Bilişsel Radyo Ağlarında Zeki Optimizasyon Teknikleri Kullanılarak Spektrum Algılama
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik- Elektronik Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Burcu Ketenci
Danışman: Necmi Taşpınar
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Modern iletişim ihtiyaçlarına bağlı olarak kablosuz cihaz ve uygulamaların her geçen gün çoğalması, sınırlı bir kaynak olan spektruma yönelik talebin artmasına neden olmuştur. Belirli frekans bantlarını lisans karşılığında çeşitli kullanıcılara uzun süreler boyunca tahsis eden geleneksel statik spektrum tahsis politikası, gelişen kablosuz iletişim ortamı karşısında yetersiz ve verimsiz kalmıştır. Bilişsel radyo, radyo frekans ortamını algılayarak lisanslı kullanıcılar tarafından yeterince kullanılmayan spektrumun, lisansa sahip olmayan kullanıcılar tarafından da dinamik olarak kullanılmasını sağlayan akıllı bir teknolojidir. Spektrum algılama, bilişsel radyo sistemlerinin verimli ve güvenilir kullanımını sağlamada kritik bir rol oynamaktadır. Spektrum boşluklarının ve lisanslı kullanıcıların varlığının tespit edilmesi spektrum algılama aşamasında gerçekleşir. Bu çalışmada spektrum algılama performansını artırmak için yumuşak birleştirme şemasına dayalı işbirlikçi spektrum algılama modeli kullanılmıştır. Bu yaklaşımda, birden fazla ikincil kullanıcıdan gelen algılama verileri bir katsayı kullanılarak ağırlıklandırılır ve bir merkezde toplanır. Bu tezde ağırlık katsayıları vektörü, zeki optimizasyon tekniklerinden PSO, GWO, RSA, CDO ve BA kullanılarak optimize edilip maksimum algılama doğruluğunun elde edilmesi amaçlanmıştır. Optimizasyon algoritmalarının algılama performansı üzerindeki başarımı ve klasik yöntemlerle kıyaslaması yapılan simülasyon çalışmaları üzerinden gösterilmiştir. Simülasyonlar sonucunda RSA ve BA'nın klasik yöntemlere ve diğer optimizasyon tekniklerine kıyasla spektrum algılama performansı açısından daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir.