Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kayseri Üniversitesi, Mühendislik, Mimarlık ve Tasarım Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tez Danışmanı: Engin Cemal Mengüç
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Desteklendiği Program: Bu tezi destekleyen bir program bulunmamaktadır
Özet:
Bu tez çalışmasında, dairesel ve dairesel olmayan kompleks değerli sinyalleri etkili bir şekilde işlemek için CLMK ve ACLMK algoritmalarının bireysel avantajlarından faydalanarak iş birlikçi bir şekilde çalışabilen yeni bir adaptif konveks kombinasyon (ACC) önerilmiştir. Bu amaçla, ilk önce kompleks düzlemdeki genel hata sinyalinin kurtosisine dayalı maliyet fonksiyonu tanımlanmıştır ve ardından önerilen ACC'nin karıştırma parametresi güncelleme kuralını türetmek için maliyet fonksiyonu minimize edilmiştir. Önerilen ACC algoritması yeni karıştırma parametresi güncelleme kuralının yardımıyla, yakınsama oranı ve kararlı durum hatası açısından genel filtreleme başarımını iyileştirmek için filtrenin genel çıkışında, çalışma ortamının gereksinimine göre CLMK veya ACLMK'yı adaptif bir şekilde baskın hale getirmiştir. Ayrıca, önerilen ACC'deki karıştırma parametresinin değişimi, ele alınan sinyal veya sistemin karakteristik davranışı hakkında da bilgi vermiştir. İlk kez bu tez çalışmasında, adım büyüklüğü sınırını belirlemek için önerilen ACC'nin karıştırma parametresi güncelleme kuralının Lyapunov anlamında kararlılığı analiz edilmiştir. Öte yandan CLMK ve ACLMK algoritmalarının Lyapunov anlamındaki kararlılığı literatürde hala eksik olduğundan bu tez çalışması kapsamında bahsi geçen algoritmaların Lyapunov analizleri de detaylı olarak sunulmuştur. Kompleks düzlemdeki sistem tanımlama ve bir-adım-ileri tahmin senaryolarına ilişkin kapsamlı benzetimler, önerilen ACC'nin hem bu bahsedilen avantajlarını hem de geleneksel ACC'ye göre üstün başarımını desteklemiştir.