Tezler
Permanent URI for this communityhttps://gcris.yasar.edu.tr/handle/123456789/13677
Browse
Browsing Tezler by Author "Abay, Ece"
Now showing 1 - 2 of 2
- Results Per Page
- Sort Options
Master Thesis Aşırı az örneklemede ikili sinyal kurtarma: Çoğunluk oylaması ve ardışık girişim iptali ile birlikte SDP(2025) Abay, Ece; Gülbahar, Burhanİkili Seyrek Algılama (BCS), n uzunluğundaki k-seyrek bir ikili vektörün m doğrusal ölçümden (m≪n) kurtarılması problemini ele alır. Aşırı örnekleme eksikliği rejiminde (m<2k), geleneksel seyrek algılama (CS) garantileri geçerliliğini yitirir ve rastgele ölçüm matrisleri kullanan mevcut BCS algoritmaları yetersiz performans sergiler. Bu makale, m≤k durumunda bile güvenilir kurtarma sağlamak için yarı-tanımlı programlama (SDP), çoğunluk oylaması (MV) ve özyinelemeli ardışık girişim iptali (SIC) tekniklerini birleştiren SDP-MVRSIC adlı yeni bir algoritma sunmaktadır. Yöntem, L≪n SIC katmanına sahip özyinelemeli bir ağaç yapısı kullanır. Her düğüm, rastgele SDP örneklemesiyle aday çözümler üretir, bunları MV ile rafine eder ve sonraki SIC aşamaları için dallar oluşturur. C(x ̂ )=‖y-Hx ̂ ‖_2^2 maliyet fonksiyonu, en uygun adayların seçimine rehberlik eder. SDP-MVRSIC, hesaplama karmaşıklığı ve kurtarma doğruluğu arasında ayarlanabilir bir denge sunar. Örneğin, n=128 için karmaşıklığın O(n^3.83 )'ten O(n^5.86 )'ya çıkarılması, seyreklik oranı s=k/n 0.5'ten 0.125'e düştükçe m/k∈[0.6,1.5] aralığında tam kurtarma sağlar. Bu esneklik, algoritmayı aşırı yüklenmiş MIMO sistemleri veya kaynak kısıtlı sensör ağları gibi zorlayıcı ölçüm kısıtlamaları olan uygulamalar için özellikle uygun hale getirir.Master Thesis Aşırı az örneklemede ikili sinyal kurtarma: Çoğunluk oylaması ve ardışık girişim iptali ile birlikte SDP(2025) Abay, Ece; Gülbahar, Burhanİkili Seyrek Algılama (BCS), n uzunluğundaki k-seyrek bir ikili vektörün m doğrusal ölçümden (m≪n) kurtarılması problemini ele alır. Aşırı örnekleme eksikliği rejiminde (m<2k), geleneksel seyrek algılama (CS) garantileri geçerliliğini yitirir ve rastgele ölçüm matrisleri kullanan mevcut BCS algoritmaları yetersiz performans sergiler. Bu makale, m≤k durumunda bile güvenilir kurtarma sağlamak için yarı-tanımlı programlama (SDP), çoğunluk oylaması (MV) ve özyinelemeli ardışık girişim iptali (SIC) tekniklerini birleştiren SDP-MVRSIC adlı yeni bir algoritma sunmaktadır. Yöntem, L≪n SIC katmanına sahip özyinelemeli bir ağaç yapısı kullanır. Her düğüm, rastgele SDP örneklemesiyle aday çözümler üretir, bunları MV ile rafine eder ve sonraki SIC aşamaları için dallar oluşturur. C(x ̂ )=‖y-Hx ̂ ‖_2^2 maliyet fonksiyonu, en uygun adayların seçimine rehberlik eder. SDP-MVRSIC, hesaplama karmaşıklığı ve kurtarma doğruluğu arasında ayarlanabilir bir denge sunar. Örneğin, n=128 için karmaşıklığın O(n^3.83 )'ten O(n^5.86 )'ya çıkarılması, seyreklik oranı s=k/n 0.5'ten 0.125'e düştükçe m/k∈[0.6,1.5] aralığında tam kurtarma sağlar. Bu esneklik, algoritmayı aşırı yüklenmiş MIMO sistemleri veya kaynak kısıtlı sensör ağları gibi zorlayıcı ölçüm kısıtlamaları olan uygulamalar için özellikle uygun hale getirir.
