Derginin Tamamı

Aralık'17 December'17

ISSN: 1309-5501

TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası adına

Elektrik, Elektronik, Bilgisayar, Biyomedikal The Journal of Electrical, Electronics, Computer and

Biomedical Engineering erbest Çukurova Üniversitesi

Ihlamur Sokok No: 10 Kat: 3 Kızılay/Ankara

Tel: (0312) 425 32 72

Teknik Editör

5000 Aralık 2017 Hakkı ÜNLÜ

TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası Ihlamur Sokak No:10 Kat:3 Kızılay / Ankara

Telefon: +90 (312) 425 32 72 / 137 E-Posta: [email protected]

Prof. Dr. Ayhan Altıntaş Bilkent Üniversitesi

Prof. Dr. Cengizhan Öztürk Üniversitesi

Prof. Dr. Erhan Akın Üniversitesi

Prof. Dr. Güven Önbilgin Ondokuz Mayıs Üniversitesi

Prof. Dr. H. Altay Güvenir Bilkent Üniversitesi

Doç. Dr. İzzet Gökhan Özbilgin

Prof. Dr. Murat Eyüboğlu

Prof. Dr. Timur Aydemir

TMMOB UCTEA/Chamber of Electrical Engineers

DANIŞMA KURULU

Prof. Dr. Ahmet Koltuksuz, Yaşar Üniversitesi Prof. Dr. Ali Hikmet Doğru, Ortadoğu Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Arif Nacaroğlu, Gaziantep Üniversitesi Prof. Dr. Atilla Bir, İstanbul Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Aydın Köksal, Bilişim A.Ş. Prof. Dr. Aydoğan Özdemir, İstanbul Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Ayşın Baytan Ertüzün, Boğaziçi Üniversitesi Prof. Dr. Belgin Türkay, İstanbul Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Bülent Sankur, Boğaziçi Üniversitesi Prof. Dr. Cüneyt Güzeliş, Yaşar Üniversitesi Prof. Dr. Erdal Panayırcı, Kadir Has Üniversitesi Prof. Dr. Erkan Afacan, Gazi Üniversitesi Prof. Dr. Ferit Acar Savacı, İzmir İleri teknoloji Enstitüsü Prof. Dr. H. Bülent Ertan, Ortadoğu Teknik Üniversitesi Prof. Dr. H. Özcan Gülçür, Boğaziçi Üniversitesi Prof. Dr. Haldun Karaca, Dokuz Eylül Üniversitesi Prof. Dr. İbrahim Eksin, İstanbul Teknik Üniversitesi Prof. Dr. İnci Çilesiz, İstanbul Teknik Üniversitesi Prof. Dr. İrfan Karagöz, Gazi Üniversitesi Prof. Dr. Kemal Leblebicioğlu, Ortadoğu Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Muhittin Gökmen, MEF Üniversitesi Prof. Dr. Murat Aşkar, İzmir Ekonomi Üniversitesi Prof. Dr. Müjde Güzelkaya, İstanbul Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Osman Eroğul, GATA (Gülhane Askeri Tıp Akademisi) Prof. Dr. Oya Kalıpsız, Yıldız Teknik Üniversitesi Prof. Dr. Sermin Onaygil, İstanbul Teknik Üniversitesi Doç. Dr. Lale Tükenmez Ergene, İstanbul Teknik Üniversitesi Doç. Dr. Osman Abul, TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Doç. Dr. Özlem Özgün, Hacettepe Üniversitesi Dr. Bora Güngören, Portakal Teknoloji Ahmet Tarık Uzunkaya, Entes Elektronik Bülent Damar, Pelka Elektrik Fikret Küçükdeveci, TEPA Serdar Bozkurt, SIEMENS

İÇERİK/CONTENTS

EM Kirlilik Ölçümü İçin Geniş Bant ve Frekans-Seçici Ölçümlerin Karşılaştırılması..................................................5 Comparison Between Broadband and Frequency-Selective Measurements for EM Pollution Survey Cafer Bahadır Tektaş, Muhammed Hasan Aslan

Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi ve Bulanık Mantık Tabanlı MPPT Tasarımı ve Kıyaslanması......13 Comparison and Design of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Fuzzy Logic Based MPTT Mahdi Hussaini , Okan Güngör

İki Yönlü Dik Uzaysal Modülasyon.....................................................................................................................................21 Two-Way Vertical Spatial Modulation Zehra Yiğit, Ertuğrul Başar

Cafer Bahadır Tektaş, Muhammed Hasan Aslan - EM Kirlilik Ölçümü İçin Geniş Bant ve Frekans-Seçici Ölçümlerin Karşılaştırılması Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 5-11 / Aralık 2017 Gönderim Tarihi: 08/01/2018 Kabul Tarihi: 07/03/2018

EM Kirlilik Ölçümü İçin Geniş Bant ve Frekans-Seçici Ölçümlerin Karşılaştırılması

Comparison Between Broadband and Frequency-Selective Measurements for EM Pollution Survey

Cafer Bahadır Tektaş1, Muhammed Hasan Aslan2

1Elektromanyetik Laboratuvarı TÜBİTAK UME [email protected]

2Fizik Anabilim Dalı Gebze Teknik Üniversitesi [email protected]

Baz istasyonları, TV vericileri, kablosuz cihazlar gibi aktif antenlerin sayısı arttıkça insanlar elektromanyetik maruziyetten ve sağlıklarından giderek daha fazla endişe etmeye başlamıştır. Bunun bir sonucu olarak, maruz kalınan elektromanyetik maruziyet seviyesinin ölçülmesi gerekli hale gelmiştir. EM kirliliğinin maruziyet düzeyini ölçmek için kullanılan, geniş bant ve frekans seçici diğer adıyla dar bant olmak üzere iki yaygın ölçüm yöntemi vardır. Bu çalışmada, frekans seçici ölçümleri gerçekleştirebilen ve sonucunda güçleri toplayıp toplam maruz kalma seviyesini hesaplayabilen bir yazılım çözümü geliştirdik. Daha sonra, bir elektromanyetik alan probu ile elde edilen geniş bant ölçüm sonuçları ile bir spektrum analizörü ve bir mini-bikonik anten kullanarak gerçekleştirilen frekans seçici ölçüm yöntemi ile elden edilen sonuçları arasında iyi bir karşılaştırma yapılmıştır.

Anahtar kelimeler: Geniş bant, Elektromanyetik, FrekansSeçici, Ölçüm, Kirlilik

As the number of radiators such as base stations, TV transmitters, wireless devices increases, people are getting more and more concerned about the exposure and their health. As a result, it has become necessary to measure the level of electromagnetic exposure that is being exposed. There are two common methods to measure the exposure level of EM pollution; broadband and frequency selective, alias narrowband, measurement methods. In this work, we developed a software solution that can perform frequency-selective measurements and finally can collect the powers and calculate the total exposure level. Thereafter, we made a good comparison between broadband measurement results obtained with a field probe and frequency-selective ones

which are obtained by using a spectrum analyzer and a minibiconical antenna.

Keywords: Broadband, Electromagnetic, Frequency-Selective, Measurement, Pollution

EM kirliliğin ölçümünde kullanılan iki yaygın yöntem vardır. Bunlardan birincisi, geniş bant alan sensörleri gerektiren ve genellikle frekans seçici ölçüme göre daha az zaman isteyen geniş bant ölçümdür. Geniş bant ölçümü ile ölçüm basit ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir. Alan probunun izotropik özelliğinden dolayı maksimum alan yönü bilinemez. Öte yandan, geniş bant alan probları, radyo, TV yayını veya GSM baz istasyonları gibi farklı frekansların emisyonlarını ayırt etmek üzere tasarlanmamıştır ve ayrıca ölçülen alan seviyelerinin standart sınırlarla karşılaştırılması, frekans seçiciliğinin olmaması nedeniyle çok sorunludur. Buna ek olarak, geniş bant alan probları, ölçülen sinyalin modülasyonlarından dolayı sinyal gücünün hızlı değişimlerine cevap veremez. Bir alan probunun kalibrasyon faktörü genellikle sürekli dalga (CW) sinyallerinde geçerlidir, bu nedenle modüle edilmiş sinyaller ölçülürken ek hatalar oluşur. Alan probu ile ilgili bir diğer konu, frekans aralığı boyunca değişken faktörlerdir. Buna ek olarak, halk maruziyeti genellikle geniş bant alan problarının algılama eşiklerindeki bölgede veya altındadır [1,2,3]. İkinci yöntem olan frekans seçici ölçüm, bir spektrum analizörü, bir koaksiyel kablo ve uygun bir anten vasıtasıyla kullanıldığında, yukarıda belirtilen kısıtlamalar ortaya çıkmaz. Frekans seçici dar bant ölçümü ile her okuma için ölçüm frekansı bilinir ve frekansa bağlı anten faktörü uygulanabilir [4]. Böylece maruziyetin doğru bir şekilde belirlenmesi için, uygun frekansa bağlı limitlerde kolayca uygulanabilir. Frekans seçici ölçümün bahsedilen avantajlarına rağmen, geniş bant ölçümüne kıyasla çok zaman alıcı ve kapsamlı olabilir. Çünkü antenler belirli yönlendiriciliğe sahip olduğu için ölçümler faklı polarizasyonlarda gerçekleştirilmelidir [3,5].

Bu araştırmada öncelikle frekans seçici bir ölçüm yazılımı çözümünü Visual C ++ kullanarak tasarladık. Yazılım, tepe noktaları ayrı ayrı belirleyebilir ve ölçülen tepe noktalarına ve tanımlanan limitlere bağlı olarak toplam maruziyeti hesaplayabilir. Aygıt sürücüsü sistemine dayanan yazılımda, çözünürlük, bant genişliği, detektör tipi, ortalama modu vb. gerekli tüm hayati ölçüm parametreleri ayrı bir sürücü dosyası üzerinde ayarlanabilir ve ana yazılım çekirdeğinde herhangi bir değişiklik yapmadan uygun sürücü dosyasını seçtikten sonra ölçüm başlatılabilir.

Daha sonra, yapılan araştırmalar ve ortaya koyduğumuz kirlilik ölçümü yazılımı sonucunda, iki yöntem deneysel olarak araştırılmış, laboratuvar ve ofis ortamlarında farklı frekanslarda yapay olarak üretilen çoklu sinyaller eş zamanlı olarak ölçülerek karşılaştırılmıştır.

2. Teori ve Deney Düzeneği Kurulumu

Standartlarda maruziyet limit değerleri, sırasıyla güç akı yoğunluğu (W/m2) elektrik alan şiddeti E (V/m) veya manyetik alan şiddeti H (H/m) cinsinden verilir. 300 MHz' in altında, ölçüm noktası uzak alanda olmayabilir. Aynı zamanda (E= H*377) eşitliği bu frekanslarda sağlanamayabileceğinden, genel olarak hem elektriksel hem de manyetik alan kuvvetlerinin ölçülmesi önerilir. 300 MHz' in üstünde ise ölçüm noktası muhtemelen bir GSM baz istasyonu gibi aktif antenin uzak alanındadır ve denklik (1)’ de belirtildiği gibi elektrik alanının ölçümü yeterlidir [6]. Aksi belirtilmedikçe ve maruziyet limitleri frekansa bağlı olmadığı sürece, maruz kalma seviyeleri her zaman RMS değeri olarak verilir. Çoklu sinyal ve çoklu frekanslı ortamlarda, her sinyal ilgili maruz kalma limitinin bir oranı olarak toplanmalıdır [7]. Tüm sinyaller için bu toplam, denklik (2)’ de verildiği gibi “1” değerini aşmamalıdır [8,9]. Bu nedenle, geniş bant alan probları ölçümler için uygun değildir. Frekans seçici yöntem ise düzgün bir ölçüm gerçekleştirmek için zorunluluktur.

S

W m2



E2 V / m 377 

 Sölçülen( f1)   Sölçülen( f2 )

Slim ( f1)

Slim ( f2 )

  Sölçülen( f3 )        1

Slim ( f3 )

Bir spektrum analizörü gibi frekans seçici bir alıcı kullanılırken, çözünürlük bant genişliği (RBW), spektrumu ayrık sinyaller haline getirmek için yeterli olmalıdır. Örneğin, GSM tabanlı ölçümler için, GSM 200 kHz aralıklı birkaç frekans kanalı kullanır. Her bir baz istasyonu, iletim ağı ve ana istasyonun kendisi hakkında bilgi içeren bir temel kanal sağlar. Bu kanal belirli bir frekans bandı kullanır ve buna Yayın Kontrol Kanalı (BCCH) adı verilir. Bu kanal sabit alan kuvvetiyle iletilir. Ses ve veri sinyallerini iletmek için trafik kanalları (TCH) adı verilen bir veya daha fazla trafik kanalı eklenir. Bu kanalların alan şiddeti yüke bağlı olarak değişir ve tamamen kapatılabilir. GSM, 200 kHz' lik bir kanal aralığı kullandığından, 100 kHz' lik bir çözünürlük bant genişliği, spektrumu tek tek kanallara ayrıştırmak için yeterlidir. Ölçüm, bir frekans için herhangi bir konumda, x, y ve z eksenlerindeki

her bir yönde gerçekleştirilmelidir. Her bir yön için elde edilecek elektrik alan şiddeti denklik (3) kullanılarak belirlenir.

Ei  Vi  AF  CL  KMOD

Burada Ei, i anten yönüne paralel olarak yönlendirilmiş alan seviyesi, Vi, spektrum analizör ekranında okunan gerilim değeri, AF, anten faktörü, CL, kablo kaybı, KMOD ise spektrum analizörün modüle edilmiş sinyallere cevabını telafi etmek için kullanılan düzeltme faktörüdür. Spektrum analizörün spesifik bir RBW’si için KMOD, spektrum analizör ve güç ölçerin CW sinyale ve modüle edilmiş sinyale verdikleri tepkilerin karşılaştırılmasıyla basitçe ölçülür.

Daha sonra vektör toplamı ile elde edilen elektrik alan denklik (4) kullanılarak hesaplanmalıdır [10,11].

Ekontrol 

2 x

2 y

2 z

GSM ölçüm örneğine devam edersek, genellikle, ilgili BCCH kanalı frekansları biliniyorsa ölçümler basittir. Bilinmiyor olsalar bile, BCCH kanalı frekanslarının alan güçleri TCH kanallarına kıyasla çok daha dengeli olması nedeniyle kolayca tanınabilirler. Öncelikle BCCH kanalı, ışımanın x, y ve z bileşenleri için denklik (3)’ deki gibi EBCCH olarak ölçülür. Hücrenin izin verilen maksimum güç düzeyi Pmaks ile çalıştırılmadığını biliyorsak, , EBCCH_Maks denklik (5)' te verilen şekilde hesaplanır. Servis sağlayıcısından mevcut baz istasyon gücü ve maksimum izin verilebilir güç hakkında bilgi yoksa, bu adımı atlayabiliriz [10].

EBCCH _ maks  EBCCH 

Pmaks PBCCH

Tüm TCH kanalları tamamen dolu olduğunda ortaya çıkacak bir hücrenin toplam alan gücü Emaks, BCCH' ın alan gücünün ekstrapolasyunu ile elde edilir.

Emaks  EBCCH _ maks  n

Burada n, BCCH kanallarını da içeren toplam trafik kanalı sayısıdır. Elbette, mümkünse, trafik kanallarının sayısı servis sağlayıcısı tarafından verilmelidir. Belirli bir bölgede GSM ölçümü gerçekleştirildiğinde, tipik olarak her biri 120°’lik açıya sahip üç antenle, 360° derecelik bir alanı kapsayan bir sektör antenin üç BCCH kanalı olacaktır ve bunun yanında diğer sağlayıcılardan gelen olası BCCH kanalları olacaktır. Bu durumda GSM bandı için toplam alan maruziyeti seviyesi denklik (7)’deki gibi olmalıdır.

Etoplam  Em2aks1  Em2aks2  Em2aks3   Em2aksn

Burada n BCCH kanallarının sayısıdır. GSM radyasyonu açısından belirli bir noktada "başarılı" veya "başarısız" kararı almak için, belirlenen Emaks değerleri denklik (8)' de görüldüğü gibi kullanılır ve nihai sonucun “1”değerinden küçük olması beklenir.

Cafer Bahadır Tektaş, Muhammed Hasan Aslan - EM Kirlilik Ölçümü İçin Geniş Bant ve Frekans-Seçici Ölçümlerin Karşılaştırılması Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 5-11 / Aralık 2017



E m2 a ks1 El2im1

E m2 a ks2 El2im 2

E m2 a ks3 El2im3

1

Yukarıda belirtilen ölçüm yöntemleri uygun çözünürlük bant genişliği (RBW) ve uygun detektör tipi kullanıldığı sürece UMTS (3G) ve LTE (4G) gibi farklı spektrumlardaki haberleşme sistemleri içinde bazı farklılıklar dışında neredeyse benzer olacaktır. Bu çalışma kapsamında incelenmemiş olsa da UMTS ve LTE bantlarının ölçümünün frekans seçici olarak gerçekleştirilmesi GSM ölçümlerinden farklı olarak bilinmesi gereken bazı noktalar vardır. Bir UMTS spektrumuna baktığımızda, yayın yapan üç sektör antenden her biri Şekil 1’ deki örnek UMTS spektrumunda görüldüğü gibi en az bir tane 5 MHz’ lik kanal bant genişliğe sahip UMTS sinyali bulunur ve çözünürlük bant genişliğinin (RBW), GSM sinyalinden farklı olarak 5 MHz olması gerekir [12,13].

Burada N, her bir sektör antenin numarasıdır.

LTE spektrumuna baktığımızda ise yayın yapan her sektör 2 veya 4 antenden oluşmaktadır. Her sektör için farklı kanal bant genişliğine (1.4/3/5/10/15/20 MHz) ve sinyal bant genişliğine (1.08/2.7/4.5/9/13.5/18 MHz) sahip sinyaller bulunabilir.

LTE spektrumunda kontrol kanalı ölçümünde karşımıza Şekil 2’ deki gibi örnek bir spektrum analizör görüntüsü çıkacaktır [15].

Şekil 1: Örnek UMTS (3G) sinyali spektrumu

Spektral ölçümde, Şekil 1’ deki UMTS spektrumu ne kadar ayrılmıyor gibi gözükse de, merkez frekansın belirlenip ölçülmesi anlık ölçümde doğru sonucu verecektir. Eğer operatör tarafında verilmesi gereken ekstrapolasyon faktörü (K) biliniyorsa ve trafik yükünün olmadığı varsayıldığı durumda ölçülen sinyal (P ), sinyalizasyon Pmin olarak kabul edilirse, spektrumun maksimum gücü Pmaks denklik (9)’ da ki gibi bulunur.

Pmax  K  Pmin

Ancak ölçüm sırasında konuşma kanalları gibi trafik yüküne sebep olacak kanallar varsa, Pmaks belirgin şekilde beklenenden fazla çıkacaktır. Spektral ölçümün bu dezavantajlarından kaçınmak için kullanılan bir diğer yöntem “kod çözücü” ölçümlerdir. Kod çözücü ölçüm, her bir antenin CPICH sinyali tarafından üretilen alan şiddetini tespit eder. Bu sinyalin gücü 5 MHz’ lik tam sinyal bant genişliği üzerinden dağıtılır ve şifreleme kodları tarafından kodlanır. Bir baz istasyonuna ele alırsak, bu istasyona ait 3 sektör antenin her biri için elektrik alan denklik (10)’ daki gibi belirlenir. Toplam seviye ise denklik (11)’ deki gibi bu sektör antenlerin elektrik alan seviyelerinin toplanmasıyla elde edilir [14].

EsektörN

CPICH

powerN



PmaksN PCPICH (N)

(10)

Etoplam  Es2ektör1  Es2ektör2  Es2ektör3

Şekil 2: Örnek LTE (4G) sinyali spektrumu

Burada, spektrumda iki kırmızı çizgi arasında yer alan çıkıntının bant genişliğinin (1 MHz), LTE sinyalinin toplam bant genişliğine oranı bize ekstrapolasyon faktörünü (K) verecektir. Buradan maksimum elektrik alan (Emaks) denklik (12)’ deki gibi elde edilecektir. Bu hesaplama yapılırken, spektral ölçümlerde kullanılan RMS (ortalama karekök) detektör için tarama süresinin (sweep time) ayarlanması gerekmektedir. Tarama süresi denklik (13)’ deki gibi belirlenir.

Emaks [ dBV / m]  Eölçülen[ dBV / m]  K[ dB] (12)

Tarama süresi n  70s

Burada n yatay tarama noktalarının sayısıdır.

Ancak UMTS’ de olduğu gibi LTE ölçümlerinde de spektral ölçümlerin bazı sakıncaları vardır. Örneğin spektral ölçüm bir baz istasyonundaki farklı antenlere ait sinyalleri ayıramayacaktır. Ölçüm sırasında bu sektör antenlerden ışıma yapmayan bir anten olsa bile bunu spektral ölçümle belirlemek imkansızdır. Maksimum elektrik alan seviyesini hesaplarken kullandığımız ekstrapolasyon faktörünün antenden antene değişmesi yine yanlış ölçüme neden olacaktır. Bu durumların önüne geçmek için kullanılacak olan yöntem yine “kod çözücü” yöntemdir. LTE baz istasyonlarına baktığımızda, PSS (Primary Synchronization Signal), S-SS (Secondary Synchronization Signal) ve RS (Reference Signal) sinyalleri antenlere spesifik olarak kodlanmıştır. Bu sinyallerden RS sinyali en kararlı olan sinyaldir. Bu nedenle bir LTE kanalında, her bir anten ait RS değerlerinin ölçülerek kanalın gücüne oranı denklik (14)’ deki gibi ekstrapolasyon faktörü K’yı verecektir. K faktörünü kullanarak her bir anten için maksimum elektrik alan denklik (15)’ deki gibi hesaplanır. Toplam LTE ise bu maksimum seviyelerin toplamı olacaktır.

K i [dB]

 10 log

Pmax,i PRS ,i

 

(14)

Ei,maks[dBV / m]  Ei,RS [dBV / m]  Ki[dB]

Burada, Ki, i anteninin ekstrapolasyon faktörü, Pmax,i, i anteninin maksimum gücü, PRS,i ise i anteninin referans sinyal gücü olarak verilmiştir.

Bu çalışmada, “Elektromanyetik Kirlilik Ölçümü” yazılımını Visual C++ yazılımı ile geliştirdik. Yazılım sadece bu çalışmanın içeriği olan GSM frekansları ölçümüne yönelik olarak değil, TV, radyo, UMTS (3G), LTE (4G), Radar vb. sinyalleri frekans seçici olarak ölçebilecek kabiliyette tasarlanmıştır. Yazılımın kullanımında sürücü dosyaları spektrum analizör ile uyumlu olduğu sürece herhangi bir spektrum analizör kontrolü yazılım tarafından kolaylıkla sağlanabilir yapıdadır. Sürücü hazırlama bölümü de yazılıma entegre edilmiştir. Çözünürlük bant genişliği (RBW), detektör tipi, ortalama tipi (average type) gibi spektrum analizör ölçüm parametreleri, bu ayrı sürücü dosyaları içerisinde ayarlanabilirken, başlama frekansı, orta frekans, durma frekansı, anten faktörü, modülasyon cevabı düzeltme faktörü, kablo kayıpları, maruziyet limitleri gibi parametreler yazılım ana ekranından girilebilir.

Yazılım, x, y ve z koordinatları için ölçümleri ayrı ayrı gerçekleştirebiliyor ve tespit edilen her frekans için vektör toplamını gerçekleştirebiliyor. Bir eksen ölçümü sırasında, yazılım gürültü seviyesini aşan her tepe noktayı (peak) tespit edebilir ve tespit edilen her noktayı birer birer ölçebilir. Yazılım belirli bir frekans aralığı için, herhangi bir ölçümü başlatmadan, öncelikle ekranda birinci tepe noktasını arar ve ölçer. Daha sonra, önceden tanımlanmış eşiğe göre gürültü düzeyini aşan bir sonraki tepe noktasını arar, tespit eder ve benzer şekilde ölçer. Bu işlemler spektrum analizör ekranındaki son tepe nokta tespit edilene kadar aynı şekilde devam eder. Daha sonra aynı işlem antenin diğer yönleri (Y ve Z) için tekrarlanır. Son olarak, toplam alan seviyesi ve toplam maruziyet seviyesi belirli frekans bandı için, örneğin GSM900 bandındaki tüm tepe noktalar için hesaplanabilir. Eğer istenirse toplam maruziyet seviyesini elde etmek için UMTS (3G), LTE (4G), TV gibi ölçülen tüm frekans bantları hesaplamaya dâhil edilebilir. Son olarak, ölçüm sonucuna göre “başarılı” veya “başarısız” olduğuna denklik (8) kullanılarak yüklenen limit çizgilerine bağlı olarak yazılım tarafından karar verilir. Bu araştırmada, geniş bant ve frekans seçici ölçüm yöntemlerini karşılaştırabilmek için üç sinyal üreteci ve sinyalleri tek bir çıkıştan verebilmek için bir araya getiren ve yükselticinin girişine yönlendiren bazı RF birleştiricileri kullanarak farklı frekanslarda çeşitli yapay sinyaller ürettik. Güç yükselticiden sonra, kuvvetlendirilmiş toplam sinyal, belirli yönde yayın yapabilmek ve yeterli bir elektrik alan seviyesi üretebilmek için verici anten olarak kullanılan horn antenin girişine bağlanmıştır. Alıcı anten olarak kullanılan, çok yönlü ışıma modeli olan ve frekans aralığı 500 MHz ile 3 GHz frekans aralığını kapsayan mini-bikonik anten (Schwarzbeck, SBA 9113), verici antenden 3 m uzağa yerleştirilmiştir.

Kurulan düzeneğin şematik görünümü Şekil 3’ deki gibi verilmiştir.

Şekil 3: Alıcı mini-bikonik anten ile kurulan ölçüm düzeneği şematik görünümü

Aynı ölçüm düzeneği, anten yönlendiriciliğinin ölçüm sonuçlarına etkisini göstermek amacıyla, alıcı horn anten (Schaffner, 9118) kullanılarak Şekil 4’ deki gibi tekrar kurulmuştur. Ölçümlerde alıcı anten her ekseni ayrı ayrı ölçebilmesi için X, Y ve Z eksenlerinde ölçümler gerçekleştirilmiştir. Verici anten ise sadece tek bir eksen yerine X, Y ve Z eksenlerinde de yayın yapabilmesi için 45° döndürülmüştür.

Şekil 4: Alıcı horn anten ile kurulan ölçüm düzeneği şematik görünümü

İlk aşama olarak ölçümlere laboratuvar ortamında (yarı yansımasız oda) başlanmıştır. Öncelikle GSM900 downlink bandı (indirme bandı) ölçümlerini simüle etmek için, 935 MHz, 940 MHz ve 945 MHz frekanslarında, 3 farklı CW sinyal üretilmiş ve bu sinyaller mikrodalga birleştiricileri ile birleştirilerek geniş bant alan probunda yaklaşık 15 V/m ile 25 V/m arasında elektrik alan oluşturacak şekilde işaret üreteci sinyal seviyeleri belirlenmiştir. Ardından kurulumda bir değişiklik yapmadan, geliştirdiğimiz yazılıma, başlangıç ve bitiş frekanslarını girdikten sonra gerekli sürücüler yüklenerek, 200 kHz’lik RBW ve 20 saniyelik ölçüm süresi ile mini-bikonik anten ve horn anten kullanılarak frekans seçici ölçümler yapılmıştır. Ölçümler, kirlilik ölçümlerinde sıklıkla kullanılan detektör tipleri olan RMS ve maksimum tepe detektörleri için gerçekleştirilmiştir. Ölçüm düzenekleri ile ilgili resimler sırasıyla Şekil 5 ve Şekil 6’ da verilmiştir.

Cafer Bahadır Tektaş, Muhammed Hasan Aslan - EM Kirlilik Ölçümü İçin Geniş Bant ve Frekans-Seçici Ölçümlerin Karşılaştırılması Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 5-11 / Aralık 2017

İkinci adım olarak, birden fazla kaynağın ve alıcı antene farklı yönlerden gelen radyasyonların olduğu bir ortamı simüle etmek ve alıcı tüm yönlü mini bikonik anten ile yüksek yönlendiriciliğe sahip alıcı horn antenin performanslarını kontrol etmek için, iki verici anten yarı yansımasız oda içerisinde Şekil 8’ de görüldüğü gibi farklı pozisyonlara yerleştirilmiştir. Aynı karşılaştırmalar bu ölçüm düzeneği içinde yapılmıştır ve anten yönlendirmelerinin, ölçüm performansı üzerindeki etkileri açıkça ortaya konmuştur.

Şekil 5: Laboratuvar ortamında alıcı mini-bikonik anten ile kurulan ölçüm düzeneği

(a)

(b)

Şekil 6: Laboratuvar ortamında alıcı horn anten ile kurulan ölçüm düzeneği

Alıcı antenler ile yapılan her ölçüm sonrasında, aynı noktaya, Şekil 7’ deki gibi bir geniş bant elektrik alan probu konumlandırılarak geniş bant ölçüm yöntemi ile ölçüm yapılmış ve CW sinyaller için bu iki yöntemin sonuçları karşılaştırılmıştır. Daha sonra, GSM radyasyonunu ve kompleks GMSK (Gauss Minimum Kaydırmalı Anahtarlama) modülasyonu simüle etmek amacıyla, aynı frekanslarda bu üç sinyal darbe modülasyonlu (darbe genişliği = 577µs, darbe periyodu = 4600µs) olarak uygulanmış ve benzer karşılaştırma bu durum içinde yapılmıştır [16]. Bütün bu ölçüm adımları GSM1800 bandı için, 1810 MHz, 1840 MHz ve 1860 MHz frekanslarında tekrarlanmıştır.

(c)

Şekil 8: Laboratuvar ortamında çift kaynak ile kurulan ölçüm düzeneği, (a) alıcı mini-bikonik anten, (b) alıcı horn anten, (c)

geniş bant alan probu

Son olarak, ortamdaki yansımaların ölçüm sonuçlarına ve karşılaştırmaya nasıl bir etki yapacağını görmek amacıyla, etrafta birçok yansıtıcı yüzeyin bulunduğu bir ofis ortamında, tek kaynak ve mini-bikonik anten kullanılarak, frekans seçici ve geniş bant ölçüm yöntemleri ile ölçümler gerçekleştirilmiştir. Aynı karşılaştırmalar ofis ortamı içinde yapılmıştır. Ofis ortamında yapılan ölçümler ile ilgili örnek resimler Şekil 9 ve Şekil 10’ da verilmiştir.

Şekil 7: Laboratuvar ortamında geniş bant alan probu ile kurulan ölçüm düzeneği

Şekil 9: Ofis ortamında alıcı mini-bikonik anten ile kurulan ölçüm düzeneği

Şekil 10: Ofis ortamında alıcı geniş bant alan probu ile kurulan ölçüm düzeneği

3. Deneysel Sonuçlar

Frekans seçici ve geniş bant ölçüm yöntemlerinin sonuçları, GSM900 ve GSM1800 downlink bantlarında yapay olarak üretilmiş CW ve GMSK modülasyonlu üç sinyal için elde edilmiştir. Laboratuvar ortamında yapılan, tek kaynak ölçümlerinin sonuçları CW sinyal ve GMSK modülasyonlu sinyal için Tablo 1 ve Tablo 2’ de, çift kaynak ölçümlerinin sonuçları Tablo 3 ve Tablo 4’ te verilmiştir.

Tablo 1: Laboratuvar ortamı, tek kaynak, CW sinyal ölçüm sonucu

Bikonik (V/m) 15,9

15,4

18,1

CW Sinyal Prob Horn (V/m) (V/m)

16,8 17,6 17,0

17,1 19,3 17,1

Prob (V/m) 17,5

Tablo 2: Laboratuvar ortamı, tek kaynak, GMSK modülasyonlu sinyal ölçüm sonucu

5,4

6,02

15,5

6,1 17,7 6,27

6,1

5,7

18,7

6,8 17,2 6,6

Tablo 3: Laboratuvar ortamı, çift kaynak, CW sinyal ölçüm sonucu

Çift Kaynak Bikonik Prob Horn Prob

20,3 20,4

13,5 22,0 13,5 22,2

18,6 18,8

11,6 20,2 11,6 20,7

Tablo 4: Laboratuvar ortamı, çift kaynak, GMSK

modülasyonlu sinyal ölçüm sonucu

Çift Kaynak

6,5

4,8

20,2 7,5 13,6 7,6

3,9

20,2 7,0 11,8 7,3

Benzer şekilde ofis ortamında yapılan tek kaynak ölçümlerinin, CW sinyal ve GMSK modülasyonlu sinyal için ölçüm sonuçları ise Tablo 5 ve Tablo 6’ da verilmiştir.

Tablo 5: Ofis ortamı, tek kaynak, CW sinyal ölçüm sonucu

22,0

21,1

18,5

21,0

Tablo 6: Ofis ortamı, tek kaynak, GMSK modülasyonlu sinyal ölçüm sonucu

18,8

7,3

Cafer Bahadır Tektaş, Muhammed Hasan Aslan - EM Kirlilik Ölçümü İçin Geniş Bant ve Frekans-Seçici Ölçümlerin Karşılaştırılması Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 5-11 / Aralık 2017

4. Sonuç

Bu araştırmada, elektromanyetik kirlilik ölçümleri için kullanılan, frekans seçici ve geniş bant ölçüm yöntemlerini deneysel olarak inceledik. Frekans seçici yöntem için, ölçümleri tamamen otomatik hale getirmek amacıyla yazılım çözümü tasarladık ve ölçümleri alıcı (ölçüm) tarafında kullanılan ekipmanlardan bağımsız hale getirebilmek için, ayrı aygıt sürücü sistemini yazılımımıza entegre ettik. Laboratuvar ve ofis ortamlarında yapay olarak sinyal ürettiğimiz GSM900 ve GSM1800 bantlarına ait downlink frekanslarını, frekans seçici ve geniş bant ölçüm yöntemleri ile karşılaştırdık. Çift kaynak ve horn antenin birlikte kullanıldığı ölçümler haricinde, sonuçların birbiriyle maksimum 1 dB’ lik farkla uyuştuğunu gözlemledik. Çift kaynak ve horn antenin birlikte kullanıldığı düzenekte ise iki yöntem arasındaki sonuçlarda Tablo 3 ve Tablo 4’ te görüldüğü gibi bu uyum sağlanamamıştır. Bu durum bize, kaynağın yeri ve ışıma yönünün bilinmediği zamanlarda, alıcı olarak horn antenin kullanılması, antenin yönlendiriciliğinden kaynaklı olarak, yanlış ölçümler gerçekleştirebileceğimizi ortaya koymuştur. Ayrıca, GMSK modülasyonlu sinyalleri ölçerken RMS detektörün kullanılmasının, frekans seçici yöntemle yapılacak ölçümlerde daha uygun olduğu ölçüm sonuçları ile görülmüştür. Gelecekte, laboratuvar ve ofis ortamlarında gerçekleştirdiğimiz bu karşılaştırmaları, dışarıda, gerçek baz istasyonlarının civarında, sadece GSM değil UMTS (3G) ve LTE (4G) gibi frekans spektrumlarını da ölçerek gerçekleştireceğiz.

[1] T.G. Cooper, S.M. Mann, M. Khalid, R.P. Blackwell, “Exposure of the General Public to Radio Waves near Microcell and Picocell Base Stations for Mobile Telecommunications”, NRPB-W62, 2004 Online: www.ifre.re.kr/board/filedown.php?seq=142

[2] T.G Cooper, S.M Mann, M. Khalid, R.P Blackwell, “Public exposure to radio waves near GSM microcell and picocell base stations”, J. Radiol Prot. 2006 Jun;26(2):199-211, 2006 May 26

[3] Wolfgang Müllner, Georg Neubauer, Harald Haider , “ADD3D, A New Technique For Precise Power Flux Density Measurements At Mobile Communications Base Stations” Online: https://rf.seibersdorflaboratories.at/fileadmin/uploads/intranet/dateien/2000_a dd3d_new_technique.pdf

[4] A.H. Al-Otaibi, D. Al-Ajmi, T. Williams, D. McGee, J.A. Dennis and M.U. Beg, “Monitoring of Electromagnetic Radiation from Cellular Base Stations in Kuwait”, Radiation Protection Dosimetry Volume 80, Issue 4, pp.397-404

[5] Tahani Ahmed Bashir Khalifa, Amin Babiker Abed Alnabi, “Electromagnetic Pollution Emitted from Base Station”, International Journal of Science and Research (IJSR), ISSN (Online): 2319-7064.

[6] As, N., Dilek, B., Şahin, M., E., Karan, Y. “Electromagnetic pollution measurement in the RTE university campus area”, Global Journal on Advances in Pure & Applied Sciences, 2014

Online: https://www.researchgate.net/publication/271440470

[7] Craig W. Fanning, “Evaluating Cell Phone and Personal

Communications Equipment and their EMC Effects on

Automotive Audio and In-Cabin Modules”, IEEE

International Symposium on

Electromagnetic

Compatibility, Honolulu, HI, USA, 9-13 July 2017

http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber =4305618

[8] Mann SM, Cooper TG, Allen SG, Blackwell RP and Lowe AJ, “Exposure to radio waves near mobile phone base stations”. Chilton, NRPB-R321, May, 2000

Online: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1. 1.472.7687&rep=rep1&type=pdf

[9] “A Guide to power Flux Density and Field Strength Measurement”, NPL, UK, 2004 http://www.npl.co.uk/publications/a-guide-to-powerflux-density-and-field-strength-measurement.

[10] “GSM measurements witeh the Selective Radiation Meter SRM-3000”, NARDA, Germany, 2007

Online: http://www.gruppompb.com/support/manuals/narda_srm _application_note.pdf

[11] Ö. Genç, M. Bayrak, E. Yaldız, “Analysis of the Effects of GSM Bands to the Electromagnetic Pollution in the RF Spectrum”, Progress In Electromagnetics Research, Vol. 101, 17-32, 2010.

http://www.jpier.org/PIER/pier101/02.09111004.pdf

[12] Bornkessel, C., Wuschek, M.: “Exposure Measurements of Modern Digital Broadband Radio Services”, German

Microwave Conference, Karlsruhe, Germany, 2006

[13] G. Neubauer, K. Lamedschwandner, S. Cecil, G.Schmid, “Exposure Assessment Methods for Emerging New Technologies”

Online: http://www.ursi.org/proceedings/procGA08/papers/KAE p7.pdf

[14] Christof Olivier, Luc Martens, “Measurement And Processing Techniques For The Exposure Assessment Of Electromagnetic Fields Of Base Stations Using SpreadSpectrum Modulation”

Online: http://www.ursi.org/proceedings/procGA05/pdf/KAE.2(0 1170).pdf

[15] Bornkessel, C., Hein M., Wuschek, M. “Measurement of human exposure to LTE base stations present status and future challenges in measurement methodology”, European Microwave Conference (EuMC), Paris, France, 7-10 Sept. 2015

Cafer Bahadır TEKTAŞ

2014 yılında Beykent Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği bölümünden mezun olmuştur. Gebze Teknik Üniversitesi’nde Metroloji yüksek lisansına tez aşamasında devam etmektedir. 2014 yılından itibaren TÜBİTAK Ulusal Metroloji Enstitüsü (UME) Elektromanyetik Laboratuvarın’da araştırmacı olarak görev almaktadır. Çalışma alanları arasında sivil ve askeri EMC testleri/ölçümleri ve kalibrasyonları bulunmaktadır. Ayrıca laboratuvarın katılım sağladığı EMRP (European Metrology Research Programme) projeleri’nde de görev almaktadır.

1984 yılında İstanbul Üniversitesi Fizik bölümünden mezun olmuştur. 1992 yılında İstanbul Üniversitesinden Yüksek Lisans derecesini almıştır. Yüksek Lisans tez başlığı “Monte Carlo Benzeşim Yöntemi ile Protonların Erişme Uzaklık Dağılımlarının İncelenmesi” dir ve tez danışmanlığını Prof. Dr. Çetin Bolcal yapmıştır. 1993 yılında YÖK’nun açmış olduğu yurtdışı Yüksek Lisans/Doktora bursluluk sınavını GYTE Fizik bölümü adına kazanmıştır. Doktora eğitimine 1994 yılında Colorado School of Mines üniversitesinde başlamıştır. Tez çalışması çeşitli yöntemlerle (PVD, CVD, Closed Space Sublimation) üretilmiş çokProf. Dr. M. Hasan ASLAN lu kristal yapısındaki CdS/CdTe ince film tabanlı güneş pillerinin optik karakterizasyonu üzerinedir. Tez danışmanılığını Prof. Dr. Reuben T. Collins yürütmüştür ve 1999 yılında Doktora çalışmasını tamamlamıştır. Yarıiletken malzemelerin ince film üretiminde, elektrik – manyetik ve optik karakterizasyon yöntemlerinde uzmanlaşmıştır. Aynı zamanda sol-gel ve RF sıçratma yöntemiyle metal-oksit ince film üretimi üzerinde çalışmalarını da devam etmektedir.

Mahdi HUSSAİNİ, Okan GÜNGÖR - Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi ve Bulanık Mantık Tabanlı MPPT Tasarımı ve Kıyaslanması / Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 21-27 / Aralık 2017 Gönderim Tarihi: 22/12/2017 Kabul Tarihi: 07/03/2018

Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi ve Bulanık Mantık Tabanlı MPPT Tasarımı ve Kıyaslanması

Comparison and Design of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Fuzzy Logic Based MPTT

Mahdi HUSSAİNİ 1, Okan GÜNGÖR 2

1Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü Sakarya Üniversitesi Mühendislik Fakültesi [email protected]

2Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü Sakarya Üniversitesi Mühendislik Fakültesi [email protected]

Güneş panelleri günümüzde önemli bir konu olarak düşünülmektedir. Panellerinin kullanımdaki önemli mesele: çıkış verimini iyileştirerek, sistemi maksimum güç noktasına yakın çalıştırmaktır. Maksimum elektrik gücü belirli çalışma noktalarında güneş panellerinden elde edilebilir. Bu bağlamda MPPT(Maksimum Güç Noktası Takibi) metodları güneş panellerinden maksimum verimi elde etmek için kullanılmaktadır. Bu çalışmada Bulanık Mantık (FL) ve Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) aracılığıyla MPPT tasarımı ve karşılaştırılması Matlab/Simulinkte yapılmaktadır. Modeller değişken radyasyon şartlarında simule edilerek ve simulasyon sonuçları elde edilmektedir. Simülasyon bölümünde, sonuçlar önemli miktarda ekstra enrjinin elde edilebilecğini ve farklı hava koşullarında ANFIS metodunun, geçici ve sürekli durumdaki verimliği gösterilmiştir. Anahtar kelimeler: Maksimum Güç Noktası Takibi (MPPT), Dc-Dc dönüştürücü, Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS), Bulanık Mantık Kontlorü(FLC)

obtained, and they show the effectiveness of ANFIS during transient response, steady state at different weather conditions. Keywords: Maximum Power Point Tracking (MPPT), Dc-Dc Converter, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(ANFIS), Fuzzy Logic Controller (FLC)

Gelişen dünyamız ve ülkemizde enerjiye olan bağımlılık hızla artmaktadır. Kullanılan enerjinin büyük miktarı fosil temelli yakıtlardan elde edilmektedir. Bu tür yakıtların kullanımı enerji bakımından dışa bağımlı olan ülkemizi hem ekonomik hem de çevresel olarak kötü etkilemektedir. Bu bağlamda ülkemizin yıllık toplam güneşlenme süresi 2737 saat ve yıllık toplam gelen güneş enerjisi 1527 kWh/m² olması nedeniyle güneş enerjisi cazip bir kaynak olarak dikkat çekmektedir [1]. Ülkemizin 2014 yılı sonu itibariyle kaynak bazında dağılımına bakıldığında güneş enerjisi %0.10 luk bir dilime sahiptir [2]. Son yıllarda verilen destekler ile bu oran hızla artmaktadır. 2017 yılı Temmuz ayı sonu itibariyle ülkemizde 1.773 adet güneş enerjisi santrali bulunmaktadır ancak güneş enerji santrallerinin kurulumunda verim kaynaklı bazı problemler mevcuttur [3].

Photovoltaic system, at the present time is considered as an important scheme. A significant issue in the use of photovoltaic system is to operate the system near maximum power point to improve the output efficiency of PV panel. In the PV panel, Maximum electric power can be extracted at a particular operating point. Therefore MPPT methods are used to get maximum efficiency from PV panel. In this research, Fuzzy Logic (FL) and Adaptive-Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) based Maximum Power Point Tracking (MPPT) are designed and compared in Matlab/Simulink. The models are simulated in variable irradiations and the simulation results are obtained. In the simulation part, the results show that an important amount of extra energy can be

Günümüzde kullanılan güneş panelleri güneş ışığını elektrik enerjisine dönüştürmekte çok verimli değildir [4]. Verim, modül ısısı, güneş ışığı ve yüke göre daha da düşebilir. Güneş paneli karakterisliği coğrafik ve hava şartlarına göre de değişir. Literatürde, güneş panelinden gelen maksimum gücü elde etmek için pek çok metod sunulmuştur [5-6].

Bu metodlar: Değiştir&Gözle (Perturb & Observation) metodu, Artan İletkenlik (İncremental Conductance) metodu, Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) metodu, Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (Adaptive-Network Based Fuzzy İnference System) metodu olarak geniş bir yelpazede toplanır. Değitir&Gözle (Perturb & Observation) metodu basit

ve kolay uygulanmasından dolayı en çok kullanılan metoddur. Ancak maksimum güç noktasını belirlemekte zorlandığı için verimi düşüktür [7].

Artan İletkenlik (İncremental Conductance) metodu, P-V karakterisliği eğrisinde maksimum güç noktasını bulmak için türev algoritmasını kullanır. Bu metot, kontrolör de kompleks hesaplama gerektirmesi nedeniyle ve daha fazla hesaplama, hafızaya ihtiyaç duyar. Bunun sonucu olarak da maliyet artar[8 , 9].

Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) metodu model bilgisine ihtiyaç duymadan, güçlü ve kolay tasarım yapabilme yeteneğine sahiptir [10]. Bu metot, çıkarım kurallarının oluşturulması için uzman bilgisini kullanır. Fakat maksimum güç noktası takibi için bulanık mantık kontrolörünün verimliliği, uzmanın seçtiği doğru hata hesabı ve kural tablosuna çok fazla bağlıdır [5 , 10].

Yapay Zeka (Artificial İntelligence) metodu esnek doğasından dolayı yenilenebilir enerji sistemlerinde daha yaygın kullanılmaktadır. Yapay zeka tekniği doğrusal olmayan sistemlerde son derece başarılıdır, çünkü düzgün eğitildiğinde rastgele verileri yüksek doğrulukla interpolasyon ve ekstrapole edebilirler. Bu yüzden teknik sistem bilgisine ihtiyaç duymadan bir kara kutu gibi çalışır.

Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (AdaptiveNetwork Based Fuzzy İnference System) metodu yapay zeka ve bulanık mantığın birleşmesinden oluşan bir tekniktir. Bu çalışmada, bulanık mantık metodu ile ANFIS metodunun modellenmesi ve çıktılarının karşılaştırılması sunulmuştur.

2. Fotovoltaik (PV) Panel

Fotovoltaik (PV) panel, arzu edilen gerilim ve akım değerini sağlamak için paralel ve seri tarzda bağlı pek çok PV hücrelerinin birleşimi tarafından oluşmaktadır. Solar hücre bir foto akım kaynağına paralel bir diyottan meydana gelir. Gerçeğe daha yakın bir model elde etmek için ise seri ve paralel direnç eklenir. Bu makalede Şekil-1 modeli kullanılmaktadır.

VT: Panelin termal gerilimi,

VT  kT / q

q: Elektron sarjı (1.60217646e-19 C)

k: Boltzmann sabiti (1.60217646e-23 J/K)

T: p-n bölgesinin sıcaklığı (Kelvin olarak)

Iph: Işık tarafından nominal şartlarda üretilen akımdır ve

çoğunlukla radyasyon (G) ve hücre sıcaklığına (T) bağımlıdır

[11].

I ph  [I ph_ STC  Ki (T  TSTC)](G / GSTC)

G:Sistem yüzeyindeki radyasyon (metrekare başına düşen güç)

GSTC :Nominal radyasyon

Ki:Üreticisi tarafından sağlananKısa devre akımın katsayısıdır.

Hücrenin doyma akımı Iohücrenin sıcaklığı ile değişir [11]

(4) Yukarıdaki denklemlerde verilen PV panel modeli ve Tablo 1 de verilen elektriksel değerlerin listesini kullanarak farklı radyasyon seviyeleri için I-V (Şekil 2) ve P-V (Şekil 3) karakteristik eğrileri çizilmektedir.

Tablo 1: Güneş panelinin elektriksel karakteristik değerleri

Voc açık devre gerilimi Ioc açık devre akımı Vmpp maksimum güç noktasındaki gerilim Impp maksimum güç noktasındaki akım

Pmpp maksimum güç, (25Co, 1000w/m2)

21.24V 2.55A 16.56V 2.25A 37.08W

Şekil 1: Solar hücresinin bir diyotlu modelinin eşdeğer devresi

Şekil-1 de bulunan devredeki I-V karakteristik denklemi aşağıdaki gibi tanımlanabilir.

I: PV panelin çıkış akımı V: PV panelin çıkış gerilimi Io: Diyotun ters doyma veya sızıntı akımı a: Diyot idealite faktörü Rs ve Rp: Seri ve paralel direnç

Şekil 2: Farklı radyasyon değerleri için I-V karakteristiği.

Mahdi HUSSAİNİ, Okan GÜNGÖR - Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi ve Bulanık Mantık Tabanlı MPPT Tasarımı ve Kıyaslanması / Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 21-27 / Aralık 2017 Gönderim Tarihi: 22/12/2017 Kabul Tarihi: 07/03/2018 tasarımcı tarafından işleyişi ile ilgili tam bilgiye ihtiyaç duyulur .

Bu makalede Bulanık Mantık MPPT kontrolörü, iki giriş ve bir çıkışa sahiptir (Şekil 5).

Şekil 3: Farklı radyasyon değerleri için P-V karakteristiği.

3. Boost Dönüştürücü

DC-DC dönüştürücüler temel oalrak üç farklı yapıda kullanılırlar: buck, boost ve buck-boost. Buck dönüştürücü genellikle batarya şarj uygulamalarında, Boost dönüştürücü şebeke etkileşimli sistemlerde ve daha esnek kontroller için de buck-boost dönüştürücü tercih edilmektedir.

Bu makalede Boost dönüştürücü kullanılmaktadır. Boost dönüştürücü yarı iletken anahtar (Mosfet, IGBT), diyot, bobin ve kapasite elemanlarından oluşmaktadır (Şekil 4).

Şekil 5: Bulanık Mantık modeli

Hata (E(k)) ve hatanın değişimi (CE(k)), bulanık mantık giriş değişkenleridir.Pph(k)photovoltaic genaratorün anlık gücüdür.

E(k)  Pph(k)  Pph(k 1) /Vph(k) Vph(k 1)

CE(k)  E(k)  E(k 1)

Şekil 4: Boost dönüştürücü

Giriş E(k) yük çalışma noktasının P-V karakterisliği üzerinde, maksimum güç noktasının sağ veya sol tarafında konumlanıp konumlanmadığını gösterirken, giriş CE(k) bu noktanın hareket yönünü ifade eder.

a)İletim durumu: S anahtarı kapatıldığında bobinden geçen akım artar ve bunun bir sonucu olarak bobin üzerinde enerji depolanır.

b)Kesim durumu: S anahtarı kesime gittiğinde bobinden akmakta olan şarj akımı D diyot üzerinden C kapasitesine ve R yüküne akmaya başlar. Bobinin enerjisi boşaldıktan sonra bobin üzerindeki gerilimin polaritesinin yönü gerilim polaritesinin yönü ile aynı olur ve D diyotu üzerinden yüke bağlanır. Böylece çıkış geriliminin seviyesi yükseltilir ve D diyodu da kesime gider [12].

Boost dönüştürücüsünün giriş ve çıkış gerilimi arasındaki

ilişki:

V0 /Vg 1/1  D

4. Bulanık Mantık Tabanlı MPPT Tasarımı

Son zamanlarda bulanık mantık PV sistemlerinde MPP takibi için kullanılmaktadır. Bu teknik güçlü ve nispeten tasarlanması basittir. Bunun sebebi tam modelleme bilgisine ihtiyaç duymamasıdır. Ancak bir diğer taraftan, PV sisteminin

Bu çalışmada tasarımı gerçekleştirilen bulanık mantık MPPT kontrolörü Mamdani kural yapısında tasarlanmıştır (Tablo 2).

Tablo 2: Bulanık Mantık kuralları

E/CE NB NM NS ZO PS PM PB NB ZO ZO ZO NM NM NB NM NM ZO ZO ZO NS NS NM NB NS NS ZO ZO ZO NS NS NS ZO NM NS ZO ZO PS PS PM PS PS PM PM PS PS ZO ZO PM PM PM PM PS ZO ZO ZO PB PB PM PM PS ZO ZO ZO

Matlabtaki Fuzzy Logic Tool Boxı kullanarak üyelik fonksiyonları ve kural veri tabanı tasarlanmaktadır. Şekil 6, Şekil 7 ve Şekil 8 bulanık mantık kontrolörünün hata, hata değişimi ve kontrol sinyalini gösterir.

EMO Bilimsel Dergi, Cilt 7, Sayı 14, Aralık 2017 Şekil 6: Hata sinyali

6-Hata (denklem-8) ve hata değişimi (denklem-9) giriş olarak bulanık mantığa verilmekte ve çıkış olarak kontrol sinyali PWM’e aktarılmaktadır. ( Şekil 10, Şekil 11, Şekil 12 sırasıyla hata, hata değişikliği ve kontrol sinyali üyelik fonksiyonlarını göstermektedir. Bulanık mantık kuralları: Tablo 3 ).

E  Pmax  Ppv

E(k)  E(k)  E(k 1)

5-Bulanık mantıktan gelen kontrol sinyali PWM bloğuna verilmektedir ve PWM sinyali, kontrol ve yüksek frekanslı taşıyıcı sinyalin kıyaslanması ile üretilmektedir.(Taşıyıcı sinyalin frekansı 10khz ayarlanmaktadır). 6-DC-DC dönüştürücü PWM sinyali aracılığıyla PV modülünün çalışma noktasını ayarlamaktadır.

Şekil 7: Hata sinyalinin değişimi

Şekil 9: ANFIS Tabanlı MPPT Tasarımı Blok Şeması

Şekil 8: Kontrol sinyali

5. ANFIS Tabanlı MPPT Tasarımı

ANFIS giriş ve çıkış data setlerini kullanarak bir bulanık mantık oluşturan ve bu bulanık mantığın üyelik fonksiyonlarının parametrelerini melez optimizasyon (hybrid optimization) yöntemi ile ayarlayan bir tasarım metoddur. Melez optimizasyon (hybrid optimization) yöntemi, geri yayılım algoritması (backpropagation algorithm) ve küçük kareler (leastsquares) yönteminin birleşimidir.

Sunulan ANFIS Tabanlı MPPT kontrolörünün blok şeması Şekil 9 da anlatılmaktadır. 1-Güneşin radyasyonu ve sıcaklığı ANFIS’de giriş eğitim datası olarak alınmaktadır. 2-ANFIS denetleyicisi belirli bir sıcaklık ve radyasyon koşullarında, maksimum mevcut gücü vermektedir 3-Çalışma gerilimi ve akımı ölçülerek PV modülden gelen gerçek çıkış gücü hesaplanmaktadır. 4-Kontrol sinyali üretmek için iki güç (ANFIS ve PV modülünden gelen güçler) karşılaştırılmaktadır ve hata bulanık mantığa aktarılmaktadır.

Şekil 10: Hata (E)

Şekil 11: Hata Değişimi ( E )

Şekil 12: Kontrol sinyali

Mahdi HUSSAİNİ, Okan GÜNGÖR - Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi ve Bulanık Mantık Tabanlı MPPT Tasarımı ve Kıyaslanması / Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 21-27 / Aralık 2017 Gönderim Tarihi: 22/12/2017 Kabul Tarihi: 07/03/2018

Tablo 3: Bulanık Mantık kuralları

E/CE NB NM NS ZO PS PM PB NB NB NB NM NM NS NS ZE NM NB NM NM NS NS ZE PS NS NM NM NS NS ZE PS PS ZO NM NS NS ZE PS PS PM PS NS NS ZE PS PS PM PM PM NS ZE PS PS PM PM PB PB ZE PS PS PM PM PB PB

Matlab kodlarından oluşturulan ANFIS yapısı bir beş katmanlı ağ yapısı vardır (Şekil 13). Mevcut çalışmada, radyasyon seviyesi(200W/m2-1000W/m2 ,50W/m2 değişimle) ve çalışma sıcaklığı (20Co-60Co,6Codeğişimle) giriş ve de her bir giriş için beş üyelik fonksiyonu bulunmaktadır. Çıkış maksimum güçtür. Ağ 1000 iterasyonda (epoch) eğitilmiştir. Hedef hata %6 ya ayarlanmıştır.

Şekil 15: Sıcaklık için üyelik fonksiyonları

Şekil.16, belirli bir çalışma sıcaklığı ve radyasyon değeri için bulanık kuralın çıktısını göstermektedir. On giriş üyelik fonksiyonundan yirmi beş bulanık kuralı üretilmektedir.

Şekil 13: ANFIS kontrolörünün ağ yapısı

ANFIS yöntemiyle eğitilen her giriş için üyelik fonksiyonları Şekil 14 ve 15 de gösterilmektedir.

Şekil 14: Radyasyon için üyelik fonksiyonları

Şekil 16:Bulanık Mantık kuralları

ANFIS tarafından oluşturulan yüzey Şekil 17 de gösterilmektedir. Bu yüzey sıcaklık, radyasyon ve maksimum güç arasındaki ilişkiyi ifade etmektedir. Sıcaklık ve radyasyonun artışı, PV modülünden gelen elde edilebilecek maksimum gücü artırır.

Şekil 17: ANFIS metoduna göre sistem yüzeyi

6. SONUÇ

Kapsamlı bir simulasyon hem ANFIS hem de FLC teknikleri kullanılarak MATLAB’da yapılmıştır. İki metoddan da gelen sonuçlar kıyaslanmıştır. Şekil 18, zaman ile değişen farklı radyasyon seviyelerini (1000W/m2-800W/m2-1000W/m2) gösterir.

Şekil 20: FLC ve ANFİS kullanarak gerilim takibi

Şekil 18: Zamana göre radyasyon değişimi

Şekil 19,20,21 FLC ve ANFIS kontrolörleri tarafından tasarlanan modelin güç, akım ve gerilim eğrileri verilmektedir.

Şekil 21: FLC ve ANFİS kullanarak akım takibi

Grafiklerden de görüldüğü üzere ANFIS kontrolörü tabanlı tasarlanan model FLC modeline göre daha yumuşak ve daha hızlı cevap verir. Güç, akım ve gerilim dalga şekli ANFIS tekniği ile maksimum değerine, FLC tekniğinden daha hızlı ve daha az salınım ile ulaşmıştır. Yapılan çalışmada farklı hava şartlarında (değişken radyasyon, sabit sıcaklık ve sabit yük), ANFIS metodunun MPPT uygulamalarında FLC metoduna göre daha uygun olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Şekil 19: FLC ve ANFİS kullanarak güç takibi

Mahdi HUSSAİNİ, Okan GÜNGÖR - Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi ve Bulanık Mantık Tabanlı MPPT Tasarımı ve Kıyaslanması / Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 21-27 / Aralık 2017 Gönderim Tarihi: 22/12/2017 Kabul Tarihi: 07/03/2018

7. Kaynaklar

[1] Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. Bilgi Merkezi http://www.enerji.gov.tr/tr-TR/Sayfalar/Gunes son erişim tarihi: 20.12.2017.

[2] Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı 2015. 2014 Faaliyet Raporu, Strateji Geliştirme Başkanlığı, Ankara.

[3] Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. Bilgi Merkezi http://www.enerji.gov.tr/tr-TR/Sayfalar/Elektrik son erişim tarihi: 20.12.2017

[4] Blakers A, Wright PD, Gazzoni DL, Hestnes AG, Kituyi E, Kretzschmar J, et al. "Research and development on renewable energies. A global report on photovoltaic and wind energy", ISPRE; December 2009.

[5] Lingareddy V, Ravichandra G, Maddukrui PK. "Effective strategy for MPPT in PV/wind hybrid electric power system interconnected with electrical utility grid". Int J Adv Res Comput Sci Softw Eng 2013

[6] Gupta MK, Jain R. "MPPT simulation with DC submersible solar pump using output sensing direct control method and cuk converter". Int J Renew Energy Res 2013

[7] Li-qun L, Zhi-xin WA. "Rapid MPPT algorithm based on the research of solar cell's diode factor and reverse saturation current". WSEAS Trans Syst 1109-2777 2008;7

[8] Azab MA. "New maximum power point tracking for photovoltaic systems". Int J Electr Electron Eng 2009.

[9] Chaouachi A, Kamel RM, Nagasaka KA. "Novel multimodel neuro-fuzzy-based MPPT for novel multi-model neuro-fuzzy-based mppt for three-phase grid- connected photovoltaic system photovoltaic system". Sol Energy; 2010

[10] Esram T, Chapman PL. "Comparison of photovoltaic array maximum power point tracking techniques". IEEE Trans Energy Convers 2007

[11] Villalva MG, Gazoli JR. "Comprehensive approach to modeling and simulation of photovoltaic arrays". IEEE T Power Electr, 2009

[12] Erdoğan Y, Dinçler T, Kuncan M, Ertunç M. "Güneş Panelleri için Yüksek Verimli Maksimum Güç Noktası İzleyicisi (MPPT) Tasarımı", TOK bildiri Kitabı, 2014

Mahdi HUSSAİNİ

2015 Yılında Yıldız Teknik Üniversitesi Elektrik Mühendisliği Bölümü’nde lisans eğitimini bitirmiştir. Şu anda Sakarya üniversitesinde yüksek lisansını sürdürmektedir. İlgi alanları: Yenilenebilir Enerji Sistemleridir.

Okan GÜNGÖR

2014 yılında Süleyman Demirel Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü’nde lisans eğitimini bitirmiştir.Sakarya Üniversitesi Mühendislik fakültesinde yüksek lisans eğitimine devam etmektedir. İlgi alanları: Akıllı Şebekeler ve Yenilenebilir Enerji Sistemleridir.

Zehra Yiğit, Ertuğrul Başar - İki Yönlü Dik Uzaysal Modülasyon Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 29-35 / Aralık 2017

I˙ki Yo¨nlu¨ Dik Uzaysal Modu¨lasyon

Zehra Yig˘it, Ertug˘rul Bas¸ar

Elektronik ve Haberles¸me Mu¨hendislig˘i Bo¨lu¨mu¨, ˙Istanbul Teknik U¨ niversitesi, 34469, Maslak, I˙stanbul.

[email protected], [email protected]

O¨ zet

Bu c¸alıs¸mada, iki kullanıcının dik uzaysal modu¨lasyon (quadrature spatial modulation (QSM)) iletim teknig˘i kullanarak, yarı c¸ift-yo¨nlu¨ (half-duplex) bir ro¨le yardımı ile haberles¸mesini sag˘layan iki-yo¨nlu¨ QSM sistemi o¨nerilmis¸tir. Buna go¨re, birinci zaman diliminde, es¸it hızlı iki kullanıcı, bilgilerini, QSM iletim teknig˘i ile yarı c¸ift-yo¨nlu¨ bir ro¨leye iletmektedir. I˙kinci zaman diliminde ise, iki kullanıcıdan ro¨leye gelen bilgi simgeleri ortak olarak c¸o¨zu¨ldu¨kten sonra bit du¨zeyinde XOR (ayrıcalıklı veya) is¸lemi uygulanarak, QSM iletim teknig˘i ile kullanıcılara go¨nderilmektedir. Her kullanıcı, ro¨leden go¨nderilen bilgi ile kendi bilgisine XOR is¸lemi uygulayarak dig˘er kullanıcının bilgisine ulas¸maktadır. QSM ic¸in tasarlanan sistem, aynı s¸ekilde referans bir yapı olabilmesi ac¸ısından uzaysal modu¨lasyon (spatial modulation (SM)) sistemi ic¸in de gerc¸eklenmis¸tir. I˙ki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinin kuramsal hata analizi yapılarak ortalama bit hata olasılıg˘ı (ABEP) elde edilmis¸tir. Ayrıca farklı bant verimlilikleri ve MIMO yapıları ic¸in iki-yo¨nlu¨ QSM ve iki-yo¨nlu¨ SM sistemlerinin hata bas¸arımları kars¸ılas¸tırılmıs¸tır.

1. Giris¸

I˙lk kez u¨c¸u¨ncu¨ nesil haberles¸me sistemleri ile hayatımıza giren c¸ok-giris¸li c¸ok-c¸ıkıs¸lı (MIMO) iletim teknikleri telsiz haberles¸me sistemlerinin hizmet kalitesini, tek-giris¸li tek-c¸ıkıs¸lı (SISO) iletim tekniklerine go¨re o¨nemli derecede arttırmıs¸tır. MIMO sistemlerinde c¸og˘ullama ve c¸es¸itleme kazancı sag˘lamak ic¸in sırasıyla uzaysal c¸og˘ullama (spatial multiplexing (SMX)) ve uzay-zaman blok kodlama (space-time block coding (STBC)) gibi iletim teknikleri tasarlanmıs¸tır. STBC iletim teknikleri ile bilginin, farklı zaman aralıklarında, farklı antenler u¨zerinden alıcıya ulas¸tırılarak verici anten c¸es¸itlemesi elde edilmesi amac¸lanmaktadır [1]. SMX teknikleri ile birden c¸ok bilgi is¸aretinin verici antenler u¨zerinden aynı anda alıcıya ulas¸tırılması sag˘lanmaktadır. Literatu¨rde sıkc¸a kars¸ılas¸ılan SMX iletim tekniklerinden biri olan Vertical-Bell Labs layered space-time (VBLAST) [2] teknig˘inde, bu¨tu¨n verici antenlerin aynı anda iletimde olması, alıcı kısımda u¨ssel olarak artan optimum kod c¸o¨zme karmas¸ıklıg˘ına ve kanallar arası giris¸im (inter-channel interference (ICI))’e neden olmaktadır. V-BLAST iletim teknig˘inde, alıcıda daha du¨s¸u¨k kod c¸o¨zme karmas¸ıklıg˘ı sag˘ladıkları ic¸in optimum hata bas¸arımı sag˘layan en bu¨yu¨k olabilirlikli (maximum likelihood (ML)) sezim teknig˘i yerine en ku¨c¸u¨k karesel hata (minimum mean square error (MMSE)) gibi optimum olmayan alıcılar kullanılmaktadır. Bu da hata bas¸arımını oldukc¸a ko¨ tu¨ les¸tirmektedir.

Uzaysal modu¨lasyon (spatial modulation (SM)) [3] sisteminde, bilgi, faz kaydırmalı anahtarlama (phase shift keying

(PSK)) veya dik genlik modu¨lasyonu (quadrature amplitude modulation (QAM)) is¸aret ku¨melerinin elemanlarının yanı sıra anten indisleri ile de tas¸ınmaktadır. SM teknig˘inde, geleneksel MIMO iletim tekniklerinden farklı olarak, verici antenlerden sadece biri etkinles¸tirilerek bilginin bu etkin anten indisi u¨zerinden iletilmesi sag˘lanmaktadır. Bo¨ylece, alıcıda hem ICI giris¸im olus¸mamakta, hem de sezim karmas¸ıklıg˘ı SMX sistemlere go¨re oldukc¸a azalmaktadır. Bu da SM teknig˘ini alternatif bir MIMO iletim teknig˘i haline getirmektedir [4, 5].

Literatu¨rde SM u¨zerine yapılmıs¸ birc¸ok c¸alıs¸ma mevcuttur. Sadece anten indislerini bilgi tas¸ımak ic¸in kullanan uzay kaydırmalı anahtarlama (space-shift keying (SSK)) [6] teknig˘i, SM yaklas¸ımının is¸birlikli iletis¸im sistemlerine uygulandıg˘ı [7, 8] iletim teknikleri, klasik SM sisteminin etkin anten sayısı arttırılarak c¸og˘ullama kazancı sag˘layan genelles¸tirilmis¸ SM (generalised SM (GSM)) sistemleri [9–12] ve Alamouti STBC iletim ilkesini kullanarak, SM’e verici anten c¸es¸itlemesi kazandıran STBC-SM [13], SM u¨zerine yapılmıs¸ en dikkat c¸eken c¸alıs¸malardandır.

Dik uzaysal modu¨lasyon (quadrature spatial modulation (QSM)) [14] sistemi ise son zamanlarda SM u¨zerine yapılan en o¨zgu¨n c¸alıs¸malardandır. QSM sisteminde, M modu¨lasyon seviyesi olmak u¨zere, karmas¸ık M-QAM is¸aret ku¨mesine ait bilgi simgesi, gerc¸ek ve sanal kısımlarına ayrılarak, her bir kısım SM yaklas¸ımı ile ilis¸kin etkin antenleri u¨zerinden birbirinden bag˘ımsız bir s¸ekilde iletilmektedir. Bilgi simgesinin, gerc¸ek ve sanal kısımlarını ileten tas¸ıyıcılar (sin ve cos) arasındaki 90o’lik faz farkından dolayı, alıcıda ICI olus¸mamaktadır. QSM sistemi, literatu¨rdeki SM u¨zerine yapılmıs¸ en gu¨ncel c¸alıs¸malardan biri olmasına rag˘men, aras¸tırmacılar tarafından bu¨yu¨k ilgi go¨rmektedir.

Bu c¸alıs¸mada, QSM sisteminin, is¸birlikli sistemlere uyarlandıg˘ı iki-yo¨nlu¨ QSM sistemi o¨nerilmis¸tir. Bu sistemde, QSM iletim teknig˘ini kullanan iki kullanıcı, bir yarı-c¸ift yo¨nlu¨ (half-duplex) ro¨le yardımı ile is¸aretles¸mektedir. Birinci zaman diliminde, her bir kullanıcıdan ro¨leye QSM iletim teknig˘i kullanılarak bilgi simgeleri go¨nderilmektedir. Ro¨le, aldıg˘ı is¸aretleri c¸o¨zerek, kullanıcılara ait bilgi bitlerine birlikte karar vermektedir. Daha sonra, iki kullanıcıya ait kestirilen bilgiler bit du¨zeyinde XOR (ayrıcalıklı veya) is¸lemine tabi tutulmakta ve yeni olus¸turulan bit dizisinin kars¸ılık geldig˘i QSM iletim vekto¨ru¨, ikinci zaman diliminde kullanıcılara tekrar go¨nderilmektedir. Her bir kullanıcı, ro¨leden aldıg˘ı bilgiyi bit du¨zeyinde c¸o¨zdu¨kten sonra kendi bilgisi ile XOR is¸lemine tabi tutarak kars¸ıdaki kullanıcının bilgisine ulas¸maktadır. O¨ nerilen bu iki-yo¨nlu¨ iletim sistemi, iki-yo¨nlu¨ SM adı altında, klasik SM sistemine de uyarlanmıs¸tır. ˙Iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinin kuramsal hata analizi yapılarak ortalama bit hata olasılıg˘ı (average bit error probability (ABEP)) bas¸arımları elde edilmis¸tir. Ayrıca, farklı

MIMO yapıları ic¸in, iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinin BER bas¸arımları bilgisayar benzetimleri ile gerc¸eklenmis¸tir.

Go¨sterimler: Bu c¸alıs¸mada, matrisler kalın bu¨yu¨k harfler ile ve vekto¨rler ise kalın ku¨c¸u¨k harfler ile go¨sterilmektedir. (·)T , (·)⇤ ve (·)H sırasıyla evrig˘i, karmas¸ık es¸lenig˘i ve Hermisyen es¸lenig˘ini go¨stermektedir. k·k, matrisler ic¸in Frobenius ve vekto¨rler ic¸in ise O¨ klid normunu go¨stermek ic¸in kullanılmaktadır. det(·), rank(·) sırasıyla determinantı ve rankı go¨stermektedir. <(x) karmas¸ık x vekto¨ru¨nu¨n gerc¸ek kısmını, =(x) sanal kısmını, M, is¸aret ku¨mesinin eleman sayısını, P (·) bir olayın olasılıg˘ını, Q(·), standart Gauss dag˘ılımının kuyruk olasılıg˘ını, CN (mx, σx2), mx ortalamalı, σx2 varyanslı karmas¸ık Gauss dag˘ılımını, ⊕ ayrıcalıklı veya (XOR) is¸lemini go¨ stermektedir.

2. Dik Uzaysal Modu¨ lasyon (QSM)

Gu¨ncel SM iletim tekniklerinden biri olan dik uzaysal modu¨lasyon (QSM) [14], GSM sistemlerinde oldug˘u gibi iletimdeki anten sayısı arttırılarak klasik SM yapısının bant verimlilig˘ini arttırmak ic¸in tasarlanan o¨zgu¨n bir MIMO iletim teknig˘idir. QSM teknig˘inde, M-QAM’li karmas¸ık bilgi is¸areti gerc¸ek ve sanal kısımlarına ayrılarak ilis¸kin etkin antenleri u¨zerinden iletilmektedir.

˙Is¸aret uzayı S¸ ekil 1’de verilen QSM teknig˘inde, u = log2(M ) + 2 log2(Nt) uzunlug˘undaki bit dizisinin, ilk log2(M ) biti ile belirlenen karmas¸ık s = s< + js= bilgi simgesi, gerc¸ek ve sanal kısımlarına ayrılarak bu bilgi simgesinin gerc¸ek kısmı (s<) ve sanal kısmı (js=), sırasıyla her biri log2(Nt) bit ile belirlenen l1< ve l1= indisli antenler u¨zerinden, birbirlerinden b�ag˘ımsız olarak klasik SM yaklas¸ımı ile iletilmektedir, l<, l= 2 1 2 · · · Nt . QSM sisteminde, s< ve js= ileten tas¸ıyıcılar arasındaki 90o’lik faz farkı alıcıda, ICI olus¸masının o¨nu¨ne gec¸mektedir. QSM ic¸in iletim vekto¨ru¨: x 2 CNt⇥1:

x = [0 · · · 0 |s{<z} 0 · · · 0 |j{sz=} 0 · · · 0]T

l<

l=

olarak go¨sterilebilmektedir. H ve n sırasıyla elemanları CN (0, N0) ve CN (0, 1) dag˘ılımlı ve bag˘ımsız ve es¸dag˘ılımlı (independent and identically distributed (i.i.d))

raslantı deg˘is¸kenlerinden olus¸makta ve alıcıya gelen is¸aret s¸u

s¸ekildedir:

y = hl< s< + jhl= s= + n.

hl< ve hl= sırasıyla H kanal matrisinin l< ve l=’inci su¨tun vekto¨rleri olmak u¨zere QSM yapısının alıcı kısmında, ML sezim

teknig˘i kullanılarak M-QAM is¸aret ku¨mesinin iletilen karmas¸ık

s bilgi simgesine ve etkin anten indislerine ortak karar verilmektedir:

h

i

ˆl<, ˆl=, sˆ = arg min ky − (hl< s< + jhl= s=)k2 . (3)

l< ,l= ,s

QSM iletim teknig˘i, oldukc¸a yeni bir c¸alıs¸ma olmasına rag˘men aras¸tırmacılar tarafından bu¨yu¨k bir ilgi go¨rmektedir. [14]’te o¨nerilen QSM sisteminin, kusurlu veya kusursuz kanal kestirimi durumunda Rayleigh [15], Nakagami [16], Rician [17], Weibull [18] ve ↵-µ, -µ ve ⌘-µ gibi so¨nu¨mlemeli kanallar ic¸in [19, 20] hata bas¸arım analizi yapılmıs¸tır. QSM sisteminin, alıcıda, optimum sezicisinin kod c¸o¨zme karmas¸ıklıg˘ını du¨s¸u¨rmek ic¸in sıkıs¸tırılmıs¸ algılama (compressive sensing (CS)) [21, 22],

01(10)

Im

Tx2 için dik-fazlı işaret kümesi

11(10)

10(00)

00(00)

00(Tx0)

Re

Tx0 için eş-fazlı işaret kümesi

01(Tx1)

Dik-fazlı anten kümesi

10(Tx2)

11(Tx3) Eş fazlı anten kümesi

S¸ ekil 1: QSM sisteminin is¸aret uzayı.

ku¨resel kod c¸o¨zme (sphere decoder (SD)) [23], ilis¸kili ve ilis¸kisiz Rayleigh kanallar ic¸in MMSE tabanlı [24] du¨s¸u¨k karmas¸ıklıklı alıcı yapıları tasarlanmıs¸tır. QSM ve klasik is¸birlikli iletis¸im sistemlerininin bir araya getirilmesi ile [25, 26] ve iletim bandının daha verimli kullanılması ic¸in QSM tabanlı bilis¸sel radyo (cognitive radio) teknikleri [27–29] gelis¸tirilmis¸tir. Ayrıca, [30–32]’de yu¨ksek-hızlı kablosuz iletim tekniklerinde kullanılan ve yeni nesil haberles¸me sistemleri ic¸in umut verici bir iletim teknig˘i olarak go¨ru¨len milimetre dalga (millimeter-wave (mmW)) teknolojileri de QSM sistemi ile biraraya getirilerek QSM tabanlı mmW sistemler tasarlanmıs¸tır. Ayrıca QSM’den esinlenerek yu¨ksek hızlı bir SM s¸eması o¨nerilmis¸tir [33].

3. I˙ki Yo¨nlu¨ Dik Uzaysal Modu¨ lasyon

Ag˘ kodlama (network coding), ilk kez [34]’de, birden fazla kullanıcının, bir ro¨le yardımı ile bilgi alıs¸-veris¸inde bulundukları is¸birlikli iletis¸im sistemleri olarak tanıtılmıs¸tır. Ag˘ kodlama teknig˘inde, iki farklı kulllanıcıdan ro¨leye iletilen bilgi, dog˘rudan kullanıcılara iletilmek yerine, bit seviyesinde XOR is¸lemine tabi tutulmakta ve olus¸an yeni bilgi, kullanıcılara aynı anda go¨nderilmektedir. Daha sonra, her bir kullanıcı, gelen bilgiden, kendi bilgisini c¸ıkararak kars¸ı kullanıcının bilgisini elde etmektedir. I˙ki kullanıcının, fiziksel katmanda, ag˘ kodlama teknig˘i ile bilgi alıs¸-veris¸i yapma fikri, ilk kez [35]’de ortaya atılmıs¸ ve daha sonraki c¸alıs¸malarda, fiziksel katman ag˘ kodlama (physical layer network coding (PLNC)) [36] olarak adlandırılmıs¸tır. PLNC’nin bir uygulaması olarak iki-yo¨nlu¨ ro¨leli iletis¸im sistemleri (two-way relay communication (TWRC)) gelis¸tirilmis¸tir [37]. Literatu¨rde, TWRC sisteminin, klasik MIMO iletim teknikleri ile birles¸tirildig˘i [38, 39] c¸alıs¸maların yanı sıra, alternatif bir MIMO iletim teknig˘i olarak go¨ru¨len klasik SM sistemiyle birles¸tirildig˘i [40, 41] c¸alıs¸malar da mevcuttur.

O¨ nerilen iki yo¨nlu¨ iletim teknig˘inde, S1 ve S2 kullanıcıları klasik SM veya QSM iletim sistemlerini kullanarak iki zaman aralıg˘ında sadece veri alan veya veri ileten yarı c¸ift-yo¨nlu¨ bir ro¨le (R) yardımıyla is¸aretles¸mektedir. Birinci zaman aralıg˘ında, her iki kullanıcıdan gelen is¸aretler R’de ortak olarak c¸o¨zu¨lmektedir. ˙Ikinci zaman diliminde R’de bit du¨zeyinde kestirilen is¸aretler XOR is¸lemi ile tek bir SM/QSM is¸areti olarak S1 ve S2 kul-

Zehra Yiğit, Ertuğrul Başar - İki Yönlü Dik Uzaysal Modülasyon Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 29-35 / Aralık 2017

%&

S"

R

Birinci zaman dilimi

%' S#

İkinci zaman dilimi

S¸ ekil 2: ˙Iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistem s¸eması.

Gönderim Tarihi: 27/07/2017 Kabul Tarihi: 13/03/2018 aynı veya farklı anten sayısına sahip olabilmektedir. Bo¨ylece, sırasıyla M ve MR, xi ve xR QSM vekto¨rlerini olus¸turan karmas¸ık simgelerin modu¨lasyon seviyeleri olmak u¨zere, sistemin bant verimlilig˘i m = 2 log2(Ns) + log2(M ) = 2 log2(Nr) + log2(MR) [bit/sn/Hz] olmaktadır. O¨ nerilen ikiyo¨nlu¨ QSM sistemi, Nr ≥ Ns ic¸in tasarlanmıs¸tır. Nr > Ns olması durumunda; ikinci zaman diliminde, birinci zaman dilimine kıyasla QSM sisteminin etkin anten indislerini belirlemek ic¸in daha fazla bilgi bitine ihtiyac¸ duyulmakta (2 log2 Nr > 2 log2 Ns) dolayısıyla, aynı hızda iletim yapabilmesi ic¸in geriye kalan bilgi bitleri ile gerc¸ek ve sanal kısımlarına ilis¸kin etkin antenleri u¨zerinden iletilmek u¨zere daha du¨s¸u¨k modu¨lasyonlu (MR < M ) bir karmas¸ık simge belirlenmektedir.

lanıcılarına tekrar go¨nderilmektedir. R’den go¨nderilen is¸aret S1 ve S2 kullanıcılarında yine bit du¨zeyinde c¸o¨zu¨lmektedir. Her bir kullanıcıda c¸o¨zu¨len bitler kendi bilgi bitleri ile XOR is¸lemine tabi tutularak kars¸ıdaki kullanıcının bilgisi elde edilmektedir.

Aynı veri hızındaki S1 ve S2 kullanıcılarına ait bilgi bit dizileri u1 ve u2 sırasıyla x1 ve x2 QSM iletim vekto¨rlerine do¨nu¨s¸tu¨ru¨mektedir. Birinci zaman diliminde, x1 2 CNt1 ⇥1 ve x2 2 CNt2 ⇥1 is¸aretleri, sırasıyla Nt1 ve Nt2 verici antenler u¨zerinden, Nr antenli R ro¨lesine iletilmektedir. H1 2 CNr⇥Nt1 , S1 ve R, H2 2 CNr⇥Nt2 , S2 ve R arasındaki kanal matrisleri olmak u¨zere R’de alınan yR 2 CNr ⇥ 1 is¸aret vekto¨ru¨:

yR = H1x1 + H2x2 + nR

olarak go¨sterilmektedir. Alınan yR is¸areti, optimum ML sezici yardımıyla c¸o¨zu¨lmektedir:

[xˆ1, xˆ2] = arg min kyR − (H1x1 + H2x2)k2 . (5)

x1 ,x2

Sırasıyla, (5)’te kestirilen xˆ1 ve xˆ2 QSM vekto¨rlerine kars¸ılık gelen uˆR1 ve uˆR2 bit dizilerine, XOR is¸lemi uygulanarak uR bit dizisi elde edilmektedir:

uR = uˆR1 ⊕ uˆR2 .

I˙kinci zaman diliminde, uR’ye kars¸ılık gelen xR 2 CNr⇥1 QSM is¸are�ti S1 ve S2 kullanıcılarına go¨nderilmektedir. Bu durumda, i 2 1, 2 olmak u¨zere i’ninci kullanıcının aldıg˘ı is¸aret vekto¨ru¨

yi 2 CNti ⇥1:

yi

+

ni

olarak go¨sterilebilmektedir.

(7)’de

CNr⇥Nti , Hi kanal

matrisinin evrig˘ini go¨stermektedir. Si kullanıcılarına go¨nderilen

xR is¸areti, yine ML sezici yardımıyla c¸o¨zu¨lmekte ve her bir kullanıcıda, xˆRi 2 CNti ⇥1 olarak kestirilmektedir:

xˆRi

arg min ���yi

−

xR���2

.

Si kullanıcısında kestirilen xˆRi is¸aret vekto¨rlerinin bit du¨zeyinde kars¸ılıkları bi bit dizisi olmak u¨zere, her bir kullanıcı, kars¸ı kullanıcının bilgisine, s¸u s¸ekilde karar vermektedir:

uˆ2 = u1 ⊕ b1,

uˆ1 = u2 ⊕ b2.

O¨ nerilen iki yo¨nlu¨ QSM yapısında, aynı hızdaki S1 ve S2 kullanıcılarının anten sayıları es¸it (Nt1 = Nt2 = Ns) olarak kabul edilmekte, ancak R’deki alıcı anten sayısı Nr, Nt’den

3.1. I˙ki Yo¨nlu¨ QSM Sisteminin Kuramsal Hata Analizi

Bu bo¨lu¨mde, iki-yo¨nlu¨ QSM sisteminin ABEP analizi yapılmıs¸tır. PR, ro¨ledeki, PS1 ve PS2 ise sırasıyla S1 ve S2 kullanıcılarının hata olasılıkları olmak u¨zere, bu¨tu¨n sistemin hata olasılıg˘ı:

PE = 1 − ((1 − PR)(1 − PS1 )(1 − PS2 ))

= PR + 2PS − PS2 − 2PRPS + 2PRPS2 (10)

⇡ PR + 2PS

�

⇡ PR + 2PSi i 2 1, 2

olarak hesaplanmıs¸tır. Buna go¨re, (4)’te verilen yR alınan is¸areti:

yR = H1x1 + H2x2 + nR �

= [|H1{,zH2}]

x1 x2

+ |n{Rz}

H | {z } n

y = Hx + n

olarak tekrar yazılabilmektedir. (11)’de, Nt = Nt1 + Nt2

olmak CNt ⇥1

u¨ zere, ⇥iletim

H 2 CNr⇥Nt yeni kanal ve⇤kto¨ru¨nu¨ go¨stermektedir. x

ma⇥trisi

x1

ve ⇤x TT x2

2 ve

H = H1 H2 olmak u¨zere x’in R’de yanlıs¸lıkla xˆ olarak

c¸o¨zu¨ldu¨g˘u¨nu¨ varsayalım. Bu durumda, R’deki kos¸ullu c¸iftsel hata

olasılıg˘ı (conditional error probability (CPEP))

P (x ! xˆ|H) = P (ky − Hxk2 > ky − Hxˆk2) (12)

olarak hesaplanmaktadır. Gerekli sadeles¸tirmeler yapıldıktan

sonra CPEP,

(x

xˆ|H)

exp

kH(x 4N0

− xˆ)k2 sin2 ✓

◆

d✓.

olarak tekrar yazılabilmektedir. Moment u¨retme is¸levi (moment

generating function (MGF)) yaklas¸ımı ile H u¨zerinden (13)’u¨n

ortalaması alınarak c¸iftsel hata olasılıg˘ı (pairwise error probability (PEP)) hesaplanmaktadır:

Nr

PR (x

xˆ)

@BB sin2

sin2 ✓ + (kx − xˆk2)

CCA

d✓. (14)

4N0

Son olarak, R’ deki ABEP, [42]’tan faydalanılarak

1 2m22m

PR(x

xˆ)eR(x, xˆ)

x xˆ

xˆ6=x

SM, 4x4, 16-QAM (kur.)

SM, 4x4, 16-QAM (benz.)

QSM, 4x4, 4-QAM (kur.)

QSM, 4x4, 4-QAM (benz.)

SM, 2x8, 128-QAM/ 32-QAM QSM, 2x8, 64-QAM/ 4-QAM SM, 2x4, 32-QAM/ 16-QAM QSM, 2x4, 16-QAM/ 4-QAM 2x8 (m=8 bit/sn/Hz) 2x4 (m=6 bit/sn/Hz)

BER BER

10-5 6

10 12 14 16 18 20 22 24 26

S¸ ekil 3: m = 6 bit/sn/Hz ic¸in iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinin kuramsal ve benzetimlerle elde edilen BER bas¸arımları.

S¸ ekil 4: m = 6 ve 8 bit/sn/Hz ic¸in 2 ⇥ 4 ve 2 ⇥ 8 iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinin BER bas¸arımları.

olarak hesaplanmaktadır. (15)’te eR(x, xˆ) her bir PEP olayında gerc¸ekles¸en hatalı bit sayısını go¨stermektedir.

Benzer s¸ekilde, R’de c¸o¨zu¨len xˆ vekto¨ru¨nu¨n S1 ve S2’den

go¨nderilen is¸aret vekto¨rlerine kars¸ılık gelen bilgi bitleri (6)’te

XOR is¸lemine tabi tutularak xR QSM iletim vekto¨ru¨ne do¨nu¨s¸tu¨ru¨lmekte ve ikinci zaman diliminde, xR, S1 ve S2 kullanıcılarına tekrar go¨nderilmektedir. xR’nin Si kullanıcısında yanlıs¸lıkla xˆRi ’ye c¸o¨zu¨ldu¨g˘u¨nu¨ varsayalım. Bu durumda Si kullanıcısındaki CPEP:

0s

⇣

⌘

PSi xR ! xˆRi |HiT = Q @

kHiT (xR − xˆRi ))k2 A (16) 2N0

olmaktadır. Gerekli sadeles¸tirmeler yapıldıktan sonra Si kaynag˘ındaki hata olasılıg˘ı:

PSi

1 m2m

P (xR ! xˆRi )eSi (xR, xˆRi )

(17)

xR xˆRi

xˆRi =6 xR

olarak hesaplanmaktadır. (17)’de, PSi (xR ! xˆRi ), Si kaynag˘ındaki PEP ve eSi (xR, xˆRi ), her bir PEP olayındaki hatalı bit sayısını go¨stermektedir.

˙Iki-yo¨nlu¨ QSM sisteminin hata oranı, sırasıyla (15) ve (17)’de elde edilen R ve Si kullanıcılarındaki hata oranları toplamından (10)’da verildig˘i gibi elde edilmektedir.

3.2. Benzetim Sonuc¸ları

Bu bo¨lu¨mde, ilk olarak, iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinin hata analizi yapılarak, kuramsal olarak ve bilgisayar benzetimleri ile ABEP bas¸arımı elde edilmis¸tir. Ayrıca, farklı bant verimlilikleri ic¸in ro¨ledeki anten sayısının kullanıcılardaki anten sayısına es¸it ya da farklı oldug˘u durumlar ic¸in iki-yo¨nlu¨ SM ve QSM sistemlerinin hata bas¸arımları elde edilmis¸tir. Bit hata oranı (bit error rate (BER)) bas¸arımları her bir alıcı antendeki ortalama is¸aret gu¨ru¨ltu¨ oranı (signal to noise ratio (SNR))’na go¨re c¸izdirilmis¸tir.

S¸ ekil 3’te, S1 ve S2 kullanıcılarının ve R ro¨lesinin 4-antenli olması durumunda ve m = 6 bit/sn/Hz bant verimlilig˘i altında, iki-yo¨nlu¨ 4-QAM’li QSM ve 16-QAM’li SM sistemlerinin ABEP bas¸arımları kuramsal olarak ve bilgisayar benzetimleri ile elde edilmis¸tir. Yu¨ksek SNR deg˘erleri ic¸in, benzetim sonuc¸larının, kuramsal sonuc¸larla tutarlılık go¨sterdig˘i go¨ru¨lmektedir.

S¸ ekil 4’te, m = 6 ve m = 8 bit/sn/Hz ic¸in, R’nin sırasıyla 4 ve 8 alıcı antenli, S1 ve S2 kullanıcılarının 2 verici antenli, olması durumunda, iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinin bit hata oranı bas¸arımları verilmis¸tir. Buna go¨re, m = 6 bit/sn/Hz durumunda birinci zaman diliminde, iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinde, kullanıcılardan ro¨leye sırasıyla 16-QAM’li QSM ve 32-QAM’li SM vekto¨ru¨ iletilirken, ikinci zaman diliminde, iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinde, ro¨leden kullanıcılara sırasıyla 4-QAM’li QSM ve 16-QAM’li SM vekto¨ru¨ go¨nderilmektedir. Benzer s¸ekilde,

100 SM, 4x8, 64-QAM/32-QAM QSM, 4x8, 16-QAM/4-QAM

BER

S¸ ekil 5: m = 8 bit/sn/Hz ic¸in 4 ⇥ 8 iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinin BER bas¸arımları.

Zehra Yiğit, Ertuğrul Başar - İki Yönlü Dik Uzaysal Modülasyon Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 29-35 / Aralık 2017

m = 8 bit/sn/Hz bant verimlilig˘i altında iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemleri ic¸in, 2-antenli kullanıcılardan R’ye sırasıyla, 64QAM’li ve 128-QAM’li SM vekto¨ru¨ iletilmekte, buna kars¸ılık, ikinci zaman diliminde, 8-antenli ro¨leden kullanıcılara, sırasıyla, 4-QAM’li QSM ve 32-QAM’li SM vekto¨ru¨ iletilmektedir. Bilgisayar benzetimleri sonucunda, m = 6 ve m = 8 bit/sn/Hz ic¸in iki-yo¨nlu¨ QSM, iki-yo¨nlu¨ SM sistemine go¨re 1.5 ve 2.5 dB SNR kazancı sag˘ladıg˘ı go¨ru¨lmektedir.

S¸ ekil 5’te, m = 8 bit/sn/Hz bant verimlilig˘i ic¸in, ikiyo¨nlu¨ QSM ve iki-yo¨nlu¨ SM sistemlerinin BER bas¸arımları verilmis¸tir. Buna go¨re, birinci zaman diliminde, 4-antenli kullanıcılardan R’ye 16-QAM’li QSM ve 64-QAM’li SM vekto¨ru¨ iletilirken, ikinci zaman diliminde, 8-antenli R’den kullanıcılara, 4-QAM’li QSM ve 32-QAM’li SM vekto¨ru¨ iletilmektedir. Benzetim sonuc¸ları, iki-yo¨nlu¨ QSM’in iki-yo¨nlu¨ SM sistemine go¨re yaklas¸ık 4 dB SNR kazancı sag˘ladıg˘ını go¨stermektedir.

4. Sonuc¸

Bu c¸alıs¸mada, QSM iletim teknig˘inin is¸birlikli iletis¸im sistemlerine uyarlandıg˘ı iki-yo¨nlu¨ QSM sistemi o¨nerilmis¸tir. Bu sisteme go¨re, QSM iletim teknig˘i kullanan iki kullanıcı, yarı c¸iftyo¨nlu¨ bir ro¨le yardımı ile bilgi alıs¸-veris¸inde bulunmaktadır. Birinci zaman aralıg˘ında, kullanıcılar kendi bilgilerini ro¨leye iletmektedir. Ro¨le, iki kullanıcıya ait bilgileri c¸o¨zdu¨kten sonra kestirilen bilgilerin bit du¨zeyinde kars¸ılıklarını XOR is¸lemine tabi tutarak, olus¸an yeni bit dizisini, QSM iletim teknig˘i ile kullanıcılara geri go¨ndermektedir. O¨ nerilen iki-yo¨nlu¨ iletim sistemi, klasik SM teknig˘i ic¸in de gerc¸eklenerek iki-yo¨nlu¨ SM olarak tanıtılmıs¸tır. O¨ nerilen iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinin hata analizi yapılarak, hata bas¸arımı ic¸in u¨st sınır elde edilmis¸tir. Son olarak, ro¨ledeki anten sayısının kullanıcılardaki anten sayıları ile aynı veya farklı oldug˘u durumlar ic¸in iki-yo¨nlu¨ QSM ve SM sistemlerinin hata bas¸arımları bilgisayar benzetimleri ile elde edilmis¸tir.

[1] H. Jafarkhani, Space-time coding: theory and practice. Cambridge University Press, 2005.

[2] G. J. Foschini, “Layered space-time architecture for wireless communication in a fading environment when using multielement antennas,” Bell Lab. Tech. J., vol. 1, no. 2, pp. 41– 59, 1996.

Gönderim Tarihi: 27/07/2017 Kabul Tarihi: 13/03/2018 [7] N. Serafimovski, S. Sinanovic, M. Di Renzo, and H. Haas,

“Dual-hop spatial modulation (Dh-SM),” in IEEE 73rd Veh. Technol. Conf. (VTC Spring), 2011, pp. 1–5.

[8] S. Narayanan, M. Di Renzo, F. Graziosi, and H. Haas, “Distributed spatial modulation: A cooperative diversity protocol for half-duplex relay-aided wireless networks,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 65, no. 5, pp. 2947–2964, 2016.

[9] A. Younis, N. Serafimovski, R. Mesleh, and H. Haas, “Generalised spatial modulation,” in Proc. Signals, Sys. Comput., 2010, pp. 1498–1502.

[10] J. Fu, C. Hou, W. Xiang, L. Yan, and Y. Hou, “Generalised spatial modulation with multiple active transmit antennas,” in Proc. IEEE Globecom Workshops, 2010, pp. 839–844.

[11] T. Datta, H. S. Eshwaraiah, and A. Chockalingam, “Generalized space-and-frequency index modulation,” IEEE Trans. Veh.Technol., vol. 65, no. 7, pp. 4911–4924, 2016.

[12] C.-C. Cheng, H. Sari, S. Sezginer, and Y. T. Su, “Enhanced spatial modulation with multiple signal constellations,” IEEE Trans. Commun., vol. 63, no. 6, pp. 2237– 2248, Jun. 2015.

[13] E. Basar, U. Aygolu, E. Panayirci, and H. V. Poor, “Spacetime block coded spatial modulation,” IEEE Trans. Commun., vol. 59, no. 3, pp. 823–832, 2011.

[14] R. Mesleh, S. S. Ikki, and H. M. Aggoune, “Quadrature spatial modulation,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 64, no. 6, pp. 2738–2742, Jun. 2015.

[15] R. Mesleh and S. S. Ikki, “On the impact of imperfect channel knowledge on the performance of quadrature spatial modulation,” in IEEE Wireless Commun. Netw. Conf. (WCNC), 2015, pp. 534–538.

[16] A. Younis, R. Mesleh, and H. Haas, “Quadrature spatial modulation performance over Nakagami-m fading channels,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 65, no. 12, pp. 10 227– 10 231, 2016.

[17] M. M. Alwakeel, “Quadrature spatial modulation performance analysis over Rician fading channels,” J. of Commun., vol. 11, no. 3, 2016.

[18] S. Koila, N. Neha, and U. Sripati, “Performance of spatialmodulation and spatial-multiplexing systems over Weibull fading channel,” in IEEE Int.l Conf. Computing and Netw. Commun. (CoCoNet), 2015, pp. 389–394.

[3] R. Mesleh, H. Haas, C. W. Ahn, and S. Yun, “Spatial modulation-a new low complexity spectral efficiency enhancing technique,” in Commun. Netw., 2006. (ChinaCom’06). IEEE, 2006, pp. 1–5.

[19] O. S. Badarneh and R. Mesleh, “Performance of quadrature spatial modulation with imperfect channel information over correlated ↵-µ fading channels,” in IEEE Wireless Commun. Netw. Conf. (WCNC), 2016, pp. 1–5.

[4] E. Basar, “Index modulation techniques for 5G wireless networks,” IEEE Commun. Mag., vol. 54, no. 7, 2016.

[5] E. Basar, M. Wen, R. Mesleh, M. Di Renzo, Y. Xiao, and H. Haas, “Index modulation techniques for next-generation wireless networks,” IEEE Access, vol. 5, pp. 16 693–16 746, 2017.

[6] J. Jeganathan, A. Ghrayeb, L. Szczecinski, and A. Ceron, “Space shift keying modulation for mimo channels,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 8, no. 7, pp. 3692–3703, 2009.

[20] ——, “A comprehensive framework for quadrature spatial modulation in generalized fading scenarios,” IEEE Trans. Commun., vol. 64, no. 7, pp. 2961–2970, 2016.

[21] L. Xiao, P. Yang, S. Fan, S. Li, L. Song, and Y. Xiao, “Low-complexity signal detection for large-scale quadrature spatial modulation systems,” IEEE Commun. Lett., vol. 20, no. 11, pp. 2173–2176, 2016.

[22] Z. Yigit and E. Basar, “Low-complexity detection of quadrature spatial modulation,” IET Electron.Lett., vol. 52, no. 20, pp. 1729–1731, 2016.

[23] I. Al-Nahhal, O. Dobre, and S. Ikki, “Quadrature spatial modulation decoding complexity: Study and reduction,” IEEE Wireless Commun. Lett., 2017.

[24] J. Li, X. Jiang, Y. Yan, W. Yu, S. Song, and M. H. Lee, “Low complexity detection for quadrature spatial modulation systems,” Wireless Personal Commun., pp. 1–13, 2017.

[25] A. Afana, R. Mesleh, S. Ikki, and I. E. Atawi, “Performance of quadrature spatial modulation in amplify-and-forward cooperative relaying,” IEEE Commun. Lett., vol. 20, no. 2, pp. 240–243, 2016.

[26] A. Afana, E. Erdogan, and S. Ikki, “Quadrature spatial modulation for cooperative MIMO 5G wireless networks,” in IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps), 2016, pp. 1–5.

[27] A. Afana, I. Atawi, S. Ikki, and R. Mesleh, “Energy efficient quadrature spatial modulation MIMO cognitive radio systems with imperfect channel estimation,” in IEEE Int. Conf. Ubiquitous Wireless Broadband (ICUWB), 2015, pp. 1–5.

[28] A. Afana, S. Ikki, R. Mesleh, and I. Atawi, “Spectralefficient quadrature spatial modulation cooperative amplify and forward spectrum-sharing systems,” IEEE Trans. Veh. Techno., vol. 66, no. 3, pp. 2857–2861, 2017.

[29] I. A. Mahady, A. Afana, R. Mesleh, S. Ikki, and I. Atawi, “Cognitive MIMO quadrature spatial modulation systems with mutual primary-secondary co-channel interference,” in IEEE Wireless Commun. Netw. Conf. (WCNC), 2016, pp. 1– 5.

[30] R. Mesleh and A. Younis, “Capacity analysis for LOS millimeter–wave quadrature spatial modulation,” Springer Wireless Netw., pp. 1–10, 2017.

[31] A. Younis, N. Abuzgaia, R. Mesleh, and H. Haas, “Quadrature spatial modulation for outdoor millimeter-wave communications: Capacity analysis,” IEEE Trans. Wireless Commun., 2017.

[32] R. Mesleh and A. Younis, “LOS millimeter-wave communication with quadrature spatial modulation,” in IEEE Int. Symp. Signal Proc. Inf. Technol. (ISSPIT), 2016, pp. 109– 113.

[33] Z. Yigit and E. Basar, “Double spatial modulation: A highrate index modulation scheme for MIMO systems,” in Wireless Commun. Systems (ISWCS), 2016 Int. Symp. IEEE, 2016, pp. 347–351.

[34] R. Ahlswede, N. Cai, S.-Y. Li, and R. W. Yeung, “Network information flow,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 46, no. 4, pp. 1204–1216, 2000.

[35] Y. Wu, P. A. Chou, S.-Y. Kung et al., “Information exchange in wireless networks with network coding and physicallayer broadcast,” MSR-TR-2004, Tech. Rep., 2005.

[36] S. Zhang, S. C. Liew, and P. P. Lam, “Hot topic: Physicallayer network coding,” in Proc. 12th Annu. Int. Conf. Mobile Comput. and Netw. ACM, 2006, pp. 358–365.

[37] P. Popovski and H. Yomo, “Physical network coding in twoway wireless relay channels,” in IEEE Int. Conf. Commun. (ICC’07), 2007, pp. 707–712.

[38] D. Gunduz, A. Goldsmith, and H. V. Poor, “MIMO twoway relay channel: Diversity-multiplexing tradeoff analysis,” in IEEE Signals, Systems and Computers, 42nd Asilomar Conf., 2008, pp. 1474–1478.

[39] I. Hammerstrom, M. Kuhn, C. Esli, J. Zhao, A. Wittneben, and G. Bauch, “MIMO two-way relaying with transmit csi at the relay,” in IEEE Signal Processing Advances in Wireless Commun. (SPAWC), 8th Workshop, 2007, pp. 1–5.

[40] X. Xie, Z. Zhao, M. Peng, and W. Wang, “Spatial modulation in two-way network coded channels: Performance and mapping optimization,” in IEEE Personal Indoor and Mobile Radio Commun. (PIMRC), 2012 IEEE 23rd Int. Symp., 2012, pp. 72–76.

[41] Y. Yang, “Spatial modulation exploited in non-reciprocal two-way relay channels: Efficient protocols and capacity analysis,” IEEE Trans. Commun., vol. 64, no. 7, pp. 2821– 2834, 2016.

[42] M. K. Simon and M.-S. Alouini, Digital communication over fading channels. John Wiley & Sons, vol. 95, 2005.

Zehra Yiğit, Ertuğrul Başar - İki Yönlü Dik Uzaysal Modülasyon Cilt: 7 Sayı: 14 Sayfa: 29-35 / Aralık 2017

Zehra YİĞİT

Zehra Yiğit lisans derecesini 2013 yılında Gaziantep Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümünden, yüksek lisans derecesini 2017 yılında İstanbul Teknik Üniversitesi, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümünden almıştır. Halen, İstanbul Teknik Üniversitesi, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümünde, doktora öğrencisi olup araştırma görevlisi olarak çalışmaktadır. İlgi alanları, MIMO iletişim teknikleri, uzay-zaman kodlama, işbirlikli haberleşme sistemleridir.

Ertuğrul BAŞAR

Ertuğrul Başar lisans derecesini 2007 yılında İstanbul Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümünden, yüksek lisans ve doktora derecelerini ise sırasıyla 2009 ve 2013 yıllarında İstanbul Teknik Üniversitesi, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümünden (İTÜ-EHMB) almıştır. Dr. Başar, 2011- 2012 akademik yılını ise, ABD’de bulunan Princeton Üniversitesi, Elektrik Mühendisliği Bölümü bünyesinde araştırmacı olarak geçirmiştir. 2009-2014 yılları arasında araştırma görevlisi olarak görev aldığı İTÜ-EHMB’de, 2014-2017 yılları arasında yardımcı doçent doktor olarak görev yapmıştır. Dr. Başar, 2017 yılından itibaren ise aynı bölümde doçent olarak görev yapmaktadır. Dr. Başar’ın ilgi alanları gelecek nesil (5G ve ötesi) telsiz iletişim sistemleri, çok-girişli çok-çıkışlı (MIMO) sistemler, uzay-zaman kodlama, indis modülasyonu, dalga formu tasarımı, haberleşme için işaret işleme ve görünür ışıkla haberleşmedir. 2016 yılında Institute of Electrical and Electronics Engineers Kıdemli Üyesi (IEEE Senior Member) olan Dr. Başar halen IEEE COMMUNICATIONS LETTERS, IEEE ACCESS ve Physical Communication (Elsevier) dergilerinde Associate Editor (Yardımcı Editör) olarak görev almaktadır.

Dr. Başar, 2017 Türkiye Bilimler Akademisi (TÜBA) Üstün Başarılı Genç Bilim İnsanı (GEBİP) Ödülü, 2017 IEEE Türkiye Teşvik Ödülü, 2016 International Conference on Communications En İyi Makale Ödülü, 2013 Yılı İTÜ En İyi Doktora Tezi Ödülü ve 2011 EMO Yılın En İyi Makalesi Ödülü sahibidir.