [email protected], [email protected]

Gelişen teknolojiler ve bilgiye olan hızlı gereksinim nedeniyle kablosuz mobil haberleşmeye tahsis edilen radyo frekans (RF) bantları hızla dolmakta bunun sonucunda da RF frekans bandının üst sınırlarına doğru yaklaşılmaktadır. Dolayısıyla, 5. Nesil (5G) sistemler için belirlenecek muhtemel frekans bantlarının ötesinde daha yüksek frekans bantlarında çalışmanın son derece güç veya olanaksız hale geleceği anlaşılmaktadır. Bu durumda RF teknolojisine alternatif olabilecek ve bu teknolojiye paralel, optik tabanlı yeni haberleşme teknolojilerinin geliştirilmesi için araştırma ve geliştirme çalışmalarına gereksinim vardır. Bu soruna en uygun çözüm olan görünür ışıkla haberleşme (VLC), çok geniş ve regüle edilmemiş bir frekans bandına sahip olması nedeniyle, ilginç bir teknoloji olarak öne çıkmakta olup üzerinde yoğun araştırma ve geliştirme çalışmaları sürdürülmektedir. VLC alanında yakın zamanda yapılan çalışmaların tamamına yakınında gerçekçi bir kanal modelinin elde edilememesi sebebiyle yalnızca ideal toplamsal beyaz Gauss gürültülü (AWGN) kanallar kullanılmıştır. Bu bağlamda, bir VLC sistemin kullanılacağı kanal ortamının gerçek modelinin ortaya çıkarılması ve bu kanal üzerinden yapılan iletişimin hata başarımının belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, kablosuz mobil haberleşme konusuna odaklanan araştırmacılara bu güncel ve ilginç alanı ayrıntılarıyla tanıtmak ve özellikle optik çok-girişli çok-çıkışlı (MIMO) iletişim tabanlı dik frekans bölmeli çoğullama (OFDM) için yüksek veri hızlarına erişebilen yeni ve özgün bir VLC sistemin

tasarımını sunmaktır. Dört ışık yayan diyot (LED) ile dört foto detektörlü (PD) bir optik MIMO sistem için önerilen tekniğin, Zemax yazılımı yardımıyla modellenen gerçek optik kanallar üzerinden hata başarımı bilgisayar benzetimleri yoluyla incelenerek diğer MIMO-VLC tekniklere göre en yüksek hata başarımını sağladığı gösterilmektedir.

Anahtar Kelimeler: Görünür Işıkla Haberleşme (VLC), Yüksek Hızlı Optik Dik Frekans Bölmeli Çoğullama (HRO-OFDM), VLC Kapalı Alan Kanal Modelleme, MIMO sistemler, MIMOOFDM, MAP kestirimi.

Rapid development in technology and increasing necessity to reach information instantaneously, drives the radio frequency (RF) band to a bottleneck. It can be seen that, we are gradually approaching to the upper limits of the band at both network access and backhaul levels. Operating beyond that upper limit would be so difficult or may be unfeasible for 5th generation (5G) mobile communication systems. In such case, it is necessary to develop optics based alternative telecommunication systems to RF technology. Visible light communications (VLC) could be the most appropriate and appealing solution for researchers due to its unregulated and very wide frequency band. Yet, there is no appropriate VLC channel model in the literature, only ideal and additive white Gaussian noise (AWGN)

Bu çalışma COST-TUBITAK No. 113E307 projesi kapsamında desteklenmektedir.

channels are assumed in the recent papers. In this context, determination of the real VLC channel models would play vital role on the bit error rate performance of the communication systems. The main objective of this tutorial paper is, to introduce this unique and interesting topic to the researchers and offer detailed information on a novel VLC system based on multiple- input-multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM). Besides, proposed 4 LED’s and 4 photodiodes (PD) containing MIMO system is analyzed by computer simulations in the presence of real optical channels created by an optical design software Zemax. It has been shown that this scheme provides the best BER performance compared to the other MIMO-VLC systems.

Keywords: Visible Light Communications (VLC), High Rate Optical OFDM (HRO-OFDM), VLC Indoor Channel Modeling, MIMO systems, MIMO-OFDM, MAP estimation.

Son yıllarda yüksek hızlı kablosuz mobil haberleşme günlük yaşantımızın en temel gereksinimlerinden birisi haline gelmiş olup, bu türden sistemlerin tasarımı ve gerçekleştirilmesi bu dalda çalışan araştırmacıların üstesinden gelmesi gereken zor problemlerin kaynağını oluşturmaktadır. Kablosuz mobil haberleşme sistemlerindeki veri hızlarının üst sınırı Shannon tarafından belirlenmiş olup, bu sınır iletişimin bant-genişliğine bağlıdır [1]. Herhangi bir coğrafi alanda kablosuz haberleşme sistemi için tahsis edilen bu frekans bandını tekrarlı kullanarak sistemin veri iletim kapasitesinde büyük artışlar sağlanabilmektedir. Bu yönde geliştirilen haberleşme ağları heterojen mimari yapısına sahip olacak şekilde tasarlanmakta ve çoklu erişim noktalarını içeren (makro-, piko-, femto-hücreler, röleler vb.) yeni yapılar ortaya çıkmaktadır. Bu yönde üretilen çözümlere rağmen, aynı frekansların tekrar tekrar kullanımının sonucunda oluşan hücre-içi ve hücrelerarası girişimler veri hızları ve kapasitesinde önemli oranlarda kısıtlamaya neden olmaktadır. Günümüzde, 5. Nesil (5G) kablosuz mobil haberleşme sistemlerinin tasarımında milimetre ve milimetre-altı dalgaların (30 GHz-300 GHz) göz önünde bulundurulmasının temel nedeni, frekans bandındaki yoğun doluluk ve kapasite sıkıntısıdır [2]. Bu nedenle, RF (radio-frequency) sistemine dik (ortogonal) bir haberleşme ortamı olan görünür ışıkla haberleşme (visible light communication, VLC) ciddi bir alternatif olarak karşımıza çıkmaktadır. Görünür ışık bandının (380nm-750nm) haberleşme amacıyla kullanımını esas alan bu sistemlerin, RF sistemlerdeki gibi karmaşık yapılı, kısıtlı ve pahalı bir teknoloji olmaması, ayrıca regüle edilmemiş bir optik frekans bandı üzerinden haberleşmeye olanak sağlaması açısından RF haberleşmesine yeni bir alternatif olabileceği görülmektedir.

RF haberleşme sistemlerinde bilginin elektrik alan üzerinde taşınması sağlanırken VLC sistemlerinde ise ışık şiddeti üzerinde taşınmaktadır. İki sistem arasındaki bu temel fark nedeniyle RF sistemlerinin, bir takım değişiklikler yapılmadan VLC sistemleri için de kullanımı olanaksızdır. Görünür ışık bandındaki dalgaların duvarlar ve yüzeylerden geçememesi nedeniyle radyo dalgalarındaki gibi geniş menzilli bir bağlantı ağı oluşturmamasına rağmen VLC sistemleri, veri güvenliğinde güçlü bir üstünlük sağlamaktadır. Ayrıca, ışık ışınlarının doğası gereği belirli bir kapalı alan içerisindeki girişimin engellenebilmesi nedeniyle, RF sistemlerinin en büyük problemi olan simgelerarası girişim (intersymbol interference, ISI) probleminin çözümü oldukça basitleşmektedir [3]. VLC sistemleri, ticari aydınlatma ürünleri ve foto-detektörlerin kullanımı vasıtasıyla yoğunluk modülasyonu/doğrudan sezim (intensity modulation/direct detection, IM/DD) yöntemi kullanılarak gerçeklenmektedir. IM/ DD tekniğinde bilginin sadece ışık şiddeti üzerinden taşınması, iletimde kullanılan optik sinyallerin, RF sistemlerinin aksine, gerçel ve pozitif değerli olması zorunluluğunu beraberinde getirmektedir. Ortaya çıkan bu kısıtlamalar, VLC sistemlerinin tasarımında çözülmesi gereken ilginç ve zorlu problemlerin temelini oluşturmaktadır. Bununla birlikte, görünür ışık bandının tipik foto-detektörlerin yüzey alanına kıyasla oldukça dar olması, etkin olarak çok-yollu sönümlenmenin (multipath fading) ortadan kalkmasını sağlamaktadır [4]. Diğer taraftan, optik sinyallerin radyo frekanslarında oluşan ve elektronik cihazların çalışmasını engelleyen istenmeyen girişimleri de oluşturmaması özellikle hastaneler, uçaklar, kimyasal tesisler vb. gibi riskli bölgelerde yüksek hızlı kablosuz haberleşme için ideal bir çözüm olarak karşımıza çıkmaktadır. VLC sistemlerinin bahsedilen IM/DD yöntemiyle gerçeklenmesinde ortaya çıkan, pozitif ve gerçel sinyallerin iletilmesi kısıtı, bu sistemler için kullanılabilecek olası modülasyon tekniklerini de büyük oranda sınırlamaktadır. Bu konuyla ilgili ilk çalışmalarda, tek-taşıyıcılı sistemlerden sadece var-yok anahtarlama (on-off keying, OOK) ve darbe-konum modülasyonu (pulse position modulation, PPM) tekniklerinin kullanıldığı görülmektedir. Ancak bu tür iletişim yöntemlerinin yüksek bant verimliliklerine ulaşmaları mümkün olamamıştır. Sonraki çalışmalar yerini daha yüksek bant-verimliliğine sahip tek-taşıyıcılı ve çok-seviyeli darbe genlik modülasyonu (pulse amplitude modulation, PAM) tekniğine bırakmıştır [5]. Günümüzde, özellikle veri iletim hızlarındaki çok büyük artışlar sonucu güvenilebilir bir haberleşmeyi gerçekleştirmek için ‘dik frekans bölmeli çoklama’ (orthogonal frequency division multiplexing, OFDM) ve benzeri çoktaşıyıcılı yöntemlerin optik haberleşme için de uygulanabildiği görülmektedir.

Klasik OFDM sistemlerinin karmaşık ve çift-kutuplu (pozitif/ negatif) sinyaller üretmesi ve optik IM/DD sistemlerinde ışık şiddetinin yalnızca pozitif ve gerçel değerler alabilmesi kısıtlaması göz önünde bulunduğunda bu sinyallerin bir takım ön işlemlerden geçirilmeden alıcıya iletilmesi mümkün değildir. Buna bir çözüm olarak, alt-taşıyıcılarla iletilen işaretler Hermisyen (Hermitian) simetrik (genlik spektrumu çift/faz spektrumu tek simetrik) olacak şekilde seçilerek, OFDM çerçevesinin bant verimliliğinin yarı yarıya düşürülmesi pahasına, optik kanaldan iletilen sinyaller tamamen gerçel-değerli sinyallere dönüştürülebilir. Gerçel sinyalin yalnızca pozitif değerli olması için ise farklı yöntemlerle çözüme ulaşılmıştır. Örneğin, DCOOFDM (doğru akım eklemeli optik OFDM, DC biased optical OFDM) yönteminde, gerçel-değerli sinyale bir DC öngerilim eklenerek, bir taraftan aldığı tüm değerler pozitif yapılırken, diğer taraftan sistemin güç verimliliğinde ciddi düşmelere neden olunmaktadır. Buna karşın, ACO-OFDM (asimetrik kırpılmış optik OFDM, asymmetrically clipped optical OFDM) tekniğin-

Yeşilkaya A., Miramirkhani F., Alsan H. F., Başar E., Panayırcı E., Uysal M., Görünür Işık Kanallarının Modellenmesi ve Optik OFDM Sistemleri için Başarım Analizi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 19-31, Haziran 2015

de ise, frekans bölgesinde yalnızca çift indisli alt-taşıyıcıların bilgi taşıması sağlanarak, zaman bölgesinde simetrik sinyal örnekleri oluşması sonucu bir DC öngerilim olmaksızın (negatif işaretlerin kırpılmasıyla) bu sinyallerin pozitif değerli olması sağlanabilmektedir [6]. DC öngerilimin kaldırılması yaklaşık olarak 8 dB’lik optik enerji verimliliği sağlarken sistemin bant verimliliği DCO-OFDM’dekinin yarısı kadar olmaktadır [7]. Tüm bunlara paralel olarak geliştirilen çok-girişli çok-çıkışlı (multiple input-multiple output, MIMO) sistemler, hem yüksek enerji verimliliğiyle yeterli aydınlatmanın sağlanabilmesi hem de yüksek hızlı ve daha güvenilir haberleşme bağlantısının kurulabilmesi açısından görünür ışıkla haberleşmede yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bununla yakından ilgili olarak, yeni ve özgün bir MIMO iletim tekniği olan uzaysal modülasyon’un, VLC sistemlere uygulanmasına yönelik çalışmalar (optical spatial modulation, OSM) [8]’de yoğunlaşmıştır. OFDM tekniği de gerek bant-verimliliği gerekse simgelerarası girişim problemlerine sağladığı etkin çözümlerle VLC teknolojileri için umut verici bir iletim tekniği olarak kullanılmaktadır. Bu bağlamda, ’DC eklemesiz optik OFDM’ (Non-DC biased OFDM, NDC-OFDM), ACO-OFDM ve DCO-OFDM’in yukarıda sözü geçen sorunları ve güçlüklerini ortadan kaldıran özgün bir MIMO-VLC sistem yapısı olarak önerilmiştir [9]. NDC-OFDM, [10]’da önerilen tek-kutuplu OFDM (Unipolar OFDM, U-OFDM) sisteminin 2x2 bir MIMO-VLC kanala genelleştirilmesi ile elde edilmiştir. U-OFDM sisteminde, DC öngerilim ekleme işleminden kaçınmak için çift kutuplu sinyallerden oluşan OFDM çerçevesi, yalnızca pozitif ve negatif değerli sinyalleri içeren iki ayrı çerçeveye ayrıştırılarak bu çerçevelerin art arda VLC kanaldan gönderilmesi ilkesine dayanmaktadır. Burada negatif çerçevedeki sinyallerin mutlak değerleri VLC kanaldan gönderilmektedir. Ancak OFDM çerçeve boyutunun iki katına çıkarılması sonucu, U-OFDM sisteminin bant verimliliği tek-girişli tek-çıkışlı (single-input single-output, SISO) ACO-OFDM ile aynı olmaktadır. Diğer taraftan NDC-OFDM sisteminde ise, bu iki ayrı çerçeve aynı anda iki ayrı LED’den alıcıya gönderildiği için, ACO-OFDM’e göre bant verimliliği iki katına çıkmakta ve DCO-OFDM’deki DC eklemenin ortaya çıkardığı problemler ortadan kalkmaktadır. Ancak, NDCOFDM sisteminde de Hermisyen simetri kullanılmasından dolayı elde edilen bant verimliliği klasik OFDM’in yarısı kadar olmaktadır [9].

Bu çalışmamızda, öncelikle gerçek bir kapalı ortam (in-door) için VLC kanal modelleri elde edilmektedir. Daha sonra, bu gerçek VLC kanallar, ‘yüksek-hızlı optik OFDM’ (High-Rate Optical OFDM, HRO-OFDM) olarak adlandırılan yeni ve özgün bir MIMO-OFDM yapısı kullanılarak kanal parametrelerinde meydana gelen değişimlerin sistem başarımına olan etkileri, bit hata oranı (BER) başarım eğrileri elde edilerek incelenmiş ve NDC-OFDM, OSM-OFDM-ACO, OSM-OFDMDCO, V-BLAST-OFDM-ACO gibi MIMO-VLC sistemlerinin başarım eğrileriyle karşılaştırılmıştır. [11]’de ele alınan HROOFDM sisteminde MIMO yapısı kullanılmış ve karmaşık OFDM sinyalleri gerçel-sanal ve pozitif-negatif kısımlarına ayrıştırılarak, bu bileşenlerin gerçek bir MIMO-VLC kanal üzerinden iletimi gerçekleştirilmiştir. HRO-OFDM sisteminin literatürde var olan sistemlere göre temel üstünlüğü; Hermisyen simetri, DC-öngerilim veya asimetrik kırpmaya gereksinim duymadan yüksek bir bant verimliliği elde etmesidir [11]. Bu çalışma ise gerçek VLC kanal modellerinin MIMO-OFDM tabanlı bir sistemde kullanıldığı literatürdeki ilk çalışmadır.

2. VLC Kanallarının Modellenmesi

VLC sistemlerinin artan popülaritesine rağmen, işlevsel VLC kanal modeli konusunda literatürde büyük bir eksiklik mevcuttur. Kanalın gerçekçi şekilde modellenmesi, verimli, hızlı, güvenilir ve gürbüz VLC sistemleri tasarımının ilk adımını oluşturduğundan, bu konu çözülmesi gereken öncelikli bir araştırma problemi olarak ortaya çıkmaktadır. Mevcut literatürde halen ideal toplamsal beyaz Gauss gürültülü kanallar veya kızılötesi (infra-red, IR) bandı için geliştirilen kanal modelleri VLC sistemlerin tasarımı ve benzetimleri için kullanılmaktadır [12]. Buradaki en önemli sorun, IR ve VL (görünür ışık, visible light) doğal yapılarının birbirinden neredeyse tamamen farklı olmasıdır. IR kaynaklar monokrom yayınım olarak kabul edilebilirken, beyaz LED kaynaklar, beyaz ışığın doğası gereği geniş-bantlı (380nm-780nm) bir yapıya sahiptir. Bu fark, VLC kanallarının modellenmesinde dalga boyuna bağlı olarak değişken bir yansıtırlık (reflectance) yapısının göz önüne alınmasını zorunlu kılmaktadır [13]. Buna ek olarak, IR haberleşmesinde malzeme yansıtırlığı düz kabul edilmekteyken VL spekturumunda malzeme yansıtırlığının beyaz LED ışığın geniş-bantlı yapısı gereği düz olmayacağı göz önüne alınmalıdır. Literatürdeki bu açığa işaret eden çalışmamız, ışın-izlem yöntemini kullanarak ve türlü kapalı ortamların özelliklerini inceleyerek bir takım VLC kanal modelleri sunmaktadır. Çalışmamızda kanal modellemesi, ticari olarak optik ve aydınlatma sistemlerinin her türlü tasarımını içeren Zemax® yazılımından yararlanılarak gerçekleştirilmiştir. Yazılımın sahip olduğu öntanımlı 3 boyutlu kapalı bir ortamda ışın-izlem yeteneği kullanılarak, kaynaktan çıkan her bir ışık ışınının çevre ile etkileşimi incelenebilmektedir. Kanalın modellenmesi sırasında göz önüne almış olduğumuz farklı senaryolar; duvarlar ve mobilyalar için farklı malzeme türlerini (alçı, sıva, boya, tahta, alüminyum, metal, cam vb.), farklı verici yerleşimlerini (tek ve çoklu kaynak dizilimleri) ve farklı alıcı yerleşimlerini (konum, dönme vb.) içermektedir. Zemax® , kullanıcıya sanal ortamın tüm özelliklerini belirleme imkanını tanırken (geometri, malzeme cinsi, mobilya eklenmesi vb.), malzemelerin yansıma özellikleri ve kaynakların çalışma karakteristikleri gibi detaylı konularda da esneklik tanımaktadır.

A. LED Aydınlatma (Işıklandırma) Kaynaklarının Modellenmesi

Görünür ışıkla haberleşme sistemlerine ilişkin LED aydınlatma kaynaklarının modellenmesiyle ilgili yapılan çalışma ve benzetimlerde Lambertian dağılımına ve 120° görüş açısına (viewing angle) sahip Cree Xlamp® MC-E White LED marka bir aydınlatma elemanı kullanılmıştır [14]. Ayrıca, karşılaştırma yapabilmek amacıyla, aynı Lambertian dağılıma ve görüş açısına sahip OSRAM® SFH 4283 IR 880 nm LED marka bir kızıl ötesi kaynak göz önüne alınmıştır [15]. Bu kaynak modelleri Radiant Zemax® çevrimiçi kütüphanesinde mevcuttur [16].

Zemax® içerisinde tanımlı gerçekçi ışıklandırma kaynaklarının modellenmesi için üç önemli parametrenin göz önüne alınması gerekmektedir.

1) LED’in spektral güç dağılımı

LED tasarımı için “Radiant Source Model” (RSM) adlı

Zemax veritabanı kullanılmıştır. Bu veritabanı, genellikle piyasada çok tanınmış ve gerçek ölçümleri yapılmış ışık kaynaklarına ilişkin, bilgileri içermektedir. Ancak bu kaynakların, VLC’ye uygun olarak, bir takım niteliklerinin çıkartılarak veritabanına eklenmesi gerekmektedir.

Bu niteliklerden en önemlisi LED’in spektral güç dağılımıdır. Görünür ışık frekans bandında tipik bir beyaz

LED kaynağın ve IR bandında da bir IR LED kaynağın spektral güç dağılımları söz konusu veritabanına yerleştirilmiştir [16].

4 2) LED’in emisyon örüntüsü (pattern)

Bir ışık kaynağının yaydığı ışınların üretilmesi esnasöırnüdnatügsöüz öLnaümnbeearltıinanmasöırügnetrüesküednürik. inDciolöanyeısmıylilap,arbaumöreütnret,üyLüEgDe’riçnekelems¸itsirymoneköirçüintLüsEüDnüknaybnealig˘rıldeannmyeesitdeirrl.i Esaldyeıdeadiıls¸mınelasirıgneürerkeetinlmgeersçiegkerveekimdeeaklteedmiirs. ySoençiölerünnCtürseüe LXalmambepr®tianMöCr-üEntüWsühdiüter. DLoElDayııss¸ıyıkla,kbauynöarg˘üınntaüyiüligs¸keirnçdeemekg˘ilises¸yşitmoirnimeövkreüinçetiüntkleiLlreEinrDiin,kçeaüvyrrneiamtğiliıeçdniankıs¸yüıentüteprshlaiaynsıaesyıdnıedana bıeşalıg˘dnle-ı leadrıinlmüis¸retitri.lmIse¸ıski gkearyenkamg˘eıktteadrairf.ınSdeaçnileünreCtirleeen Xıs¸lıanmlapr®ın MsaCyı-sEınWı ahrittıeraLraEkDkıaşyıknakg˘aıynneamğıinsayoilnişökriünnetmüsiüsynoünn öLraümn-tbüelertriiannin’a, üyraektillaes¸ntıgı˘şııngösraüylımsınekatbeavğelıddoelğaiyşıismıyilvaebeutkyiolellrai çdeavhraimgiçeirçkeüktçüiphLaEneDd’elnerienldemoedeillmleinşetibr.ileIcşıekg˘ ikavyenabğuı tLarEaDfı’nldearlne ügreetriçleeng˘eışıynalkarının ssoanyuısçılnaıraratlıırnaarabkilekcaeyg˘niağaınnelams¸iıslmyoanktaödrüırn. tüsünün Lambertian’a yaklaştığı görül-

3) mLEekDte’invegdöorülas¸yaısçııyslıa bu yolla daha gerçekçi LED’lerin mVoLdelvleneIbRilecfreeğkiavnes bbuanLtElaDrı’nledrale çgaelrıçs¸eağne ıys¸aıkınksaoy-nnuaçkllaarrıanlıınnabvielecgeeğrçi eaknçlaişıklamnaakltamdıord. ellerinin yan etkilerden bag˘ımsız olarak birbirleriyle kars¸ılas¸tırılması

3) LiEçiDn’üinçügnöcrüüşöançeımsıli faktör, kaynakların görüs¸ açılarının VgöLzvöenIüRnefreaklıannms absaındtılra.rıBnudaaçmalaıçşlaan yışaıpkılkaanynbaiklglaisraınyıanr vbeengzeertçiemklçeirkinadnealVmLoCdelilçeirni,nignöyrüasn¸ eatçkısilıer1d2e0n°boalğaınmsbıizr ofCi4açl2karien8rtöae3kyr,XIibnRklieaary8bman8iyrpa0lnk®eınlraimgMyröılneCrLüg-kEs¸EöaDrraüşWçıkşılsaahaıyşiçnttnııaelraaıgs˘lLrmaıınEhkaıDinsupılglıbiaös¸çinızirknıölOmüknSçaüısüR¸yntnneıArca.aMüg˘lUııön®ynvmgeeSuamFslIaHıRl-idmıra.yBaubaamg˘laıçolalayraakp,ılZanembialxg®isayyaazrılbımenızyelatimfalrekrilnı dsepeVkLtrCal idçaing˘,ılgımörlüaşr,açfaısrık1lı20e°moilsaynobniröCrürneetüXlelraimvpe®gMörCüs¸-EaWçılhair-ı tseeçLiEleDbilıişrıkvkeayknualğlaınvıleabIRiliri.çinBuyrinadeaanyndıagögreürşçeakçısııs¸nıak skaahyinpabkilrarOınSınRAmMod®ellSeFnHme4s2in8d3e IZRem88a0x®n‘mınLRESDMkavye-nriatğaıbaknuılnlaınnılgmüıçşltüır.yUetyegnuegl˘aemsaayhaipbaoğldlıuog˘luaraankl,aZs¸ıelmmıas¸xtı®r.

yazılımıyla farklı spektral dağılımlar, farklı emisyon

B. Alıcöırlüanrtüleri ve görüş açıları seçilebilir ve kullanılabilir. FotoBdeutreakdtaönrldear, g1erçcemk 2ışıkalkanaylınadkilkadrıönrıtngemnodbeirlleynümzeesyindilee

90°’likZgeömrüaxs¸ ®aç’ıınsıRnaSMsahviepriotalbaacnakınıs¸nekgiüldçleümyeotdeenlelğeenmsaihs¸itpir.olduğu anlaşılmıştır.

BC.. AKlıacnılaalr Dürtü Yanıtı (Channel Impulse Response, CIR)

FotGoedreetekklitösrelenra,r1yocmb2ilgaillaenrliı bdieklidrölerntgdeinktebnir syoünzreay, iıls¸eın9-0iz°l’elimk györnütşemaçiısınaarascaıhlıig˘pıyollaacamk işleykoinldlaermomderlltenbmesiişntdire. ıs¸ık ıs¸ını Cümr.üeKtmialkmnüaenlkDtteüümrvtüeyYoabllnuaırtdııa(s¸CnınhlnaaernsnnfieelzleiIkrmisepkluelssoeelnaReraekskpaodgnaesrreç,geCekçIlieRrni)lmereeski Gmearlezkelmi eselenrariyleooblialngileetrkiilbees¸liimrlleenrdi iikntceenlesnomnreak, tıeşdınir-.izDleomg˘ruydöanntvvugeeazömrarblükiaus¸lraı,rkıaş(tlıcaiinıblnlleaıeağn-riıolyfifvils¸-zaeksiikimgolsihddeiltaliy,r.ooiLçlnLaelOrarOairSskS)imngbdeyerieraltkçeeneisb¸ıkteenınlseeiiönnsnnnmdineceeleesıylşiriadkımkneliınüışmsoıyınlrkaaıaünrüanstrkıaeytvtüaiaamnlnmra,LedydkOaoutklSe--i loalrmdaanyannesbnieleles¸reinkleerse(nneonkalidnaer-ogfe-çsiirgihletr,eNk LmOaSlz)e,maleılceırdailealoınlaann gücün ve ıs¸ınların izledikleri yol uzunlug˘unun hesaplanmasıyla kanalın dürtü yanıtına (channel impulse response,

22 CIR) eklenir. Bu bilgiler kullanılarak kanalın dürtü yanıtı as¸ag˘ıdaki s¸ekilde ifade edilebilir;

B. Alıcılar

Fotodetektörler, 1 cm2 alanlı dikdörtgen bir yüzey ile 90°’lik görüs¸ açısına sahip olacak s¸ekilde modellenmis¸tir.

C. Kanal Dürtü Yanıtı (Channel Impulse Response, CIR)

Gerekli senaryo bilgileri belirlendikten sonra, ıs¸ın-izlem yöntemi aracılıg˘ıyla milyonlar mertebesinde ıs¸ık ıs¸ını üretilmekte ve bu ıs¸ınlar fiziksel olarak gerçeklenmesi mmetüaklmizleekşmüimnelleetrürimilienycooelllaelnanrmedtaeknkilteens¸deiimsr.nleeDlreoirğiinrukcdeealsenennmgeöekrküatşedda(irlri.ngDee-çooigf˘r-irslueidgreahknt, gLöOrüSs¸) y(alinnıetı-oöfn-cseiglihktl,i oLlaOraSk) ayraadnaıtkıi uöznackellıikkliileoilliaşrkaiklidairr.aLdaOkSi ubzilaekşleınkiniilne yilains¸kı islıirdairt.avLaOn,Sdubvilaers¸leanr,intainbaynavneı osdıraa içtaevriasnin, ddeuk-i vnaerslnaer,letradbeann yvaensoıdyaniçLeOrisSinodlemkai ynaensnbeilleerşdeennlerya(nsoınyalninLe-OofSosilgmhaty, aNnLbOilSe)s¸,eanllıecrıd(anoanlınlainne-goüfc-üsinghvte, ıNşıLnOlaSrı)n, iazllıecdıdikalearliınyaonl guüzcuünnluğvuenuıns¸ıhnelasraıpnlanizmleadsiıkyllearikaynoallınudzuünrtlüug˘yuannuıtnınahe(cshaapnlanne-l Camdims¸üIaaRrpsg˘tıu)üıydllsyeaaeakknrlikeeıats¸nsıenpiakrao.şilnalıBdsnğeeıu,ddiCaüfbkaIriRidtlügeş)eielekyekdiarllinedlkıneetbuiıirnilf.llaaBiardn;u(eıclbeahidralaignlkienlbeekirllaikrnium;alllpıanunlısldaeürarrtkeüskpayonananslııetnı,

i=1

δsBDBa(uuiy.r)rrıaa,ascdıdDnaadıierPPgaltiöic,a,sitdf.ieoe.ırnşlmtııkas¸nesıınkinfyıtonoegndnükgiucrsün.üiycunüoüvnn;eüuτ;niN,uτ,ii.av,ıleşıicı.nNıdııns¸a,ınyaaıallngıycııılyldamanayaaıanlslmügışrıalıenassniüsnaarine;ysıδısis¸(nıı.ni)n;ı, göKstaenrmaleınkteddoirg˘. ru akım (DC) kazancı (H0), sabit verici gKüacnüaliıçnindouğlraus¸ıalakbımile(cDekC)siknayzaalncgıü(rHül0t)ü, soarbaint ıvneırniıci(sgiügcnüaliçtion ulaşılabilecek sinyal gürültü oranınını (signal to noise ratio,

lndSiokiNril.seReKr)inarbndaeaetlilniorg,leebycSirieNkinsmRidee)inrp.böreKonlfeiairmlnlieal(yilcehVngaLenceCninekklmöadenneealalmpyröloizpfierVlolilfiLikl(Celce)hraaiknnğadnınreelanıllklbdıöiezrolielasaliy--prarokfiLleO)Sag˘bıirlleışkelınloelradreank, LdüOşSükboilreas¸nednaledrdaeNn,LdOüSs¸übkileoşreannldearddean NolLuOşuSr. bGiüleçs¸egnelceirkdmene porloufs¸iulirn.inG(üpçowgeecrikdmelaeypprroofifliilne)inda(ğpıolwımeır,

doerltalyampraofiillaev)edkaag˘nıalılmgıe,coikrtmaleasmi (amileaavneekxacneasls gdeeclaikym) (eτs0i)(imleeeatnegakxeşinccaeği(ksırdmsoaodektseiimlgai(eybτa)iRn(tMτas0nqS)ıum)ailrlceeai-nneRastbkMiniilndSire),(nrk[o1aoa3nst¸]aa,lmg˘[g1ıede7aca]ni:kkismqgeuisabirie(τt-RaMnRıSmM) clSain)nsakibnaidnleiarnl, [13], [17] :

Ttr

h(t)dt = 0.97 h(t)dt

τ0 =

t

×

H0 =

−∞

τRMS =

0∞(t − τ0)2h(t)dt

(4)

(2)’de verilen Ttr, kanal dürtü yanıtındaki toplam enerjinin %(29)’7d’esinvienriyleong˘uTntlra, s¸ktıag˘nıaslındıür rdtüeg˘yearinnıitıngdöastkeirmtoepkltaemdire. nerjinin

%97’sinin yoğunlaştığı sınır değerini göstermektedir. D. Çoklu Verici Yerles¸iminin Etkisi D.EÇtkoiknlukVaenrailci gYeecrilkeşmimesiin,inteEktkviseiricinin bulundug˘u yapıda

1E3t.k9i8n knasndael g˘geercinikdmeeiski,entek4 vveerriicciinliinyabpuılduandbuuğudeyg˘aeprıd0a.4123.9n8s a2g1nre’s4tdla.ee4drnnaenkğes4ek’1r’y4ieçeno.4dçkçeııynkkosimak’lryleııuşelntdyıçır4ag.ı˘kyBıvnmıuledmınras¸iuactınliirals.inreBdeyıduakr.enpanBuındinau,alndınnbuieğundeoerydrnatveianğe,lıraedirmsciıg˘ir0aleae.r,4rDdv2veeeCnnrriisccgkiieaallserzeatraanydnrıeeacsnkkıı 1ç.o3k5y×ol1l0u−y5a’ytıelnm2al.a6r2d×ır.1B0−un5’uen çyıaknmı asıkrtaa,dvıer.rici sayısı 2’den 4’e çıkarıldığında ise kanalın ortalama DC kazancı 1.35×10−5’ten

E2.62A×lı1c0ı/−V5’eeriçcıik’mniankFtaadrıkr.lı Konum/Yön Durumlarının Etkisi

kEa.nAAalllııccıdı/eVvg˘eeirs¸ikvceei’nrnilceiniriFçiaafçtriıknslıiınnKdaboninrubbimrül/yeYrüöiknneDögnuöerrmuemeolalsaarnıhniıpkntoiErn.utkmAislliaıcrıı

zAelmıciınvine mveerrikcei zçiinfdtieniknobniurmbilralenrdinıg˘eıngdöareetoklainn kkaonnaulmgleacriıkkmaensail 1yndm3üse’e.zğy9rlikee8şerkizeçnninısdnkledeminerkiaekkynaotaçannzıdusesıımırmny.dlaiaaBnnnndludaeırbğdüvıudnyeradüuakkmdöea,sö¸theknkdiielnöems¸okeeklayomnesnaaaulhkymigaplkeütaciızrnni.ekdrmAıeag˘lleııındcsciıdaınha1ız,an3e.1m9fk58aiö.zn1s¸nli9aens siakçeınnzımemianldmeavseınkdöaşnedekakyonnaukmlalannmdaığkıtnaddaır,.15A.1lı9cınnsı’nye zçeıkmminaiknmtaedrıkr.eBziunddeunrukmös,¸eklöerşeyteas¸yınamkıansıalsıcoınnuıncuknödşae, yDüCzlekrainzadneçn aylaıncıvseıyriacnilaarradsaınddaahkiil uozlmakalkıg˘üınzearretmdaahsıandfaaznladsoalçaıynıımazalmaksıtnadaırn.

Iks¸aıkynkaakylannamklaakrıtnadınır.yAölnılceınriınninzedmöinndinürmülemrkeezeitnkdisein, kaölışceılevreeritcaikşoınnmumaslıasroınnaucguönrdea, fDarCklkıazöazneçllaiklılceırvegröicstiearrmaseıkntdeadkiri.uzKaöks¸lıeğyıen a1kadço.rö0ıtnnm9udy×amüas1rpılüna0alnd−cmdaa6nekı’rdıdelas¸motenklkıais1¸siyli.adı,3lea5ıaczl×ıaıd,cl1ömık0nava−dyekü6nrtr’iaaüycdkliaıddrkü.çoogIı˘g˘kşnüıraunkurmdlkkteeulaansyrkunıznanaenadkmaalglaiızörnnıerenmeıDnpifnCaaylrröeakknll4eıal5lezö°raoiz’nnlleiacilkn-ıcliakkles¸regköilsdteermdöenkdteüdriür.ldKügö˘üşenydee,kbounudmelg˘aenrdı1rı.l1m7×ış1a0lı−c6ı, oklamynaakktadır. Zemine paralel durumda, zeminin yansıtma katsayısı

duvarlarınkinden büyük oldug˘undan zemine dik duruma göre

vericiden daha yüksek enerji alıcıya ulas¸maktadır.

F. Yabancı Kaynag˘ın Etkisi Yabancı kaynak olarak tipik masa lambası kullanılması

E. Alıcı/

Alıcı kanal de zeminin 13.98 ns ns’ye çı yüzlerind saçınım merkezin verici ar Is¸ık kayn konumla konumla açı yapa 1.09×10 cak s¸eki tadır. Ze duvarları vericiden

F. Yaban

Yaban durumun kanal ge 12.17 ns dört kay baskın k bası olm lambası o

Yeşilkaya A., Miramirkhani F., Alsan H. F., Başar E., Panayırcı E., Uysal M., Görünür Işık Kanallarının Modellenmesi ve Optik OFDM Sistemleri için Başarım Analizi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 19-31, Haziran 2015

doğrultusunda zeminle 45°’lik açı yapacak şekilde döndürüldüğünde kanalın DC kazancı 1.09×10−6’dan 1.35×10−6’ya çıkarken zemine paralel olacak şekilde döndürüldüğünde, bu değer 1.17×10−6 olmaktadır. Zemine paralel durumda, zeminin yansıtma katsayısı duvarlarınkinden büyük olduğundan zemine dik duruma göre vericiden daha yüksek enerji alıcıya ulaşmaktadır.

F. Yabancı Kaynağın Etkisi

Yabancı kaynak olarak tipik masa lambası kullanılması durumunda, masa lambası olmadığında, 12.92 ns olan etkin kanal

gecikmesi, masa lambası var iken 0.75 ns azalarak 12.17 ns değerine erişmektedir. Masa lambasının mevcut dört kaynaktan

alıcıya daha yakın olması, masa lambasının baskın kaynak olmasını sağlamıştır. Bu nedenle, masa lambası olmadığında dört

kGa.ynYaüğzıeny oMldaulğzeumbeisrinyainpıEvtakriskien masa lambası olduğunda tek

birDküasy¸ünkakyvaanrsmıtımş aetkiastisoayluılşımoarkttaamdı,r.çam kerestesi zemin ile

kGıy.aYslüaznedyıg˘MınadlzaemeteksiinninkaEntaklisgiecikmesi, alıcıya daha düs¸ük Ggü.çYDüuüzls¸aeüs¸ykmMaysaaılnnzsdeımatmneasöitnküiarnütsEa1yt3kı.li9sı i8orntsa’mde,nça1m1.8k6erness’tyeesiinzmemis¸itnir.ile

Dküıyşaüsklaynadnısg˘ııtnmdaakaetskainyılkı aonrtaalmg,eçcaimkmkesrie,staelsıiczıyeamidnaihlea kdıyüas¸sü-k

lHganü. dçMığuoılnbadsi¸lmayaeatsEkınitnkdiaksnianöatlügrüec1ik3m.9e8sin, sa’ldıceınya11d.a8h6a ndsü’şyüek ignümçisu¸tliarş. -

maMsınodbailnyaöntüınrü 1m3.e9v8cunts’doelndu11g˘.u86 dnus’ryuemidnamişgteirr.ek gecikme

HyHa..yMıMlıomobbıiliyglyaearEeEktkstkiesiisDi C kazanç düs¸mektedir. Mobilyanın mevcut oldug˘u durumda gerek gecikme

MIy. aoybIıRillıymvaeınıgVneLrmeKkeasvecnuaDtl CoMldkouadğzeuallnedçruidruüms¸mdeakgteedreirk. gecikme yayılımı

gerIeRksveeDVCLkaiçziannçelddüeşmedeikletendiCr.IR deg˘erleri aynı yapılar için

IlkIe.a.rIriIRs¸RIıIlRRvaevs¸vtekVıeraVLıVnldLaKLılga˘liaKınçnriaaddnnlaaaMe,VlledoMLtedkeoieknlddlaeeignrlleelaienclrliaikCrmaIRegövdreeeg˘DedrCalehrkaiayzaayünnkçıseypkaaprdaıelmag˘reertirlçeeir-n IakRlamrvsa¸eıklatVas¸dLtıırriı.çlBdinıug˘enınluddneas,eedebitelkebinni, CIgRIeRcbikadnmedğeıerivçleinriDyaCaynnksııatyzmaapanıçdlaeprg˘aierçrailnmerkeintariren-şVlıelLarişbtıIarRınlddkıığnanıdnaadlnlaa,dredathakaiVnyLgüekcksiaeknkmaolellamvreaaDsgıdCöırrke. adzanhça pyaürkamseektredleeg˘rei rIlRer

kBVaaulnLmnaualblnkaatrnsadeddabıınreV.bdBLia,nukInRIaduInaInbah.alsalneadyrObaıüePibkgçTisöi,enr˙IIkeKRydaoMbanlhmasInaıatMdmysııüOadikçı-dsriO.neeğkFyeadDrneleMsğrıeitnrmlienar

daelmg˘ earkletardinıri.n VL bandındAa.nMdaIhMaOyüVkLseCk Kolamnaaslıldaırrı. Bu çalıs¸madaI,IIy. ukOarPıdTa˙IKanMlaItıMlanO-öOzFelDlikMler kullanılarak

5oAp.mtBikMu×tIaMç3saaOlrmııs¸mVm(LveaCned3-abb.K,eoOanyynz-upaeykttlüailimakrkırsdıeyMakalziIaıklnM)ılmabOtıoılZya-ueOnmtlFaöarzxDıne®ldMlyaikalirekdriımfkaıuryklllalaın5kılmuarru×a-k

Alou.pmMtikIinMtcaeOsalerVnımLmCivs¸etKirba.ennBazulelatkirmıuruylauzmılılmarıınZegmenaexl®yyaaprıdsıımS¸ıyeklail51m’d×e Bdvl5eueurtmmaiçcyaili×lınıscşcaa3meylvıameldeanrarmiı(,l,emiysn¸nuti-is¸Tkbrt.aoirry=B.ı-dEuyanülekaRkunsarell=uakıtnllıuial4kamnn)aliablökırozniınyemkullugıtis¸lrkeaulnroelıeurlnulmdkpyauailKçilpkaiuınnisrııufldaalS¸eurrekamakklıliıloAckpı1’udt’rvidauke,etvdaeseratiarcıyimloıcvlaaeravbkeerniyzlemertliiesm¸ts¸itryi.raiEzleıllneım0aıl.ı6Zneammn a×ikxi®0k.6yuarmrudlıumbmoıyiluçatiln5umdv×ee5a3ml0ı×cıc3mve (mamvvereeniaoşrr-ldtiiıbiccküroii.llyalBeosr-ralyluaiayünrıkkda3lasukee×rrnıkuy,lle34iunkrmlT)dealis¸dbazt=eriiorıdynis¸iluneegtknRtlealainvr0n=ıae.dn6lndeıy4anmyapaeimk×lırısileneı0rmfs¸kŞa.t6ierıers¸kzkimliieıonlnlek1ubu’pLoedrysE¸ueKiuDtdtlulueuruamutzaylavyudkeilmınılncıc3klae0aAlltave’mcrdnelmaaa--, ryaielrmralleiışks¸ttliiarr.rillEamlei3s¸at×ilrı.n3Zanedmizkiiniks¸neukrmulielnurdkmeeziyçineinerlediss¸eetiar0li.ıl9ceınmvLe×Ev0De.9riacmyi ds×aıny0lı.al8atmrmı,a nlymBlbramylbBeaeleTao’neorıe=k’rrdyoclrrdyllan0ıeekuldaeue4şR.etü46imts¸l=t4izsllait×msalirei4aoreenriarıd×ldirınoede4lanioeü0mdndenlddt.lıetada6lnMaiaşaeLes¸ammibblrtnbtblIEıiioiıcMıroircbDş.uyrıy4mıoZzuOmofumyaftaoaeltaolakusulymtaadtasyoaltpdsroılaeraidıakuıdın,dpnüKi,lviiyiavvvılzynvesuaroeeeeoeılttrrmtraammrtu3iimviicmnle0cmçaayuaieariiosnemkcnosymaydrımae0danlnaünzeoAp.Vüıp8lişıdnaıl’ünnmıtLsürdüsieıamrmCıaleymilylvi,rlıeevesemkkeerreverkraleilrkielmanearkz0mşeerars¸dneti.s¸lazltin9aecaaztıirsiiekr.nislinarmı3inalileoZa×lem4ye,mmly×r,esa¸a3lai1miaarpio1s¸0tpsa¸0ddtıd0.itıiksiy9eniusrezıcr.deıiclz.iymmnlarimKaaeeKşlykyen×ertumnaulsa¸nkmareııvt0rreıkulrişuaiaii.rralltnis¸k8llinkaiuklıtuldreııerkimeeimknmreln----n.azGailneıercçıeiskmeçoi0dm.9üomllde×eri0ld.9memna×seal0d.eü8zmeedribilneoenyuk0tal.a8nraınlmdpaarbaramirlıekmtlraaerslleaarivyTeearmblelaos¸stai1rn’idılneemvreeerkriklme4zii×s¸ntier4,. B1M0urIaMcdmaOhayrra,atlp,ıkıtsl.aıvrleiaçriinc4i V(aLdLEeCtDa)klıiaclneıarfl.oı taomlıdcoiıyd(oeftloletmondomidyiüs¸otltiü-r. yPGeDrel)reçaşetrikarsçilıimnmdiaşotkdirie.olKdpeutnirkuelkludamebleoBds’iudlezenkikasenanaoladılnapobarrotaaymluatemltarareıl,DevrCierTkiacabizlayona1cpı’nsdııe vgveöesrmtielamrmsias¸etykirat.epBdısiurı,ra(dytna, rıh)irk∈,te,n{t1.a,lvı2ce,ır3icm,i4o(}dL.üEllDer)iilmears.aaülızceır(ifnoeto0d.8iyomtaPraDlı)kalararlsaınydearklei şotpirtiilkerkeakb4lo×s4uzMkaIMnaOlınyoarptıaslıamiçianDVCLkCazkaanncaılnıı

mBg.öosdYteeülrlkmesneemkkitHşetdıizri.rl,ıG(Oetr,pçrtei)kk∈çOi {Fm1Do,dM2e,l3d(,He4nR}Oe.l-dOe FedDiMlen) kanal parametreleHrRi OTa-bOloFD1M’desvisetreimlminişitnir.bBloukras¸deamhar,st,ı t.S¸ evkeirlic2i ’(dLeEgDö)stielerilr-. amBlıi.cs¸ıtYi(rüf.oktsHoedekiryHobıtiz-rlPıDOO)FpaDtriakMsıOndFbalDokMgi˘oupn(tHuinkRkOial-ebOtlioFmsDuizMikç)ainalNın loorgta2l(aMma) DbiCt HkiçRaezOrae-nnOcıFnuDı gMvöesktsetiösrmtreüemkHitneRidnOir,b-O(lto,FkrD)s¸M∈em{v1ase, ır2i,cS¸i3es,kin4ile}.2g’delemgeökstetedriirl.BN(mbF.iFitYs¸Tvtüiieçrkv.eserMekHeknteöHrrduüıezbgl˘biıvirosO¸eykkOpuetttnöFiuklrD)eüOrMviFHesDRdıbriMOlakos-g˘ıOg(yuHeFlnnaRDuliOnMkO-FOmilDevFoteMdiDrmüiMcliiaas)sliiytçn-oietnans¸ugıNye(ılMcmlıo-egQks2aAt(eyMMdısi)rı). HHsik(iNs¸isa¸FsaeRartFrrmOreeeTvbmt-ateiOsur¸ivunızFeOkzMdakDaeFytyf,MöıDrınemrndMüıkınesonaig˘bdsnebioetüss¸llelyelkoemamubeğmstniöuyaunallnon)iegnunnrevnsissbaesiaoliysyoldınvıeıkrsitresakıiaıknmsşnsıetıgııyöimneglrgidnaüöaçöalsisisnıtxkOeteeŞlFNrFdmrmem,DekoleoNieMedklgkdüDt22tielel’aCda(eddsMlin-eiytrOr-..oNtg)HaFnHös¸Dbu×RsıRiytMOte(1OıMrci-,içb-ıOlO-emoAQrFsyFeiCaDAuşnDytOtMMilıMurus-.)ı OsiFstDemMinvdeeD, mCOod-üOlFasDyMon ssiosntermaslıenrdinaineldakeseidnieleinletNile×ce1kbios¸yaruettl-u dlOkeearFnirn,DmkHMaas¸erırmkvmeafis¸DrsıeykCkeaoOnnl-mssOiambFsöDıelptgMrrieosbysiilasevptmeeıskmiıntnöleearrüöignzexginrüFenak,kbNsdiiruDnyçeCömiz-laOüedtmFialDnegcMeeItFki,rFdiATs¸iag˘CriiOens¸t---Nldleeemr×niin,n1ekHbaertoarmymbuaiits¸slıtuykuetzonuallmmmsiaaamsnkıetbaptrödriolıgrby.elaesIpimFısvFiıenTnkeatööis¸gzrleügermüexnkiTbsd=iorunyç[röxmaz1saüıdmae·nlg·d·eeItFireFxddTiNig˘le]iiTnsn¸-ilseemkinaermtabs¸ıik tudteug˘lmeraliktvaedırç. ifItFFkTutuisp¸lleum(ibsipoonlraars)ı oelmdeaseıdinle-n deniyle anten elemanı olarak kullanılan LED’ler aracılıg˘ıylaT

vektörü HRO-OFDM vericisine gelmektedir. N ve M değişkenleri sırasıyla OFDM alt-taşıyıcı sayısı (FFT vektörü boyutu)

ve dik genlik modülasyonu (M-QAM) işaret uzayının eleman

sayısını göstermektedir. HRO-OFDM sisteminde, modülasyon

sonrasında elde edilen N×1 boyutlu karmaşık frekans bölgesi

vektörü xF , NDC-OFDM, ACO-OFDM ve DCO-OFDM sistemlerinin aksine iletilecek işaretlerin karmaşık olması problemine özgün bir çözüm getirdiğinden, Hermisyen simetri yapısına gerek duymadan IFFT işlemine tabi tutulmaktadır. IFFT

işlemi sonrası elde edilen N×1 boyutlu zaman bölgesi vektörü

xT=[x1 ... xN]T ise karmaşık değerli ve çift kutuplu (bipolar) olması nedeniyle anten elemanı olarak kullanılan LED’ler ara5cılığıyla iletimi mümkün değildir. HRO-OFDM yapısında veri

aktarım hızının düşmesine izin verilmeden bu karmaşık ve çift

hkıuztıunpınludiüşas¸rmetelseirnine iilzeitnilevbeirlmilmeseidieçninb[u11k]’adrme aös¸zıgkünvebiçrifytakklua--5

sbtvshşvthuaeuiııeeıprmmnrzprrilaıilluklbnlulmamvaiırkirnreiesı¸ıesm¸nrakskakiadrıtlaarmteemüereas¸tdmtsı¸dlylelkieamierkrarrr.ırt.şiışeOiennıtPnsPkdıaFiariniaiılrDOrallere.aeıyatrFMlti.lPreiilDeılzEelas¸el/ibMr/tSlibnSaıds¸ireillaeelımervirmlrişlıeeei/readteSr.(sri(iPsiEeeilPlim/rextli/SiiidnçSkçe)xie)(idngkPn==deeed/[ödnxr[S1öç1kni)1n,xleR1büe]+ülk]udsn¸’s¸v’,jdüöRxdüegemknkem,eIaüç+ö,üröriüşçzgfmnzüntegjeügmülaküxrnüçns¸vunüknıeet,nkaluIbabrüç,privdivnridlrefıgeuınytnyeasdakidaçrarşkaçudnkiaanfletınalratnualels¸dphs¸tkhıkvlıalmeeumeuıenr-r-r

vidosbs¸ealaairarnkrinelaiketlpxlraekkeor,rRıkmzsiovıtamilaes¸fas¸ılnxdakakge˘r,Ixı,ğıOndkepaaF,roRklDaziiyivvMtrieepıfs¸o-gxtnizıse¸ekriarıtg,çrliIaıfee,rttl.iipdfiEşoex(lazg+˘dkriee/et−rit=fle)i-ednraivexyleegeılknrda,ıRtecggiıefeel+radr(çrçi+ealejill/rxv;v−ekis¸er,)Iailç,reaeirfgytetleıekkrrrıçucaetşıeullalapğdrvlıaeueeids¸ailriert;ler olan xk,R

verilerek edilir;

as¸ag˘xıd+ka,Rki

v=epoxzxkit,kiIf,,Rpdoezg˘eieg˘trieflri-nxvekge,aRtgief>r(ç+0el/−is¸)araeytlıerrıcıelladrae

eg˘er xk,R < 0

xk−x,+kR,R==

xk,R 00 −xk,R

eg˘er xk,R > 0 eeg˘g˘eerr xxkk,,RR <> 00 eg˘er xk,R < 0

xxk−,+kR,I

= =

eg˘er xk,R > 0

−xxk,kI,R eg˘eeg˘rexr kx,Ik,R> <0 0

0 eg˘er xk,I < 0

x−kx,+kI,I==

xk,I 00 −xk,I

eg˘er xk,I > 0 eeg˘g˘eerr xxkk,,II <> 00 eg˘er xk,I < 0

(5)

iLybvOtyEslassiLvbOsieesaoıeimlEueeoFlsrErıeFpçyEd,ntaiytEDnD,eilDınenuDeslmluuslTdm’nmıitMTdı’ntMkylleyeablleuReialideuRsslimrşaseatirrııiestbııçnlrdsxbiurlideMaxaiiri=ıasiiai=nrk.tnsilslltrknlslıeet,IıesaHec,RMeınyMtngRaMmykınmmLTl4Rğel4a=IgvOivdarIgElvexMiOe4açeMeeeaekoDik−rmeaoV-ğiçrlOotxçl,çOllvOıxçlea’iIıaeclLaiknleecrvrmknFkelır,V=laCrlvıe,VIaerDtivIaknveavicknvrLeknLkpieiMdiTeies¸TnCtaaos¸ıCspaasvspir−0ialnzevo.rdanıe=seoIrkai=çeceyzkxıiçMedtrİzliatırsriiiıiatllil.dkfiittncsüllemse4/tnceiA,me4aıiDialtzI(frimnafreitiilelmsoii(elsınD¸arıso(srn¸iatctilüklaitnietlüegimiyıneıneeimzryynkdnizör.ıkkggdb˘˘es.aıasekmemsasukeeemeripıkkrtaHrıkinrrtnLuHeaiuıntnituuutnsNıamrıstRtEıxaxdiptRlıumtddlıluagydlDOeanDkklgepOıeasnuplöeınkr,,ıtölankaCr-II’.i)klsu-.OlslyusdLtOiite-i)dA><tiiellıae)rAOeeşFrlEees.erFigde˘aglriı˘st¸tmDglBFxDı˘s¸t00imlDmriaeıciiralkaeecDsMul.er,ri’ımRMeertriıreellkrlrel.MHeekk,tae.bveattblrrttBedrnlreRiekiieBesierisdnnaRrriudtnnisOrixvu=siaiimsinrRinimrtkenrsdi4r-at.×,eIIRna.ReItOMıdRmaeHMdrdionmsvHas.lş×FmaaiTl×ıi/eRaasaci/RDynD˙InrnynDiblrıOlnnn(ıdneeOadeMıdDosRT5TDtrseeRTk--aıeR--i-)ı biyseaenpzıNesırDys¸lCea-kOiilleFdteDmMielekttiseliesnvteemis¸aainlrıeectıldbeaerinnazlepınromzşieatkisfiı/lnndıeegsaailtg˘eilftailomelnmakaitşaaddruıerrt.ulem˙IrlieundyhnpNrhybtiieeaaoaaecmDgdlk˘znlkinneekeiCkzıytrnıızeiızin-aifnkcrOcyd/padanials¸aıFltaeeseeıiDıglkibtkaybkiakiMiilnlaiilteudlgilgbLflneLLisliioEıaliEEzivsmlnvlDmctDeDeıeeaelrt’ramm’’imdkmdllteedteiaeeeennnerusknkdikdırntiiuoeterbs¸noe.mldaiielduyrnruiduiHasre¸dsr¸.egalt.ahiRnlnnesAenaAıirOlrzykeçnibncl-rkbneceiaOiclıiranrapykFiiskdoskvaiDveamzieNleNnirMbLrtgNiDıiiDiczEefclDiCcg/niCDnsai-iCyie-nyO’vsOtagd-taeeOpFeaeipFkrnmıtnDmFısiDdsfbıDiMeıoiMnioskrlkMdikultumgeesuşvslidealilaesslrnsiaitiarçstnesd.mneeebtmıAumlıeliulrmrmnimsduitnicnlvöamimadaandserksekutıee--ı LgnEeendDien’niniiynlkdeuislyilaavnlenılımzcuaastlıtayeklkadbbeiiğrrelgirkietrieçl,eetklilaesribmmilamgs¸eıenkkitnbediirinrdO. iHFsiDRvOMe-Omis¸FuaDrtleMatki osdlieasgtn˘eemr(iixnikdl)ee’tniilsıenebidlimökriet kgLteeErdDçier’.linHisk¸RaurOlela-teOnıFl(mDxaMks,ıRylsvaisebteximrkli,ikInt)dee, akyiasrrıems¸tıadrşöıılrk-t ηmBBohbRrmamηBhoLialyiuualmauFEuerbaa=rbnn=spknısDnelıeuuOşhiıturtlres’nnNlalıisnFllieoo(drğbeoonDnDsıx¸gniisse¸lgnmsr,emoku2mr.CMkou2dηl(n)ceuBe(nca-eeM’uuMOş=lusunnulicmıOşacVıinOFVu)ln,anus)oeuFDnLroFHınLg[neDld[nCODMbidm2CtRbkauiMisa(FMitiOkaocMtskoHDsssuanH/-al/gıisnOuaMRsyssn)/VResan/tciHlaOFiHres[laOuLslçbıtmzDs(ıt-nezeCi-eüx]ibOtmü]dOslMimkszint)zaFor/keelFo’islelielDnanmrisesH/¸lDmrkriHmniıariniMnsltRniMbarnaeezdtnaedlaekirO,]eıkiitnienmktnesnnotk-aüsntiiaOiilidaszbindmnsbvi(tglrıeFtaleıedrmxaeereerabnDmteinrmkrtkinavatiiçmvt,Mimtmgnsde¸Reinaeınevtieldvkiliribennisgvvıbençglirriuşeiebreuesieig˘abirmvlritlbrmeçixreidaeçdndmaetelmenkeliiOenitebkimgl,nte˘lkgilIgti˘˘iulFenigll˘ee)ievg˘ei(riivDisd¸rğrkxneisg¸emleikmrtaMiieri,tiiğRbiyliirepimOlkeepmeaçlvrekiekariıinekFletkssl¸¸ittketatiDlıtaaeaildidlıyRxvpyrdiygeRr˘Mgiıken˘ıeinişnF,irrlIkFtirı,..--)ııi,. ioos¸laluurpeptlNNerDDi eCCl-d-OOeFFeDDdiMMlmesssiisisttveeemmdiinnoiilnnaybbısaaınnyttlavvdeearriimmHleliirllimiğg˘iinsnyiinneniikksiimkkeaatttrııiddyııerr.. xgBiBşse¸+kuaur,Rrennekuu,tslnxnein−krnrni,iieRemedd,leedxnonek+ili,,m,eIeHHddavimiRRlelmmOOaxse--−kısOOd,iIıFFvrv.,DDee4MPMd×dooozlss4aliiatsysbiyttıfeeosısmmıyvyıuyieilnntalalddugdeeedaoraggpçHeeetHrirelçkçreeemdrMllmeiddsgI˘ieyeMseğgye˘relOneeirnrlslikiiss¸maOOainmreFFaeteDDlrtıtlinreMyMir-edygaenrgeakes¸rsaeignk˘ıisdminaikmoi ls¸moelakmmiladamesıadislıeırdt.iılrPi.ro.Pz(oiHtziif,tikfvev=eg1ge,er2çrçe,el.l.d.de,egN˘ğeerrliliçiinişs¸)aretler x+k,R, xk−,R, x+k,I ve xk−,Iy, =44××H44xbbo+oyyunut.tlluu ooppttiikk MMIIMMOO kkaannaall(ıı6nn)-rBddaauasnnıraüadaşzas¸aeağyrg˘iınıd=deaakkg[iyiüşkrs¸e,üe1klkitlüidl·dee·eki·llieelytyeniytl=miik=lr,iH.i4rs¸(.H]xHTg(H+xe,∈rkn+ç, Re.=kln41=d×.,e12g1˘,de,.ro2.lg,˘i.r.e,u.lNd.ea,kinNtçriisnkei)sçzeiinlm)is¸saor((ne66-t))

kvrBeaauknsırtaöalüdrzüamenyraüitn,r=eiHsig[nyü∈ik,r,ü1Rnlt4ü×∈·e4·k·Rleel4ney×mmk1,ai4s¸n]bTlgoaeyr∈rıuçtTRelaul4bd×lveo1eg˘kde1tro’öldg˘irereuilvsdeeeakrntiırlsieskıenlszeiMvlmeiIs¸MsaaotrOınes¸-t

23 vbNggggkvaöüüeüüarlrrknrrygüüüü0taaellöll,lttndttüürσüüseümsısn2(nü2(üAaeAünσntkW,üWrdü2liHeasmGmGnig˘onoNmıoNl∈ilda,ıd)em)neekRvnlvlıltelnee4ebeky×adk∈iytreit4öesrön.rnaGRreühgüBlgna4ieenep×üuumrürçsr1çogasaegelödnlöublsalddspodataetey,reeNgg˘rı˘ugra˘mıemteTll(rlııreauµlnmelikbiak,tıtlnvtσtoneooeedpı2idpksil1¸)ilratta,ra’.öem.drmmnreoenstrs’slai’tnavesianlllireelinbearnbeiemıeeleysteeylmlıaalenelaeszmkezmıMvktGaGreaµtineIankaMldualsuavaistersrOıerslı.ss¸ı

EnHgB∈üMu∈rrRüRaOl4dt4×üa×1B4 beyeilolk=iemyl[meuynstkhhhhhhhhhhhhhhal,em1nu21344223441332l,,,,,,,,,,,,,,l.i41324312313424av.şD.reıgkeyTketr,ö4arg]çrbTei∈li,ols44444444444444CRe00000000000000d14ıei’×lsd1tğıele5drv,ovlieğSerraea11111111111111uiKllt44444444444444hhhhhhhhhhhhhyedeı..............aşk545452444442252123341132231anın,,,,,,,,,,,,,24224442442224tn9g1134223241413raMiü,lksrHIesüMzealiltTmOüzitsişrrük4444444444444111aas99999999999[n0000000000000000roan...........üen...78787877877nn111st99994499944a888rm2]alvs0omeıd1kaüetτ5tölz1111111111111r0lrei4444444444444e[üs22222222222222r.............nyi4544254452244ni..............nne442444224422211111010011011süine77799994499449],, ××××××××××××××1111111111111100000000000000τ− − − − − − − − − − − − −R4444444444444M 1119999999999kxzk000..........Se7888777777...o’e111i9494499999tnl[888nian,myüaslc44344443344444zle]aı20700220207007ercirgımidena2222222222222niez.............ei1111001110111dbsl4949997947979leeieHl×××××××××××××gş11111111111111bsTti11111111111110e75227725575555aiM..............r0000000000000zts22444222222222iai− − − − − − − − − − − − − i82882202822020lmtşeMl4444444444444ıbimköiOlaniarycBç.TaeıtnssErıi444444443434311111111111nb888l[b072270020700001000001110end...i........9..9.9ur44222424444aks88800300300330niit]şşraanikrrRee=tτMt411111111111110eg5752522577555[kü11211111211121ea.............n2222422224242lrl..............heı802280022822237937777937793isnn84888844888888e]çme××××××××××××××ınbkı11111111111111işadl00000000000000reτot− − − − − − − − − − − − −icR ıslle4444444444444luaM eğ1111111111p888-0000000111ibr...S.....99....9.i4422442444ibb888l[0000033030Oueinrl.isddrB]teiağelinesr--rı1111111111222.............37377773779998888888888444H×××××××××××××111111111111100000000000000− − − − − − − − − − − − −4444444444444 lOfkxşHddstgovsimidxbbBiöeaaeççk=eeaiteleeiRFnrrrauhkiiuelinğr.[=rylkünnisnçDnilkiO0ipıriBiilpn,rceld.dşastın¸tıM-üxildea[u2xlmaiibkddO0Beoğgldrırr.’uideaere1gıledöaiirie=F.dnupexnşrtkrdöırndxl.DBağiıpan3eee’2asrzeir’eli,.,dd.rnutMtkD.eeıgn8ix˘eeNir1aöDsnn,ittalermes+kiiigikr(al0mearsmiin,üµtbısiöağRslt]lntçgkizukeekeı,T3siloleseaiσclmöelemktmaon.ptrleneış28rerdrpteeld)lmearbiiaeedxamaxu,tammnmakki,dnimye’mlroş−kreiltiıilskaucieaii0,anr(reazdsiRsnnai.kbkmtr5ds]krsiimxBiadaeeçeddTıççktiatıd)tıtlnenlyeeglietuau’röeiieleiaöngls=y’L.dnndmemisenebndrksm¸neşr,xiiibio,tanErdeeiatlsÖtz¸riadetk+rangexlepaee[.nkyxlaiDa.kkLme0,egsrsdmllörrlaD’Isx¸tkaelneiIıoEidö’iyire=azeaıtln’pmxnilrleeemblµeırldaDksi¸e.eöidanegnend˘’2tltGlkıkatrxnailemeiin,dd’rvkaökDd.nlırntxd.eyma1ck−eıdaöersliraeaıazoleee,hhhuli+kÖeatn,inıkrrençkeInscvnmrnl,snstbm444Ldma.Rmlıxtbrtslaiasik,,,ueseen3aliaeşiT324EiebIkarmlıalmksm(¸ablrnae.lEyegnleisi¸i5Dıkn8dkieurğkrrtaımaüsd¸Easdy)be=li.xiukmtii’Nenkai’lrilnaaetnasöEidrk−see¸ükrstsn¸dlıikal(u,leaev0,aınb(ıasln¸la0gRn−ıgimtt5r8indxıe]rLisrrıσü,mnenekTıör.ızdi)k0ekıın22duE444=stid¸’rfRrcσtö2tekIL.ıya000d(e.eeonOöe−eDasr¸E21r.AsxigraanE1ldderktsÖ2iek)F=aiE’+kyeeüngWpik5ai+lkD.Ltlnar,krDdea1öErelnl.dIıi.irnxe7oEinrlşG’suy+rrbm4anMekjrlDe∈ıdiebeçraD8jfeğikinNdse3gue3˘sbıraallriR0ıatxmkeenn’ın.iggmk.şrdliay)˘Gdfl28n1118imılak4−kııöeınaıesa¸mee×444dkzoi.,nurvr,larars1ln1dykcI...itcdınilie254mnmuetçırıdgibm5xaatçet˘abanel224teskedsieiırrigTaeii.˘kıannriealtsrksn7-----r¸aas¸r--reii.is¸kkiktıs¸s=iiktieillasekdıienbs¸l−ıtiıisrmnkr.iı2s1d¸f99elrsSgmsIıyŞrEmlva¸.0Oei..ireEaa1isöe87.rgeame˘lldd1enibnie49FeeEksyekşş8aid+rmtiaibtrtiDdaikEltneRoa.illleilruXirerysllelMkş.jrD×i1ıuzrı8fneikkrnl1e3ruDa’ip.edir0maaeannd’.ggmrl˘bRd2ö8sinrnoekdeöeiXs¸ieıder.s,u¸dsn¸lelyra222s1tl4ıbintikianaetr...dlrig5ç˘bbveolg011ae.rendrııie×.iureiiy,n497ötrcn7Hıalgr-rni.nrlm×××uı,ru4iödütbct111nrli=Tlakiiaaso¸üe000mrXötlrbbpli− − −iıımes¸raciitnm.444reblik×ıhhhhdekillimetgsSeeca¸4321lDaareMörber,,,,kedid1111bkicözğskiiTnıireeiIetririsltieeMXtgz.lme˘lmaüreihhhhiVn434inzOdinvlyl13142027naevdeeeöme,,,,eü’ldrrr2222eberdrkriezketiiiclebasc,¸elneadiazinnkuirs¸rvrlhhhhReb0eae.eltıeumic,.4123ilnXlbHrr8gırenı,,,,i,iii3333irölcr111mavmnbim×ir527i=şnemidaüal...arir242byeelikhhhhklsğ¸idiı082mierüncctöır1324Rbakdiıithhhh,,,,şiiomad4444iXsale4231l0semeıkelbub,,,,lrı.ek1111e.rci8ipi.bralrrdVroeişiiisongğöl˘meemtıaoymahhhheieyrkr11rdtluv8ill3412i01aeyyce.alaat,,,,..9ükdrireel222224,ann8azyerbr30ldaızrlleıüinteeızcTegrranksXhhhhşşeiımeöv×amdttsm,4132tiiasbeaia(rrd,,,,btlnn3333ki7iiikmeeTivtllnae--)X----ried112re...hhhhi739nc3421884i,,,,×××44440b111.000i8.r− − −im444mler y dında bu durumun provbelermicidteeşkxi’linetümzeesriindeurbuilmgiuntads¸aımvaeyriacnidbeir is¸aretyteaökmnlleoennleadbriairlkielmczeeigm˘s¸ikienne,yaölnılclieıg˘nebdiirryiimlemrleişrs¸ktiesrniel,mataliıms¸ctıirbo.ilraDirmaölkretrtaivsveearntiacami yobölinari--mi ile dört alı belirtilirken, alıcıda ise sezim öncesi bu is¸aretlegnedririçlmıkias¸rlteılrad-ir (zemriinmvi esıtravsaıynlan, odrmT Xall×eridyTleXyavpeıladnRXaç×ı dRX boyutlar

bilir. Benzetimlerimizde basitlik açısından nR0°)=. K4uraulılnumıs¸A’da dRsXan’ainl dkiazrüesletürinbilkgöiss¸aeylearringeibiyebrilres¸ctihrialzmis¸ olup odanı Ele alınan 4 × 4 ooplutipk bMu IdMeg˘Oer kkaonlalyıcas¸gaeg˘nıdeallkeis¸tis¸reikleibldileir. için normal deg˘er olanm1e0rkcemzi’nydeesabbuiltulennmdaigk˘itakdaıbr.uVl erdiiclimbiis¸rtimr. ler tam olarak z

yönlendirilmis¸ken, alıcı birimler ise tam olarak tavan

lendirilmis¸lerdir (zemin ve tavan normalleriyle yapıl

AAyyddınınlalattmmaa

0°). AAKyydudırnınulallatutmmmaa A’da dRX ’in dizüstü bilgisayar gibi bir

SS22

EleSS33alınan 4 × 4 optik MILMLEEDODMMkoodadünülaülülı as¸ag˘ıdaki s¸ekildSS2e2

içinSS33normal deg˘er olan 10 cmLLE’EyDDeMMsoaodbdüiütlüllüendig˘i kabul edil

0.06.6mm 0.06.6mm

3300cmcm 3300cmcm

1100cmcm

3300cmcm

3300cmcm 55cmcm

55cmcm 1100cmcm

S¸S¸eekkiill 11Ş::eKkKiulur1ru:ulKluuummruAlAum((AAAl(lııAccılılılacarırlaMrMMeererkrkekezezzdddee)) vvveeeBBB(A((AlAıcllıııclcaırıllaKarröKşKeölöes¸rs¸edelele)errİddçeien))GiiççeioinnmgegeteroiokmmYeeattprriıikk yyaappıı

KKaannaall hh11,,11 hh11,,22 hh11,,33 hh11,,44 hh22,,11 hh22,,22 hh22,,33 hh22,,44 hh33,,11 hh33,,22 hh33,,33 hh33,,44 hh44,,11 hh44,,22 hh44,,33 hh44,,44

TTaabblloToa1b1:l:oKK1u:urKruuulluruummlumAAAvvveeeBBB İiiçççiininnEeelldldedeeEededidlieilnleenKnaknkaaanlnaPalalrpapamarreaatmrmeeleetrtrrieelleerrii

KKuurruululummAA((AAlılcıcılıalarrMMeerrkkeezzddee,,ddRRXX ==00..11mm))

KKuurruululummBB((AAlılcıcılıalarrKKöös¸s¸eelelerrddee,,ddRRXX ==00..88mm))

iiççiinn,, xx== xxk+k+,,RR xx−kk−,,RR xx+kk+,,II xxk−−k,,II TT s¸s¸eekklliinnddeeddiirr.. DDiig˘g˘eerr bbiirr

24 ddeeyyiis¸s¸llee xx’’iinn eelleemmaannllaarrıı LLEEDD’’lleerrddeenn iilleettiilleenn iis¸s¸aarreettlleerrii ggöösstteerr-- mmeekktteeddiirr.. DDeennkklleemm ((55))’’ee ggöörree kkaarrmmaas¸s¸ııkk bbiirr OOFFDDMM iis¸s¸aarreettii iiççiinn xx’’iinn ddöörrtt eelleemmaannıınnddaann yyaallnnıızzccaa iikkiissii ssııffıırrddaann ffaarrkkllııddıırr.. BBuunnaaggöörree,,ssiisstteemmddeekkiiddöörrttLLEEDD’’ddeenniikkiissiiııs¸s¸ııkkyyaayyaarrkkeennddiig˘g˘eerr

ggöösstteerriilleebbiilliirr.. hh11,,11

HH==hhhh2323,,,,1111 hh44,,11

hh11,,22 hh22,,22 hh33,,22 hh44,,22

hh11,,33 hh22,,33 hh33,,33 hh44,,33

hh11,,44 hhhh3223,,,,4444.. hh44,,44

((77))

kyLbnıimaidErpbaDmkeyLniaaEizpkblDeimtes¸rankldaiizikkılnerit.s¸raaklodBziiklıanudrl.nmuaouBgz˘alanuudklnmutyafug˘aodanuntkıorıt.ydafsaodidıyntırRoroıa.Xd,tsaidıçyrR=aoaepX,tnar0ça.=yaze8püntrk0meas.ryz8eiümkdtkmeelsergg˘eireümkdrçdeilneagg˘irdheüleaerçdinahaaidhlkzeeaetragrbüıCmiçr.

LED ilis¸kin oldug˘u fotodiyota en yüksek güç ile yiHlCaeRp.ttmOiHg˘-aiORknOtdFaeD-dnOıMrF.hDBSabMiusentreuSlmeniss¸itmnyeiamenniıKnksioanıls¸riuatKe,llosuçis¸auMpyllrüuAakzPMsetKeAkretPiismrt.KilreeRirmsFtdciriaisthmaia-cisi

C. HRO-OFDM Sisteminin Kos¸ullu M HRO-OFDM sistemi için (6)’da v

iüleçttiig˘leinttdig˘einndheanbehralebs¸emrlees¸mkaelitkeasiliteysüiksyeükktisre.ktRirF. RtaF- tbaa-nlı haHbeRrOleH-s¸ROmOFeD-sOMisFtDemsMisletersmiinsidteeimçoiilndiuç(g˘i6nu)’dg(ai6b)i’vdVearLilvCeenrsiiliseltenetmimilleertmiimnodmeloi,detleik, -tas¸ıyıcılı MIMO sistemlerin ileti

behralebs¸emrlees¸smisetesmislteerminldeerinodldeuog˘lYudeugşg˘iilbukai gyViabLiACV.,sLMiCsitreasmimslteierrkmihnlaenrbiianFs¸.a,rAıtmelskaı-nnttıaensH¸kı-.bytFeıac.ls¸,iıırlByılaeıcnşMıamlıIreMEsM.i,OIPiMçaisnnOisaStyeNsmıricRsltıeeErömi.nn,leUemryiilsnleaitilbmiMlier.t,impmGaorödarmmeülnoienüdtreerelIdşionıikrle.dKuaoknlçdaaullkabçreaınnızneMmoekdteedlleirn. mAensci avke ele alınan bu

O√RmmO≥Tk=ökbmdkmckPgXyneameeafaer’nsadrrTaStaiıSs,isdarde.tzıdClnevcmıedt0in1icolmunxdkıüasıkD¸vaHdodkmo-aatudnjguiıarssinlöd¸Llxonsaarr)nkgπrFkirihleııemuRlduvamleernNMnliçlımBüNaeOoıdEaaçeI)arxmemalsNnlatinesasm;kLmmeonla)gaçatmklheiüigödrSpsı˘alga-zknpsıisitMs=˘iibae¸uReırDeraes=GNi).aackgR oukssammxm¸telrre6k˘oiu,sısnsskbülaar,k¸tpmgn,ı.ıue1RlhnlnüzenllidR˘eFeENurıesdis.-srdelijRealmkymRgaePikıp-Nnltılede1gnıtieaaa,aO4tBpln˘d(,ilbDyiinnMe,rsiaQeosklur¸ıCksdeıdndca¸ımayıoaainsküDouIsgauHioosDelrtaı˘rkesaiLrtxhnnssa0iread¸idl−RdmairettıksRıde0PutrüöTrbbıerkücı,sgaıdbiomaatEauııenrIali-yesVdı’laNlopstnCib¸tinalgmti¸iöıimroanlrlleydsslaS(mBmKnvGHpvaade(Çabbnha(gil:A˘S.synifimradzi,lpukrvRaiaMslikaa¸uRıçeetliOu’ain.srzdkynkduluaöaeuatfrigasytxöeı:¸ilCn1zıp˘rs’osdiad1ıvolatgsıeaüneudishlrdkzgnmı¸nayüreçeBlıaidıöaaeö8˘Olıd8f1reiaai.tbt=gN.arr≥aeeseLrMsiskidTimu˘airabdkmelyucnrpggreRıbinaseXlüHektlılengeaanlıürnai,Oblasapre’ı˘,anno.t(lıeiS/blnRrı2HntniiFrigeitnsnröue.¸ulmzk¸necnescımı˘a0eg)yiilctnmknlidıklgedkkoü-iaasslδurrdmkdg¸atEdıinn˘rı,öenltsntlalCaingoyahlhh0eagdulsl−kCgRkdaHtnieaıxpOr=˘lznsrı√etmlkmerrnoeınMeınslRBeact,salmkDndgimaçraeüiotçXxieul-ıTemıtçiNkıaskerımıeugçırlR(iyllreseiliieödi¸da.ssy˘llaefüaniaıeePie,blnıadrrısk± iSitaenb=amelıcentakrıkON=ktndsrcmdkudOl2R nekuikedmteamgs1eead¸ue6üıaısıod¸psvslRırddm¸tvs-snσobaaOk¸¸tebıgsirsheirıue¸kxyLohrcl,eze˘nasesınoM1rmkrπ¸xiçu=gmsiiOmel-mumıdkrisbdiuTse¸˘ibm¸NahsaerildmürdıpRasOHR lemtülrt¸11cgntarmiNeaaane4çibeap˘mudnk,Ellıeaex)ayr(yninıha2(rFıiQeeOasaarklrgiF¸nlinGgle-en2ıetıasdreı)isiıil˘i˘r’ıiEmo−IsıriaaSrkGie-mter)saFki(¸aEyeramimr.¸rtrmsogs(h’¸id∈,lvmaüadk-nskrrline˘exttgılepyiae0Poe,ı.rrrülkömbRTokailrbürki˘lrFeRgkdıbOomkDmuraHFıgısaiIDedsVıderı’barçe0¸˘ltormi2ualPbrıthnlOi:Akn.-ıiesinııodDaeaiedillü(nPeunnkyiLrnk)zmmsi)’cs,sdiauloau)i.rıkynikeıCtnsemöereahatfainygsöiı:icrgoan¸ugnküOiezeDtırmıd’eHo˘am,otσg.tORgblm:rçeL0ayxelul8˘xnsOialikIerrBlflFaoMyessdlaSm(mKnvGBHvpaaaaÇhbnb(gd(etiimib=ialr(rMxaibdeeLrMımRıioalndisuetmms¸bdakmKsrybsyLTaxToRşcrBGSCtHidllmHtadfionÇP¸tbearanmnpbnFlbnaıseüRuE+lEıa’lreIeemnmkükeearhaeelNulparütnsias1mdo.unESConlxl(enıykirens,iad1Söuı{aneıuitdvg,on¸dssırlkzdioaazte2¸paFeıgleniırıaiıkeaaaööneoıF˘piMsg’iHDiaFmaei¸kşrşiuRkeelmdaaorüsl-üaaüilRelumradIi’tbdnFıasl,enesmlNmutaCaxrn¸rtargrnmihlstuprEhnDceRılrtksCvleıratkF.alungeaanlçxspüxrr)De,ndgmnieiRRuarşhslasneubmr˘oeil1madtkieumğce/0uslld˘OlRreeedrköıgnlOaknaaigonrnstti)NaFHRXe¸çsekçsgşsnyedsslaS(mBmKnvGHpvaaÇabanbh(gd(ectsneIçaidNkııee˘mbe¸çii˘öuiaepğmıatnmkayoiagrlbıznlnklbllDemısseanıeitşCδırraa,eeO,aüareσlraepelıbsltsntailsk± (iiybFRM)euHrmugduentasnsssn12r=kriu¸l¸ndraDkekaNkCakuakrOi=r˘ktnd2l/ğğaruRupıaiiad1ı√ta.ekaymeeiisrdfumıkldldslrkzdMıdeılnım¸dddb(s¸eaıeııOuOyigırö¸ıaigıeaaaöömpçraegüib1itgXaımtksozııtuzeTieıli˘lenk˘LGrasnii(ihiıch,ekr0seals(ouaıarriFl−iyrmuarse1Rdixtstviiçuo=¸nslkiuMlσttıalxeRılldıkarsrnaelzsştmsissnngeaalıarrri¸aS¸=l2sllotimbdheaδLrlaiseıldıc,sMaassoR vtb˘rmiuü+0ıın,d.¸tm2z1/lOtnNaRl-kdereshekn8esınigsrnntieadmtaıiıiasism¸1ncıedkaaa=i=ıeuanrartücsnelıaıisre˘ıiln¸de’Ra(vlTlı,tnmdmaaa.irak-isyzaıkeirniedskelflırsısiriit,ritlddlrsm¸dirıııδorrmraeaisrllç--nlaiErgDk−ltsntalkπraaıabarerrrkmOcydndntgdiuaelamumndFulrm(edie(ba2iFeueaeeeebaim’l.TOk=tNa=t.ii˘mdu.rnhgsi(ö)m’)ı√ltkdmşcüspsrgOerukulüdvde---k--)----kvkcmıeıolnrram˘needempihyeaieıılı˘gmçraçeüiirelkmy,..X..ndOOaerurlüTslae)aı1tarhoueröI8ıS-sg=gaideaaanergiI(dçeidygrs-errr1lT0ıOe¸vis˘˘Aöşllısiniam2itni˘lraarçtmuhaçxaHıaddrrır.deıetSümGioDbmıeuC)eeııanauraaaüb(arσnjietniamlsmrmıaalınez¸lMMnasedmn∈tOe),’2)eelFye1dsslaSm(BmKnvGdHvpaaabÇbnah(gde(rn21leox)üıaısskrinlılaeikaohlıeS¸vlrdm,ı.rnkkk-eR)mrivlrrligargısrsidieıde.ıFesı¸lioçeonuk¸irrNı’˘1sl,inskRezerk)ıkπrm¸deEFFı:eua0yaseGnaanghelnmumsmeliIoerdlak;LhmClbsPblrliuliiknmrkanNiadn1h(oıienaügdplaedmsaüobln-msOa0dsrlkzdeimarnkltcşar¸nkmanPsytenıdnLıariaıeaaaöö2mnvδçnLRddiei,mskpsDitiibarğ’eıiaee)aii.mnamkleıCaNiıhaeeırike.sü,ea1muaahkrsomldgn-uF,utküıu,DreRıskıimnğsçiisiiiHOnotıdkm˘ngeaanltv,oüeeırıDDi,liniPepFilaGssiemnLnmaOtI)lx˘nHsaiaae1ımrB∞ is/akmlHniacnFBüeneRliaakmRrlEeiigstrnnicüıbM∈s¸,eıRmIadeecsneu(irlaaegsıtskrls˘nlır’T’ak=jtRı¸ntimustpröşbnnr,ı0.kıRtdsnRadEirllrEraaüaNIıeiçσnOF)eδrrıbmnAleüCNlluarlrıtnusrxamltsnıtatldBu1madorisudeoDynlOaorMnDgdauçrmrgla)reSe{msSsdidiiParb¸mkkdçıgO.l=ik˘niazsııee˘nlsdpı√tıv¸duiadcyzbe¸aaamphMsnriıeılniıeihnzmuaamaFaRi¸xuRneytrLadlgmçraeeüiaslMMXkoiaaou,Dıs.,’lTba’naepsnjReiiet.xiu¸ıasCnEıskıeFlrRexli(enyaıyss(ds)iyrseıi¸l¸ndolnoerkk¸üt0süirgDnDshlllım/lmardeç2mHkonaeıeorıitıadtrrveul˘Sa0lddd’iba(ebmnıedeeeıLLIiklödüilçxtnsrNia8bhıNr-nBodnkatnseuızcoveesnnesin)adm¸inieedammtdrai(asbaormk1ıMıRysaaeu;LdigüiömıuaısaıarilivBlb¸tsltvlkmıtacidmlσtıalüx-bgnpiıal,gğOieaEnısrsEDaesiaölbIemonio¸ia(niorMbrdhvel˘lNr°lileıBtnniknımaOvmrkiπreOrFH2zeesOzotunluekrr’enkrzelmumNrgkn8usıbaiiçSu{..baıiaıiiulyaergaasaa==ioeunrarsTmNblaeazh¸ıtecnilprlndmükTlgıdOsigps˘piğanpMecsssarmıilsagea¸lunuRrenı˘l,laençi˘niselıiiriiirah.h1)0m’dbeaae)aessnl−neüerstnl)xR1mdhRr¸rrrurkEaaa.lnnniieltAizmokksbdlkntpsLgnibektCkpiOlnieassl≥aesg-eia¸2eueaeeegrauslsüriaDjsiRirbmm)f)bdr(ime˘nıcs,sacR˘ıgkö,iiaıpire-l----)---t-yatNml0loıGbdiamıl-Mede)ıaılılııetNaiuas,....esaematBsıksslr.tadeilçeadçeaçlmexdmF¸-il∈Dn,)aiüri-kp=yei.illxgsyziskrenl.sNkilbfnioeiiriimıO,senlca,sı.dmdvdiıcR¸mnzala¸na,lrmliOaclilllakdFaeeeilikluaioıaeeru+ıak(mOiurbrıadesaiiknedunelahouDBrdeildersaikskiuEnldrşlOeöks;mhrısaotikOp.nnPe.asbpsy,lekdiknslvadrmokigirrmnikler¸nılıyesdslaS(mBmKnvGvpdHaaahbaÇbn(gde(k± eeeaıiıhagtsKigmueaarilkiyaısemtnilyçşlLkoınrı˘gD1rebnMan˘rırie)eie,üBmoissadmh=angi0ideaaioaaruıl−ıeıCnxersss1RdlnrnürFTel˘nderabantorsnllkHndntimeeskoutr(niemircköüeairDgHçlddiearmemeltaCrlkeHimnoidırectr,saneiad1,s˘ienbatlgatNtnl}mrreLsdsçlrkzidlln-iellıxeknsiah¸ılrı¸vraBönteetsdıD-u2ikR=ıaiıöaeaaööFlereıab,ttieingilatiçlaidab’lnSrzıRnlautttdkeiFR uulb.iaöeb)0uskR yzi˘llrgmrlimfFiaeisıimuaiH,e6bnvllnıogeiıımmkEulkalz˘EmeRıgıaeICemslıeıuiskı-ia¸leaikramuaEıaknrσ¸nklgeaanlOtNogldtnndıeasiıumnnadeuıtalrolaklashrMehldolnlzlee˘iii˘gn12ıirila/ınaS{üiae.Ruark)ssaplldvss-igisnrtinş≥-daelarzriksv¸dmodmkptıyeRnisrcsneddimeihidlrvip˘bMnRdsnsumsayaicmatnmkaeDge¸¸udeiRı≥e1lszllatklnsialııelX,zl1a1gnitriıemieıaı(ia’rDrrb,n=gelniisδGrrenxn4ethmexrˆp¸iil˘KuDdriasy’lıö,rTltsnltalır˘.mpsyaiknrnomkpOndgdtuçrkQeargssiaeü.allnHrD.die¸elminitmPtaeöenennOcnntl=m˘eıanssne2ı√ıRtsçδıLckrmb0laIld¸ciossldiebtidebrsiıksoıeılnd¸IlıetN¸ie¸saüleainiiersslıem2gamsıçreeüiıFsrnerudeXiadma¸gilıiasusllnaTnaaaseöu¸kul¸gytgsg0iımdmdsneeı6)r¸Oildibleıı(maσekıd˘iyanOrseerebeaı,ttr¸OekrsrsıirankxllıniPs¸sr1ilmtdklia(ımmmi)ı¸itsbbEiılçeaşatnrıaZdrorrMirMnmSnzdselaneerBbdebaδommaakrohieımldadtulıDmıMarxekids(aaıtnyiasinği.el¸Carc’Tyib=k¸asMaeilısssnlkieçödtmteikrrOkğ¸mi1RkaikgrrFstegüdıaırsnimG:Aleıivıiidki¸lRvesaallmemtkdlme.Drs˘i-ef˘eitdleen.inau4inıarsErsuiiıeskTıhx(Sı¸(0gr(,eayattreodnl−r=rır1RidSseridnuiFrrıyadnçdukniπrt/tekdside¸nlrç2rinökevndR ıeelm(umrtiukmnrh˘rlmiamabaoiniı:iuilmmine’iusmPukemr-e6nxencN,saoı¸pehRHerli8rh’eaeıt-dmmaüeolkmOcovsl-tigeıarcknıar¸mjuitgügricl6irsımçumdmaıç2ıillee˘taOahiinrlvei)vgıksciclf˘n,Dyaae)amoNi¸cöu.miib.xrehi0aAismzobkaskkldtpgiebktknLCsOpliyzrrhlrdeisgnvieierfM¸-iielib,eüoσlolivainOga-ıOmba-˘leesaerrireBelknıeXxılmpuOsikiiaçesHFeNıeılea˘ekoOiıznjlltalaldorıreeM1agn)tvnemdudrailGbiçlamneekmmkkar)isinaipr4mıoslpo;aLniçoe˘aeççala.smde,namlr¸ilyspelatsmkbhıaasidnkn∈üvl,gmrrhöuopQeseR.lin)iieoerıih)¸ctlarskrnllimeıO=yneknçteiiknaalnıe))gaoi)ls.,ı.mklıDısRıitieel1rsa.loauiıeearrebiuıbeukeonEiçaiIm=xeFgim(ieorlkytneNekdurBıeumirır.asidigrgoTsadEnvi˘ıcg(,anlslndemtndfmteittglç2esshsrrı.rerıdkMe˘ı˘aermüiiuH¸dnddeea˘lCtPsalblam’riirmnkirelomabl’tatlmiknıiexkşpreltntrrz,trı8rhnaarlupbıias-esaFPrö¸es1kiridlyoledmbiı¸nFonnügenslneylrrziRit2LFriEümm=nrdübelnllxjma,selnıaaivsssaaadsğlrnnndi.e0iimrstcasNılCıixees¸s)ekinijll¸HndedtRailgeleeiileştleiıaiRborlioadiioaamu+likmriaiankü-Nsk:AaaeD˘lieıededrimkaeBsemkhlımOkkHıa¸aFHinEFgeestiüzserdydcetttzbBeeuiahelAnuoeok± kakibheçLstdıl-DnelDnl˘lxnsüitl,etasrceosBabdnainiklainiçeodkNnueisisğınlisktatttamısuie2ndlbsdbrönlbdedııcRnLvDeklt¸nmdseılüdunelsdı:iılgvHlDaainRsrsnşmkuimrurD,¸zdirsedbıarı’)lmıusisrEottsEDtagkiramiluıaeGukıIkFeöaoa,edgkrirrikaltktnıltsLrnlçriaNltnl[uca˘nOca,ıgrmariiiialdllsııifeiaseznritğonklaitaiInxfrdıbırçuetıaarrree˘ıeS{dıeirrlMkzliinPaem}lobyıRrlitnbksirliaeznkliD¸peıpiisbeusesakımueçcanRö’piüudpıstMkseR ramdoeigloiniiaalıemiç¸aalFl¸auıuReenrdexeislNdimalˆiiyuetısrrrildm=eeıeelinleidlöxöaagıp˘sorˆl’nabiscagüsn¸yi’iuaoiö.iemetixsxaEmr¸0raaadlsl¸meliıarnkOlminilr.iıçek˘CaσliaöurğısMtannOflrninu+naabraσdpnsüMrmrmeeDxdtkmaee1(nrnsesthregdıRirMviRnipk¸aiessiioı=ursrMekiiEın12gdme−¸0laidatgbaıedukiiiia’)montelılnzrmrıttnN,Flimmuskd(alsemdnsslennn¸riigsdısr,dbntlimıa¸mgdi¸ıtitlmugsruatülmdm(hoerM1kmıORyıi¸ı˘tg1taoıeCzrü.kd˘XFlgıkbzDtrklmserallaxyıpnkemr.=d6undpanyknndGıina1Z,rhk.mOürroMumnvEmmmaedsieçxo.FüZbHir(ııysl(8mriKdaabetkvrronamaıioia.ntldnenDtdgcayrfmgrnran)l≥riI.iaaeeedretkusç2nlterrNlıülue0k,rnLia˘rııaie2air˘iieı.bδaiauLdiOmy’cesms}gstrrbgirhFslXldnüG¸’k¸.8rh¸e-agoauDeıRtögıçliihebaakiaesaelgüo1(aaeçre’bırdım˘a,aAlSek± nu˘tgireniimrıieFöiivh˘’iaettıa0.eıiiei,)addFcüael−lyadokelr.citx)e1RrdiNarezelg¸ermielriplnenu2cerıemmabCıosıoe0ieageoyitseearcaZlrσladk˘yıl-irridleieeBakkpımdOHeamaseteimFHreıMr˘cdo,sazksrear,iaa.etun12d(ialykgxbçraoesla-rci’enk(T1k=)öi0kayaıeemsLoio.nRıöIlekliaIreck’kuı,EnkcicmnrılennsiDstrmiiag’disdklxnle0isuçu(alimAımdenea.i¸naenrdor1flyzzüğ8eeikimıXmzflsrOiiisiP-Td,etieT)¸nrlmaanMndıentsıGkmnaaashBdaSasvPnçsudrkdılR tnadBmsar’aknde¸çiiılaxntkndkONdcnımllnukkdaokaklnveiimgMrdusladlıiseone1ikσn.nimimftulerlenxgçıylrlı˘ıoSllfnkxçFsea2i’iaödaδshşpiLHmsobrtaaosd/iitsbv˘rs,iovcnmloldnxjui¸Oˆu=irnemitalihFtdkıolıkRrydigalatmieFla)=aebrtaiiEenlei−ikıı=milOD(yi1rlamilr0rxr=˘hlıimketeu=gteinciIkiFıeR lma(soavmautktclvaaemne¸tie.rTairmeeiei˘ssi6eslidMt(alodiçmltua+tNçrkeırloır0iktsfüialtraanHeoukdeseeankeb)ateahszdl)keı¸cıtekmmngpayesçn2sFicsnıueruökmXşsde;bbLpaeaium1hma(ılayüzeeuazsngeOlt˘ec’atlıTmkek=ü,(a¸iigoaöneeüdk)ras2ShpkngdFyadLrşksiedrnı’ilIe-ıdgstatdllmaueee˘arse0gakınalieumem˘b2Zenrmael)kfdgierDmonliieriaıaibhıRdeprksımkslaaTd.etlle1KagsntNoDdirkOiGa.SFgseeaagoFdbs,m∞ ’r4kep(tdırpsu¸mlaEt˘tarnditdi,mlllaerFrrnvce˘aiky˘ndnrreiuoalkin-’heiclrk2lniddçilQdellosmueıl)sjkxtarırnrkaıet¸urea,ndoiteındepn/erınasiLDll}sreaoal1üllrokıuırnnkjniauüisansrlddiudieRü(RöolrxE¸FadigvsIsdöıanRelüNslbeiagmkçeDtn)i,üder[.t.nszkvlruekrilEianeröiıiıhlj˘lRnie(e0aylede,riat[tıessOaiişrIell,Ririlai¸di¸ıkaviazl’u-mkıNaImaslıiıedeıeekvtrCdi(rılσıllaetiigdtnçadaaNaomıerσooıl0OiPrmrtümöBeeeierlTl)inailDePbtisn˘Mln√eaeeDrkaeonseneuıeıgynt21redsbıödvl;kmLıicuimm1iial2z’oabbıekkkdxaö)rdnkˆıatmktrğn]kıslVısnd8sma’kdüşasdgrcmmp¸r’¸iielnıaimkecrlü1iiüttıda==ideunaragıisllaaEovsusatarn¸ukncubıa¸mn:ATdn.asr1g0zudmsnitkkaXtofzDilvsbi,odeaσmMamrnOedreidGr˘nkebnnrFhstNauakktr.iDp.xnsetsegoiıuıTkdgıniRiiv¸slmueısakkgriroılrtneMlummirr.mkrkly˘nnkiauiys.oiıköItmiıdan2tftaeredeellyiısınöeiFı:2irrD,¸bδLpı1eie)a)nsibMzasaüsrm.tıbışrrsttı1’rıd.o--¸-a-)-R-arnai1uıneünranlttgrRrçsrriy-=rE)üneglıkalıdneebad1Za’lo,uo.Mç.emu.vedgli.i8˘iOö.e1maHdre.smsmruulınimrfEOomlxsjRirill(geaıysbt˘D)drafkMrrRaieıiaπaçreniekeLrgiM-Nltgbimrmrlnüee˘ed,enadea.uç2rvRnselıiaetesapel.ianips˘ebkntısBeagüdaeelal¸l’ukimtmlOyln’resbaeDnrzeküy8rhhcei-reu.(eaay,oidp]errigoi’pck’Tid=ta’,iDo.löerkSblsFddFkedrl1mdiickıaiiır¸ı.i˘molinüemiöuuinvlıdıreaaaesBaklalmrnceuuu¸xinal/mrfıddukgiüerloggeireyDelZsdknTbuooyiaöiaam8ddrgnk(let˘saaaa.Stsreiö˘oeBdkrtnıomaObürrrdiebıtddHF≥eaemdhzzyddalslsmtvrdnvxe(ımeN),iinlsCniabylioR(rIçeüniibidp(gnimkauhuıkmucdgozxetesıaiıXkllaCa’nlsaataıblgıeAxıplσılosürennıyesdslaBmGvHpvnÇ(gde(nienjueioiieaaieuın’einnr-lrmıld,aiyitlüneasldiee)seFo)ıvçmdlinnlvglmBsAioiböeui2izse.nsrlimruihlkzeanleımdklknetilçiciNkn8Mksllnittnsot˘ıslMe0vaiivtöreamngcida==euenaarlueidmrmrluekllok± misSeçffriFolNaTerneeevRıodınik˘ıaCiamaaaüeul)sdiaaslmxQçeogbaiaüˆerait1re-andnmisnb’eölnrzsnos± ku;iLmgxmudmsşdalüıtker¸ignntasraatdamkleaemtgmOaıFakıaööekrriügNr˘ilkpnıin1e=tdılrıldx˘e2e:aolnpkeç2mıöeıeeleniiknçlaemilhesnedkrnaauaaiğMnınnR¸)d)ıDBiiüamçurarbığeı,r0lköiaddaanee----)-t-lçu+nesxnseNe8Rsıznn¸keimae.t.tehnılkıigo−tahnkganlLs,..mPspm≥niuaeecsimtsb,,seasledmgçgrrelasks˘itulie˘irxibnödeldieçumktepy/s,cıgR sg˘idkdbrreXdlr,rnmredopignikcgasılltıXZ2Haim1ruı¸itiksnedsınmn=üıniali˘deRdee’skR E’ıig,maDüntmr¸stlr1as=aAmenNOddakac.kalaR ielr∞ uirmukrel.uamecmjFiδRçzrrelkılaze6nerccralotRmznıi-aclitnk0la(oc-Ndicurlaayaitrledıkseajndtlebıakrdgiauknikkut¸ktnilarg∈isidrrxeknıuteedtaBaııOaludh=M˘sl}grzeeLiarrül˘Düeı√tiEnexkF−ömieliae(üaulRiöıeonatoiaazküti[tass-ğsısFeg(gçKtü¸kimsçadüiebddncnrelg¸iuımdmpe,ö.enntmiıaesOTölg,s(˘’iaael¸simaiıclpelaKuiilüieetladnrckrü1ugMnnti˘amieg(olnDnBanyliaıepseyaCMıtdaıa4rIIlk¸mçpırdakfalxilrσ˘asldlanle,˘ünlmeenyaikröa’iaeadilraıMdsnorkaıS1leQegmsgöln21esgçriIıı¸em]kdlaaanıkıekrlikni)rgöd0nsmıntatk˘lils˘kımmli2oenvibltlırsedetnthocldcıeüIsı.1ıgrsıfauEmeisiotöaıaaosD¸ıu=elnerö¸rC1alz¸gsaetovriykeX)zradü(md˘nı-=arokirtgcsGerkinnisöR rsszohTmruk¸inedn)’v¸¸aumols=madoidrleldiiommı)˘6emrıneuovtekattodsiAmzoadkkkslbtpLnbgikkelOipneıenrkıπreetorib0Pamrrnüeö.nsnıTbniaaFtaemuDbrgkFrn¸vfRakt1lrggrıiıeiiir2ıuegidb{δLdaeNmhlianslt˘ıütizebras,’l.˘ndelrzosüRırü¸OsVu(re’atmaa:lr(r¸psarrig0mayçeliatmtl-gliaIeeistilçeaççaalroirmlemr1sıri:A˘lmoıirık(a)aıagadteoılaibnoıphnryDtoubldteelnmeseı1gntiaurüPirk¸ntsailalnaaeprdagn-dminNib4sğalb8gspeeueeitsilulaiouıaeer˘aadiOis.tid’,iulrit.ad˘yekmnmkkynikügamri6≥iidna.eıröeaeeas]aQütfeasv0Gydel(1lEiröaD)iı:¸ieariabbdc’demnTnk=.zniciagıpöarieknmes’Xlkeiıkktrirerirmnilertkgovvı,,oroounIsmgeeihşamaarlaFnçelskeelnlu’elrıf8˘,Oaimytonmnfr,H.giFseTeıtiRZlvikksoalalri(atibmsmnsaLmadirer.ülSsFn¸ideeLrMdziImsssasFrvlnrnddmaagneuxerclumsusıidnrğle0eüktrotivpnllnd[eceılklsdtepr.npde0PbinsüökstelninTdia)mamubagalmralaxdeı.krkçlPüuaa)’gur)dd(banrnigimaaaopaDrauıırnüatrmrönoeja.e1umadiüiSsVurr’llOa6dyeıstdıD¸ısilFnsgladlamtrg)aöuk)iatliialhairiıkçgç,i¸ks:AnrınaıeeV˘ittttothlei1bsMbmg(öuiiıelıCllknaeernivaö’sdtMnlızr± ksrBuaaeekeliioiölz0ldoüanilküiççNuDsxFeidmoeıçdrEdi,kitramunmddinezHnmoaepıau),inda.lCçakiyntsenkekeixaımtagishFnökRBmelveastfgsçnar;LsyskLiaiikemCnıönleıe:txins¸il¸ndtiödrrdatknmkxıprzarrasiAomzdkblaskktpknbkgeLiiplOi˘rdCüeng’l/rarpnhkirkğiend)iıiçmtyıgialkiuslRehneıieigndsltukdndfa(=seaaçiDi,önkölıTa8˘oObtnrpp(nisesbnilı=efaezzıeau¸eetitcçiokhkeNkR iErrrrbaNelauIkererxi(iae.meeˆ1esLgroşMibe,se,lly’Nçe6eraçaçnlslmolıtarrnioeatımemlltstenrelrikernkkOti˘aionulçlσtıalpsR gnvbiLbanıaaseüerk’me¸mütomkgSılısliebeırue,DoHiüsk± lçpnsesralndhalzdhiuzepi¸1renıt˘paesr9eeev’iiınloiuaıaeeron.kü2z¸inllnONSaRkOMiszlEtimgieiiakalierılıdi¸i-u2Reoluken8serlöuaedsiıisle.llçleEedısdaaa=ui=eanrratzm(ll¸tşgııtaijsRedlmdmcelterggrxTıilpıtr¸iknRlltiltltaaıaiik1˘irrmgnirlentb-isNnösiraedkree1eisilgsnoanküaar4lekLrpsiiürpiaıkm˘csddd,,iemmemmıLilttiızçdBolnsZyMneıl,neliCına(nxrrarreaDegimçuamehQtseaazsdnnöaıledltsedreker¸kiCsssKao¸dlnrnkekkN2eneateeedeçsCr7aıxapiapyöig¸--)rsdrsndllhndındisci)d)aılmiaidMliioaiR mFerdimaDImükaa--yn-¸--)---l-e1G,˘şsüieirslguNknnnnneealilretleuılıı’ıoeoIkDı,...o.fılc=liaamuöreekaa,rrmtoOtçsirrikNkögusar¸stdiıDda(ednn()-imailaaaürdkseFradplialirnioemtentmtanklıi,lrıegrrrtttnrtna0tPbrdüruöbnılkrTmBakabeHkoıtaamüsmrserkkiiEaaber−laeygiaypdbnfrHbsk± ıEöeıesçeamza)i.ıoıltıa¸eantlaFstroeg()eakiuırasmVukelnr’iayNkdi¸syeim.ltrdavıd2gso(ıi’o˘lOnraaeeatrgiiciic=iiiiöneüDiı:Adiiddhmrka0ıleda˘eitozzeli−lanipyRtad˘dırmdrlkhmtnünnayıugksdekseieüüsmrrçeıaiikiiekseravLRorraliicigmü,iednspulian.iilIısiemakycn,smaakMlidtedr(risiAtxö’triltann0r(rrrrziçukkpaemltfsa˘içyxul-gdköaˆeıroı:Sns2rniırig0y’ınthmltszayl.srıie’¸lrıknr1kOs¸oDıügaçubo˘intgdilnoresreiiDR ımüıdgü(s¸1.irlaviin=sybçN¸autkenlrnn8˘ısnfesOiiiezitrdiüre,l)¸’lfelasadebmdıOriıiiiklnoar¸bt)a8a,arısirrüerari61iiiamdk.tkeeşıleLareM(eeiutıurOiiaavanar≥kaiedlv−cilnirgdsumlsllgFegeadliae.nnasspitrbdMmdmndb2esegeküdısmenkacta˘gll¸ii,erto.vXl˘iErd,Rpüilans−eiaterüadza.:vıypsaonkrae0ayuesVtiüiöi¸diösuFelioP.Iehr(gnmmmeiSkıi’çllZueıyi,aZlvOtı-imati.(üaniemegmaa(öuse(a’ıld1diysalroıamasde¸ü.eedma=glkez˘Pisgteinec[aieraknmpçxy.amnı8irıiT0krrlkm˘ncii)/alaaiF’eadmüsnAaGkğaaspbolürmnmk’an)HlmoaredeetdkltaıtDcçügedageahnüıiumd,1nilIetaCegaeeinankdytcldgrnDrrhyib6öae0gkk˘sFr˘ni1snkCşiklıret2tohsçFlndavtxhp,orlgçl2trkriGonzFn.ınnaierındsrıFgnolDreliLmnmOelçüleo’melüm(slHikFomseoreüee)ekrni˘llprnlHnM¸isrdnoıeam,ziüıBsteaeF)’tIedanddkçtzkçilorNlkLxiLşr)krMçıisireemek(ea.Be¸stprlEaFrıl[leassrrklnrbitlcci,m’ztnrlDgeraroegüçamahgeçıaieılrlrete)iiidiiamdöine’dıaeiüne˘ulieid)isee˘tt,büli.r1samRdeleıaes± kunaiOtr:KreDnkeı0ayteag.aksnüidPuat()ttlin=IekliiNikRıalkçglummdsxemrkdroDddˆ2ırıee˘t=ılneee(mkkeauiğiemaraddckr1R leMaaoıcoıuküln2niaieoımmlınçzEıeseyPlaneraetl6iırminrak.umnalnptıivtvaf’Ii,iieaidse’kanepibdartiekimknmk¸=dLattgnrtFlaceDemFıRiaiehCl,ıeunePezüskssrunh1agleabıikemzaot¸l¸ndxnni˘eigçurıksm:recerrndkkneiusrel/aruuıelitielsb-lvvrcnsmen,oultimn¸tiisddiiea(dssFitgtrsdkrdsdmMniösaR aıllmtblaü¸uı¸e1l.iıpumbmtHıinzNöFeedelecetlZkkAdddl1zgntn√eiunedrσsoüi(Z1akOsmomö¸Ivkbii4¸lpy.zrMHrrlıarri˘xedım,mtatrslt(DeüyeştaseatprallσtıalöraikanDioefMAiadkbsomkklztpngbkkLtiCspOiiitnaimaQkessdbaiğlbaemk¸lrasiri¸tçretaüed,gnsııe}e)arbllelnaiieidmnnsdheıaterMıuiE¸svı−iilbiaaaiia1mad2z˘az¸sOuuaaoOnn3IstbRddeeaelFglakn8sh(r)kegeıieıi=raoMitıaeaeimtkkçgaa=i=eualrar.ldisnçeaeççalıgıees˘(ui’nüskFr˘xutiTdnlusniˆinıiE.laüadx¸idküsıiiaeae(ço˘ıydezsamaeloernpyairrtlıntdetrltmkmrlgLnırFalanagHlyü0Püses,sırlZüö2aaepTieerıeeesbrryuolaieeıarnorrerr˘erikıirtirt¸isiFdRgoı˘eçnn’gd)sdsbmrPirIeusseetmealiBdıhk¸r2le¸andeeaeeeerlrrrr-0MkekrEr˘(snkVnknnnv’siaoR/lar))¸2t[luu.ılrotthriaeeazelπiri.mzıul-----)----aa’rirlrmnikrelaıdodDıs(şe:AltvAiuöılılıeiobharlxü(,....r----------rfexiˆgliesdzrseeenügeibeirkonzııii:ıtunbk)r’oie(.....iuu-vçdmndmtlo˘lB)iiriZmıeıarrikMleıdisOssiixeldnrnAnutstıemˆislHFiut.krıkymnknlσtaıalöınelnHdtlargrcaltfmübigyçinielslieaöeEı:isdimiofeFm¸nzi.dhe˘r,n’ın.)teRfvdlsax2zndirtngv:iOˆrrsel0aydekgenrt¸iiliokn8sIedlgnçrOstdı-Dılıillesu8˘tOlkvigkaa=i=leuanrarr¸)fOm-silagi(ıa1eid)˘iseberoTlueltuatttriraelbeamltiFbeeL−rMiiptPnsmetkkrraZ1esieamnH2dgirriseannçtrızıpta’ıb¸kinse.üned,ımnmkitlaıllsikarmurrarreıeekonaüümdoVnnlr1Z1ıtPaıolmrvlprul2.eiHeaeeeeiaoiiiig.lfiıimneSsinahkrlael)ı)etSıFiDyıafav,oatöui=ad-----)----leeixFiyırRüagne¸,nimlaçxt2Znıprılıriımsgkidsae,H....miFk/nesa¸kdilmakAFa¸lnialkıelüaaeebeeeu+nIloiülhrrrm-maaelnnilrxmodkˆueerthkddndoFıyy’,stprnilaCasinscFi1tgdkhn-krnr.kOraçdiküçkeiCösjra),ktltn¸rxnpgriruimidendsesçı1madgeRytZu¸oOmmüsarı˘üiıgllxakeF¸=slet)mü˘egiDiiOnlırrküçigmo[smrdıLeıen˘sr4lMeeslnui(rst(çintNklsa¸gdesoRtıFOl,iemdmuuııgiezO’atrrnbemrlia’d˘lcerlrlamliAg’ieai,erklankaepiaeiedeüenlemmmaDiıçFbR˘emZlaeKns± k.rssnlPea(lervmçald¸l¸ınde1tliaBıdkrsöerötkcıreNnl/]amrkımaukıeedirrds2iekıeuilti2¸imieOlçitlddlmoev(ös]dnaFicöıınGifFbgaiıicvırlzteıemtealmxeˆCara˘ıi(önteamlkahCaeoSrσkzgLgesreırTnreilcnt,¸eutsstsiiısMlFrFO:ydalσt¸mıalötn˘nxeien12iaui¸euçsetrsrensibiddkkrcnlteaoiFDsmedhkeck1-tsiem¸ıdprHvrslsaçearıd2zildkioOsısneR ecemüZA¸1s¸skn8üsı1√kNoekıiıislkzeieMaaa=i=euanrar¸nurrermeGncickmgomhnDTlcsrrstalsaaieeik(sys¸zakaaamrHkrodtibnüieeeirlagebOladm-nZ2nserltttdıkıdrmlamaadrrerroz2rukruiEDniδLa−3nnıiaasakt.dbrlnetakka2eeaeieee]Fak(liiiluaoisnnDa)m)bimadr.xylcoiˆgs(-’k-----)---n-ehdidrıieeüiejiidikkcııluıia˘nO=,.s...rbitrpeyFadeleeüdrlkmiiyaearrmebgüeıdnxrF-içslmrmrdmümsaaorPiAozmkbkdlasktpnekkibsCgLtlpOiuikeügue[sh¸ialviIreevcedrtnre0de(iltptaı˘ssgOokld,iMs’πeTk=s2ailsllöhiaaatxk.ırˆuralgeziooDxsxixmNkösse8ays(eBbvˆiFaeö¸mbik¸rrbü(eilçeaçeçalı˘üi¯¯reeOıetilöurnemdvşnoidkhkgcrsZiOeürzMrnsmı)’1aZxlixmNkösesBa8sy(ebval−idaKidiöitlsodoe¸iısli)lsn]akıdıea¯ri¯tosedeseMalnaiörekelinleveleeeovrgiillauoiıeaeriainçsogicrıiesaieaanigshtımuni)exleneBs˘nFg,eameti.llsR,Enmlet˘aoe2nı¸aç:kitilnirxmni0jyaxee.irs˘eslsilTnlivnIeknl¸a¸¸ueu-lleeirmrnkireleça˜nie)mi)aoe2lnücolnioaa(isıandeaardlt2ZFixnkiodLDllskklphlneeeealeirakkelnüeiml1Ze¸koFkDıeieP˜s’1ntirveeaurarrm¸nminsadıböuaestmFntsltelkksssi’lnnrç.zksidd¸ütmnmkhkkrle’laeeiAezmokadbkskltpibnktgCkLesiOpli1ınllnHdt)ıdlül[¸Fubei1rsFemaiaxislflidiamoemziabakshs;LaIriddıımaasıaktntsktn/agkatılrkerivüt,obgkrlsipermentbaaHkpDziieneisFsaFllntdsıD-nü(kliu,,nn/ğrkncstaFydZmd’uHiçeaeçilaçilkFialiiesikaesdxladetnkiˆ¸ndükndttmttemıülbnlkerebr]eInü(klaNcckc,,oçüloesiDı.iHizribErdMsiiaknscistmprlanzm¸nyb.eetneteiittröarknnIRhfeee(eirlioauıeaeraikramuta¸radgeçiuorMmtndsie)dnbm nndreıtattlleilrB,uptsDbDieeHpeL˘Ziay(ıuiii1amkdEımiRIgekgr√=u1eOlitggım’r’nngalüa.tanaazlrimm ,l)xtsiacEilrına4¸vrkirrmnçikrelgyı˘Re,naeirtııeeltı˘d˜pr√ösiüeeirpuiaarlsagklMalkarea,ısjlbexnRtlieianiideıaixheıkoz.nialıieaıaeütiaRieşe,nazaiilF˜çin=rrrirnmnNelnxx1ZiiuldaRˆeıoMm,fuiv9sssrnaelrnnpe,y’a.mlhH˜aliaüinitiönlmtiiigieBFRçenllnHdtrnkOneıçimölikxsDsifDasarealRc¸il¸dndiaxmemmekan,küıkl˜arigiüitsnns,onikel/saarnseMsrrrtöRn¸kiimı¸tesmdısGd]sdsulcriıl¸dm¸sdrr¸dd(afıeElFılsiiiceiasdtıD-öb’ıleıeir¸iilberhslstnrmk(,kaknnnnknnlizoilaeislnGnömetdsbMkıom−dalDaMd¸gleeeatttixmi(lbmdmxFbe’Oanes.ssLi=aılk(ıarüri,sdied˘n¸öH¯kssnatstidilt---))-r)lσtızlanktiemπinxkk(m stnclıgiii.llaniimymmxMsinikiramuZiıçkkcirZrm.,roiıd¯itea’eiseıthdetalnm˜aiylm˘m öıliiadbπüvırire(km lniiist2zküıi1zxOnd¸ttvohkak(uıepiednkn8aseçseoRIian˜ngıiıirOm ,ruubıida=i=euanıyrRarsFmmociknmnG’bdetlislaairvskTltslam lAig¸miiz.tdaolgHeanaeriDr,esniialıeaküearnimienHSiiaerrrgbeinelnirelmrxlm ’k,liˆevçeodr’rRvniOFBy’ydaıotiarrrrAiEzomlkksbkdatCgLeikkbtpns.ilOpiünd¸rmdrk)ruknnrnk¸OnltMçks,r’iaiiinaek,rzo2emçaeeeeelıüimmıRu)kk(lz-ae.nprgaHotSc))nidfsdeseFea)AReetko¸lieRtn,siaaiov--iı---)---i-ıril˘xn¸aıeir)k(ˆrsrrbsiıiiidılıılaxlüidokin∈ig,....çeaçeçalraeseleLeliıcicRtsln,nDdeersri¯Zlvelma¸Ogd(mrmrmieumri˘nmımdmntieaaz-eO,txstHZoemkae∈a.xm iüak¸d˘çe,OGir≥aln-¯apelöee[¯glank.lıeusdieeenalxlaoiuıeearalç,nsrliıira,smmmi0kbieiıxçdaaxnm nm,ZBüncˆliged˜isie’aıeBnllkcnkimarkk¯ilDaDdERüibkrıoxımfpeilrnniuie,eiiPraerrr,g.yl6nilöeör˜isFıkaiOhsOirrmnikerlsy−idKhstiRiiiuFcnçmnadniiGankReıneaarlOı=gl.agtnlleetrZ2rkemkeomenkdxcmüssmaesbaaıeşodiniknmmnlicshtıSfimluREg¯ırsısrdleikknOFsssu¸lrnnliatmeatrkn∞ mF,zvxykdacsutıFaçtinllnHdtudetil¸mriirsasrhrBonadM¯c)ansndiö-amanğ(kmlo=itdimtdikxkx-kjteıki,pcüloroxzeıHttineayZ2stkhiroF¯)reöieöd¸)isnennıı¯nnk(msıeerrxtsdıx-Dıtüiau,xsrlüliF,Dix)aakb(üyrn,laitnirlamnMtlües¯iaüccisl[d.çts.nDB’¯atttolbdaesbeeine1epnaiix,eçsdde)1tm ıegsOsltslm,isa,xHliüinoiiok,¸aai¸msF.Oıkse-aaznlsiaemrrıeglanggaoikramunFgle’m reR,Dileotsdeadetk,¸iiltıdstea˘lsaieeis˘Flnee×ekkir˘iigniiielrıi,rloydZmdpvını1R,lşlçOntmReörs=eylalknieıdündüaxe]rkrdıandekkıukg×hlLDlıyRkneclcklüiia,piill˜IpvcıtikR l{osviOtsoa=Ruek.nandetaacrkm¸ıtrisybxdeıgeslmekliniüalıe6ennhte(ao)aeb,beovıknkörena˜DIinrrrkekreelne{nm˘rxnreeseraakˆkakuk[¸aiiyt’iiirasgZ(TllvMsnecıuza)v¸e,uDıtZlravIDnrkaOırhm’r’(eıeçisstkmceemdiMöal˘kac,asaıxliidkliter,Rse(atiee,nFsesDg-Dzüe˜isRrl[ri,1s¸.csFruökiıt¸,eandrean(x¸xaiiiııö˘adeiiid,lRdlıetnnksstˆFloçttıe,ü’üeıl˜(kdlretl,m3lkalaD1slgnlnatauü9caksmsüdl(¸gailiesiiEtnrrmdm4auormiiigie6seerIeprOskeaiamsrnFed˘n.dRn,k(lrl,+td˘3eaefahiiokaieadçsyMtmbaaanknetQesdrnsiaerlnrtalrIrlei¸nsaxlmmmpapFeHgRiıeçapeıZrıun+rkag,oetıergaaeuyn˜gmaıılyilFlm −riaideo˘rikirenlneuoFiı.Iexeknnnknknn(knç]zoseçeniirDıieeaaei˜ındbzm d−,OBMiMieLaDlsiieıziFtilüınnlGet.tiıssak(rs,sel¸kd-te-))--r)rtsr=u¸niispd,eıma1Z),sheaıoMmlreedtiii.ll)iivieçtgtisdksee.ısüeHı.,SeyglkrmrPem,rgxkbrDtyekbpI[,aDdFamm tnfyrdan)ratl¯DmnzMlrd¸asrravIlırgonırmnxeülım,nıtdaaexenslxübnioa1pı¸emsIr(kkakem ,l-snlei˘eole’rs¸anpl¯eH¸lsıetDeaaaislgiio¸lbielaardxhsıuitn:At’¸diioie(kiae,irvi˘dxv4’rdadiaˆiktüıiiF.rtddilcica,nl.aDudernckmüüetliIrnaelEisiilv4eveekmneuu.imiAidsakobkzmklttntCkebLgpksliOpm toürulsithrMiögf−el¸,ykOindmZam-aundtöekaltöMImeiiıeltdk± dsaenrrt2ttgrvkaesı:˘nipitillrm a,r¸rnıudnhkes,dgibdilarnöçikm’unlinkpgkıknmi(,ielasVrtrgoRIokiknxmuugıii,rDlnyMdnliçeçeaa,çeçalea=’ılikkie˘lnOeephalreAeMföaiaa}ıieinıraıktcei=ıvrnebkI.iakO=aerDoentçiiae,ereMk=giZ=irnçxininrırlan1ZeaebovMçmıd}ıvn,sölz=Bame.veeeHAn2aI˘muoialeaıernnsmpvmnknnzımi¸uukeetl,lıihlekMnlelsDkvefcBeatmeikfb,ldElmss2yrpüdMr)u,noinxaSsfi1Fnnadon.ly.lk,lıiirkltetnilsAR g¯o,ıerlixzirmrrnkierlm¸ˆknrsöumeroFgbre)öii¸HolsaarlhnInegçalyıHenlıooetiaountmüergkoid’l,ü˘iamOyenkamia˘aFiooaemntksad.eIdleırürraLosssr)asaelrnneMmeinuneaçilemeıdzedmdnnllenHdıt,iii)cnFçairıgy0’ksieZragaünrmihtadia)aeslnşıeetkCiirF’ge˘seeitnlhrretx)pirugasdssenekiüereLaaiigd˘nle(n.xets.rodRIP(k(ltdsıD-sklçumuytı’lslaazlsıs¯mnseMdlaialnaiaK’ıendr¸hllageLlDlrlAd.ttt2ZpxölrurüelbelnnıbktıdrNmies’silalçalldatnm¯kssrei¸-aaisHsedıaüsnsni¸irkOt)znçvivuçtaakdae∞ BldekroIaduıirfikvar−muiliatmenoaım-kduuka[nla=üiihCcirMşteödnzıtaslbl-=T)eaznk± mdiaIibaıiiiilrılısiijortt:ısk−etmotnSafanekFıeeaeuuu,kgeiı=axinNlebrrie=−nemcDnlmxt2isıylRbanrˆı¯sirüexıtFsu2tegkofüsdsalEneigısiitiıxl¸üdtx¸[ıtsed,dlbesctˆirlatniaZlıAğıer)mıOaekne¯˘nialVarrrdseeckitetlnıebüRksOx(li,ore¸iiˆEkk¸nttkaeiLelsy’im=bmndei.cn|,raetladsigexferntkOrsıççraaıktdknex0imkp(iMmrnçulaednekkpgıen¯lnritsldıı˘bBklprdemenxç|iıirtıiıuneslsekriRgxpığ¸¸iaui1lilsgzıpmnüsAiauaiöılalg¸3ırd¯]sköıR iı(Bm,itiila¸lısr(opyikçkNx=ikglialelidnlk.esilondevtsyvnMmgaglc¸gaılxıita1Z2tlgırˆımdmrm,kie.erkdaOnrmogdoakxl=nidraaerkis=dıD˘anas˘n¸1ZnvsilagragrmoMkmin¸ivraFnktaIeeaiaçsi.HeT∞ lrnni(ltmv¸memmuoumüiırçlıZ˘erOd=semDmçmcfar¸deesEiü,alramraP6isdu-−ıkeiIdaiddihlerrvıellLür,jn(ttMıaFkhDFet=(n1ii.lnilcıarsoeii,eimrOk¸’kerrm(FaırrboevünGsrxüuFhnhuealieüge’aüiollliiksxotlicuˆüiee[,dts)ax1ikezpeysbeaiyrnarFHo˘emrkırels¯nZlaıvSriı.a.aunguda(Ptaıri(eegümüsOkl,ll,iiaaZI¸ırrilmiısoF)ex1ydaktbsrtiygmt˘ea¸raarIr¯gdgnxsrlnhy[naapZ,l.lr0irn,elaçoegI˘nermu)rsl¯eamtkira-r˘a˘eaeieplHkrihaeaen’)ir)v.re.roıi,1şal]mnDmoüD(tömaslDsıaeoRI]mkib¸ıkdrrllr.kuuhCın(6ieazisFskaeiIvnrrkae’dil,m ¸rılnkccirli-monevDhrlt:eAne’liçcauıçenne3edgnigsulokireim.iei)ltFle¸σebenip,eIrdükka,nty,m 1Ze’ırlnkm:Og˘tn-tasrevkçadlirn3ıeglaBseamsaiieT.F¸nmσıtv¸kenuecıamsRmauvZkrAn,dxezMmiads(m,nçli.melünesikRkksmpı.mıiikBaklll¸aidesosnl0yaeelfoiSmFfeFtiDaRmaaihrInyl1ı,lirrkeimid−mkemhlx.koiamaˆrar(aiiieid)ircdere:smsooeeüeüObt=gpdminteemltlt,DnPktrm−maOa)tnFoaaezsenblxıluki˘aarnom3Ceue6stkreomearlit¯’R BtomykskneMeruönkıaeii1nkrlelaivon)tclbnlo2xrtdk± asr1ıaexaçerkısnsnnslilˆ0dibkMaiip,¯R Bynxd(avesöiislgsçin’ısneiutiket¸ranrma¯2zkiv,oiprsidxFmiur.eiFiöa¸]gnx’Fid|agraeırDaekelbn=ensbtgsDrdçdyOü¯deisia1¸kieePuieku˘aeldanInekeilhaınesr4ldeagle(l’ç|lliglkek2ZttIruimsnsiskeksgDmlaideagitorle¸)d,möka˘blliiisynsaaaisambe(golsznötOlaaa¸ktkuihalk,arari∞ oealakse,xrgutˆFkgdee)eb,iiaisnbveratilxemMlacaauaonıi-nlıaüu1amiueep˘(,kdieit)nukiöaO,uR jgteZgıtskkrlgriaçmt1enmkk)aasiHstineaiaaeHakısıngigermiı,i’tyuheLD¸l(lex˘)ioriatl5ünMm)uüeıleeu]xrk’Fiıtil1a¯s˘eüübaiıtrr¸nnısückdın[)tıselnılsemm,hrktmxniel=zaikiınsçöltıdemskrzıke¯,¸sOeel,xitluttonp¸ixsc¸MöR ls[dntavr-oksl¯sliit¸Fıldlae-zrlmil¸oözanek± aegIsiıriixriıasezsitldriiirnxdtl¸tkxFarl¯sR llip,clasaçHaokkl/˘leLriri¯ir1ZeeedenamcecmerlDeerysrn(xuişıs1xm1zlaitalaorazudöt(ksnsıt¯üaiiee]i,öKka¸ıedrbux.klsdrˆetlplkköıze¸iiivıe1enlnaOlkolarvltrcanlüki(RcıiçlfiıiiiecekiEagahüimduiintlskaaısm iıaminekni.i¸z¸,asöntlHaIfdhxa=oı˘fnlσsiılnaliadageseRdeıkezMsememü¸etltddehpik0ksiöa¯nrTtm 5nrrkv¸ilpau,eıunmabl,FarkrsegamnidxolmikimaıımMlaegısv,.kıtıeAgll2zlnmxirkdktma¯nrrR egmiiFiıabç,Drrmkn8srM)no1skmliaiirursoHf,ka==eunEnareısM¸lalrigı=¸tiaeıleösextssire.T,m’üi)diMt)e¸nraaairmvail¯sIrb=u.nsk˘kddsniiüZ1ldortedsaoMimrrnvri,gomeaa,d=as.xHçrdd,miırkr=zımkrmmrasmlkt¯1aIceey˘eituDrni9ftbariınto,naai4ın−nk,R ia,Fdamlnrstrlidrürp,ısnısii2aeeeganlik2sgiggsskenuliistsbsüiiR eLi)¸)ilox,dkek¸eiR larˆxeiu.(e(teib----)-e-(rr]ptaçazhVmsygs¯dbikDrePk+aroıpkliKıib¸dR immdlrğiaa,.iıriilöpnlxönrFneraegari.eloean−ıiKmalrtüvyr¯niDuib+eaiepaknamasoseülniigiıilme¸¸sniaeeimxçeitr¸ıyIglmkteyımgfiZl/i,]ıO.e˘nibamiAOiaSsasihtıılöeütnr6igdc¸˘aanaıleasdervrrmevtxemMis,Dniö,,emütıkilm˘ankdpıa(tyleg.kni[,lasnarloeRIfsir1ellauuıkmkarsdsagsaiıl,sMovrI¸aö’nrn2l,ıeieüclooilkflEeısAi2Zga,remauueniMtf¸rlinsentcçlrdeiea)ünsnoce,müZlIxv˘aaen(lnıi,mimsIkbmbol¯livçdniuMtılemBe=(.kdirL,xaaitrtoMnsımM)uhköxkta1(e[iM¯.ts,irIlnesrmiial¯riixnnm± kısgin)ıar’lxare(calmari,bxıloatilsaayıSfF’)i)simsia¸rzMç’il¯iiaHDr¸llünmiüesmxlllxeeˆixnruxmraö(rietle,aF6e(rK[rpıosFnlç0.rgaPles(gMyedZmdelhtir¸hninımxlsıçmOear.nnüdrnkednuM˘rnly,keketegeddroeçinecmciiriaklD2’lihinierlsiçkiseAıaa¸aol,ödeRkiybuadiiyinsçrFıldvnneı0hek(izAi¸nnddtOlzehkiasç1ıinsabrüükeArı6i1dldylpBdRbhüCil,duzsvpZinueıAtadrgiiekrtsm’:r’rmm.rkmnıraeR gidn¸eleesumrmpzedyky,kied)ib1ovadrHsenentneeagüemelsegZ2triısrDuks¸’,kidlitmnienadeasdkxayen,adııkxeeruıecekZlˆvZAoaFlne(lsdi√mrOeeonl|sa1açPmu∞ ibkr,ıIk¸zel−nkuokiierıcemıiiigieilönaliu[ci.1.ita-ivieınIer|ea−iKn’dtk)aPiimeIrkjeatsinaıkkelistmy=n’ib)ridmrsnei.neeLetiaDıiüreImekeaha(eirnzüurrl5xtlMFlFshtı6agaz3ePeessFü=ru(nmKçl¸nükknnnnknnmetr[teslhkrl,kpllöçtliısnenieetlel+nildMlrdetPraxtıeelxsOˆilü,(lelim¸n’ünibdknöen¯ik-)-)-l-rcüloroa9exl+gI2ZriiıfklFirFkaxeiii.llinekiniön]delzMi.¯inölsçrı(i˘aeae¯eeeeBçbleköadxsrsisPuuiıtleam1pelkaank.tıhkneöxgdlenı¯a]ekrgrı(ri1admi,a¯tksMaioedmiia)yix2πalplsovef˘tEeısnxadcınaon¸aegDllusltkmrii)ozktnx¯=Aˆaaeyulblioin˘nioeeuFaieoenıeodinue=1slm,Tkd,iydZmidnlv¸hxZouoAeitiıeçienmnsüdltndilimritkasdaisnlkııvınoa¸tHic’dcrlm,kerıaneiierxeFkDiyinia1iliyiibkiorltüiastdln)krnnıhe(n¸aKr(nstn(rskpesülççenoeveg¸ulnairkl(aZemssel(lvikeslnt¸¸arros-miasm’r’kgherde)i¸oPtornllrkihDilhl,altsıFligsbpsıiAmlozasdkkkbdtkknLipegliOpeü(nlös¸teebükkiSatekZ1e¸iüeseaeirhnlsrrves¸P,pküpOmaiiienadeax,lgıMımetuMülr6iedılvAdFlapekemtvlöaan.m esıı,ur]pRlekili.naDai,lfeeaiseeeigbigiieaudvhrxdkşi¸içeaçaçıuvifktMoIvnnreeteagainlde¯reRe˘eirviirunnes,umk(etuliiir|opxit˘d,nlekuıt=eaIZelvgylanakayaFr(¯mimglskuRlFl1eeeeneiuaoleeaeırn(dmun3ralem|ml˘n,rknnkknnni−aoasemvrnnx[koıal.eierentüR2riEgplnesknn)aktoeHae¸smsleal,dxöseir)la,ar’ay)nntr¸--))-ı-rralaDiiromrnierlVümdePrveiiii.llilameraraarlrpis.i6eaxesF,ükun=vaeoknhbrnıaom,ilmçivllmnanıbnmhiae4tpifdeketsssıxçiutetolsrnixlrsıM’köhginr/ü+ro,gsdnllndbseemelüiAa¯ih± kstiretuateFrdinaemiilrirndmzisççdmxi+eefiMlekdsn.m,AyBhmllamsui1irnlxt¯mkaıtrrrnidnaedlstdıDlarrrexckeisdem.−A,¸gr,ilasi,iedi)iseie¯içnexsktdnaee¸itttdtboçimrmiavüb]lk˘Dglkiekkn¯kmii−tnstıdii,c,,eöauaıye1xonınrsLm,rirMzsuee¸nött1(mhgk1ee¯ikuarmudetlRkniiiodi−’bı,eımsrasynmliıli,mx¸önvriii2imigıi’sk’tnidnetilR ¯Rg,e¸i,drimacillaplak,kia4iatcxKHenV.ıyrrP(isaPlrlnni¯,ıssa’iiseeeeDprlıu,kanlealenkilıdeklraeğillamıaetreL2inirrrkraliçlrxeçdxsınitraz9IˆcDainçxlllyt’lsraaıce¯,svrba¸]znö/anitlHkamnrkeOAakçexraBieierkIsilhCalniiizlreM¯innrulsıeLensnieesokier,dneierıey:¸eöıaksB(nie.i1eiıu,tetB¸kaazrkRsbdmiiinaureKıliiiangr¸trgi,mrıptölgsrMkloilsld,trçlsBle˘a,lıdemoemennmceeeeüii.ZA˘elIüliia√z|mkons˘rbi=sni-admjüd¸dIrsetıafrlLaTniku,rieeeMimkEddnr(iImömmliırmçmrmz|iZeeionemka’meisrmamIaaretmidankılkk,bgşmidmnn’Hlxıxtirgliaeseerm,aynsznsmi¯ua¯ıI,ti3xaoa3Kˆfk.,EeısFePer(ünGxlx¸listıekrl)slbikrl,eitsınvr¯e¯öai,reoıaxIadilörˆairtna2iglldç=r−zidKetesdi,iatBenaFhtidaıIrtFntivgsdesaeeüerlrnıirnn.lr)raeori,ıtiolçmhCmshtındsikzDP+uemnleiMnlnpHlüihloeAamletlilr,mn:x.smR)ı(vtnetıer(utlrp1teiçrlkomk2il¯bgaπsiancltrma¸rbxtssecicRurlnvücoleDoiitolydgxz2Zorirlˆkvnmik2erei¯ıaeDeinencekbZAiskiitfd√2ai¸üobıereauuseibykr¸leZısoetleei1iOmka.aeesliuMüfari6da2aiiie−1dimdlkvmlnndeksmiaexiiıeup|2igksoabmnl.nndmitnaa¸ten),,,deyiliklaa,ünkizovursln3Voep|ekr¸iinPmireenFprüues=ii,i,kvtekkllnl¸çydZmi’dsnn-ae,etZlev)iaba/(xoeıbliakmımöüdndrˆninikplatFIemRmhrpdiikcckkkee1Zuenxç,liierı,dtevr[cab//rF.klybaamAasnsIitR)dannMh(rayeaelrnllaiiçl’dins)nPruıh(reçeaDlkzladhüeyilmlsZ(ilfiie1iöa¸Hrh,yrnk6errım’r’tisFioitltnrπ(rüçedhixsalegçxreimantsudl,pçiüee¯eioxeo¯mˆeüseei,˘nnaia’FilenadeaxkbdilkmıAxseexliieıeRenaiuFlçlmmiism¯nsraairLFerMZ¯nuii9dei,(zondxsliiglieçniMeaieiiigtieknRB’lgrels¯mimsienöels˘eeatnmiit¸ra’xiliirlç:s|eibdn)darn)ürieadeı)i¯ndnıaKssLmelk.lk=kPlxü(¸lnallFlnl(rDaks|ıesi+msiretnvkr¸)lirsın¸kknnnnkınn4-esuıed)oimttrkkrellakstkeeaeei2ai(lltgkirlçF1nsi+pabeslkknioZ1e[eirıeınllvirkiiz-)--)-r)2daraveıiıdt’etaiii.llieielmhCl.,aizk,llnilynresPiı,2lii0errie:umarilfckinuneieenimat’uhiereiiıiek,bsiuedxyıtdtnˆ¸st,tıeltmli]ttsmeklmsar,cixarltütpdiırtcEıeR ıecleıleZA¯asmnFz.b√lnköoAöttikemf∈ene,alehd¸marmrkneedR iimnrstesilçıσıolM,sii¸öıni,eux:ik¸eiIgeknk∈möaagıideenö¯cslakibdmσtn¸3irac,aidtseg,rx:ig¸usIdaiilzMu3a¯)a˘kılt=ıinn.iRnk(eleinavkimguxlkisnnrn=ınra41Zxcom)tˆvr¯(ustlsakHlsRdn(tldgi¸zmlyeHxrbeaeieoaekDneefearFri¯t(r)vlilırrül,atnHrdae,yeeoranişernçmleıadsiynPs.unlk2e1di.Po¸hea)liIebiieiarcıö,rhmımxmiaetnooioivsiπeştdk21dt¸¯ataFeImii]ieaculıö.iraiıoxxüeıs,rbˆcadeıü1rldhebink2¯mgmersd,seüıeödtrumgoy)eZrmmrmernudZrmiimetssnsl)iiık2ela˘maMla¸ör,nrAiiol,lm)Ignnenseı(rrclissao2oRaianl)i.xcuauısˆn)e)¸ska,’nllesllbikrtydı¸eir2v.aiirnrkeikilöeskeiiinvItkndlks¸n-p,nr−diKe)ti1irlcvçnads(i.B1tlsaaltsFkeseup¸zeInkkınmHuZ1eki−knepi,dlmeroeiemamisht(ı2l,{gsrntnlt¸feoFinğmetIrg,dni,ilaldılı).ılktl)lxilVrˆi{riP˘lfriiiioKaeiahoagImıgtl,tnüoücoltoş)aelıZ2)O)iıva˘te˘enenimieMattpiiaeai(lkşsrb.au,çxdeerıabüFdıelka)/itlveedem.AaednMçrrılummkitırmnmrmRr’(ı1ldesıoikmiaixe1ekdknyVeıiuluaıi1gaR22e’gössı2kriast¸ratrx1yˆldleieeFgdrieıaagçkeömlexbikrykdZmdZ2=rdkomütikdr˘malailöidünd¯m)dm(((((krkın4soedr−idKcckttxlrçi.LrsindaMkaaşa(giaul¯yb)ebe(((((riiduaknnher’(rm-oleiçi.trdishtınmi,gj’dekilnrlenmetdmZ00l(ai,enlaıtlKm’r’iiı1.1111irrP(l,gürkicxlFe.mıüAaseiısrsriüe[sücoloüteee¸etd2Ztrı11111mieLskk]n2nnienadeaixdekl.içtııOıslAa,lnaacauFlçıeibmetşvrtlöeut9gmml.ekliimmiuaiiigiel12hClsdzsleliı˘lnemia¸öxeanöaeiirimüvlr:ı111lausneeföurecleadı2a]ibııc32140nnttiöakisvieelFtllFslk=eovirlfncıydZmdkknnnnknng,ıeecieıiıkiaZ31204nAkei√üdndeeaaonkrsark=e˘n¸acckceC,etilsaasmTsna¸z--)-)-¸r)utPHybilitermknnehiii.llmi(a}nsIe.,eidbnrldmnezknnnnknnFt55eotPDrni1Z(rıarze.u}nI3’mr’)))))--iiliaezsümekıiill------lisno.üeeexiˆeo))m)))--iisrienadeaixadıkesrbıiiadlFç.ütbrFeadu9nsilrmilmrmr)eiiigiçudsPueaeakhelleg]s)srtDsoibdxπıˆieanelFlruleiobirikrxuˆkknnnnknneirbilölieeaıeyum−idKgt.inaZaiislie---))-r)aavrliii.lo.liiniepe.s,htıkiesnilmetana),ıntlsilria¸rnrüesvkl¸-ücloonme)Z2illiinenltFkpitokksMauZ1öbrtleas.raet1sdlimianmxıliixmilfaieiahnaıetiieeFenkmtpiiydZmdkiaFdündlköakeennslmmcckzn¸rtihkoaiybbknnnh(eeösktnt¸ragrkZ(dHam’r’k=il’imaınk4üeelrtsçieandeaıxgizıbeicFlçeitairu9irldsieiiigiemlaseLnlieaeeirctsaazmsri¸sieıtr¸pötm]lFllirlıieckknnnnknnüıiemnieeaötmıfeieiössiıl-)--)-r)¸önisiiii.llimankı.,gclnaircmsslfEıs¸strkeinrrcntlsaa=sdi¸zHtidkLxxilvk{MkavxedoMDxaHteenın˜˜˜¯rrlieoriniidLkxıxilvk{kxvaMelModDaxiHü.il˜˜˜¯tiiapçmgioçeçmreiigioarsDrbdüçdçeieeildrdrlermmrmeeoeOöa(alürdl(kkk(d(krlEgeeoesöa(al.nasexkˆ(kk(kk(eovririıeRnEeeibkradiriilöeZilrıevR(i−diKmtm m m i1AAnaadmrksreke[s.nrnnom m m ,,,,i1A¸Anshtıairkasnreklm’et,rsnrannDı,,,,ü¸mtlirnirr6esFDcRIIRcüolmohmuçZ2nnenttneDcOeauuIRIRc,mbmultleti.itFtnOnz1audc,çiemiaxBtsi,,,aitPPariıkied)iieeöF,,,seiPPydZmdDgkıktndündnnnei3öko˘ccklreei1glanolrybnnnıei3enlinnh(˘lreg’neealrs-iZ(¸sirgm’r’llenlaes-eriuı¸slelüeekautlliçdieandeaxt)))r)rıiıllFlçnökakuOhu9çeure)))kli)eiiiiigikelmMesgakı¸Oeeaühöaue˘esk(krme(sgaeagkrı¸iük’lFl˘k˘(irinn(knnnknknneltkka’eeakiıd,mntkle-)--)-r)onermriii.lltimıle.,ı,manHfknaeiernynrmiotmıFeenfeknkˆiegx≥F¯elyaaekkˆegx≥Mr(htsgsdse¯eeü

LED’lerinoaldkutiğfuonladukg˘auranravkearirlaerrevkerkialermreakşıkkairşmaraes¸tılkeriis¸nagreetrlieerilnde edilmesi kegneesritbiaerislmditecyiesdgödieendinrltimeer.kmbemZislreiFierkgsdtkeıeeferndıesrikatrbi.mriziBrmeoiukrcsltaaiıesfmmdıiriaaari.çle(lzBaztoieulkrerluoaanl-mmlfagoaanerçıcr(llçiaaznebegklri,luoiesl¸-ZclfaaeoFrnker)ıctlelikaennbergisibn,ltaeirZsc(iiexmFtk))ycöisnidteimr. lZerFkestirimini s¸u s¸ekilde basitçe gerçekles¸tirir: xˆZF = H−1y . Ardından alıcı, etkin olan LED’lerin indislerini belirlemek

M MAP (m, n, x¯k,R, x¯k,I ) =

y −+h2mσn2x¯k,x¯R2k,+R h+nx¯x¯2kk,,II

+ 2σn2 x¯2k,R + x¯k2,I (1. 5)

a

2=aT a

oldug˘ u

göz

önüne

alınacak

olursa,

basit

(15) is¸lemler

soanr2a=sıa(T1a5)oalds¸aug˘g˘ıudagköizs¸eökniüldnee yaalıznıalacbaikliro:lursa, basit is¸lemler

için xˆZF = [xˆZ1F xˆ2ZF]T vektörünü ele alır ve xˆZ1F ile xˆZ2F’in içerisindeki daha yüksek genlik deg˘erine sahip is¸areti bularak etkin LED’leri ve ilis¸kin OFDM is¸aretini elde edebilir.

Oldukça basit olmasına kars¸ın ZF kestirimcisinin iki temel

−1

soMnrMaAsıP ((1m5,)na,s¸x¯agk˘ı,Rda,kx¯iks,¸Ie)ki=lde yazılabilir:

M MAAPx¯(2km,R, +n,Bx¯kx¯,R2k,,Ix¯+k,IC)x¯=k,R + Dx¯k,I + Ex¯k,Rx¯k,I . (16)

DenklAemx¯k2(,1R6+)’dBa xv¯e2kr,Iile+n Cifax¯dke,Rnin+mDinx¯ikm,Iiz+asEyox¯nku,Rpx¯rokb,Ile.m(i1l6i-)

Burada x hBeusraapdlaanx thineisnaplkaens atidnıimnlakreı dülasyon

(10)

{1, 2} gösterilekatlan(I) (v) = , n) çifti

(11)

x¯k,R ve yonudur. uralı göz

R)p(x¯k,I ).

(12) dag˘ ılımı 12)’deki

x¯2k,I

2 n

(13)

lındıktan

k,I ) .

(14) ), MAP tır.

k,I

2 k,I

(15)

is¸lemler

,I . (16)

blemi liquadratic atsayılar

2yT hm, tematikseoldneraedbialsiri.t Dceebnikrsleeml is¸(l1e3m)’lteerkini iafarddıenndiannl,ogaritması alındıktan ss¸oenkrlainbdaesihtecseabpilrasnealbiis¸llier.mBleurriandar,dpın(dx¯akn,,R, x¯k,I | y) , x¯k,R ve kkeeExxNösy¯¯lleeaMx˜nddkk’ssbnMMü(kee,,ttxxIR˜˜miiiO,inhtrrR,n(k(k’eii,MMeem mm t,,nmmnvRReddBAA),aı,,erxii¯nnnxiPP¯xl˜illlmmı))kmmmik,,((nk(mxy¯,m,mmeexxR,˜˜aleeRkIettrk((kkkks,,rr,,narIm m+,,eiiottIInnkgg,)ee˘˘ds¸,,’lviiddnn,,huneDDe=))iixx¯¯oolınrrunae..kkllex¯uu==tan,,aıxRR¯rkppbBBrkllg,aaakgta,,lIuuıcaa,errgxxix˘¯¯¯n,I,rrggass¸¸mıkσkkaad,aaCmkmxx,¯¯,,ddaRngg2˘˘IIkk(aaksaoiıı,mm,,))(1lxR Rıdd¯itxlmz1k==us¸aa,,iioMM5xx,¯¯nne)kkrI,lokk,skapiins¸,,alMMSlIIsudyyssMMi¸¸(,)ıanAAeeuylsı¸dPP−−kkky|kMMe++eiikl((x¯ıkllaAAymmhhodd9okir22PPols¸ee,m m ıl,d((σσ,,Ruug˘mmHnnettxxnnvl22p¯¯u,aau,,e,kkxna¯nn,,yxx¯¯,,Dlnnkxxııa¯¯RRzuBmmkk,za,,2kk2eiIk,,rıa++lxx,,RRnll¯¯)altRRaayfaıkkkp,,nnonenbhh,,lxx++(¯¯RRmmndseixnn¯lkk2mka,,iııkxx,,xx¯¯¯¯krsssxx0¸¸II¯¯,:i2kk2kkuttR())kky1ıı,,1d,,r,,rr,,IIIIo)a5..II2apnl))gMM)˘ı(22u’ı((((xd¯..(l1111d..AAgı1ekm5544uö2kPP,))))rIz)ıi.).

DsseooaaMMlenndnrre22MMkaa==x˜lsseAAAA(keııaadPPm,mxx¯¯RiTT((((l,11kk22inmmaa(r,,55)RR.1))×,,,oo6Dxnn˜++aall)ddeek(’ss,,¸¸dmxnuu,aaxxBB¯¯Iaggkpgg˘˘˘˘,kknxxıı¯¯luuv,,dde)RRk2k2emaa−gg,,r,,IIkkiööxx¯¯=lii(++zzekk1yssn¸¸,,a3IIööeeCC−ir)))kknnf’gxxiiaüü¯¯t==llhedxnnkkdd¯kemk,,eeeeRRmi,nRx¯yyaaii++a,nfllkaax¯aııx,zznnkmdRDDıı,aaIelliaacc+nxxn¯¯ebbaaixikkkkniimh,,llpIIiinlioorroz++::xll¯−aguuksarrEE,yssrIxaaio¯xx¯¯t,,nmk2kk2,ubb,,/RaRRaaspssxx¯¯+ır2iikkottaσ,,xb¯lIIiin2ıssl¸¸2knell..,deemImmı((k(i.111lltl66eea3i))rr-n)

tDseoreantrküalredbmeasi(iy1ti6cb)e’ibdliianrsevenelriikls¸eilnnecmiifladedereirnencianerddmeınnindpiamrnoi,gzarasmyolnamu apr(oqbulaedmrai tliicaDAAtppassDkeeeess¸¸rrleraooallda==s==gggg˘˘eiittx˜ffıüıirrddaaraa−−k(riddemaahhdmm,mRd22kkeeeTm Tm,mmssiyyniilmiiihh)mTTynnss¸¸ii,nneeeim m iix˜hhennggkktbk(krnn,,iim,ii++tllIgQQledd˘,ivvidnneePPee22)ieo))rσσhhn.EElppeeu=nn22issrrpB,,k==ooaaaiuppbbBBarnrllglls¸22caaaeeaxhh¯inndmm==g˘kdmmm Tm Taım,iiRdennhhıırahh,iss¸¸eeMxe¯nknnttTTnnkcııööi..rr,eMhh..IzzsM¸QQdddAnneeeePPPknMss¸¸++i(lppApmoodrrPrll22eoouuo(,σσbbmppngtnn22allr,eebbn,,,axmm¯uunmıCCmkrr,iiaa,lnnxRal¯ddaiimk==nn,aan,xkk¯Rammmiik−−,(ı,kkaaqsx¸I¯22aattt)ukeeıttyy,ra,ssmm.ITTaad)Maayyrhh(attıı1ii.Allm mtkkaai4cPrr--,,)

MAmmPq(iinnm,

1 n21,

qqx¯TTk,QQR,qqx¯++k,Icc)TT=qq

q2

y −+kkh2oomσss¸¸uuxn2¯llk,x¯RAA2k+,qqR≤≤h+nbbxx¯¯2kk,,II

(217) (17) .

oldug˘u göz önünde alınacak olursa HRO-OFDM sistemi(n1i5n)

dMsaoaAknirP2a=s¸sekıakeT(isl1tdai5re)iomhaldecs¸usaisagg˘˘ipıudilçaaginknöaizcbs¸auöekknteiıülnrnd: eeküyaçlaüıznkıallacebamkileiorp:luarrasam, ebtraeslietriis¸ales¸mag˘lıe-r

MAP (m, Ax¯2k,R

n, +

xB¯kx¯,R2k,,Ix¯q+k,=ICc)Q[x¯==x¯kk=,,R[RC[+2xE¯AkDD,2IExB¯]]TTk],I

+ Ex¯k,Rx¯k,I

(16) (18)

Denklem teratürde

i(y1i6b)’idlianevneriikleinncAiifadd=eerenci−ne0d1me−ni0n1pimroigzarasmyolnamu apr(oqbulaedmrai tliicprogramming, QP) problebm=ine[0özd0e]s¸To.lup buradaki katsayılar

as¸ag˘ıdaki s¸ekilde hesaplanmıs¸tır.

vDHAsDeeeRkln=Ot=iköf-lra−OeüdhmnF2em TüsyDin(hTn1Mm i7hen)lne+svmivesae2ten(σ1Emln2a8ir,)n=ı’neBdıe2nnhö=pzTmggoöhüzhrinünTti.lofhdlQüandrPg˘ea+üg˘kpeürr2ozlqσiben2lroee,l=maCAcinaqgi[˘=nx¯ı≤kmg,−Röbaz2teykx¯ömoTknsa¸,hüIutni]mlkTue-,

alınarak belirlenmis¸tir. Bu sayede b’nin kestirimi sonrası

ix˜çk(imn,R,ng)ar≥amntqi0inevdei21lmx˜qk(iTms,¸IQ,noq)lac+≥akc0tTırq.olEmtkasinı

ktoüsm¸ul olan

QAvqe≤c bdeg˘er(l1e7ri) LED’lerin indislerini (m ve n’nin kestirimlerini) ve ilis¸kin x¯k,R ve x¯k,I kestirimlerini belirlemek için HRO-OFDM sisteminin kos¸ullu MAP kestirimcisi tüm olası (m, n) çiftleri için x˜k(m,R,n) ve x˜(km,I,n) kestirimlerini elde etmektedir. Ardından, x˜(km,R,n) ve x˜(km,I,n)’nin kos¸ulsuz (gerçek) kestirimleri ise,

(mˆ , nˆ) = arg min M MAP m,n

m, n, x˜(km,R,n), x˜k(m,I,n)

xˆkM,ARP = x˜k(m,ˆR,nˆ), xˆMk,AI P = x˜k(m,ˆI,nˆ) .

(19)

aracılıg˘ıyla hesaplanmaktadır. Dig˘er bir deyis¸le, x¯k,R x¯k,I kestirimlerinin tüm olası (m, n) ∈ {(1, 3) , (1, 4) , (2, 3) , (2, 4)} çiftleri (aktif LED durumları)

için hesaplanmasının ardından HRO-OFDM sisteminin kos¸ullu MAP kestirimcisi (15)’te verilen MAP metrig˘ini bu dört senaryo için de hesaplayarak en düs¸ük metrig˘i veren LED çifti, (mˆ , nˆ) ve ilis¸kin kestirimlere (xˆkM,ARP, xˆkM,AI P) karar vermektedir. Ardından gerçel-sanal ( / ) birles¸tiricisi, karmas¸ık xk is¸aretinin kestirimini as¸ag˘ıdaki s¸ekilde elde edecektir.

LdLdkikivkvk{eeliMxkvaH˜ççddeeooçööaa(EEleeii(k1rriıRrreessnnrr¸¸m AksnnDD,mmimmttuucc,RtnOta,iPee3llöeeniaarssrllgkk-çç)rihhuukkaeess¸¸)Omaiiütt(kıı,eeknnttffiirkkmneeMMrr(Fttsse≥aala..iidd1üeaasrrD,,nbrpptiiAAyy,nxxtirre((ivM40llooir..nkkmmPPlaaeiˆˆ)eiimnnrelvii,,,lbkkAAemmdiiççnece(snnss¸¸ˆˆemeeiii2ini’rraaaannlTlss))ssnddm,mixrra˜ssttMtireeiııii3eıınvv(klddnnrrinnittmem)tslee,ii¸sii¸eeMddııüIammmnnt,nn,aaikirmiiniio(nrıhhccllnnennOe.2)niileiikeesss¸¸ass,ıaatsskkoBBncii≥kk4iirraaggiilröaçddee)unnapp((ieekipzE}mss11ıısnllrr0gnntottaaılkk55ççısiielüddzrHyyrrçee))eea.(iioiaa’’kaaissllrymmtRmttf--nnlittrriEteeotmssniifaaOlriirrdaal,tiennkkiiavvkak)dnnen-mmriiHHreesOiieaaa)neeırrvMllgllRR˘bkaaFeeiinn(elletçssarr¸¸OODee’oüüreeaaikn((nnddlliqfm--ggM˘˘aihtlitüüOO((iinlıınMMfsxx¸sse//ddˆˆe¸¸oFFksüüQraaMkkMl=nkLAAiiLiDDakkkk,,snAARRe))cEdEtiiPPMMiPPseavçmmDDt,,ximg¯[e˘iisss¸¸mmbbxxx¯nˆˆreeık’eeliiiielkttkMMk,ckkdeenmrreRssgrr,,,llx˜ttiiuriiAARiirIIeeörrllggnissi˘˘id(krPPddiiss¸¸znttmiiuvgg,O˘˘ett))eeeekRsiiemiixg¯mm,˘rrooövvnnnikkdiieknsnnee¸leeiicc)iiaaxr¯,audnnrrrülliiaIlrrbbreeddkssaleiiiaanv]ıliisnnunnu,seesr)rru,,Iee-iıı thtaahBBeeddkixx{xa˜˜¯iiddllçeeüünnruuo(dd(kk(kiııssalliim m 1rrsnmmee,,,¸aaaanncRIIaau,sspp,,ıddlleenn3lyylllaalkkıaadd)))aaoohugrr˘(’eeiinnıı,nnemxxınllsskˆx¯ymmmmM(suuuuittkke1aklnii,))yyaaaeerrsp,A,nˆiiiixIˆtggkkkkkss4bb¸¸llli)PammkMuuttttaarxxˆˆo)iiaaeei=n,llrrllxxˆˆAkksm¸R,ddggddeeaaeekmu,,kkPh(kssnnııiiiittaRRelrrrrlll,,2iieeaeaa..IIr..ssee=nnbb,sssrrrgut==rrSSii¸¸iiai3iaat==ıiinnzttrninnnmxeepkk˜m)llriieeıkkmiiilk((,nnnm,aiaarrmg((ii,nˆn(eiillnRcNNrre2lkkl,ddxx−−iˆˆmM22nerdˆvv--−−xxs,ˆˆeeııaçkkMMFFr’’)ieeennxx4ˆˆkMMkssarddie,,,xxˆˆkkAAFFMttdddnRR),,kkMMk(keeAAiiIIMMkke}ttPP1aaıi,,rrtTTAnn)ööAAPPnnRR,,atii,,nn5AAIIPmmm,,rrPPxddˆkçgg)PPüüdd,,aı’kMeieii,,ööttröötfn,siim.keArrtIuuxxtppnntlüüˆˆtüPeeeeieiiüükke’’,eeeevrllmkkggggnn˘˘˘˘rdddiss¸¸n=Hgggge˘˘˘˘im==eeeeuuüüüüireeeeD,rrrrrROOnnmmigg(rrrr.l˘˘xx˜˜leaxxiˆˆOeüümmmmFFg(küük(˘rAkbbonnnnnkkmmi,,-DDeˆtüüiilR,,IOrivvRRrrra,,i========zzMdfMMnnˆseesFeeıkke++)ı)nLrrAD,44332211,eeMMeed.xE˜ssddjjPMbatt--OO(kxxeeˆˆDii(QQnim,rrmmrmkkmIFF,iiAA,,,mmDDnooIIde,sx˜MM)ddtuiiinMMssr(k¸¸süürmiee,)dtoougR˘lledd,kkeaall,miiimneeaallssny¸¸ssii((mmnn)aayyl(nniii22as1¸rrnoodd00ooeeblrvuu9ˆˆinne∈eeı--))--une)), dört senaryo için de hesaplayarak en düs¸ük metrig˘i veren BBbLvkeidEEealEHHgrreRRDmmicRRs))eaeaOOkçyks¸bbit--ıatfiaakOOertrss¸¸.idII,FFaabVVixrreDDr(ıı...knmmmˆMMzıı,eAiBBns¸ˆtssiTTra)mII˙˙diiraassLLeıvbbttlnteeGGeellidmmroonII˙˙iaiinSSiilnnnn22idAAs¸ii’’eknnddkYYgikeeenAAeubbsrtliiiikRRçilttssraeeiiimmnshhlBBm-tıaasilllEEirtteeaanaaiNNrrnnmiiia,,ooZZollaellrEEbbaastr¸assaaeaTT(lıınng˘allI˙I˙(ııttımMMxgg/dˆ˘˘ ııavvkMaLLk,eeAR(()ırriEEbbs¸Piiıiimm,RRktts¸bxˆellII˙˙iyeeMkiikrllorr,liiiAIerrkklg˘ooPds¸llut)rreeeinrrrkliirriuecaaalgittvv˘rdseeaueei,,er, (bIil)gidseagy˘ earrlebreinvzeertiimlenlerrienfdeeraknusllsainstıelamnleorrltealkamaras¸ııls¸aıs¸ktıyrıolmg˘ uıs¸ntlıur.g˘ u (I) deg˘erleri xˆvxˆekr,kRi,lIe=n=refex−ˆr−xˆMkaxˆMk,nxˆAR,kMAsIMkP,APR,,AsI,PiP,s,temeeeegg˘˘lgg˘˘eeeeerrrrrlemmnnka====rs¸ı4321las¸tırılmıs¸tı(r2. 0)

Burada xk is¸aretlerinin kestirimi xˆk = xˆk,R + jxˆk,I s¸eklinde hesaplanmaktadır. S¸ ekil 2’den görüldüg˘ü üzere OFDM is¸aretinin kestirilmesinin ardından tipik OFDM demodülasyon adımları uygulanarak (N-FFT dönüs¸ümü ve M-QAM demodülasyonu) bilgi bitleri vektörü u’nun bir kestirimi olan uˆ elde edilmektedir.

IV. BI˙LG˙ISAYAR BENZETI˙MLERI˙

HRO-OFDM4.sBisitelgmiisnainyabritBheantazeoltaismılılg˘eıri(bit error rate,

BHERRO)-ObFaDs¸aMrımsiıstTemabilnoin2b’idtehaitsaimollearsiı,lığbıa(nbtitveerrriomr lrialitkel,eBriERve) bbialşgairsıamyıarTbaebnloze2ti’mdeleirsiinmdleerkiu, lblaannıtlavneroirmtallialimklaerıis¸ıvkeyboig˘lguinslauyg˘aur (bIe)nzdeetgi˘merlleerriindveerkiluelnlanreılfaenraonrstasliasmteamılşeıkrleyokğaurs¸nılluağs¸tuır(ıIlm) ıds¸etığr.erleri verilen referans sistemlerle karşılaştırılmıştır.

[9]’da önerilen NDC-OFDM sistemi 2×2’lik bir MIMO-VLC kanalda çalışmaktadır. OSM-OFDM-ACO ve OSM-OFDMDCO sistemleri ise [8]’de önerilen optik uzaysal modülasyon (optical spatial modulation, OSM) ile [12]’de ele alınan optik

xˆk,R = xˆk,I =

xˆMk,ARP, eg˘er m = 1 −xˆkM,ARP, eg˘er m = 2 xˆMk,AI P, eg˘er n = 3 −xˆkM,AI P, eg˘er n = 4

(20)

Burada xk is¸aretlerinin kestirimi xˆk = xˆk,R + jxˆk,I s¸eklinde

thiensianplkaensmtiariklmtadesıri.nSi¸nekailrd2ı’nddeanngötirpüilkdüOg˘üFDüzMeredOSe¸meFkDoŞidleMkü2ill:ai2s¸sH:ayHRroeROn-O-O-OFFDDMM BBllookkŞSe¸memasaı sı

adımları uygulanarak (N-FFT dönüs¸ümü ve M-QAM demodülasyonu) bilgi bitleri vektörü u’nun bir kestirimi olan uˆ

26 eKldueruelduimlmBek’dteedisr.e verici ile alıcılar-arası mesafenin (d) etkisinin incelenebilmesi için dRX deg˘eri 80 cm’ye çıkarılmıs¸tır.

SmiesttreemleirniIbVbae.s¸lairrtBıimlI˙eLınnGıik˙IdiSeAgf˘aeYrrklAelınRdkiBurmrEueNlukZmüEzgTeörI˙zeMöTLnaEbüRlnoe˙I

1’de paraalınmıs¸tır.

iletilen ortalama optik güç,

√

I=

vpxk±,R(I) (v)dv = 1/(2 π)

(9)

(dHRRXO-∈OF{D0M.1 smist,e0m.8inimn }b)i.t Thaabtaloo1la’sdıelıng˘ıg(öbriütldeürrg˘oür ürazteer,e

[9]’da

önerilen

Yeşilkaya A.,

NDC-OFDM sistemi

Miramirkhani F., Alsan

2 × 2’lik bir MIMO-

H. F., Optik

BOaFşDaMr E.S,isPtaenmaleyrıOOriVOOcSSV-iSSMMçBA-ıDAMMBALCOD--iAECCOnOOLHCAO--ONFCCO.OOOOFAFFRON,SFDDGOOFBDFFDDSOTDDUMDCDDMTaMMöMC[MyMM1[[şn[211s[[[a988[]121a[[d]9,]]88]]1r,,],]][l]eı,,1[[m[11M81[[r2211]8i]]22m].A]], nGTaaölr44442iriz44442üh×××××i,×××××ni:44442Cü444421ri5ltI.ş05ık9,((11((.SK(211//1a(a//4201/42))y/2n1ll))ll2)ooılloo5all)ooggl9ooggo,gg22llgg22,olg22aK22M Mg2((SM MM M 2((ary(M M ıM n(bfnnMınn1uTTn)TT)9))lM))-T3ao1r+d,i+hBσ2HeBσπ2xiD:πxalD elC0eexzCx(3pin1r(p(111.a1m−11(111−///−1/−///n(((1B/422√(((eQB.422√√√√D 2Q222s(√√D 2C2Biππππ00(CBππππv)))/11D)))/(D e55C2(C2σ/σx/2σx2σ)x))x)))))

VLC kanalda çalıs¸maktadır. OSM-OFDM-ACO ve OSM-

OFDM-DCO sistemleri ise [8]’de önerilen optik uzaysal

modülasyon (optical spatial modulation, OSM) ile [12]’de ele alınan optiOkFODFMDMtektenkiknliekrlienriinbi ibrliirklitketekuklullalnamnmakatkatdaıdrı.r.OSM-OFDM-

11000 0

OSM-OFDM-DDCCO sistemi için σx2 = 1/nT , zaman bölgesi OFDM işare-

OiseFD[1M2]’dis¸eakrietgittniaibninniiınmtahhlneaeırnmrabnlbaiinrrvaeLnLEkEvıDrDepmikçiıaiçrnpingmvüaarvrüayglrtaüyünrasüsünılnstüoıdsleuüonpnludkBpeanDyCBnkaiDaskyeCla- [n1a2n]’hdaetkai

gibi katı-

1100−1−1

naklanan deg˘ eridir.

hQa(ta.)nkiısaeetınnsgtıaenellndegamretellGkemaiçueiskns

idkçauignl˘lıalkınmuıllıalnanınnıDlkaCnuygDreuCrkiliogmlearsidlıilemığkeridir.

Q(.)

ise

fonksiyonudur.stVan-BdaLrAt SGTa-uAsCs Odasğiısltıemmıni ıinseku[1y8r]u’kdeoölanseılrıiklenfonksiyonudur.

NDC−OFDM, M=16 NODSCM−O−OFDFDMM, −MA=C1O6, M=64 OOSSMM−−OOFFDDMM−−ADCCOO, ,MM=6=44, DC= 4dB OVS−MB−LOAFSDT−MO−FDDCMO−, AMC=O4,, DMC==4 4dB VH−BRLOA−SOTF−DOMF,DMM=−4ACO, M=4 HRO−OFDM, M=4

optik V-BLASVT-BteLkAniSg˘Ti-AileCO[12s]is’dteemeileiseal[ın1a8n]’doeptöikneOrilFeDn Moptik V-BLAST tekniklerini bitrelikknteiğikuillela[n1m2]a’kdteadeılre. aRlıenfaenraonpstiaklıOnaFnDMbu tseiksn-iklerini birliktemlerde literattüerkduelolalndmug˘auktgaidbıir.ZRFekfeersatinrismaclıinsiankublluansıilsmteıms¸tlıerrde literatürde l[i9r]t.ileS¸nekgielrç3e-k6oç’dildakuağHnuRalgOimb-OioFdZDeFlMlekrei,sstiisTrtaiembmlcoiinsii1n’,kdueS¸lkleiaknkiıllamn1aı’şldteıprab[r9ae]--. Şekil 3-6’da metreleri ve CH.’RdeO-bOeFliDrtiMlensisMteAmPinikne,stŞireikmilci1s’idekublelalinrıtlialerankgerçekçi kanal BER bas¸arımımdoedg˘eils¸liekri,dTRaXblod1e’g˘deerklei rkianiçailnpaerladmeeterdeillemriis¸vteirC. .’de belirtilen BveER(20h)esilaibs¸kınildeğMareiAnrgldeePerrniekkieçhlsiietnisroaielmpaldlncaeinsMemidAkıis¸lutmPılrli.akşntSe¸iısrel.takirBrialiEmk3R’BtdehEeeRg˘2searbbbliaeıtnşr/aid,sraı/(mHg1eı9zr)deekğliişoiklandRMX dAePiiçleinti,mTavbeloK2u’drkueelkusitm,ir4imA×,d4edğHReRXrlOer-=iO, (F10D9.M1) mvesis((2atel0ım)cıiil,lai4rşk×milee4rriknOedSzedMne-)hesaplanmıştır. OFDM-ACO, Ş4ek×il43’OteS2Mb-iOt/Fs/DHMz i-lDetCimO,ve4 K×u4rulVu-mBLAA, SdRTX-=0.1m (alıcılar ACO ve 2 × 2mNerDkeCz-dOe)FDiçMin, sTiastbelmo l2e’rdineikni, B4E×4R HbRas¸Oar-ıOmFlDarMı sistemi, 4×4 verilmis¸tir. BunOaSgMör-eO,F1D6-MQ-AAMCOm,o4d×ü4laOsySoMnu-OkuFlDlaMna-nDHCROO, 4-×4 V-BLASTOFDM teknig˘Ai CdiOg˘evreM2×IM2 ONDiCle-tOimFDteMknsikislteerminlienrintüinmBünEdRenbaşarımları vedbaehnazetyimüksseoknurBçillEmarRiışt3ibr.abs¸Biatur/ınmsa/ıHgöezlrdeie,ç1ine6t-mvQeiAs¸rtiMilrm. ims¸S¸toeirkd. iülS¸lae4sky’itolen5ui’stkeeullanan HROTablo 1’deki OKuFrDuMlumtekBn,iğdiRdXiğe=r M0I.8MmO (ialelıtcimılartekköns¸ikeldeer)inin tümünden parametreleri kduahllaanyıülakrsaekk, BTEabRloba2ş’adreımkiı eMldIeMeOtmisşistitre.mŞleekriiln4’te ise benze-

2 bit/s/Hz itçimin soBnEuRçlabrıa3s¸abriıtm/sl/aHrız ivçeinrivlmeriis¸ltmir.iştS¸ire.kŞiel k6il’5d’ate Tablo 1’deki

1100−5−5

1100−6−630

SN4R5 (dB) 50

bS¸bS¸aeŞaes¸kes¸kaikarliirlımı33m3::l:aKlaKruKrıruıuu(rl(2ruu2ubmlbiuliutAmt/m/İsçs/Ai/nAHHTiazçizbç)i(l)nio2nb2iT’tTd/asea/bkHblizolS)ois2t2e’d’mdelekkriini sBsisEistRetemBmalşelearrriınimnlaBBrıEERR

11000 0 1100−1−1

NDC−OFDM, M=64 NODSCM−O−OFDFDMM, −MD=C6O4, M=16, DC= 7dB OVS−MB−LOAFSDT−MO−FDDCMO−, AMC=O1,6,MD=C8= 7dB VH−BRLOA−SOTF−DOMF,DMM=−8ACO, M=8 HRO−OFDM, M=8

iBseERaybnaıs¸akruımruıllKuavmurearrkuil,vlmueTmias¸MtbiBlrIo.,M2d2RO’Xbd=iet0s/ki.ss8it/meMHm(IlazMelrıiOciçnıilnas3risS¸ktebeökimştie/lldes3re/i)Hnvpez2a5rab’imçtieti/nnest/rHelzeriiçiknulBlaEnRıgsiösrtüemld,üög˘rünüezg˘einrbea1şa0al−ırcı4ımlaBlraEırnRı kvsöeers¸vielilmyeeridşstieinrod. leŞdeyukag˘ikull6ad’s¸udırkaumoisledaraaayöknn2ıe0kriulderBunlum ve MIMO

daha yüksek BsEisRtembals¸earrinım3ınbait/usl/aHs¸zmiaçkintaBdıEr.RBbuanşuarnımteımveelrislme-iştir. 2 bit/s/Hz

bebi, alıcılarıniçminerŞkekzdile3ovldeu5g˘’uteKn ugröurlüulmdüAğü’daüzoelrues¸anlıckıalanraınl köşelerde ol-

matrisi H’nındeulğeumdanulraurmındına öbnierbrilreinesiçsotekmy, aökrınneğdieng˘1e0rl−e4rBdeER seviyesinde

olus¸unun kos¸uylaluklaMşıAkPolakreasktir2i0mdcBisidnainhakyaürkarsleakrıBnıERolubmaşsaurzımına ulaşmakbetakkiılleamcaeksidoirl.uDrtsaiadg˘ıerd.reBtg˘aueranrlfuetnarinnt,eKmbuierrlbusilreulbemeribnBid, eiaçnliıncfıkalaarrknılnaılmmoleaurtsk¸ruiesnziudnnee olduğu Kuru-

kos¸ullu MAP kluemstirAim’dcaisoinluinşadnakhaansaalg˘mlıkaltıriksiarHar’lnaırnveelremmeasninlairının birbirine

sag˘ladıg˘ı görüçlomkekytaekdıinr. dKeğeesrtilreirmde boalus¸aşruınmuınnıkoeştkuilleuyMenAbPirkestirimcisinin dig˘er sebep iskea,raHrl’anrını koölus¸megseunz etlkemileamnleasriıdior.laDniğdeorg˘traurdaaftnan, Kurulum B LOS biles¸enleriiçhin11k,ahn2a2l ,mha3t3rivseinhe4b4a’küınladceag˘keorlleurrisnaindaelğıecrıllaerrıinn birbirlerinden LköOs¸Sededeog˘ledrulge˘ruifnadirnkulrıudomalhuaşiçuinknuünçbüükkyoüşkuollmloulamMsıaAsısPyalykaeessbitniirrdliimektcedisaiçhnaaipnraadzzaha sağlıklı kakaynaklar-arasrıagrliarirs¸ivmermeteksisinini isnağollauds¸ımğıasgıödrıür.lmTüekmtebduir.eKtkeisletirrim başarımını 3 bit/s/Hz içeintkielledyeenedbilierndiS¸ğeekrilse4bevpe i6s’ed,aHd’anıgnekçeörşleidgiern. elemanları olan

1100−5−530

45 SNR (d5B0)

1Sb¸Sb0¸aeŞaes¸kes¸kaikarliirlılmı44m4::l:aKlaKruKrıruıuu(rl(3ruu3ubmlbiuliutAmt/m/İsçs/Ai/nAHHTiazçizbç)i(l)nio3nb2iT’tTd/asea/bkHblizolS)ois2t2e’d’mdeleekkriini sBsisEistRetemBmalşelearrriınimnlaBBrıEERR

Sonuç olaradko,ğarulıdcaılnarLınOSmebrikleeşzedneletroiphl1a1n, dhı2g˘2ı, dhu33ruvme hi4ç4i’nün değerlerinin S¸ ekil 3 ve 4’taelıeclıdlaerıendkilöeşnedeeg˘roilledru,ğHuRdOur-uOmFDiçMin bsiüsyteümkionlimn asıyla birlikte

laiçteıkraçtaürdgeökstiedrimçg˘aeeprkrtoaepzdtiiğrk.erMBleIurMinnuOinn sdiysaathenamı klesürıçriüna,ke ooalllaımcnıaüssdıtiüszaniylliüemgs˘iiünnndinüe daha az LOS

kös¸elere konumdelaknadyırnıaldkılga˘ır-aS¸reaksiıl g5irivşeim6etiknicseilneinndoig˘luinşdmeasisıdeır. Tüm bu et-

HRO-OFDM skiislteerm3inbiint/sa/HlıczıiçkionneulmdeuenddialnenbŞaeg˘kımil s4ızveo6la’rdaakda geçerlidir. dig˘er MIMO sistemlere göre daha yüksek bas¸arım elde

NDC−OFDM, M=16 OSM−OFDM−ACO, M=64 OSM−OFDM−DCO, M=4, DC= 4dB V−BLAST−OFDM−ACO, M=4 HRO−OFDM, M=4

ettig˘i görülmektedir. S¸ ekil 3 ve 5 ile S¸ ekil 4 ve 6 ayrı incelendig˘indTeabisleo,T2aab:llıoMcı2I:MyMeOrIlMeOs¸OipmOtiipkntiiOkn OFoDFpDMtiMk sSOisistFteeDmmMlleerriinsniiinsntKekmaar-şrıs¸lıalşatıs¸rtıılrmılamsıası

[9]’da önerilen NDC-OFDM sistemi 2 × 2’lik bir MIMOVLC 1k0a−3nalda çalıs¸maktadır. OSM-OFDM-ACO ve OSMOFDM-DCO sistemleri ise [8]’de önerilen optik uzaysal

Sistem

HRO [11] OFDM

NDC [9] OFDM OSM-OFDM [8], [12] ACO OSM-OFDM [8], [12] DCO V-BLAST [12], [18] ACO

nR × nT MIMO 4×4

2×2

η [bit/sn/Hz] log2 M (1/2) log2 (M ) (1/4) log2 (M nT ) (1/2) log2 (M nT )

log2 M

I [W]

√ 1/ 2π

√ 1/(4 π)

σx 2π

exp(−BD 2 C

/(2σx2 ))

+BDC (1 − Q(BDC /σx))

modülasyon (optical spatial modulation, OSM) ile [12]’de

OelSe Mal-ıO1n0aF−4nDoMp-tiDkCOOFDsisMtemteikniçiiknleσrix2ni=bi1rl/ikntTe

kullanmaktadır. zaman bölgesi

OFDM is¸aretinin her bir LED için varyansı olup BDC

insaekl[a1n21a]0n’−d510ehkaitagikbaitıt1na5ınıemnglaenllaen2m0veek

kırpma gürültüsünden kayiçin 2k5ullanılan30DC geril3im5

deg˘eridir. Q(.) ise standart GauSsNsRd(adBg˘)ılımının kuyruk olasılık

fooSp¸nteikŞkesikilVyilo-55Bn::uLKdKAuurSuru.TrluuVmlt-ueBBkmLnİçAigi˘BnSi TTiai-lçebAiloCn[12O2’Td]a’esdkbiseiltoSeeimsl2teie’mdaislleeıenkriain[n1Bs8Eio]s’pRdtteeiBmkaöşlOnaererFıimrDnilleaMrnBı ER tebkans¸iakrleımrinlai rbı ir(l2ikbtiet/ksu/lHlanzm)(2abkitt/asd/Hırz.) Referans alınan bu sistemlerde literatürde oldug˘u gibi ZF kestirimcisi kullanılmıs¸tır

[9]. S¸ ekil 3-6’da HRO-OFDM sisteminin, S¸ ekil 1’de be-

100 NDC−OFDM, M=16

27 lirtilen10g0 erçekçi kanal modelleri, Tablo 1’deki kanal parametreleri ve C.’de belirtilen MANPDC−kOeFsDtMir,imM=c6i4si kullanılarak

OSM−OFDM−ACO, M=64 OSM−OFDM−DCO, M=4, DC= 4dB V−BLAST−OFDM−ACO, M=4

BER bas¸arımı deg˘is¸ik dRX degVO˘−eSBrMLl−eAOrSiFTD−iMOçF−iDDnCMO−eA,lCMdO=e,16Me,=Dd8Cil=m7diBs¸tir. BER h10e−s1abında gerekli olan MAHRPO−kOeFsDtMir, iMm=8 deg˘erleri, (19)

HRO−OFDM, M=4

ve (20) ilis¸kilerinden hesaplanmıs¸tır. S¸ ekil 3’te 2 bit/s/Hz

OvLAbdTbeokdsOOindOmbd3LkkvBi2piiBsgt[ftlmBosçlsieevOLbAdTedskobOOindOdbmLkk3Bvi2piiBsgmf[lottBo9aiteeoeailaeaeaöaaöpaersçlsieeOOo9eEeEsECaiFkFFSikmtugaeeeoaeilaaeeaaöaöpgn]ab˘ert˘OOrnhkkghbyrbeEesEEsCsntrt¸˘¸FkFFSikmtugaebgn]b.i˘titnt˘ SlkaediH¸inSlakiHde¸çtöiteintRçtcgöie˘teıkSsi¸tRgcek˘ıe le or m ge ek ta ay ze ile ed ku A le ka O B m al gü B ya re ba

EM1O0−510Bilimsel D15ergi, Ci2lt0 5, Sayı 925, Hazira3n0 2015 35

S¸ ekil 5: Kurulum B için Tablo 2’deki sistemlerin BER bas¸arımları (2bit/s/Hz)

NDC−OFDM, M=64

OSM−OFDM−DCO, M=16, DC= 7dB

V−BLAST−OFDM−ACO, M=8

HRO−OFDM, M=8

10−3

10−5

S¸ ekŞielki6l 6:: KKuururluulmumB İçBin Tiaçbilno 2’TdaekbilSoist2em’dleerkiniBsEiRstBeamşalreımrilnarı BER bas¸arımları (3bit/s/Hz)(3bit/s/Hz)

ile yansıtırlık karakteristikleri gerçeg˘e en yakın s¸ekilde el

edilebilmektedir. Gerçekçi ortam modeli, ıs¸ın-izlem yöntem

kullanılarak kanal parametrelerinin eldesinde kullanılmıs¸t

Alıcıların tamamen merkezde konumlandıg˘ı ve kös¸elere ye

kleas¸ntiarlilkdTaiMg˘tsiMaiykOıilaBfraıE,rlkeliltkıetr4raikt×üMr4eüyMhüekInMsdeOkislhekıurzirlOıulodupmatiskıiçOinFDelMde

edil (HRO

OFDM) iletimi olarak önerilen yönteme uygulanarak sistem

BER bas¸arımı incelenmis¸tir. Bas¸arım analizinde, alıcılar

merkezde toplanmıs¸ ve kös¸elerde oldug˘u iki farklı durum iç

alıcı-verici etkiles¸imlerine ek olarak toplamsal beyaz Gau

ortam mogdüerlüi,lıtşüıns-üizdleemsiysötnetmemeiekkulleannmılairs¸akvkeaBnaEl Rpareag˘mreilterer-i elde edilmis¸t

lerinin eBlduesinedg˘erikleurlldaennıl,mıHştıRr.OA-lOıcıFlaDrıMn tamsiasmteemnimnienrkedzidg˘eer MIMO-VL

konumlaynadpığıılavreıknöaşeolelarenybera-s¸leaşrtıimrildüiğsitüikni lfüarg˘külıy4le× b4eMraIMbeOr kanal parame

kurulumreiçlienrienldee emdieleyndakannaalgkealtesnayıdlaerıg˘,is¸liitmeraletürrien yHükRseOk-OFDM siste

hızlı optibkaOs¸aFrDımMı(nHaRoOl-aOnFeDtMki)leilreitimvui roglaurlaaknömneısr¸itlıern. yBöunntea- göre, alıcılar

me uygumlanearrkaekzsdiseteomlidnuBg˘EuRdbuarşuarmımıiçinicnelenldmeişteird.iBleanşarBımER bas¸arımını

analizindkea, naalılcıplaarrıanmmeetrrkeelzedrei atorapslaınnmdaışavretaknöbşeelnerzdees¸moldeuy-le beraber MA

ğu iki fakrkelsıtidruimrumcisiiçnini oalıucmı-vseurzicietektkilileemşimeslei rsinoenuekcuo,laarlaıkcıların kös¸eler

toplamsaollbdeuyg˘azu Gdausrsumgüdrüalntüsdüadheasisdteüms¸üe kekloenldmuigş˘uve aBçEıRkça görülmekt

eğrileri edldire. edBilömyilşeticr.eB, ukeağprailleırdeanla, nHRVOL-OCFDkMansaisltemmiondinellerinin siste

diğer MIbMaOs¸a-rVımLCınyaapoılarnıneatkolialenrbinaşianr,ımgeürsçteüknlçüiğMüylIeMbOera-V- LC yapıların

ber kanatlapsaarraımmeıtnredlearidndikekmaeteydaalnıanmgealesnındıenğigşiemrelekrilniliHg˘Ri Oa-nlas¸ılmaktadır

OFDM sistem başarımına olan etkileri vurgulanmıştır. Buna

göre, alıcıların merkezde olduğu durum için elde edilen BER

başarımının, kanal parametreleri arasKınAdYa NarAtaKnÇbAenzeşmeyle beraber MAP kestirimcisini olumsuz etkilemesi sonucu, alıcıların kö[ş1e]lerdCe. oSlhdaunğnuond,u“rCuommdmanundiachataiodnüişnükthoeldprueğsuenacçeıkoçfanoise,” Proceedin görülmektedir.oBf öthyeleIcEeE, Ek,avpoall.ı 8a6l,annoV. L2,Cppk.a4n4a7l –m45o7d,eFlleebrin1i9n98.

sistem baş[a2r]ımTın. aRoalpanpaeptokritl,erSin. inS,ugne,rçRe.kçMi aMyIzMusO, -HV.LZChyaoa,pıY- . Azar, K. Wan larının tasarımıGn.daWdoinkgk,aJt.eSaclhınumlza, sMın.ınSagmeriemkil,ilainğdi aFn.lGaşuıltmierarke-z, “Millimeter wa

tadır.

mobile communications for 5G cellular: It will work!” Access, IEE vol. 1, pp. 335–349, 2013.

H“V. LBCu:rcBhe6ay.rodKnt,daNpyo. niSnate-rktaofiç-pmaooinvtskcoi,mDm.uTnsicoanteiov,n,”S.CVomidmevu,naicnadtioHn.s

Ha Ma

Sonuç olarak, alıcıların merkezde toplandığı durum için Şekil 3

[1] C. Shannoanz,in“eC,oImEEmEu,nviocal.ti5o2n, nino.t7h,epppr.e9s8e–n1c0e5o, fJunlyois2e0,1”4.

lervie ü4’zteereilnddeeekdiileentkeğisriilegr,öHrüRlOeb-OilFmDeMktseidstierm. Binuinnlaitegraötrüerd, eakliıcılarınProceedin[g4s] ofJt.hKe aIhEnEEan, dvoJl.. B86ar,rnyo, .“2W, iprpel.e4s4s7i-n4fr5a7r,edFecbom19m9u8n. ications,” Procee

mlfBdkyıaöaakEgndt5mdzegnis˘¸iiıölrkReiğernısa(krlılklıeOeedlıeaemdrtmb)oleŞFzdrıoı,adğiaacldeDıpndiıshı¸kleratMavaeua.iŞikllkrreBogeık˘yı4ıycsMknnuumüoikıeiuvsnknlnlIatrmeıauasMedu5nlnernrme6uamııkatOvs¸nnnymnlaletebdaılyisrnaanaadri6kriksnşniıısüöültaeaiısdiembnszr¸yns¸tınmıırtkeacecmlgaaüe˘rğeaelil,ilıselgneıl˘nıeaemeirrnaüddnillngenıdrseiducdıteleekgiıkziaerğycğioödeuacoiiieeltinroznmakatlztrüiadkdnakrimlğrledltieentiiaüsmamıas¸ekciiigsrlsts.taıgeöiieeüddanrmökr,BniiliaüdHrğntaıllülgaeu˘üücedlRmklırdığısie¸cOlöigeüi˘mbMiıılişkkrmni-aiyle.lOtiIeeüvmeelMdıeAkrFdeea,relvutiDçOeetlkkreekrkış.ıtMkköucireisŞamçoiıdsmdi¸necaslnieisioaktlairnuigaele.irlsliemmlöaaıBtnrens3gykgrlldumtoaaeöeıaenvepnrmssrinrcaeen----ııeiyaakulglsmdazaekaanleadhekıstnnaa--i[WwHl[i23m.o]]aHrneHkTtga!e..,a”rRGsBAw,a.uc“[[paWrcV56vpce]]hLeoaspansCmr,ogAAaanHIid:nEInnri,po..cgtEBtdEaJ,p,basEYlE.eElytiNMSililyeSoEs,cgoes.f.oicaa.n,visnhltlctSS:ovUkiahoduooluoe,aep.fylmnrnlypzRosa.4sIA,a,omatEf.91e,CiCMliR,Em,M,nnuHoOtpn.tEn“.ino-e.poaM-i,StMfvsOcol..eFlavsaoer-.39Faamkoepthd3,iynDAlino,eo.i,5dzpcmlMilna8-uispneDnn3sa5sis.t,(dg,”.t4n,,Sca5fa,9TontioIH6Honen,UFrosm–f-.d.2o..o6)S5vHm0,nFZf2M2iGi-g21ea.,,suhtn0vi3iahGSpnarb,ac1s.eapoeil,uel5-mecSp.,alt“Pal.ti2r2iIlYueettrri3ni6V,mkgrol”.otda5rhhchineboAr–daetC,:z,eo2ens”zMc,orrsI9viahmC“,ti,82oanraM,E,0ymwopgan1tmF.nKniu2iia1llcedePn0--l.n.abli1asdlcn51awaaC,9tnyipi9oordip7mernc.l.psmei2e,s1MursHf0noac2.ircog–mSama2etza1imnion0

ssuagayzröıarlseaeı,rtukıanzliıaıcnkıollaılbkruıesn¸(ndtmuz),reeaurrlklrıickeg˘ızelidanreiılnkkiokknkiöunuşmecrliulealrnuekdmuyığerdurılaldeuşuBtmriurEidmlRdadiağbiaaaldlııs¸uccarııurliıamlmeraıvıngenrödirkcaeiöos¸elulemre-2m0u1n4i.catio[n7s]

MJa.gAazrminset,roInEgEEan, dvoAl.. 5L2o,wneor.y,7,“Ppopw. e9r8-e1ffi0c5i,eJnut loyptical ofdm,” tronics Letters, vol. 42, no. 6, pp. 370–372, March 2006.

Ele

bkmoaddkas¸naöasauhşıBreamılEmsefloRraaıinznnnbluedadacşaıyouareılridlırymmlkueiğalışaneutnsiısn¸rnaıimdylldmaleünakeşsaotküizalağdanilülıauneclggc˘ııonöı-unrrvtükdaeglalramöazimacrenüakiacrltemıtiıadlsd¸aireürvak.şevsAtmıeelkedıackgimnıtrleea.aelnrdsıengaoleflmcaeoiyankıslimsaanınryeaılsnakiazBalEtıRl-P[4r]oJc.eeKdaihn[ng8s]aonfdvORtoh.Jpl.et.MiBcI3Eae,alsErnlreoEyCh.,,o,3“vm,WHompl..ipur8E.en5lli2egc,3saan4sltoai–oi.,2nn24fas,r4nap,darpMen.dHd2a.rc6cNo5Hhm-ea2t2amw90s8o1u, r,1nk“F.iiOcneapbgtt,i1ioc9InaE9lsE7,”s.Ep/aOtiSaAl

modulatio Journal

dağılımı ve kanalın etkin gecikme dağılımı, köşelerden gelen

[5] H. Elgala, R. Mesleh, and H. Haas, “Indoor optical wireyansımaların artmasıyla artacaktır. Bu iki etki ile kanal katsayılarının benzerliği ilk kurulumda BER başarımında olumsuz etki oluştururken ikinci kurulumda alıcıların köşelere konumlandıless communication: potential and state-of-the-art,” Communications Magazine, IEEE, vol. 49, no. 9, pp. 56-62, September 2011.

rılmasıyla alıcı-verici arası mesafenin azaltılması sonucu kanal kazancında artışve genel olarak BER başarımında iyileşme olduğu görülmektedir.

[6] A. Yesilkaya, H. F. Alsan, F. Miramirkhani, E. Panayirci, H. Senol, and M. Uysal, “Modeling of visible light channels and performance analysis of ACO-OFDM,” in Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2015

5. Sonuç

23th, May 2015, pp. 2102-2105.

Bu çalışmada, ışık hızının güncel optik kablosuz haberleşme sistemlerinin örnekleme hızından çok büyük oluşu ve ortam değişkenlerinin fazlalığı (ortamdaki malzeme cinsi, mobilyalar, insanlar, hareket eden nesneler vb.) nedeniyle gerek deneysel gerekse analitik açıdan literatürdeki temel eksiklik olan VLC kanal modelini elde etmek üzere optik tasarım ve benzetim yazılımı Zemax® kullanılarak kapalı alan aydınlatma/aydınlanma modeli üretilmiştir. Üretilen modelde zemin, duvar, tavan ve mevcut mobilya malzeme özellikleri ile yansıtırlık karakteristikleri gerçeğe en yakın şekilde elde edilebilmektedir. Gerçekçi

[7] J. Armstrong and A. Lowery, “Power efficient optical ofdm,” Electronics Letters, vol. 42, no. 6, pp. 370-372, March 2006.

[8] R. Mesleh, H. Elgala, and H. Haas, “Optical spatial modulation,” Optical Communications and Networking, IEEE/OSA Journal of, vol. 3, no. 3, pp. 234-244, March 2011.

[9] Y. Li, D. Tsonev, and H. Haas, “Non-dc-biased ofdm with optical spatial modulation,” in Personal Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), 2013 IEEE 24th International Symposium on, Sept 2013, pp. 486-490.

Yeşilkaya A., Miramirkhani F., Alsan H. F., Başar E., Panayırcı E., Uysal M., Görünür Işık Kanallarının Modellenmesi ve Optik OFDM Sistemleri için Başarım Analizi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 19-31, Haziran 2015

[10] D. Tsonev, S. Sinanovic, and H. Haas, “Novel unipolar orthogonal frequency division multiplexing (U-OFDM) for optical wireless,” in Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2012 IEEE 75th, May 2012, pp. 1-5.

[11] E. Basar, E. Panayirci, M. Uysal, and H. Haas, “High-rate optical OFDM for MIMO visible light communications systems,” IEEE Wireless Communications Letters, (under review) 2015.

[12] S. Dissanayake and J. Armstrong, “Comparison of ACOOFDM, DCO-OFDM and ADO-OFDM in IM/DD systems,” Lightwave Technology, Journal of, vol. 31, no. 7, pp. 10631072, April 2013.

[13] F. Miramirkhani, M. Uysal, and E. Panayirci, “Novel channel models for visible light communications,” pp. 93 870Q-93 870Q-13, 2015.

[14] “CREE LEDs, [Online],” http://www.cree.com, accessed: 13-07-2015. [15] “OSRAM LEDs, [Online],” http://www.osram-os.com, accessed: 13-07-2015.

[16] “Zemax 13 Release 2, Radiant Zemax LLC [Online],” http://www.zemax.com, accessed: 13-07-2015.

[17] E. Sarbazi, M. Uysal, M. Abdallah, and K. Qaraqe, “Indoor channel modelling and characterization for visible light communications,” in Transparent Optical Networks (ICTON), 2014 16th International Conference on, July 2014, pp. 1-4.

[18] L. Zeng, D. O’brien, H. Minh, G. Faulkner, K. Lee, D. Jung, Y. Oh, and E. T. Won, “High data rate multiple input multiple output (MIMO) optical wireless communications using white led lighting,” Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, vol. 27, no. 9, pp. 1654-1662, December 2009.

Anıl Yeşilkaya

Lisans derecesini 2014 yılında Kadir Has Üniversitesi Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden optik kablosuz haberleşme alanında yapmıştır. Bölüm birincisi olan Yeşilkaya Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi üçüncüsü olarak mezun olmuştur. Halen Kadir Has Üniversitesi Elektronik Mühendisliği Bölümü’nde görünür ışıkla haberleşme (VLC) sistemleri üzerine Prof. Dr. Erdal Panayırcı danışmanlığında yüksek lisans çalışmalarını sürdürmektedir. İlgilendiği alanlar arasında optik OFDM sistemleri ve deneysel uygulamaları yer almaktadır.

Farshad Miramirkhani

Lisans ve yüksek lisans derecelerini sırasıyla; 2011 ve 2014 yıllarında İran İsfahan Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği’nden almıştır. 2014 yılından beri Özyeğin Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü’nde doktora yapmaktadır. Görünür Işıkla Haberleşme (VLC) için kanal modellemesi alanında CT&T laboratuvarlarında Prof. Dr. Murat Uysal danışmanlığında çalışmaktadır.

Hüseyin Fuat Alsan

Lisans derecesini 2014 yılında Kadir Has Üniversitesi Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden almıştır. 2013-2015 yılları arasında yüksek lisans asistanlığı yapmış ve optik kablosuz haberleşme sistemleri üzerine çalışmıştır.

Dr. Ertuğrul Başar

Lisans derecesini 2007 yılında İstanbul Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden, yüksek lisans ve doktora derecelerini ise sırasıyla; 2009 ve 2013 yıllarında İstanbul Teknik Üniversitesi, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü (İTÜ EHMB)’den almıştır. 2009-2014 yılları arasında araştırma görevlisi olarak görev aldığı İTÜ EHMB’de 2014 yılından itibaren ise yardımcı doçent doktor olarak yer almaktadır. Dr. Başar, 2011-2012 akademik yılını, ABD’de bulunan Princeton Üniversitesi, Elektrik Mühendisliği bünyesinde araştırmacı olarak geçirmiştir. 2012 EMO yılın en iyi makalesi ödülü de dahil olmak üzere bir çok ödülün sahibi olan Dr. Başar’ın ilgi alanları telsiz iletişim sistemleri, çok-girişli çok-çıkışlı sistemler, uzay-zaman kodlama, dik frekans bölmeli çoğullama ve görünür ışıkla haberleşmedir.

Yeşilkaya A., Miramirkhani F., Alsan H. F., Başar E., Panayırcı E., Uysal M., Görünür Işık Kanallarının Modellenmesi ve Optik OFDM Sistemleri için Başarım Analizi, Cilt 5, Sayı 9, Syf 19-31, Haziran 2015 Gönderim Tarihi: 15.09.2015, Kabul Tarihi: 03.11.2015

Prof Dr. Erdal Panayırcı

Elektrik Yüksek Mühendisliği diplomasını İstanbul Teknik Üniversitesi’nden (İTÜ) ve Doktora derecesini de Amerika Birleşik Devletleri, Michigan State Üniversitesi’nden almıştır. Daha sonra 1999 yılına kadar İTÜ görev yapmış ve halen Kadir Has Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölüm Başkanlığı görevini sürdürmektedir. Prof. Panayırcı 1979-1981 yılllar arasında Fulbrigh Fellow ve NATO Senior Scientist Fellow Bursları ile iki yıl Michigan State Üniversitesi , Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde, 1989-1991 yılları arasında New Jersey Institute of Techology ve 1998-2000 yıları arasında da Texas A&M Üniversitesi’nde konuk profesör olarak kendi uzmanlık konusu ile ilgili araştırmalar yapmış ve dersler vermiştir. 2009-2009 arasında bir yıl Priceton Üniversitesi, Elektrik Mühendisliği Bölümü’nde Konuk Fellow Araştırmacı olarak bilimsel araştırmalar yapmıştır. Prof. Panayırcı; iletişim kuramı ve sistemleri, kablosuz mobil ve optik iletişim sistemleri, bilgi kuramı ve Kodlama, ileri sisnyal işleme ve iletişim sistemlerine uygulanması konularında uzmanlaşmış ve uluslararası alanda kendisini tanıtmıştır. Bu konularda Boston, Kluwer Academic Publishers tarafından 2000 yılında basılmış ortak yazarlı Principles of Integrated Maritime Surveillance Systems adlı bir kitabı bulunmaktadır. Bunun yanında kendisinin uluslararası bilimsel dergilerde yayınlanmış 90’ın üzerinde makalesi, uluslararası konferans ve sempozyumlarda sunulmuş 100’ün üzerinde bildirisi vardır. Ayrıca gerek uluslararası ve gerekse ulusal birçok araştırma projelerini yürütmüş, uzun yıllar TÜBİTAK Marmara Araştırma Enstitüsüne Yarı Zamanlı Araştırıcı olarak, Alcatel-Teletaş, ve Netaş gibi Türkiye’nin önde gelen Telekomünikasyon firmalarının AR-GE Bölümleri’nde Danışman olarak görev yapmıştır. 2002 yılında yine telekomünikasyon dalında uluslararası düzeyde yapmış olduğu üstün çalışmaladan dolayı IEEE Fellow mertebesine yükseltilmiştir.

Murat Uysal

Lisans derecesini 1995 yılında ve yüksek lisans derecesini 1998 yılında İstanbul Teknik Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü’nde tamamladı. Doktora derecesini 2001 yılında Texas A&M Üniversitesi (College Station, ABD) Elektrik Mühendisliği Bölümü’nden aldı. 2002 yılında Kanada’daki Waterloo Üniversitesi Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’ne Yardımcı Doçent olarak katıldı, 2007 yılında Doçentliğe terfi etti. Dr. Uysal, halen Özyeğin Üniversitesi Mühendislik Fakültesi’nde Profesör olarak çalışmakta ve Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölüm Başkanı görevini yürütmektedir. Dr. Uysal’ın araştırma konuları kablosuz haberleşme sistemlerinin tasarımı ve analizi ağırlık taşımak üzere haberleşme kuramı ve sinyal işleme alanlarındadır. Dr. Uysal, IEEE Kıdemli (Senior) üyesidir. Halen IEEE Transactions on Communications, IEEE Transactions on Wireless Communications, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Wiley Wireless Communications and Mobile Computing (WCMC) Journal, ve Wiley Transactions on Emerging Telecommunications dergilerinde editör olarak hizmet vermektedir. Dr. Uysal, aralarında Türkiye Bilimler Akademisi (TÜBA) Üstün Başarılı Genç Bilim İnsanı Ödülü, Kanada Doğa Bilimleri ve Mühendislik Araştırma Kurumu (NSERC) Discovery Accelerator Teşvik Ödülü, Waterloo Üniversitesi Araştırma Mükemmeliyet Ödülü ve Özyeğin Üniversitesi En İyi Araştırmacı Ödülü’nün de aralarında bulunduğu çeşitli ödüllere sahiptir.

TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası EMO BİLİMSEL HAKEMLİ DERGİ YAZIM KURALLARI YÖNERGESİ

“EMO Bilimsel Hakemli Dergi”, özgün bilimsel araştırmalar ile ilginç uygulama çalışmalarına yer veren ve bu niteliği ile hem araştırmacılara hem de uygulamadaki mühendislere seslenmeyi amaçlayan hakemli bir dergidir. İlgi alanı Elektrik Mühendisleri Odası’na kayıtlı tüm mühendislik disiplinleridir. Yayın dili Türkçe olup, dergide yayınlanacak makaleler ve kısa bildiriler ile ilgili yazım kuralları aşağıda verilmektedir.

Makalelerin basıma hazır tam metni, pdf dosyası olarak http://edergiportal.emomerkez.net/sayilar adresindeki derginin Makale Yönetim Sistemi üzerinden iletilmelidir. Makale dosyaları, ilk yazarın soyadına göre adlandırılmalı, aynı yazara ilişkin birden fazla bildiri iletilmesi durumunda verilen ada ek olarak numaralandırma da yapılmalıdır.

Bilgisayar ortamında iletilmeyen makalelerin hakemlere gönderilmesi ve değerlendirilmesi olanağı bulunmamaktadır.

Makale yazım kuralları: • Makale sayfaları, A4 (210 mm x 297 mm) kağıt boyutunda hazırlanmalıdır. • Sayfa kenar boşlukları:

İlk sayfa için üst = 3 cm, alt = 3,7 cm, sol = 2 cm, sağ = 2 cm diğer sayfalar için üst = 2,5 cm, alt = 3,7 cm, sol = 2 cm, sağ = 2 cm. • Makale herbiri 80 mm genişliğinde iki sütun halinde yazılmalıdır. Sütunlar arasında 10 mm aralık bırakılmalıdır. • Makale, Times New Roman yazı tipi ile tek satır aralıklı, iki yana dayalı hizalı olarak yazılmalıdır. • Makale başlığında, bildiri adı, yazar adları, yazarların çalıştıkları kurumların adları ve e-posta adresleri yer almalıdır. • Başlıktan sonra dört satır boşluk bırakılarak yazılacak Türkçe özet ve İngilizce özet (abstract) kısımları en az 100, en çok 150 kelimeden oluşmalıdır. • Bölüm başlıkları, numaralandırılmalı, yalnızca baş harfleri büyük harflerle yazılmalı ve sütuna ortalanmalıdır. • Makalede kullanılacak yazı tipi boyut ve biçimleri:

Başlık

14 Kalın Yalnızca baş harfleri büyük

Yazar adları

12 İtalik

Kurum adları

Özetler

9 İtalik

Alt ve üst simgeler 7

Başlıklar

11 Kalın

Metin

• Makale değerlendirme sonuçları, sisteme yüklendikten en geç 2 ay sonra e-posta ile yazarlara bildirilecektir. Aksi belirtilmedikçe yazışmalarda birinci yazarın adresi kullanılacaktır.

Tüm yazışmalar ve ilişkiler http://bilimseldergi.emo.org.tr web sayfasında açılacak olan alanda elektronik ortamda yapılacaktır.

Bu yazım kuralları, TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası Yönetim Kurulu ile EMO Bilimsel Hakemli Dergi’nin yayın kurulunca yürütülür.