Instant SNR Estimation on Digital Symbols

Mete YILDIRIM

doi:https://doi.org/10.31590/ejosat.848274

Article Details

Instant SNR Estimation on Digital Symbols

Authors:

Mete YILDIRIM

Publisher:

Osman SAĞDIÇ

Main Topics:

Applied physics

Journal:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 27, pp.644-648

Document Type:

Article

Publication Date:

11/2021

Document Language:

English

Document ID (Org No.):

2000916861

Frequency:

Quarterly

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.848274

Keywords:

Abstract:

 

Signal-to-noise ratio is a very important data that must be known in order for many communication systems to work efficiently. The determination of this value may cause extra cost, complexity or can cause a decrease in the efficiency of resource allocation depending on the method used. The machine learning methods offer a practical solution while eliminating these negative aspects with supervised learning and offline training. Deep learning stands out with its success as a type of machine learning. In this study, the estimation of the instantaneous value of the signal to noise ratio in digital symbols was investigated using the deep learning technique.

 

Sinyal-gürültü oranı, birçok haberleşme sisteminin verimli çalışabilmesi için bilinmesi gereken çok önemli bir değerdir. Bu değerin belirlenmesi, kullanılan yönteme bağlı olarak ekstra maliyete, karmaşıklığa veya kaynak tahsisinin verimliliğinde düşüşe neden olabilir. Makine öğrenimi yöntemleri, denetimli öğrenme ve çevrimdışı eğitim ile bu olumsuz yönleri ortadan kaldırırken pratik çözüm yolları sunarlar. Derin öğrenme, bir tür makine öğrenimi olarak başarısıyla öne çıkmaktadır. Bu çalışmada, dijital sembollerdeki sinyal-gürültü oranının anlık değerinin tahminin derin öğrenme tekniği kullanılarak yapılması incelenmiştir.

Article Details

Instant SNR Estimation on Digital Symbols

Authors:

Mete YILDIRIM

Publisher:

Osman SAĞDIÇ

Main Topics:

Applied physics

Journal:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 27, pp.644-648

Document Type:

Article

Publication Date:

11/2021

Document Language:

English

Document ID (Org No.):

2000916861

Frequency:

Quarterly

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.848274

Haberleşme

Derin Öğrenme

Kestirim

Makine Öğrenimi

Issues

Article Details

Instant SNR Estimation on Digital Symbols

Authors: Mete YILDIRIM

Publisher: Osman SAĞDIÇ

Main Topics: Applied physics

Journal: European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 27, pp.644-648

Document Type: Article

Publication Date: 11/2021

Document Language: English

Document ID (Org No.): 2000916861

Frequency: Quarterly

eISSN: 2148-2683

DOI: https://doi.org/10.31590/ejosat.848274

Haberleşme

Derin Öğrenme

Kestirim

Makine Öğrenimi

Issues

Authors:

Mete YILDIRIM

Publisher:

Osman SAĞDIÇ

Main Topics:

Applied physics

Journal:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 27, pp.644-648

Document Type:

Article

Publication Date:

11/2021

Document Language:

English

Document ID (Org No.):

2000916861

Frequency:

Quarterly

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.848274