Tez özetleri Astronomi ve Uzay Bilimleri Anabilim Dalı 1

SEVGEN Selçuk

Danışman : Prof. Dr. Sabri ARIK

Anabilim Dalı : Bilgisayar Mühendisliği

Mezuniyet Yılı : 2009

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Sabri ARIK

Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ

Prof. Dr. Vedat TAVŞANOĞLU

Doç. Dr. A. Halim ZAİM

Doç. Dr. Serdar ÖZOĞUZ
Hücresel Sinir Ağları İçin Kararlı Şablon Tasarımı Ve Görüntü İşleme Uygulamaları

Bu tez çalışmasında bir HSA çok fonksiyonlu makineyi içinde barındıran Bi-i Hücresel görü sistemi incelenmiş ve bu sistem üzerinde çalışan IAŞT (Iterative Annealing ile Şablon Tasarımı) olarak adlandırılmış şablon tasarımı gerçekleştiren bir yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılımın geliştirilmesi ve şablonların tasarlanması için Iterative Annealing optimizasyon yöntemi kullanılmıştır. Geliştirilen yazılımın verdiği sonuçların doğruluğu kenar belirleme işlemi ile test edilmiştir. İkili ve gri seviyeli görüntüler üzerinde kenar belirleyebilen şablonlar eğitilmiştir. Daha sonra ACE16k yongası üzerinde çalışabilecek köşe belirleme şablonu eğitilmesi işlemi yapılmıştır. İç bükey ve dış bükey köşeleri ayrı ayrı bulabilen şablonlar eğitilmiştir. Geliştirilen yazılım, köşe belirleme işlemi aracılığıyla bir diğer şablon tasarım yazılımı olan CNNOPT ve HSA tabanlı olmayan iki adet köşe belirleme yöntemi ile karşılaştırılmıştır (Harris, He ve Yung). Karşılaştırma örnek görüntüler üzerinde köşe belirleme sonuçlarına ve işlem zamanlarına göre yapılmıştır.

Ayrıca tez çalışmasında, Ace16k yongası üzerinde çalışan bir nesne sayma uygulaması gerçekleştirilmiştir. Gri seviyeli giriş görüntüleri içinde bulunan nesneleri sayan bu uygulama öncelikle görüntüleri ikili hale çevirmekte, görüntü içindeki gürültüleri temizlemekte ve sonrasında nesneleri dörtgene tamamlayıp, IAŞT yazılımı ile eğitilmiş olan sol-üst köşe bulma şablonu kullanılarak her bir nesne bir nokta ile gösterilebilecek hale getirmektedir. Bu noktaların sayılmasıyla verilen görüntüdeki nesne sayısı bulunmaktadır. Uygulama hem DSP hem de MATLAB üzerine uygulanarak yürütme zamanları karşılaştırılmıştır.
Bu tez çalışmasında elde edilen sonuçlar ve yapılan uygulamalar gerçek zamanlı işlem yapabilen analog HSA çok fonksiyonlu makinenin etkinliğini göstermektedir. İçinde HSA çok fonksiyonlu makine bulunan Bi-i Hücresel görü sistemi görüntü işleme konusunda oldukça yüksek performans göstermektedir. Şablon kullanarak köşe belirleme işlemini HSA tabanlı olmayan yöntemlere göre 100 kat ve nesne sayma işleminin de MATLAB ortamına göre 60 kat daha hızlı yapabilmesi, ACE16k sisteminin görüntü işleme konusunda çok uygun bir platform olduğunu ve daha kapsamlı uygulamaların da rahatlıkla gerçekleştirilebileceğini göstermektedir.
  

Stable Template Design For Cellular Neural Networks With Applications to Image Processing

In this thesis, Bi-i Cellular Vision System including a CNN-UM is examined and a template design software is developed on this system. Iterative Annealing optimisation method is used during development of the software and design of templates. Corner detection is used to test the accuracy of outputs of the software. Edge detection templates are trained on binary and grey level images. Then, corner detection template training is realized on ACE16k chip. Concav and convex corner detection templates are obtained. Developed software is compared with an another CNN based template training software called CNNOPT and two non-CNN based corner detection methods (Harris, He and Yung). Execution times and outputs of corner detection process are used for this comparison.

Besides, an object counting algorithm working on ACE16k chip is realized. This algorithm counts objects in grey level input images. Firstly, grey level images are converted to binary form and noises on the binary image are eliminated. Then, objects are transformed into rectangular shaped ones and each object is represented by one pixel using North-West corner detection template trained with developed software. Number of objects in an input image are calculated by counting these pixels. Execution times are compared by implementing the software on DSP and also on MATLAB.
Obtained results and developed applications show the efficiency of real-time working CNN-UM. Bi-i cellular vision system has a great performance in image processing tasks. Corner detection by using template is 100 times faster than non CNN based methods and object counting on ACE16k is 60 times faster than its simulation on MATLAB. These results indicate that ACE16k is a suitable platform for image processing and that it can realize more complex applications.
SENAN KUCUR Sibel

Danışman : Prof.Dr. Sabri ARIK

Anabilim Dalı : Bilgisayar Mühendisliği

Mezuniyet Yılı : 2009

Tez Savunma Jürisi : Prof.Dr. Sabri ARIK

Prof.Dr. Ahmet SERTBAŞ

Prof.Dr. Serdar ÖZOĞUZ(İ.T.Ü)

Prof.Dr. İlhami YAVUZ (Beykent Üniv.)

Doç.Dr. A.Halim ZAİM
Çift Yönlü Çağrışımlı Bellek Yapay Sinir Ağlarının Robust Kararlılık Analizi

Bu tez çalışmasında, ayrık zaman gecikmeli, melez, çift yönlü çağrışımlı bellek yapay sinir ağlarında denge noktasının varlığı, tekliği ve global robust asimtotik kararlılığını sağlayan yeni koşullar elde edilmiştir. Bu koşulların elde edilmesinde Lyapunov-Krasovskii fonksiyonunun uygun yapıda, daha genel bir formu kullanılmıştır. Aynı zamanda, ele alınan yapay sinir ağı modelinin bu koşullar altında global robust asimtotik kararlı bir denge noktasına yakınsadığı ispat edilmiştir. Elde edilen kararlılık koşulları, gecikme parametresinden bağımsız olarak yapay sinir ağının sistem parametrelerine kısıtlama koşulları getirmektedir ve tüm sınırlı, sürekli, monoton olmayan hücre aktivasyon fonksiyonlarına uygulanabilmektedir. Bu koşulların sadece ağ parametrelerine bağlı olmaları, geçerliliklerinin test edilmesini oldukça kolaylaştırmaktadır.

In this thesis, we present some new sufficient conditions for the existence, uniqueness and global robust asymptotic stability of the equilibrium point for hybrid, bidirectional associative memory (BAM) neural networks with discrete time delays. These conditions

are derived by employing more general types of suitable Lyapunov-Krasovskii functionals. It is also shown that the neural network converges to a global robust asimptotic stable equilibrium point under these conditions. The results we obtain impose constraint conditions on the network parameters of neural network independently of the delay parameter and they are applicable to all bounded continuous non-monotonic neuron activation functions. The presented stability conditions can be easily verified as they can be expressed in terms of the network parameters only.
The obtained stability results are compared with the previous stability results derived in the literature. The comparisons are made by numerical examples and computer simulations. It is shown that the presented stability results provide new sufficient conditions for the global robust asimptotic stability of the neural network. Since the novelty of the obtained stability results, they are of practical importance in evaluating the performance of bidirectional associative memory neural Networks which require to have a unique and globally robust asimptotically stable equilibrium point.

ÇEVRE MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

  

ELMASLAR ÖZBAŞ Emine

Danışman : Doç.Dr. Nilgün BALKAYA

Anabilim Dalı :Çevre Mühendisliği

Mezuniyet Yılı :2009

Tez Savunma Jürisi :Doç.Dr. Nilgün BALKAYA

Prof.Dr. Semiha ARAYICI

Prof.Dr. Ferruh ERTÜRK

Doç.Dr. Nihal BEKTAŞ,

Doç.Dr. Gülten GÜRDAĞ
Toprak Şartlandırılmasında Kullanılan Komposttan Katı-Sıvı Ekstraksiyonu İle Ağır Metallerin Giderilmesi

Bu çalışmada ekstraksiyon yöntemi ile komposttan ağır metal giderimi amaçlanmıştır. Deneysel çalışmalar kapsamında, önce kompost numunelerinin karakterizasyonu yapılmış ve bu kapsamda ağır metal miktarları, ağır metal bileşiklerinin türleri belirlenmiştir. Kompost numuneleri içerisindeki ağır metal miktarları Türkiye’deki ve çeşitli ülkelerdeki yasal sınırlamalar ile karşılaştırılmış ve giderilmesi gereken ağır metal miktarları belirlenmiştir.

Katı-sıvı ekstraksiyonu yöntemi ile çeşitli kelatlayıcılar kullanılarak (Na2EDTA, Na2EDTA ve Na2S2O5 karışımı ve melas hidrolizatı) deneyler yapılmış ve giderim verimleri belirlenmeye çalışılmıştır. EDTA’nın di sodyum tuzu (Na2EDTA) ve ekstraksiyona yardımcı madde olarak indirgeme özelliği olan sodyum metabisülfit (Na2S2O5) çözeltileri ve melas hidrolizatı ile gerçekleştirilen kesikli deneylerde kompost içindeki ağır metallerin giderilmesinde optimum temas süresi, çözelti konsantrasyonları ve katı:sıvı oranı belirlenmiştir. Kesikli çalışmalardan sonra kolon çalışmaları (sürekli sistem deneyleri) gerçekleştirilmiştir. Ayrıca katı-sıvı ekstraksiyonu sonrasında bitkiye uygunluk deneyleri yapılarak kompost numunelerinin bitki yetiştirme özelliğinin belirlenmesine çalışılmış ve elde edilen deneysel veriler bitkiye uygunluk açısından değerlendirilmiştir.

Deneysel çalışmalardan elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, komposttan Cu, Ni, Zn, Pb ve Cd’un gideriminde 0.05 M Na2EDTA çözeltisinin ve 0.01 M Na2EDTA ve 0.1 M Na2S2O5 çözeltisinin kullanımının, Ni giderimi açısından hedeflenen giderim verimlerini sağlamadıkları, ancak diğer metallerin gideriminde 0.05 M Na2EDTA çözeltisi kullanıldığında Cu, Zn, Pb ve Cd için sırasıyla %99, %99, %98, %98, 0.01 M Na2EDTA ve 0.1 M Na2S2O5 çözeltisi kullanıldığında Cu, Zn, Pb ve Cd için sırasıyla %72, %77, %47 ve %86 oranlarında giderim verimleri elde edildiği belirlenmiştir. Melas hidrolizatı ile yapılan deneylerde ise, çalışmada incelenen bütün ağır metallerin ekstraksiyon ile giderilmesinde melas hidrolizatının kullanılmasının uygun olduğu ve kompostta bulunan tüm metallerin standartlarda belirtilen değerlere getirilebildiği belirlenmiştir. Melas hidrolizatı kullanıldığında Cu için maksimum %91, Ni için maksimum %93, Zn için maksimum %100, Pb için maksimum %62, Cd için maksimum %100 giderim verimlerinin elde edildiği görülmüştür.

 
Removal of Heavy Metals from the Compost Used As Soil Conditioner By Solid-Liquid Extraction

This study is carried out to remove heavy metals from compost by extraction method. In the scope of the experimental studies; first of all, compost samples have been characterized to determine the amount of heavy metals and the types of heavy metal compounds. A comparison has been made between the heavy metal amounts of the compost samples and legal restrictions in Turkey and some other countries. Thus, heavy metal amounts which have to be removed have been calculated.

To determine the removal efficiencies, experiments have been carried out by solid liquid extraction method by using different chelating agents (Na2EDTA, Na2EDTA and Na2S2O5 mixture and molasses hydrolysate). In the batch experiments carried out by EDTA disodium salt (Na2EDTA), sodium metabisulfite solutions (Na2S2O5) (which are used to facilitate extraction as they have reduction capacity) and molasses hydrolysate, the maximum contact time, the solution concentrations, and the solid/liquid ratio needed for the removal of heavy metals in the compost samples were determined. Following batch experiments, column studies (continuous system experiments) have been carried out. In addition, after the solid-liquid extraction experiments, the experiments of compliance with the plant (phytotoxicity experiments) have been conducted to determine the plant growing characteristic of the compost samples.

When the results obtained from experimental studies were evaluated, it was determined that the target heavy metal removal efficiencies were achieved for Cu, Zn, Pb and Cd except for Ni using 0.05 M Na2EDTA solution, and 0.01 M Na2EDTA-0.1 M Na2S2O5 solution. Heavy metal removal efficiency values achieved using 0.05 M Na2EDTA and 0.01 M Na2EDTA-0.1 M Na2S2O5 were 99% and 72% for Cu, 99% and 77% for Zn, 98% and 47% for Pb and 98% and 86% for Cd, respectively. The results indicate that it would be appropriate to use molasses hydrolysate for the removal of Cu, Ni, Zn, Pb and Cd present in compost, and these heavy metals’ concantrations in compost were reduced to limit values at compost standards. It was seen that the maximum heavy metal removal efficiencies of 91 % for Cu, 93 % for Ni, 100 % for Zn, 62 % for Pb, and 100 % for Cd were obtained by using molasses hydrolysate.

Anabilim Dalı : Çevre Mühendisliği

Mezuniyet Yılı : 2009

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Nilgün BALKAYA

: Prof.Dr. Semiha ARAYICI

: Prof.Dr. Ahmet SERTBAŞ

: Doç.Dr. Nihal BEKTAŞ

: Doç.Dr. Güleda ENGİN ÖNKAL

Bu çalışmada, katı atık depo gazlarından kaynaklanan metan (CH4) gazının Genetik Algoritmalarla (GA) modellenmesi amaçlanmıştır. İstanbul Avrupa yakasında Hasdal katı atık depo alanı, Asya yakasında ise Yakacık katı atık depo alanı seçilmiş ve bu alanlardan kaynaklanan depo gazı emisyonları modelleme aşamasında kullanılmıştır. Bu sayede hem önemli bir çevre kirletici olan depo sahası gazları hakkında geniş bir veri tabanı oluşturulmuş, hem de yapılan modelleme çalışması ile bu gazların oluşumuna ve zamansal değişimine ait tahmin ve değerlendirmeler yapılmıştır.

Çalışmanın birinci bölümünde her iki depo alanından kaynaklanan temel depo gazı bileşenlerinin (CH4, CO2 ve O2) uzun ve kısa vadeli değerlendirilmeleri yapılmış ve gaz karakterizasyonu belirlenmiştir. Hasdal katı atık depo alanında gaz karakterizasyonunun belirlenmesi amacıyla yaklaşık 3,5 yılı (2003, 2004, 2005 ve 2006) kapsayan depo gazı verileri kullanılmıştır. Gaz değerleri enerji üretim tesisinden elde edilen günlük ortalama konsantrasyonlardır. Yakacık depo alanındaki gaz karakterizasyonunun belirlenmesi amacıyla ise 2004 yılı için günlük ortalamalar halinde, 2001, 2002, 2003 ve 2004 yıllarına için ise, aylık ortalamalar halinde veri setleri oluşturulmuştur.

İkinci kısımda ise CH4 gazı için Genetik Algoritma modellemesi uygulanmış ve model çıktıları istatiksel olarak değerlendirilmiştir. Model yapısında metan, karbondioksit ve oksijen gazlarıyla birlikte 7 adet meteorolojik değişken (Sıcaklık, Bulutluluk, Nem, Basınç, Güneşlenme Süresi, Ortalama Rüzgar Hızı, Yağış) kullanılmıştır. Seçilen her iki çalışma alanı için farklı şartlarda farklı model denemeleri uygulanmış ve modelin duyarlılığı ve esnekliği test edilmiştir. Ayrıca farklı zaman aralıkları için modeller oluşturulmuş ve gelecek projeksiyonları değerlendirilmiştir. CH4 parametresinin günlük ve aylık ölçekli modellenmesinde Genetik Algoritma model sonuçlarının karşılaştırılması amacı ile aynı veriler kullanılarak günlük ve aylık bazda Lineer Regresyon (LR) modeli uygulanmış ve her model denemesi istatiksel performans parametreleri ile karşılaştırılmıştır.

This study aims to model the methane (CH4) gas produced by landfill gases, using Genetic Algorithms (GA). The Hasdal landfill on the European side and Yakacik landfill on the Asian side in Istanbul, Turkey were selected and landfill gas emissions sourced from these areas were used in the modeling stages. Thus, a large database was created regarding the landfill gases which are an important environmental pollutant; and also with the modeling study conducted, forecast and assessments were made relating to the generation and alterations over time of these gases.

In the first part of the study, long and short term assessments of the basic landfill gas components (CH4, CO2 and O2) stemming from both landfills were conducted and gas characterization identified. For the purpose of establishing the gas characterization in the Hasdal landfill, gas data covering approximately 3.5 years (2003, 2004, 2005 and 2006) was used. Gas values are the daily average concentrations obtained from the energy production facilities. Whereas in order to establish the gas characterization in the Yakacik, data sets were established in the form of daily averages for 2004 and monthly averages for the years 2001, 2002, 2003 and 2004.

In the second part, Genetic Algorithm was applied for the CH4 gas and model outputs were statistically evaluated. In the model structure, 7 meteorological variables (Temperature, Cloudiness, Humidity, Pressure, Sunshine Duration, Average Wind Speed, Precipitation) were used in addition to methane, carbondioxide and oxygen gasses. For the two study locations selected, different model tests in different conditions were applied and the sensitivity and flexibility of the model were tested. Furthermore, models were generated for different time intervals and future projections assessed. For the purpose of comparing the Genetic Algorithm model results in the daily and monthly scaled modeling of the CH4 parameter, Linear Regression (LR) model was applied on a daily and monthly basis using the same data; and each model test was compared with the statistical performance parameters.

Anabilim Dalı : Çevre Mühendisliği

Mezuniyet Yılı : 2009

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Semiha ARAYICI

: Prof.Dr. Nilgün BALKAYA

: Prof.Dr. Günay KOCASOY

: Prof. Dr. Esma TÜTEM

: Doç.Dr. Tamer ATABARUT

Ülkemiz zeytinyağı üretiminde İspanya, İtalya, Yunanistan’dan gibi Akdeniz ülkelerinin ardından gelmektedir. Üretim prosesi sonrasında açığa çıkan ve yüksek kirletici özelliklerine sahip olan karasu, bu ülkeler için acilen çözümü gereken bir sorundur. Üretimin son 35 yılda önemli ölçüde artmış olması, üretimin sezonluk olması dolasıyla arıtmaya önem verilmemiş olması zararlı çevresel etkilerini son yıllarda ön plana çıkarmıştır.

Bu çalışmada zeytinyağı endüstrisinden kaynaklanan karasuyun farklı yöntemler kullanılarak arıtılması incelenmiştir. Çalışmada ülkemiz Ege Bölgesi’ nden temin edilen karasu örneklerinin karakterizasyonu yapılarak, optimum basınç, sıcaklık ve numune miktarları belirlenmiş ve ıslak oksidasyon denemeleri yapılmıştır.

Oksijen gazıyla 10 bar basınç ve 950 C sıcaklıkta yapılan ıslak oksidasyon denemelerinde KOİ’ de en fazla % 24 giderim elde edilirken, hidrojen peroksit ilavesiyle yapılan denemelerde ise giderim oranı KOİ’ de % 48, yağ greste ise % 96.7 olarak hesaplanmıştır.

Fenton prosesiyle ıslak oksidasyonun entegrasyonu sonucu ise KOİ’ de giderim oranı % 88 olarak hesaplanmakta, ancak atıksuyun inert KOİ değerinde sadece %15’ lik bir değişim olmaktadır.

Çalışmada kireçle çöktürerek ön arıtım, belirlenen koşullarda ıslak oksidasyon ve elektrokoagülasyon proseslerinin entegrasyonu sonucu karasuyun KOİ değeri 88 g/L’ den 2,4g/L’ ye kadar giderilmiş ve % 97,2 giderim verimi elde edilmiştir.

 

Research of Olive Mill Waste Water Treatment With Different Methods

Olive oil production in Turkey is followed by after the Mediterranean countries like Spain, Italy and Greece. Olive oil mill wastewater is being by-product of olive oil production and needs to be solved immediately. Increasing of production significantly in recent years, ignore of treatment because of seasonal production makes environmental effects important.

In this study, olive mill waste water derived from the oil industry will be investigated by using different methods. Wastewater samples collected from Aegean Region were characterized, optimum reaction pressure, temperature and sample amounts and wet oxidation tests were investigated.

Wet oxidation experiments with oxygen gas under 10 bar pressure and 950 C temperature performs 24 % COD removal capacity, moreover by the same experiment conditions with hydrogen peroxide addition removal capacity was achieved in COD and oil-grease as 48 % and 96,7 % respectively.

Integration wet oxidation with fenton process COD removal was calculated as 88 %, however inert COD of wastewater was converted only 15 %.

As a result, in this study, settling with lime, integration of wet oxidation in designated conditions and electro – coagulation process was achieved a 97,2 % COD removal capacity.

  

ÖNEN Erol

Anabilim Dalı : Elektrik – Elektronik Mühendisliği

Mezuniyet Yılı : 2007

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Aydın AKAN

Prof. Dr. Hakan Ali ÇIRPAN,

Prof. Dr. Osman Nuri UÇAN

Prof. Dr. Metin YÜCEL

Prof. Dr. Ahmet Hamdi KAYRAN

Kablosuz Haberleşme, her yönüyle, haberleşme endüstrisinin en hızlı gelişen alanını oluşturmaktadır. Cep telefonları, son 10 yılda üstel bir şekilde artış göstermiş olup şu anda, dünya genelinde iki milyardan fazla cep telefonu kullanıcısına ulaşılmış durumdadır. Günümüzde cep telefonları çok kritik bir iş aracı olmuştur. Çok gelişmiş ülkelerde günlük yaşamın bir parçası haline gelmiştir ve birçok ülkede kablolu sistemlerin yerini hızla almaktadır. Buna ek olarak, kablosuz yerel alan ağları da bir çok evde, işyerinde ve kampüste kablolu ağların yerine kullanılmaya başlanmıştır. Kablosuz algılayıcı ağları, otomatik otoyollar ve fabrikalar, akıllı evler ve ev aletleri, uzaktan tıbbi teşhis-tedavi gibi uygulamalar, fikir aşamasından çıkıp, çalışır somut sistemler haline gelmeye başlamışlardır. Diz üstü ve avuç içi bilgisayarların hızla yaygınlaşması ve beraberinde kablosuz sistemlerde görülen çok hızlı gelişme, gerek tek başına gerekse geniş bir ağ yapısının parçası olarak çalışan kablosuz ağların daha da yaygın olarak kullanılacağını göstermektedir. Ancak, gelişmekte olan uygulamaların ihitiyaç duyduğu başarımı sağlayabilecek gürbüz koblosuz ağların tasarımında aşılması gereken bir çok teknik zorluklar bulunmaktadır.

Geleceğin koblosuz haberleşme sitemleriyle ilgili en önemli uğraşlardan biri izgesel verimliliği ve link güvenilirliğini artırmak yönünde olacaktır. Koblosuz kanallar, çok yollu sönümleme, frekans kayması ve diğer kullanıcıların getirdiği girişim gibi sebeplerle son derece bozucu bir yapı göstermektedir. Bu bağlamda, çeşitlilik (diversity), alıcıya gönderilen işaretin çeşitli versiyonlarını sunarak sönümleme ve girişim etkisi ile mücadelede böylelikle de link güvenilirliği artırmada güçlü bir araç olarak kullanılmaktadır. Son yıllarda, çoğunlukla izgesel verimlilik kaybına sebep olmadan uygulanabilmesi nedeniyle, uzlamsal (anten) çeşitlilik yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Yine, alıcıda birden çok antenin kullanılması demek olan alıcı çeşitliği ile ilgili çalışmalar, özellikle telefon ahizelerine çok sayıda antenin yerleştirilmesi güç olan gezgin kablosuz uygulamaların öncülüğünde devam etmektedir. Kablosuz linkin her iki tarafında da çoklu antenin kullanıldığı çok girişli çok çıkışlı (MIMO) sistemler, yüksek oranlarda veri hızı ve izgesel verimlilik vadetmektedir.

MIMO sistemler, geleceğin kablosuz iletişim sistemlerinde, link güvenilirliğini ve izgesel verimliliği etkili bir şekilde artırma potansiyeli taşımaktadır. Söz konusu potansiyeli kullanma bağlamında, hem sabit hem de gezgin gelecek nesil kablosuz iletişim sistemlerinde, dikgen frekans bölmeli çoğullama (OFDM) ile MIMO tekniklerinin birlikte kullanıldığı teknolojiler en güçlü aday olarak görünmektedir. OFDM’nin, tek taşıyıcılı modülasyonun kullanıldığı sistemlere göre sağladığı avantajlar sebebiyle, çok yollu frekans seçici kanallarda kullanımı standart hale gelmiştir Ancak, Dopler kaymaları, faz kayması, yerel osilatör frekans kayması, çoklu anten kullanımı gibi nedenlerle taşıyıcılar arası girişim (ICI) ve çok yollu sönümleme, OFDM sistemlerin başarımını ciddi oranda düşürmektedir. Başarımı yükseltmek için kanal parametrelerinin kestirimi ve alıcıda kullanımı gerekmektedir. Çoğu kanal kestirim yöntemleri, zamanla değişmeyen doğrusal kanal modellerini temel almaktadır. Ancak hızlı değişimin olduğu ortamlarda bu varsayım çok gerçekçi olmamaktadır. Bu çalışmada, zaman-frekans kuramı kullanılarak, zamanla değişen OFDM ve MIMO-OFDM sistemler için, kanal kestirim yöntemleri sunulmaktadır. Alıcıya gelen işaretin zaman-frekans gösteriminin, çok yollu, sönümlemeli ve frekans seçici kanalın yayılma foksiyonu üzerinden Ayrık Evrimsel izge (DET) yardımıyla elde edilerek geliştirilen söz konusu kestirim yöntemlerinin başarımı, farklı seviyedeki kanal gürültüleriyle ve Doppler frekans öteleme değerleriyle test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemlerin, zamanla değişmeyen kanal kestirim yöntemlerine göre daha başarılı olduğunun göstermiştir.

Wireless communications is, by any measure, the fastest growing segment of the communications industry. Cellular systems have experienced exponential growth over the last decade and there are currently around two billion users worldwide. Indeed,cellular phones have become a critical business tool and part of everyday life in most developed countries, and are rapidly supplanting antiquated wireline systems in many developing countries. In addition, wireless local area networks currently supplement or replace wired networks in many homes, businesses, and campuses. Many new applications, including wireless sensor networks, automated highways and factories, smart homes and appliances,and remote telemedicine, are emerging from research ideas to concrete systems. The explosive growth of wireless systems coupled with the proliferation of laptop and palmtop computers indicate a bright future for wireless networks, both as stand-alone systems and as part of the larger networking infrastructure. However, many technical challenges remain in designing robust wireless networks that deliver the performance necessary to support emerging applications.

The major challenges in future wireless communications systems are increased spectral eficiency and improved link reliability. The wireless channel constitutes a hostile propagation medium, which suffers from fading (caused by destructive addition of multipath components) and interference from other users. Diversity provides the receiver with several (ideally independent) replicas of the transmitted signal and is therefore a powerful means to combat fading and interference and thereby improve link reliability. In recent years the use of spatial (or antenna) diversity has become very popular, which is mostly due to the fact that it can be provided without loss in spectral eficiency. Driven by mobile wireless applications, where it is dificult to deploy multiple antennas in the handset, receiver diversity, that is, the use of multiple antennas on the receiver side of a wireless link, is a well-studied subject. The use of multiple antennas at both ends of a wireless link (multiple-input multiple-output (MIMO) technology) has been demonstrated to have the potential of achieving extraordinary data rates. Multiple input-multiple output (MIMO) systems hold the potential to drastically improve the spectral efciency and link reliability in future wireless communications systems. A particularly promising candidate for next-generation fixed and mobile wireless systems is the combination of MIMO technology with Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM). OFDM has become the standard method because of its advantages over single carrier modulation schemes on multi-path, frequency selective fading channels. However, inter-carrier interference (ICI) due to Doppler shifts, phase offset, local oscillator frequency shifts, and multi-path fading severely degrades the performance of OFDM systems. In the receiver, estimation and the use of channel parameters are required to improve the performance. Most of the channel estimation methods assume a linear time-invariant model for the channel, which is not valid for fast varying environments. A time-varying model of the channel can be obtained by employing time-frequency representation methods. Here we present estimation methods for both of time-varying OFDM and MIMO-OFDM channels, based on the discrete evolutionary representation of channel output. The Discrete Evolutionary Transform (DET) provides a time-frequency representation of the received signal by means of which the spreading function of the multi-path, fading and frequency selective channel can be modeled and estimated. Performance of the proposed method is evaluated and compared on different levels of channel noise, and Doppler frequency shifts. Simulation results show that the proposed methods give better performance than time-invariant estimation methods.

KAYABOL Koray

Danışman : Prof. Dr. Hakan A. ÇIRPAN ve Doç. Dr. Ercan E. KURUOĞLU

Anabilim Dalı : Elektrik-Elektronik Mühendisliği

Mezuniyet Yılı : 2008

Tez Savunma Jürisi : Prof.Dr. Hakan A. ÇIRPAN (Danışman)

Prof.Dr. Aydın AKAN

Prof.Dr. Bülent SANKUR

Prof.Dr. Ayşın Baytan ERTÜZÜN

Doç.Dr. Yücel YEMEZ
İmge Kaynaklarının Ayrılmasında Bayesçi Yaklaşımlar

Bu tezde, imgelerde kaynak ayrıştırma problemi için genel bir çözüm yöntemi tanıtılmıştır. Ayrıştırma sürecinde, diğer mevcut çalısmalardan farklı olarak, imgelerdeki uzamsal bağımlılık Markov Rasgele Alanları (MRF: Markov Random Field) ile modellenmiştir. MRF modelinde, fark imgeler için Cauchy dağılımı kullanılmıştır. Bayesçi yaklaşım, kaynaklar hakkındaki önsel bilginin de ayrıştırma problemine katılmasını sağlamaktadır. Kaynak ayrıştırmada karışım matrisi ve gürültü değişintileri de bilinmediğinden kaynaklar, karışım matrisi ve gürültü değişintilerinin ortak kestiriminin elde edilmesindeki zorluğun üstesinden sayısal yöntemler kullanılarak gelinmiştir. Sayısal çözüm için dört farklı yöntem önerilmiştir. Bunlardan birincisinde, MRF'nin genel Gibbs dağılımıyla analitik olarak çalışmanın zorluğu bu dağılımın yönlü Gauss'ların çarpımına yaklaştırılmasıyla aşılmıştır. Kaynaklar yaklaşık dağılımın önsel olarak kullanıldığı Enbüyük Sonsal (MAP: Maximum-a-Posteriori) kestirimi ile bulunmuştur. İkinci yöntem Markov Zinciri Monte Carlo'yu (MCMC: Markov Chain Monte Carlo) kullanan tam Bayesçi bir yöntemdir. Metropolis adımları gömülerek değiştirilen Gibbs örnekleme yöntemi ile kaynaklar, karışım matrisi ve gürültü değişintilerinin ortak kestirimi bulunmuştur. Üçüncü yöntem ikincinin MRF parametrelerini de kestirecek şekilde genişletilmesiyle elde edilmiştir. Dördüncü yöntemde kaynak piksellerinin nokta kestirimlerini döngüsel olarak bulmak için öneme göre örnekleme kullanılmıştır. Önerilen yöntemler Döngüsel Koşullu Doruk (ICM: Iterated Conditional Mode) gibi Bayesçi ve Sabit Noktalı Bağımsız Bileşen Analizi (FPICA: Fixed Point Independent Component Analysis), İkinci Dereceden Gözükapalı Tanılama (SOBI: Second Order Blind Identification) ve Spektral Eşleme ICA (SMICA: Spectral Matching ICA) gibi Bağımsız Bileşen Analizi (ICA: Independent Component Analysis) tabanlı yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Yöntemlerin başarımları hem sentetik doku imgeleri karışımlarında hem de astrofizik imgelerde çesitli gürültü koşulları altında sınanmıştır. Yöntemler halen keşfedilmemiş bir nokta olan astrofizik kaynakların ayrıştırılması probleminde kullanılmıştır. Bu problem yayımlanan WMAP ( Wilkinson Microwave Anisotropy Probe) uydu sonuçları ve beklenen PLANCK uydu ölçümlerinden dolayı çok önemli bir gerçekliktir. Önerilen yöntemlerle diğer yöntemlere göre daha iyi sonuçlar alınmıştır.

In this thesis, a general solution to the component separation problem in images is introduced. Unlike most existing works, the spatial dependencies of images are modelled in the separation process with the use of Markov random fields (MRFs). In the MRFs model, Cauchy density is used for the gradient images. We provide a general Bayesian framework for the estimation of the parameters of this model. Due to the intractability of the problem we resort to numerical solutions for the joint maximization of the a posteriori distribution of the sources, the mixing matrix and the noise variances. For numerical solution, four different methods are proposed. In first method, the difficulty of working analytically with general Gibbs distributions of MRF is overcome by using an approximate density. In this approach, the Gibbs distribution is modelled by the product of directional Gaussians. The sources are estimated by Maximum-a-Posteriori (MAP) estimation using the approximate density as the prior. The second method that uses the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is a fully Bayesian method. In this method, modified-Gibbs embedded with the Metropolis steps is used to find the joint estimate of sources, mixing matrix and noise variances. The third method is improved version of the second method by adding learning steps of the MRF parameters. In the last method, importance sampling is used to find point estimates of source pixels iteratively. The proposed methods are contrasted to approximate Bayesian solutions such as Iterated Conditional Modes (ICM) and to non-Bayesian solutions of Independent Component Analysis (ICA) variety namely, Fixed Point Independent Component Analysis (FPICA), Second Order Blind Identification (SOBI) and Spectral Matching ICA (SMICA). The performance of the method is tested on synthetic mixtures of texture images and astrophysical images under various noise scenarios. The techniques have been exploited in yet unexplored issues for the astrophysical source separation problem which has important actuality due to the WMAP satellite results published and the PLANCK satellite measurements anticipated. The proposed methods are shown to outperform significantly both its approximate Bayesian and non-Bayesian competitors.