TY  - JOUR
TI  - NOMA TABANLI BİLİŞSEL RADYO SİSTEMLERİNDE SİNİR AĞI YÖNTEMLERİ İLE ERGODİK KAPASİTE TAHMİNİ VE BAŞARIM ANALİZİ
AB  - Bu çalışmada, bilişsel radyo (BR) tabanlı dikgen olmayan çoklu erişim tekniği (NOMA) kullanılarak, yakın kullanıcıya ait toplam ergodik kapasite değerinin, önerilen ileri beslemeli geri yayılımlı yapay sinir ağı (YSA) ve doğrusal olmayan dışsal girdili otoregresif ağ (Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous Inputs, NARX) modeli ile farklı eğitim algoritmaları yoluyla yüksek doğruluk oranında ve hızlı eğitim sürelerinde tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Sinir ağında kullanılan veri seti, üstel sönümleme kanalı karakteristiği ile modellenen BR-NOMA sistem modelinden elde edilmiştir. Denetimli öğrenme yöntemi kullanılarak tasarlanan YSA’ya girdi ve çıktı verileri öğretilerek yakın kullanıcıya ait ergodik kapasite tahmini yapılmıştır. YSA ve NARX sinir ağları başarımı değerlendirilirken eğitim süresi, iterasyon sayısı, ağın doygunluğa ulaşmaması durumları göz önünde bulundurulmuştur. Yakın kullanıcıya ait gerçek ergodik kapasite değeri ile ileri beslemeli geri yayılımlı YSA ve NARX ağlarının tahmin etmiş olduğu değerler karşılaştırılmıştır. Önerilen sinir ağlarının Levenberg-Marquardt, Bayesian ve Scaled-Conjugate eğitim algoritmaları altındaki performans analizi, hatanın minimuma ulaştığı epok değer grafiği, hata histogram analizi ve eğitim durum analizi açılarından incelenmiştir.
AU  - Bardak, Fatma Kebire
AU  - GÜNEY, ABDULKADİR
AU  - Namdar, Mustafa
AU  - Basgumus, Arif
DO  - 10.17482/uumfd.1194214
PY  - 2023
JO  - Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
VL  - 28
IS  - 1
SN  - 2148-4147
SP  - 253
EP  - 272
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1177784
ER  -