-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
1/30
KOCAEL NVERSTES*MHENDSLK FAKLTES
MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNEYNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
6. DNEM PROJES
Mehmet Zahid GEN090207026
Elektronik ve Haberleme Mhendislii
Danman:YRD.DO. DR. SITKI ZTRK
KOCAEL, 2012
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
2/30
2
NSZ
Bu alsmada mobil haberlesme sistemlerinin gelisimi incelenmis ve gerek
ortamda genisband haberlesme sistemlerinden MC-CDMA tekniginin testleri
yaplarak MC-CDMA haberleme tekniinde uzak yakn problemine ynelik
yapay sinir alar yntemiyle zm getirilmeye allm ve uygulamada
kullanlan yapay sinir alar detayl bir ekilde incelenmitir.
alsmalarm boyunca degerli yardm ve katklaryla beni ynlendiren Hocam, Sayn
Yar. Do. Dr. Stk ztrke, egitim hayatm boyunca emegi geen tm
hocalarma, maddi manevi destegiyle beni hibir zaman yalnz brakmayan aileme
teekkrlerimi sunarm.
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
3/30
3
Contents
NSZ ....................................................................................................................................... 2
EKLLER DZN .................................................................................................................... 4
SMGELER VE KISALTMALAR............................................................................................. 4
GR .......................................................................................................................................... 6
BLM-1 ....................................................................................................................................................... 9
CDMA......................................................................................................................................... 9
MC-CDMA ............................................................................................................................. 9
CDMAn avantajlar ............................................................................................................ 11
CDMAin yaygn spektrumu ................................................................................................ 11
CDMA g kontrol ............................................................................................................. 13
CDMAda anten dzenlemesi............................................................................................... 14
Ses kalitesi ............................................................................................................................ 14
Gvenlik ................................................................................................................................ 15
YAKIN UZAK PROBLEM .................................................................................................... 15
BLM-2 ..................................................................................................................................................... 16
YAPAY SNR ALARI ......................................................................................................... 16
1.Yapay sinir alar nedir...................................................................................................... 16
2.Yapay Sinir alar Genel zellikleri ................................................................................. 18
3.Yapay Sinir Alar Avantajlar.......................................................................................... 19
4. Yapay Sinir Alar Dezavantajlar ................................................................................... 21
5. Yapay Sinir Hcresinin Yaps......................................................................................... 21
Yapay Sinir A Alc ............................................................................................................... 22
MATLAB NNTOOL YARDIMIYLA YAPAY SNR AI OLUTURMA ..................... 24
Kaynaklar .............................................................................................................................. 26
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
4/30
4
EKLLER DZN
ekil.1: oklu eriim teknikleri
ekil.2: Yaygn spektrum
ekil.3: cdma verici yaps
ekil 4:Yapay Sinir A (YSA) ve Bulank Mantk sistemli MC-CDMA alc yaps
ekil 5: N giri, L gizli katman dm ve M adetka sahip Yapay Sinir A yaps.
SMGELER VE KISALTMALAR
SimgelerAklama
GHz FrekansbirimidBDesibelEc/No Chip enerjisi/grltdegeri
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
5/30
5
Kbps Data hzbirimikHz FrekansbirimiMbps Data hzbirimiMcps Bit hzbirimiMHz Frekansbirimi1G Birincinesilhaberlesmesistemleri2G ikincinesilhaberlesmesistemleri3G ncnesilhaberlesmesistemleri3GPP ncNesilOrtaklkProjesiAMPS ileri Mobil TelefonServisiAUC DogrulamaMerkeziBCH GenisbandKanalBLER Blok HataHzBMC Genisband Multicast KontrolBSC BazistasyonuKontrolrBSS BazistasyonAltsistemi (BTS+BSC)BTS BazAlc-Vericiistasyonu
CC agrKontrolCDMA KodBlmeliokluErisim
CDF KmlatifDaglmFonksiyonu
CFN BaglantereveSaysCPCH OrtakPaketKanalCRC evrimselFazlalkDenetimiD-AMPSSaysal AMPSDCH AyrlmsKanalDCS SaysalHcreselSistemDL DownlinkDS-CDMA Dogrudanarpm CDMAMC-CDMA oktayclkodblmelioklueriimDSCH Downlink PaylasmlKanalECSD DevreAnahtarlamalletimEDGE Global GelisimiinArttrlmsData HzlarEGPRS PaketAnahtarlamaliletimEGSM GenisletilmisGSMETSI AvrupaHaberlesmeStandartEnstitsFACH leriErisimKanalFDD FrekansBlmeliiftYnlHaberlesmeFDMA FrekansBlmeliokluErisimFEC leriHataBaglants
FH-CDMA FrekansAtlamal CDMAFPLMTS GelecekGenel Mobil HaberlesmeSistemiFSK FrekansKaydrmalAnahtarlamaGGSN GPRS AggeidiDestekNoktasGMM GPRS HareketlilikYnetimiGMSC Aggeit MSC
GPRS GenelPaketRadyoServisiGPS Global KonumlandrmaSistemi
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
6/30
6
GSM Mobil iin Global Sistem
ISDN TmlesikServislerSaysalSebekesiISI ntersembolGirisimi
OFDM OrtogonalFrekansBlmeliogullama
PSK FazKaydrmalAnahtarlamaSIM AboneKimlikModl
SIR SinyalGirisimOran
WCDMA Genisband CDMA
GR
nsanoglu yzyllardr bulundugu yer ve zamandan bagmsz olarak iletisim
saglayabilmeyi hayal etmistir. Teknolojik alanlardaki gelismeler radyo iletisimine
olanak saglayacak dzeye eristiginde bu rya gereklesmis ve ilk mobil telefon
servisi 1946'da St Louis'de (Missouri, ABD) dogmustur.
O yllarda manuel olarak isletilen mobil telefon sebekeleri tek hcreli sistemler
olarak tasarlanms ve bu servis iin dar bir radyo spektrumu ayrlmst. Bu nedenle
byk, agr ve pahal olan terminallerin fazla alc bulamamasna ragmen zaten
dsk olan kapasite ksa zamanda dolmustur.
1980'li yllara degin elektronik alannda gereklesen gelismeler sonucunda otomatik
olarak isletilebilen daha yksek kapasiteli mobil radyo sistemleri tasarlanmstr.
Mobil iletisim teknolojisi adna yaplan en byk atlm hcresel sistemlerin ortaya
karlmasdr. Bu dsnce ilk olarak Bell Labs tarafndan retilmistir ve ilk hcresel
sistem AMPS (Advanced Mobile Phone Service) 1979 ylnda Chicago'da (Illinois,
ABD) gereklestirilmistir. Kuzey Avrupa'da ise iskandinavya'y kapsamas
amalanan NMT (Nordic Mobile Telephone) sistemi gelistirilmistir. AMPS'in bir
trevi olan TACS (Total Access Communication System) ingiltere'de 1985'te servise
sokulmustur.
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
7/30
7
Mobil telefon servisine duyulan yksek talep karssnda btn bu analog sistemler
yetersiz kalmstr. Ayrca, kullanlan farkl sistemlerin uyumlu alsmas sz konusu
degildi. Artan kapasiteyi karslamak amacyla tasarlanacak yeni sistemlerin maliyeti
hibir Avrupa lkesinin tek basna yklenmeyi istemeyecegi kadar yksekti. Mobil
haberlesmedeki talebe karslk verememe sorununa zm olarak btn Avrupalkelerinin ortak tasarlayp ortak kullanacaklar bir saysal, hcresel mobil sistemi,
GSM (Global Systems for Mobile Communications) ortaya kmstr.
Gnmzde kullanlan biimi ile GSM sisteminin abonelerine sundugu servis ve
avantajlar syle zetlenebilir:
Herhangi bir GSM sebekesinin abonesi, artk kk boyutlara sahip cep telefonu ile
GSM sistemine dahil olan ve kapsama alan iinde bulunan btn lkelerde her yeri
arayp telefon grsmesi yapabilmekte, nerede olursa olsun aranabilmektedir.Kullandg telefonun kendisine ait olmas gerekmemektedir, nk abonelik
bilgilerini ieren SIM (Subscriber Identity Module) kartn yannda tasmas
kiralayabilecegi ya da dn alabilecegi herhangi bir GSM el telefonunu kullanmas
iin yeterli olacaktr. Ayrca abone kendisine ait telefonu belirli agrlara (rnegin
daha pahal olan uluslararas agrlara) kapatabilmekte, erisilemedigi yada mesgul
oldugu durumlarda agr ynlendirme zelligi kazandrlabilmektedir. stelik btn
bunlar GSM sistemine zg olaganst gvenlik nlemlerinin sagladg gizlilik
iinde gereklestirebilmektedir.1990 ylnda, GSM'in 1800MHz'de alsan bir tr olarak tanmlanabilecek olan
DCS 1800 (Digital Cellular System 1800) sisteminin standartlarnn belirlenmesine
de baslanms ve bu standartlarn tamamlanmasyla iki 75MHz'lik band genisliginin
kullanlmasnn sonucu olarak belirgin bir kapasite arts saglanmstr.
GSM, saysal olmas ve kullandg radyo erisim teknikleri asndan birok yenilikler
getirmistir ve erisilen son nokta degil, daha gelismis ve kresel sistemlere geisi
saglayacak bir asama olarak kabul edilmektedir.
nc nesil haberlesme sistemleri olarak adlandrlan sistemler, btn dnyaykapsayan ortak isletim zelligi ile kisisel mobil iletisimi saglayacaktr. Bu sistemler
Avrupa'da UMTS (Universal Mobile Telecommunications System) olarak, ITU
(International Telecommunications Union) iinde ise FPLMTS (Future Public Land
Mobile Telecommunications System) olarak adlandrlmaktadr.
UMTSte kullanlan genisband haberlesme sistemleri kullancya, herhangi bir kisi
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
8/30
8
ile zamandan ve yerden bagmsz olarak haberlesme imkan sunabilen teknolojilerin
toplam olarak tanmlamak mmkndr. Ayrca, mobil kullancya konumdan
bagmsz olarak oklu ortam hizmeti sunar.
Bununla birlikte, genisband haberlesme sistemlerinde hem paket anahtarlamal hem
de devre anahtarlamal veri iletimini destekler. 2Mbps yksek veri hz sunmas,spektrumunun verimli kullanlmas ve yksek kalitede dsk grlt orannda ses ve
veri iletimiyle birlikte IP tabanl haberlesme olanag da saglamaktadr.
Bundan sonraki asama; gnmzde var olan ve gelecekte tasarlanmas planlanan
yerlesik ve mobil sistemlerin btnlesmesini amalayan, bunun gereklesmesiyle
btn dnya zerinde, zamandan, yerden ve hangi sebekenin kullanldgndan
bagmsz olarak, genis bandl veri iletimini de kapsayan her trl servise hem sabit
hem de mobil olarak erisim olanagn sunacak olan GMM (Global Multimedia
Mobility'nin) gelistirilmesi olacaktr.UMTS, GMM sistemi iinde genis bandl mobil erisim birimi olarak yerini alacaktr.
.
Bu almada, ok taycl-kod blmeli oklu eriim (MC-CDMA) sistemlerinde ok kullancl sezme
srecinde performans dklne sebep olan yaknuzak problemine ynelik olarak yapay zek
tekniklerinden yapay sinir a ve bulank mantk temelli alc yaplar incelenerek gerekletirilen
simlasyonlarda dier alc yaplarna gre kyaslamalar yaplmtr. MC-CDMA sisteminde yakn-uzak
etkisine bal olarak farkl kullanc sinyallerinin farkl glerde alnmas, alcnn bit hata performansn
(BER) olumsuz ynde etkilemektedir. Yaplan simlasyonlarda, Rayleigh snml kanal ortamnda, dierkullanc sinyal glerinin artnn klasik alclar zerinde belirgin bir performans dmesine sebep
olurken, yapay sinir a kullanan alc yapsnda daha stn performans sonular alnmtr. Bulank
mantk temelli alcda ise tek kullanc snr (TKS)na en yakn ve en stn performans sonularnn
alnd grlmtr. Simlasyonlar, MATLAB programnda btn alc yaplar iin yaplan yazlmlarla
sadece senkron haberleme ve Rayleigh grlt kanal iin gerekletirilmitir. Yapay sinir a alc
yaps, ileri beslemeli ok katl a olarak gerekletirilmi ve eitme
algoritmas olarak Levenberg-Marquardt kullanlmtr.
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
9/30
9
BLM-1
CDMA
CDMA, UMTSin nc kusak kablosuz iletisimstandard olan UTRAnn oklu
erisim yntemi olarak benimsenmistir.
CDMA, kablosuz ortamda ayn frekans ve zamanda herkesin yalnzca birbirini
anlayacag bir oklu erisim teknigidir. Son yllarda CDMAden daha ok szedilmesinin nedeni nc nesil kablosuz iletisim kavramnn dogusu ve CDMAnin
bu iletisimin ekirdek teknolojisi olusudur. Bugn GSM standard ve TDMA
teknolojisi hayatmzn ne denli ierisinde ise belki bir 10 yl sonra CDMA
teknolojisininde hayatmzda ok daha byk bir etkinliginin olacagn iddia etmek
yanls olmayacaktr.
oklu erisim teknikleri temelde e ayrlr. Bunlar;
1. FDMA,
2. TDMA,3. CDMA.
Bu ksaltmalarn almlar srasyla frekans, zaman ve kod blmeli oklu erisimdir.
oklu erisim kb ad verilebilecek bir izimlead geen teknikler ak bir sekilde
Karslastrlabilir.
MC-CDMA
Cok Tasycl Kod Bolmeli Coklu Erisim (MCCDMA:Multi-Carrier Code Division Multiple Access)
teknii, Cok tasycl modulasyon (MCM: Multi Carrier Modulation) tekniklerinden olan
Dikgen Frekans Bolmeli Coullama (OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing) ve
Kod Bolmeli Coklu Erisim (CDMA: Code Division multiple Access) tekniinin birlesiminden meydana
gelmistir. OFDM tekniinin verimli spektrum kullanm, yuksek veri iletim kapasitesi ve cok yollu
yaylma kars direnci; CDMA tekniinin ise yuksek esneklie sahip veri iletim oran gibi olumlu
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
10/30
10
ozellikleri birlestiren MC-CDMA, yuksek esneklik ve uyum gerektiren 4. Nesil haberlesme sistemleri
icin gerekli potansiyele sahip iddial fiziksel katman adaylarndan birisidir.
ekil.1 oklu eriim teknikleri
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
11/30
11
Sekil.1den grldg gibi, FDMA her kanala bir frekans ayrr. Bu yzden de,
tam dzeltme kullanlamayan kanallarn kaynaklar, baska kanallara aktarlr.
TDMAda ise her kanala belirli bir zaman dilimi ayrlmas tercih edilir. Bu FDMAya
gre daha verimli bir zmdr ve zaten pratik olarak FDMAy ierebilir. Yani
TDMA, belirli bir kanal grubuna ayrlms bir frekansta da gereklestirebilir. CDMA,
TDMA ve FDMAy ierebilir. Bylece, FDMAdan CDMAya (kronolojik
olmasada) evrimsel bir sre oldugu sylenebilir. CDMAnn diger tekniklerin
gzard ettigi genlik ekseninden de yararlanyor olmas, onu kaynaklar en verimli
biimde kullanan oklu erisim teknolojisi olarak ortaya karmaktadr.
CDMAn avantajlar
1. AMPS analog sistemlere gre 8-10 kat kat fazla iletim kapasitesine sahiptir,
2. GSM sistemlere gre 4-5 kat fazla iletim kapasitesine sahiptir,
3. AMPS sistemlere gre ses kalitesi fazladr,
4. Kullanlan ayn frekanstan dolay kolay sistem planlamasna sahiptir,
5. Kodlar bilinmedike modlasyonu ok zordur ve gelismis gvenlige sahiptir,
6. CDMA de tasnabilir haberlesme cihazlarnn konusma sresi fazladr,
7. Gelistirilmis kapsama karakteristigi ile mmkn oldugunca az sayda hcresitelerine msade eder,
8. Daha ok bant genisligine izin verir.
CDMAin yaygn spektrumu
CDMAnn genlik ekseninden yararlanma biimi ve CDMAnn ekirdek
modlasyon yntemi, yaygn spektrum (spread spectrum) teknigidir (Sekil 4.2).
Yaygn spektrum teknigi, veri isaretini daha genis bir spektruma yaymak olarak
zetlenebilir. Bylece TDMA ya da FDMA sistemlerinin gerektirdiginden ok daha
genis bir frekans band isgal eder. Ancak CDMA, band genisligine dedigi bedeli
yksek sga olarak geri kazanr. CDMAn standart data iletim oran 9.6Mbps tir.
FDMAda, yer istasyonlar bir uydu kanal ya da sistemi dahilindeki belli bir bant
genisligi ile snrldr, ancak ne zaman iletim yapabilecekleri ile ilgili herhangi bir
kstlama yoktur. TDMAda yer istasyonunun iletimleri, belirli bir zaman blmesi ile
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
12/30
12
snrldr, ancak belli bir uydu sistemi ya da kanal dahilinde iletimlerinin hangi
frekans ya da bant genisligini kullanabilecegi ile ilgili herhangi bir kstlama yoktur.
Her yer istasyonu vericisi istedigi herhangi bir anda iletim yapabilir ve belli bir uydu
sistemini ya da kanala tahsis edilen band genisliginin herhangi bir blmnn ya da
tmn kullanabilir.
Sekil.2: Yaygn spectrum
Bant genisligi ile ilgili herhangi bir snrlama olmadg iin, CDMAya bazen
spektruma yaylms oklu erisim de denmektedir; iletimler, tahsis edilen btn bant
genisligine yaylabilir. _letimler, zarf sifreleme/sifre zme teknikleriyle ayrlr.
Yani, her yer istasyonun iletimleri yonga kodu ad verilen benzersiz bir ikili szckle
kodlanr. Her istasyonun iletimini almak iin, alma istasyonu o istasyonun yonga
kodunu bilmek zorundadr. Sekil 4.3de CDMA verici ve Sekil 4.4de CDMA alcdevreleri grlmektedir.
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
13/30
13
ekil.3: cdma verici yaps
CDMA gkontrol
CDMA sistemlerinin ncelikli tasarm stnlg btn kullanclar baz
istasyonlarndaki gten esit miktarda yararlanrlar ve g seviyesi yksek kaliteli bir
konusma srasnda mmkn oldugunca dsk tutulur. Gereginden fazla g CDMAkanalnda gereksiz ses dzeylerine sebep olur. Bu yzden g kontrol arttka kanal
kapasitesi artar. TDMA ve analog sistemlerde de g kontrol nemlidir, ancak
CDMAdeki gibi bir hassasiyet yoktur. CDMAde baz istasyonlar, mobil
istasyonlarla haberlesir ve gcn az m ok mu olduguna dair mobil istasyonunu
bilgilendirir. Mobil istasyonlar sadece yeterli g seviyelerinde yayn yaparlar, bu
yzden harcadklar ortalama g analog sistemlerden ok daha azdr.
Bir ok dar-bantl sistemler daha yavas ve daha az g kontrol zelligine sahiptir. Bu
durum, abone nitelerinin zayflamay azaltacak gc yeterince abuk ayarlayamadg
anlamna gelir.
Sonu olarak, zayflama iin avantaj saglamas asndan haberlesme her zaman
optimum seviyeden birka dB yksek olmaldr.
CDMA sistemlerinde hcre siteleri mobilden alnan sinyalleri srekli alrlar ve g,
istenilen g seviyesi ile karslastrlr, daha sonra mobil istasyonunun yayn gcnn
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
14/30
14
her 1,25 milisaniyesinde g arttrlp azaltlmasna karar verilir.
CDMA, mobil g seviyesinin her 1dB de 84 basamakta artrlp azaltlmasnn
ayarn yapar. Bu metot hcre sitesi mobil istasyona ne kadar uzak ya da yakn olsa da
alnan her isaretin ayn g seviyesinde olmasn garanti altna alr.
CDMAda anten dzenlemesi
CDMA sistemlerde kullanlan antenler M tane birbirine benzer elemandan olusur.
Bu elemanlarn alsma ve zamanlamalar genellikle bir merkezi islemci tarafndan
kontrol edilir. Antenin konumunun geometrisi genise degistirilebilir, fakat en ortak
konfigrasyon antenin dairesel veya dz olarak bir dogru zerinde dizilmesidir.
Anten dzenlemesi ska radar faaliyetlerinde ve askeri ierikli haberlesme
sistemlerinde yn bulma durumlarnda ve dsman engellerini geersiz klmak iin
kullanlr. Bununla birlikte, sivilhcresel sistemlerde anten alclarnn kullanm
M tane eleman ieren anten, beyaz grlt zerinden Min gerek g kazancn
saglar, fakat bu parazitlerin diger hcresel kullanclardan arndrlmas, alnan
verilere ve kullanlan sinyal islemcisinin tasarmna bagldr.
Eleman saylar arttka veya bosluk miktar arttka asl dalga genisligi azalr. G
kontroll CDMA sistemlerde istenen sinyal ok sayda kk karslkl etkilesim
parazitleriyle bozulur. Bu bozulma hcrelerde bastanbasa uniform bir daglm olacak
sekilde gereklesir.
Baz istasyon alclarnda antenler gelismis bir SINR seviyesi saglar, kanal hata
saysn dsrr. Kanal hata says BER (bit hata oran) ile llr
Ses kalitesi
Kablosuz iletisimde, ok yollu (multipath) yansma ve snmleme her zaman nemli
bir sorun olmustur. _ki nokta aras genellikle birden fazla RF yolu bulunmakta, verici
ve alc birbirlerini gryorsa bile, evredeki nesnelerden, yerden ve baska
dzlemlerden yansmalar olusmaktadr. ok-yollu yansma sonucu alcda, zaman
ekseninde birbirlerine gre kayms isaretler elde edilmektedir. Dogallkla, zaman
dilimleriyle alsan TDMA iin RF okyolluluk ykc bir etki yaratabilmektedir.
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
15/30
15
Oysa, CDMA sisteminde, isaretin zaman ekseninde kaymas izlenebilmekte, dahas
ok-yollu bilesenler asl isareti glendirici bilgi olarak kullanlmaktadr. Bu isleyis,
trmk alc (rake receiver) ad verilen zel bir donanm ve zel bir pilot kanal yaps
ile olanakldr.
CDMA standartlar iinde yeralan konvolosyonel kodlama ve degisken hzl ses
zclerde iletisimdeki hata yzdesini kltmekte ve ses kalitesini artrmaktadr.
Gvenlik
agdas bankaclk islemlerinin ve elektronik ticaretin yaygnlasmasyla, kablolu ve
kablosuz iletisimde gvenligin nemi byk lde artmstr. CDMA isareti, GSM ve
analog teknolojilere gre ok daha yksek bir gvenlik dzeyi saglar. CDMA
baglantlar alcda kodlarla zldgnden, hangi kod kmesinin hangi yelerinin
kullanldgn bilinmeden bir CDMA kanaln sistemin dsnda dinlemek ok zorve
pahaldr. CDMA standartlarnn, gvenligi %100e dek karan zel gvenlik kipleri
de bulunur.
CDMA isaretinin bir baska zelligi de, dar bant frekans boguculara kars dayankl
olusudur. Daha nce de aklandg gibi, yaygn spektrum isaretin de frekans basna
enerji greli olarak ok az oldugundan, dar bant bogucular veri iletisimini yasamsal
lde etkiler. Oysa bir FDMA kanaln, ayn frekansta bir grlt yaratarak islemez
duruma getirmek hi de zor degildir.
YAKIN UZAK PROBLEM
Kod blmeli oklu eriim sisteminde ayn kanal kullanan birden ok kullanc, ayn frekans ve ayn
zamandaancak farkl kodlar kullanarak iletiimi gerekletirir. Her bir kullanc verisi, o kullancya ait
yayma koduylaarplarak ve iletim iin gerekli modlasyon yaplarak iletim hattna verilir. Bylece iletim
ortamnda birden okCDMA sinyali birbiriyle toplanr. Alc tarafta toplam sinyal yine her bir kullancya
ait kod ile arplarak, herbir kullanc verisi tekrar elde edilir. Ancak arzu edilen bir kanal bilgisi elde
edilmek istenirken, dierkullanclarn sinyal glerinin alc giriinde arzu edilene gre daha byk
olmas durumunda (yakn- uzakproblemi), elde edilen verideki hata miktar belirgin bir oranda artar. Bu
sebeple CDMA sisteminde btnkullanc sinyallerinin alc giriinde ayn seviyede tutulmasn salayan
g kontrol byk nem tar.
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
16/30
16
G kontrol ak dng ya da kapal dng olarak yaplr. Ak dng kontrolde baz istasyonundan
gelensinyal gc gezgin kullancda deerlendirilerek, gezgin kullanc tarafndan verici gc ayarlanr.
Bu yntemde,baz istasyonundan gezgin kullancya ve gezgin kullancdan baz istasyonuna olan hat
kayplar ayn kabul edilir.Ancak, uygulamada bu kayplar ayn olmayacandan, ak dng kontrol pek
hassas deildir. Kapal dngkontrolde ise, baz istasyonu kullancnn g seviyesini alglar ve onugerekli seviyede tutmak iin kullancya
g kontrol sinyali gnderir. Bylece, gezgin kullanclarn g seviyeleri baz istasyonu tarafndan
kontroledilerek hepsinin ayn g seviyesinde alnmas salanr. Alc tarafta btn kullanclara ait sinyal
tek bir sinyalolarak alndndan dolay, her bir kullancnn sinyal gcnn belirlenmesi pek kolay
deildir. Literatrde buamala yaplm deiik almalar vardr ve genellikle karmak yaplar
iermektedirler. G seviyesininalglanmasnda FIR filtre , n sezmeli g tahmincisi kullanlmakla
birlikte, g kontrolnde de nsezmeli yntemlerin ve bulank mantk yntemlerinin kullanld
almalar yaplmtr. Bununlabirlikte, g seviyesinin alglanmasnda ve kontrolnde yapay sinir alarda kullanlabilmektedir. Bualmada g alglamas uyumlu filtre kndaki sinyalin yapay sinir a ve
bulank mantk yntemiyle deerlendirilmesi yoluylagerekletirilmekte, g kontrol de kapal dng
olarak verici gcnn kk admlarla deitirilmesi suretiyle
yaplmaktadr.
BLM-2
YAPAY SNR ALARI
1.Yapay sinir alar nedir
Yapay sinir alar (YSA), insan beyninin bilgi ileme teknolojisinden esinlenerek gelitirilmi bir bilgi
ilem teknolojisidir. YSA ile basit biyolojik sinir sisteminin alma ekli simle edilir (benzetilir).
Simle edilen sinir hcreleri nronlar ierirler ve bu nronlar eitli ekillerde birbirlerine balanarak
a olutururlar. Bu alar renme, hafzaya alma ve veriler arasndaki ilikiyi ortaya karma
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
17/30
17
kapasitesine sahiptirler. Dier bir ifadeyle, YSA'lar, normalde bir insann dnme ve gzlemlemeye
ynelik doal yeteneklerini gerektiren problemlere zm retmektedir. Bir insann, dnme ve
gzlemleme yeteneklerini gerektiren problemlere ynelik zmler retebilmesinin temel sebebi ise
insan beyninin ve dolaysyla insann sahip olduu yaayarak veya deneyerek renme yeteneidir.
Biyolojik sistemlerde renme, nronlar arasndaki sinaptik (synaptic) balantlarn ayarlanmas ile
olur. Yani, insanlar doumlarndan itibaren bir yaayarak renme sreci ierisine girerler. Bu sre
iinde beyin srekli bir gelime gstermektedir. Yaayp tecrbe ettike sinaptik balantlarayarlanr
ve hatta yeni balantlar oluur. Bu sayede renme gerekleir. Bu durum YSA iin de geerlidir.
renme, eitme yoluyla rnekler kullanarak olur; baka bir deyile, gerekleme girdi/kt verilerinin
ilenmesiyle, yani eitme algoritmasnn bu verileri kullanarak balant arlklarn (weights of the
synapses) bir yaknsama salanana kadar, tekrar tekrar ayarlamasyla olur.
YSA'lar, arlklandrlm ekilde birbirlerine balanm birok ilem biriminden (nronlar) oluan
matematiksel sistemlerdir. Bir ilem birimi, aslnda sk sk transfer fonksiyonu olarak anlan birdenklemdir. Bu ilem birimi, dier nronlardan sinyalleri alr; bunlar birletirir, dntrr ve saysal
bir sonu ortaya kartr. Genelde, ilem birimleri kabaca gerek nronlara karlk gelirler ve bir a
iinde birbirlerine balanrlar; bu yap da sinir alarn oluturmaktadr.
YSA'lar, arlklandrlm ekilde birbirlerine balanm birok ilem biriminden (nronlar) oluan
matematiksel sistemlerdir. Bir ilem birimi, aslnda sk sk transfer fonksiyonu olarak anlan bir
denklemdir. Bu ilem birimi, dier nronlardan sinyalleri alr; bunlar birletirir, dntrr ve saysal
bir sonu ortaya kartr. Genelde, ilem birimleri kabaca gerek nronlara karlk gelirler ve bir a
iinde birbirlerine balanrlar; bu yap da sinir alarn oluturmaktadr.
Sinirsel (neural) hesaplamann merkezinde datlm, adaptif ve dorusal olmayan ilem kavramlar
vardr. YSA'lar, geleneksel ilemcilerden farkl ekilde ilem yapmaktadrlar. Geleneksel ilemcilerde,
tek bir merkezi ilem birimi her hareketi srasyla gerekletirir. YSA'lar ise herbiri byk bir problemin
bir paras ile ilgilenen, ok sayda basit ilem birimlerinden olumaktadr. En basit ekilde, bir ilem
birimi, bir girdiyi bir arlk kmesi ile arlklandrr, dorusal olmayan bir ekilde dnmn salar
ve bir kt deeri oluturur. lk bakta, ilem birimlerinin alma ekli yanltc ekilde basittir.
Sinirsel hesaplamann gc, toplam ilem ykn paylaan ilem birimlerinin birbirleri arasndaki youn
balant yapsndan gelmektedir. Bu sistemlerde geri yaylm metoduyla daha salkl renme
salanmaktadr.
ou YSA'da, benzer karakteristie sahip nronlar tabakalar halinde yaplandrlrlar ve transfer
fonksiyonlar e zamanl olarak altrlrlar. Hemen hemen tm alar, veri alan nronlara ve kt
reten nronlara sahiptirler.
YSA'nn ana esi olan matematiksel fonksiyon, an mimarisi tarafndan ekillendirilir. Daha ak bir
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
18/30
18
ekilde ifade etmek gerekirse, fonksiyonun temel yapsn arlklarn bykl ve ilem elemanlarnn
ilem ekli belirler. YSA'larn davranlar, yani girdi veriyi kt veriye nasl ilikilendirdikleri, ilk olarak
nronlarn transfer fonksiyonlarndan, nasl birbirlerine balandklarndan ve bu balantlarn
arlklarndan etkilenir.
Yapay sinir alarnn stnlklerinin yan sra baz sakncalar da vardr. Bu sakncalar u ekilde
listelenebilir:
Sistem ierisinde ne olduu bilinemez.
Baz alar hari kararllk analizleri yaplamaz.
Farkl sistemlere uygulanmas zor olabilir.
2.Yapay Sinir alar Genel zellikleri
Yapay sinir alar genel olarak canl beyninin yapsn gerekletirmeyi hedefler. Aadaki ilemleri
gerekletirebilir:
renme
likilendirme
Snflandrma
Genelleme
Tahmin
zellik belirleme
Optimizasyon
Bu ilemleri yapan sinir alarnn ortak noktas ise bir mdahale yaplmakszn, elinde bulunan bilgilere
gre sonu retebilmesidir.
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
19/30
19
Yapay sinir alar renmeilemi srasnda verilen bilgiler ile kendini dzenleyerek daha sonraki girdiler
iin doru kararlar verebilme yeteneine sahiptir.
3.Yapay Sinir Alar Avantajlar
Yapay sinir a modelleri biyolojik sinir alarnn almasndan esinlenerek ortaya karlmtr.
Canllarda bulunan sinir sisteminin modellenmesi sayesinde yapay sinir alar biyolojik sinir sisteminin
stnlklerine sahip olmutur.
Dorusal Olmama
Yapay sinir alar zellikle dorusal olmayan sistemlerde tahmin yapma asndan istatistik
hesaplamalarna gre daha kolay ve doru sonu vermesinden dolay sk kullanlan bir yntem haline
gelmitir. zellikle iletmecilik ve finans alanlarnda olmak zere tahmin gerektiren birok alanda
kullanlmaktadr.
Yapay sinir alarnn temel elemanlarndan olan yapay sinir hcrelerinin (nron) dorusal sonular
vermeyiinden dolay bu zellik aa da yansmtr. Dorusal olmama zelliinden dolay yapay sinir
alar karmak problemlerin zmnde de ska kullanlmaktadr Paralellik
Klasik problem zme algoritmalarnn aksine yapay sinir alar paralel almaya uygun bir yapya
sahiptir. Bu zellii sayesinde ok daha hzl problem zebilme yeteneine sahip olmutur.
Hata Tolerans
Yapay sinir alar zellikle dorusal olmayan sistemlerde tahmin yapma asndan istatistik
hesaplamalarna gre daha kolay ve doru sonu vermesinden dolay sk kullanlan bir yntem haline
gelmitir. zellikle iletmecilik ve finans alanlarnda olmak zere tahmin gerektiren birok alanda
kullanlmaktadr.
Yapay sinir alarnn temel elemanlarndan olan yapay sinir hcrelerinin (nron) dorusal sonular
vermeyiinden dolay bu zellik aa da yansmtr. Dorusal olmama zelliinden dolay yapay sinir
alar karmak problemlerin zmnde de ska kullanlmaktadr
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
20/30
20
Bilgisayar zerinde alan bir elemann zarar grp devre d kalmas o elmann iinde bulunduu
sistemin almamasna neden olur. Ancak paralel alabilme zellii ve yapay sinir hcrelerinin
bamsz alabilme yapsndan dolay yapay siniranda herhangi bir eleman zarar grdnde an
geri kalan sorunsuz bir ekilde almaya devam eder. lk olarak yanl sonular verebilse de daha sonra
yeni yapsn renerek eski performansnda almaya devam edebilir.
renebilirlik
Klasik algoritmalarn ou verilen formllerin hesaplanmas ile ayn girdiler iin daima ayn ktlar
retirler. Lineer olan bu algoritmalarn aksine yapay sinir alar sayesinde programlar renme yetenei
de kazanmlardr. Klasik algoritmalarda tam olarak tanml bir zm yolu olmayan problemler
zlemezken yapay sinir alar sayesinde problemler zm yntemi hakknda herhangi bir bilgi
verilmeksizin zlebilir. Yapay sinir alarnn bu tip problemleri zebilmesi iin gereken tek ey rnekgirdiler iin sonularn verilmesidir.
Genelleme
Yapay sinir alar zerinde alt probleme gre eitildikten sonra eitim srasnda karlamad
durumlar iin de yant verebilir. rnein bir satran tann grntsnn tantlmasndan sonra bu tan
grntsn ieren ancak grltl bir grnt verildiinde bile yapay sinir a bu ta tanyabilir.
Uyarlanabilirlik
Yapay sinir a zerinde alt probleme gr kendini dzenleyerek arlklarn belirler. Bir problemi
zmek iin eitilen yapay sinir a herhangi bir baka problemde de kolaylkla kullanlabilir. Bunun iin
gereken tek ey yeni problemin girdi ve ktlaryla an tekrar eitilmesidir.
Hz
Yapay sinir alar paralel yaps nedeniyle hzl bir ekilde alp problem zme yeteneine sah iptir.
Ayn zelliinden dolay donanm zerinde de kolaylkla gereklenebilir.
Analiz ve Tasarm Kolayl
Yapay sinir alarnn temel yap ta olan yapay sinir yaps btn yapay sinir alarnda ayndr. Bundan
dolay yapay sinir hcresinin tasarmndan sonra bu temel eleman ile yapay sinir alar kolaylkla
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
21/30
21
oluturulabilir. Yapay sinir alarnn temel yapsnn da ayn olmasndan dolay bu alar her trl
problemin zmnde kullanlabilinir.
4. Yapay Sinir Alar Dezavantajlar
Eitim Sreci
Yapay sinir alar oluturulduklarnda hibir bilgi iermediinden dolay direk olarak kullanlamazlar.
Herhangi bir problem zmnde kullanlacak olan yapay sinir ann problemde kullanlmadan nce
eitilmesi arttr. Bu eitim sresi problemin zmnden ok daha uzun zaman alabilir.
Balang Koullarna Bal Olmas
Yapay sinir alar balang koullarndan bamsz olarak ok kolay dahi olsa herhangi bir problemi
zemezler. Karar verme annda sadece daha nce rendii koullara gre sonu retebilir. Eitim
srasnda verilen rnekler an sonraki problemleri zmesinde de etkilidir.
5. Yapay Sinir Hcresinin YapsYapay sinir hcreleri de biyolojik sinir hcrelerine benzer yapdadr. Yapay nronlar da aralarnda ba
kurarak yapay sinir alarn olutururlar. Ayn biyolojik nronlarda olduu gibi yapay nronlarn da girisinyallerini aldklar, bu sinyalleri toplayp iledikleri ve ktlar ilettikleri blmleri bulunmaktadr.
Bir yapay sinir hcresi be blmden olumaktadr;
Girdiler
Arlklar
Birletirme fonksiyonu
Aktivasyon fonksiyonu
ktlar
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
22/30
22
YapaySinirAAlc
Yapay sinir a alcsnda, uyumlu filtreden sonra karar
cihaz olarak yapay sinir a (YSA) kullanlmaktadr.YSA istenilen sayda katman ve dmle
oluturulabilmekte ve deiik algoritmalarla
eitilebilmektedir. Yapay sinir ann eitimi srasnda
dmler arasndaki arlklar seilen hedefe gre
deitirilmekte, eitim tamamlandnda en az hatayla
doru sonu alnabilmektedir. YSA`l alcda hesap
karmakl az olmakta ve esnek yapsndan dolay
deiimlere kolaylkla uyarlanabilmektedir. Hzl
Fourier dnm sonras MRCye paralel olarak
uygulanan iaretler, MRC sonrasnda da YSA nn giri
deerleri olarak alnm ve k olarak kullanclara
ait bit tahminleri yaplmtr. Giri ve gizli katmandaki
ekil 4:YapaySinirA (YSA) veBulankMantksistemli MC-CDMA alcyaps.
dm says deiik deerlerde olabilmekle birliktek dm says kullanc says kadar seilmektedir.
N giri dmne, L gizli katman dmne ve M
ka sahip olan yapay sinir a yaps ekil 5 te
grlmektedir.
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
23/30
23
ekil 5:Ngiri,LgizlikatmandmveMadetkasahipYapaySinirAyaps.
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
24/30
24
MATLAB NNTOOL YARDIMIYLA YAPAY SNR AI OLUTURMA
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
25/30
25
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
26/30
26
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
27/30
27
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
28/30
28
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
29/30
29
-
7/31/2019 MC-CDMA ALICILARDA YAKIN-UZAK PROBLEMNE YNELK YAPAY ZEK UYGULAMALARI
30/30
Kaynaklar
Yapay Sinir Alar - Ercan ztemel
http://ube.ege.edu.tr/~cinsdiki/UBI521/Chapter-1/cinsdikici-neural-net-giris.pdf
http://www.figes.com.tr/matlab/yapay.sinir.aglari.php - Matlab'ta Yapay sinir alaruygulamarnn kod anlatmyla desteklenmi Trke bir webinar (B.Tayfun YELYURT)
http://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_sinir_alar
http://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-
tan%C4%B1ma.html
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa.pdf
http://ysa.somee.com/
http://fbim.fh-regensburg.de/~saj39122/jfroehl/diplom/e-index.html http://documents.wolfram.com/applications/neuralnetworks
http://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/intro.html
http://derindelimavi.blogspot.com/2008/02/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-1.html
http://derindelimavi.blogspot.com/2008/03/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-2.html
http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html
http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/projekty.html
H. Demuth, M. Beale, M. Hagan, Neural Network Toolbox, for use with MATLAB, User GuideVersion 5, Mathworks, 2006.
www. figes.com.tr http://caganarmagan.blogspot.com/2010/12/matlab-ve-yapay-sinir-aglar-2011.html
http://www.yapay-zeka.org/modules/booklists/singlelink.php?cid=1&lid=29http://www.yapay-zeka.org/modules/booklists/singlelink.php?cid=1&lid=29http://www.yapay-zeka.org/modules/booklists/singlelink.php?cid=1&lid=29http://ube.ege.edu.tr/~cinsdiki/UBI521/Chapter-1/cinsdikici-neural-net-giris.pdfhttp://ube.ege.edu.tr/~cinsdiki/UBI521/Chapter-1/cinsdikici-neural-net-giris.pdfhttp://www.figes.com.tr/matlab/yapay.sinir.aglari.phphttp://www.figes.com.tr/matlab/yapay.sinir.aglari.phphttp://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_sinir_a%C4%9Flar%C4%B1http://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_sinir_a%C4%9Flar%C4%B1http://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-tan%C4%B1ma.htmlhttp://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-tan%C4%B1ma.htmlhttp://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-tan%C4%B1ma.htmlhttp://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa.pdfhttp://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa.pdfhttp://ysa.somee.com/http://ysa.somee.com/http://fbim.fh-regensburg.de/~saj39122/jfroehl/diplom/e-index.htmlhttp://fbim.fh-regensburg.de/~saj39122/jfroehl/diplom/e-index.htmlhttp://documents.wolfram.com/applications/neuralnetworkshttp://documents.wolfram.com/applications/neuralnetworkshttp://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/intro.htmlhttp://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/intro.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/02/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-1.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/02/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-1.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/03/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-2.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/03/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-2.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/projekty.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/projekty.htmlhttp://caganarmagan.blogspot.com/2010/12/matlab-ve-yapay-sinir-aglar-2011.htmlhttp://caganarmagan.blogspot.com/2010/12/matlab-ve-yapay-sinir-aglar-2011.htmlhttp://caganarmagan.blogspot.com/2010/12/matlab-ve-yapay-sinir-aglar-2011.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/projekty.htmlhttp://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/03/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-2.htmlhttp://derindelimavi.blogspot.com/2008/02/yapay-zeka-tbbn-hizmetinde-1.htmlhttp://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/intro.htmlhttp://documents.wolfram.com/applications/neuralnetworkshttp://fbim.fh-regensburg.de/~saj39122/jfroehl/diplom/e-index.htmlhttp://ysa.somee.com/http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa.pdfhttp://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-tan%C4%B1ma.htmlhttp://ilkerkalayci.net/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1-ile-%C3%A7i%C3%A7ek-tan%C4%B1ma.htmlhttp://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_sinir_a%C4%9Flar%C4%B1http://www.figes.com.tr/matlab/yapay.sinir.aglari.phphttp://ube.ege.edu.tr/~cinsdiki/UBI521/Chapter-1/cinsdikici-neural-net-giris.pdfhttp://www.yapay-zeka.org/modules/booklists/singlelink.php?cid=1&lid=29