Geri Dön

Energy efficient base station deployment in ris-assisted next-generation hetnets

Rıs-destekli yeni nesil heterojen ağlarda enerji verimli baz istasyonu yerleşimi

  1. Tez No: 1011157
  2. Yazar: MİNE ARDANUÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA, DR. MEHMET BAŞARAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgi ve Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, stokastik geometri (SG) modelleri, yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzeyler (RIS), pekiştirmeli öğrenme (RL) ve entegre algılama ve haberleşme (ISAC) yöntemlerini birleştirerek yeni nesil telsiz haberleşme sistemlerinin modellenmesi, performans değerlendirmesi ve optimizasyonuna odaklanmaktadır. Mevcut ultra yoğun telsiz ağların yüksek veri hızı ve enerji verimliliği gereksinimleri ihtiyacı göz önüne alındığında, bu proje, 5G ötesi ağlar için mekansal bağımlılıklar, çevresel kontrol ve fonksiyonel performans sınırlamalarından oluşan analitik olarak pratik ve gerçekçi senaryolar geliştirmeyi amaçlamaktadır. Tezin ilk bölümü, heterojen hücresel ağların (HetNets) mekansal olarak gerçekçi modellenmesiyle ilgilidir. Geleneksel performans çalışmaları genellikle matematiksel olarak daha kolay uygulanabilir olduğu için Poisson nokta sürecini (PPP) kullanır. Bununla birlikte, PPP sistem modeli, girişim yönetimi ve ağ planlama sorunları nedeniyle mekansal etkileşimlerin mevcut olduğu ağ tabanlı baz istasyonu (BS) dağıtımının gerçekliğini doğru bir şekilde yansıtamaz. Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için, bu tez, makro baz istasyonları arasındaki katman içi itme etkisini modellemede sert çekirdekli nokta süreçlerini (HCPP); makro ve küçük hücreli baz istasyonları arasındaki katmanlar arası ilişkileri modellemede ise Poisson delik sürecini (PHP) önermektedir. Bu adımları birleştirerek, gerçek dünya HetNet konfigürasyonlarını daha doğru bir şekilde yansıtan bir hibrit dağıtım modelleri formüle edilmiştir. PPP'den türetilen yaklaşık sinyal-girişim oranı analizini (ASAPPP) varsayarak, kapsama olasılığı, alan spektral verimliliği (ASE) ve ağ enerji verimliliği (EE) dahil olmak üzere performans ölçütleri elde edebiliriz. Sonuç olarak, itme etkili modellerinin geleneksel PPP tabanlı modellere kıyasla girişimi önemli ölçüde azalttığı ve spektral verimliliği ve EE'yi iyileştirdiği kapsamlı Monte Carlo simülasyonlarıyla doğrulanmıştır. Bu sonuçlar, ağ modellemesi için sistem düzeyinde konumsal bağımlılıkların dikkate alınmasının gerekli olduğunu, bunun gerçek yaşam senaryo koşullarını yansıttığını ve ağ modellemesinde güvenilir performans değerlendirmesi ile enerji verimliliğine dayalı tasarımın önemini vurgulamaktadır. Bu tez, SG model çalışmasına dayanarak, RIS telsiz haberleşme sinyallerini nasıl iyileştirebileceğini ayrıntılı olarak incelemektedir. Gelen sinyallerin akıllıca yansıtılması yaklaşımıyla, RIS teknolojisi telsiz yayılım ortamında kontrol sağlayarak kapsama alanını artırır, girşimi azaltır ve telsiz ve akıllı iletişim açısından düşük enerji tüketimini korur. Bu nedenle, araştırmamız, çeşitli kullanıcı yoğunluğu varsayımları altında küme tabanlı nokta süreçleri kullanılarak BS'lerin ve RIS'ların konumsal verilerinin uzamsal korelasyonunu doğrudan hesaplayarak RIS destekli hücresel ağları test eder. Gerçekçi sönümleme senaryoları dikkate alınarak, RIS dağıtımının kapsama olasılığı, toplam iletim hızı ve enerji kullanım metrikleri üzerindeki etkisi karşılaştırılır. Çalışma, RIS destekli iletimin ağ performansı üzerinde büyük ölçüde olumlu bir etki yarattığını göstermektedir. RIS ünitelerinin stratejik olarak yerleştirilmesiyle, ortalama kullanıcılar için sinyal kalitesi büyük ölçüde iyileştirilir ve girişim uygun şekilde ele alınır. Performanstaki önemli iyileşmeye rağmen, RIS'lerin verimliliği büyük ölçüde faz kaymalarına bağlıdır. Geleneksel optimizasyon yöntemleri genellikle hesaplama için doğru kanal durum bilgisine (CSI) ihtiyaç duyar ve bu hesaplama açısından karmaşık olabilir; bu da dinamik bir ortamda uygulanmalarını kısıtlamaktadır. Bu zorlukları hafifletmek için, bu tez, RIS fazlarını yapılandırarak ve karmaşık analitik prosedürler de dahil olmak üzere belirli bir aşamaya ulaşmak için yaygın bir gereksinim veya zaman alıcı süreç olan açık CSI'den kaçınarak pekiştirmeli öğrenmeye dayalı optimizasyon önermektedir. Mevcut BS ve kullanıcı donanımı arasındaki doğrudan bağlantılar, yerel engel veya yüksek hücreler arası girişim nedeniyle ciddi şekilde bozulduğunda, RIS tarafından algılanan yol iletim başarısı için çok önemlidir. RIS denetleyicisi, telsiz ortamla etkileşim kurarak ve iletişimi optimize ederek uygun faz koşullarını nasıl kuracağını belirlemek için SINR tabanlı bir ödül sistemi kullanarak öğrenir. Simülasyon sonuçları, önerilen bu öğrenme stratejisinin SINR değerleri, veri hızları ve kapasite açısından geleneksel yalnızca BS iletimlerine göre daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir. Bununla birlikte, ilgili senaryoda RL tabanlı RIS yapılandırmasının rastgele yapılandırılmış faz kayması sonuçlarından daha üstün olduğu gösterilmiştir. Bir diğer bölüm ise, ISAC sensör teknolojisinin kullanımı yoluyla RIS'ın afet sonrası durumlarda dayanıklı iletişime nasıl yardımcı olduğunu inceliyor. Standart küçük hücreli altyapıların çökebileceği veya görüş hattı iletişiminin yetersiz kalabileceği durumlarda, bir araç üzerinde konumlanan mobil bir RIS, afet ortamında kümeler halinde toplanan kullanıcılara aşağı bağlantı sinyalini sağlayabilir. Geleneksel bir hizmet veren baz istasyonunun görüş hattı kullanılmayan durumlarda algılama yapamaması nedeniyle, kullanıcı kümeleme konumlarının başka bir ISAC özellikli baz istasyonu aracılığıyla belirlenmesi beklenir. Bu tezde, ISAC'tan türetilen yöntemler kullanarak RIS için kullanıcı küme konumlarını, RIS'ın yönelimlerini ve faz konfigürasyonlarını tahmin eden ortak bir optimizasyon çerçevesi geliştiriyoruz. Bunlar, operasyonel parametreler dahilinde fiziksel olarak anlamlı verimli dağıtım kurulumlarını sağlayan, geometrik kısıtlamalara ve başlatma için açı ortaya dayalı yerelleştirilmiş çözümlerdir. Performans değerlendirmeleri, toplam hız performansını karşılaştırmak için tekli hotspot, çoklu hotspot ve eşit yoğunlukta dağılımlarını içerir. Ayrıca, algılama hatalarının değerlendirilmesi, artan konumlandırma belirsizliğiyle elde edilebilir toplam iletişim hızında önemli bir düşüş olduğunu göstermektedir. Alınan sinyalin algılamanın doğruluğuna bağlı olduğu ve yerleştirme yöneliminin kararının yalnızca dışarıdan sağlanan küme bilgisine bağlı olduğu, bunun da iletişim verimliliğini doğrudan ve güçlü bir şekilde etkilediği gösterilmiştir. Önerilen algoritma setimiz, ISAC ile geliştirilmiş algılama ile desteklendiğinde mobil RIS'in afet kurtarma senaryoları sırasında acil durum müdahale haberleşmesi için pratik ve esnek bir strateji sağladığını göstermektedir. Son olarak, bu tez; enerji verimliliği optimize edilmiş ve dayanıklı telsiz ağların tasarımına yönelik, analitik ve simülasyon tabanlı bütüncül bir çözüm çerçevesi sunarak, yüksek girişim açısından kritik yoğun ortamlarda 5G'nin ötesindeki gelecek haberleşme sistemlerinin uyarlanabilirliğine katkı sağlamaktadır. Tezde sunulan çalışmalar, gelecekte 6G iletişim ortamlarında uygulanabilecek algılama-iletişim yeteneklerindeki boşluğun etkin biçimde giderilmesine katkı sağlayacak; öğrenme tabanlı mimarilerle desteklenen, dinamik mobiliteye sahip işbirlikçi çoklu RIS dağıtımlarına yönelik gelecekteki araştırmalar için yol gösterici bir çerçeve önermektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis focuses on the modeling, performance evaluation, and optimization of next-generation wireless communication systems by combining stochastic geometry (SG) models, reconfigurable intelligent surfaces (RIS), reinforcement learning (RL), and integrated sensing and communication (ISAC). Given existing ultra-dense wireless networks, high-level energy-efficiency requirements and the need for robust communication, this project aims to develop analytically practical and realistic schemes that consist of spatial dependencies, environmental control, and functional performance limitations for beyond-5G networks. The first part of the thesis deals with spatially realistic modeling of heterogeneous cellular networks (HetNets). Traditional performance studies normally use the Poisson point process (PPP) as it is mathematically tractable. However, the PPP systems model does not accurately capture the reality of network-based BS deployment, where spatial interactions, in terms of repulsion and exclusion zones, exist due to interference management and network planning problems. To overcome these limits, this thesis proposes hard-core point processes (HCPPs) in modeling intra-tier repulsion among macro base stations (BSs) and Poisson hole process (PHP) in modeling inter-tier relationships between macro and small-cell BSs. By combining these steps, hybrid deployment models are formulated that more accurately reflect real-world HetNet configurations. By assuming an approximate signal-to-interference ratio analysis derived from PPP (ASAPPP), we can obtain performance metrics, including coverage probability, area spectral efficiency (ASE), and network energy efficiency (EE). These results are confirmed by extensive Monte Carlo simulations, which show that repulsion effect models significantly reduce interference and improve ASE and EE compared to traditional PPP-based models. These results indicate that it is necessary to unite spatial dependencies at the system level for network modeling, which reflects the real-life scenario conditions and guarantees reliable performance evaluation and energy efficiency-based design prediction in modeling networks. The thesis further investigates, in detail, based on the SG model study, how the application of RIS can enhance wireless communication outcomes. With an approach of programmable operation and intelligent reflecting of incoming signals, RIS technology provides control in the wireless propagation environment, which enhances coverage, lowers the interference, and maintains low energy consumption with regards to wireless and intelligent communication. Hence, our research tests RIS-assisted cellular networks by directly calculating the spatial correlation of BSs and RISs spatial data using cluster-based point processes under various user-density assumptions. In fact, considering realistic fading scenarios, the effect of RIS deployment on coverage probability, sum-rate, and EE metrics are compared. The study implies that RIS-assisted transmission makes much positive impact on network performance. By strategically locating the RIS units, the signal quality is greatly improved for the users, and the interference is properly handled. The efficiency of RISs largely depends on their phase shifts, notwithstanding their substantial improvement in performance. Conventional optimization methods often require accurate channel state information (CSI) for calculation and are computationally intensive, which prevents their application in a dynamic environment. To relieve these challenges, this thesis proposes reinforcement learning-based optimization by configuring the RIS phases and avoiding explicit CSI, which is a common requirement or time-consuming process to reach a specified stage, including complex analytical procedures. When direct connections between existing BS and user hardware are severely degraded by local blockage or high inter-cell interference, the path detected by the RIS is important to the transmission success. The RIS controller learns by interacting with the wireless environment and using a SINR-based reward system to determine how to set up appropriate phase conditions that optimize communication. Simulation results demonstrate that this proposed learning strategy is always superior to random configurations as well as to conventional BS-only transmissions in SINR values, data rates, and capacity. Also, it is shown that the RL-based RIS configuration is superior to the randomly configured phase-shift results. Another part explores how RIS helps resilient communications in post-disaster cases through the use of ISAC sensor technology. In those circumstances where standard small-cell infrastructures might collapse or face a lack of line-of-sight communication, a mobile RIS that can be on a vehicle, supports downlink signaling to the users who are gathered as clusters in the disaster environment. Since a traditional serving BS fails to sense, in cases that do not use a line-of-sight, user clustering positions are expected via another ISAC-enabled BS. In this thesis, we develop a joint optimization framework that estimates cluster locations, orientations, and phase configurations for RIS, using ISAC-derived methods. These are localized solutions based on geometrical constraints and bisector for initialization, ensuring efficient deployment setups that are physically meaningful within operational parameters. Performance evaluations include user distributions such as single-hotspot, multi-hotspot, and uniform to compare sum-rate performance. Furthermore, evaluations of sensing errors demonstrate a significant drop in achievable sum-rate with increasing localization uncertainty. It is shown that the received signal is dependent on the accuracy of the sensing, and the decision of placement orientation only depends on externally supplied cluster information, directly affecting communication efficiency strongly. Our proposed set of algorithms demonstrates that mobile RIS, when supplemented with ISAC-enhanced sensing, provides a practical, flexible strategy for emergency response communications during disaster recovery scenarios. Finally, this thesis builds a coordinated analytical simulation-driven paradigm towards designing optimized energy-efficient resilient wireless networks and the potential for future development beyond 5G for adaptivity in high-interference mission-critical dense environments. The studies in the thesis give directions that pave the way for future research aimed at dynamic mobility collaborative multi-RIS deployments with learning architectures, to effectively bridge the gap of sensing communication capabilities that can be applied for 6G communications environment in the future.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    794754

    Reconfigurable intelligent surface-assisted wireless networks and channel modeling

    Başlık çevirisi yok

    FATİH KILINÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR

  2. Tez No

    768002

    Active reconfigurable intelligent surface architectures for future wireless networks

    Gelecek kablosuz ağları için aktif yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzey mimarileri

    RECEP AKİF TAŞÇI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR

  3. Tez No

    918461

    RIS-röle donanımlı İHA ağları: Yeni tasarımlar ve performans analizleri

    RIS-relay equipped UAV networks: New designs and performance analyses

    AHMET MUAZ AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ

  4. Tez No

    941800

    Novel system designs for future mmwave communication networks

    Yeni nesil mmwave haberleşme ağları için yeni sistem tasarımları

    MAHMOUD RAEISI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL BAŞAR

  5. Tez No

    887618

    Index modulation based designs, error performance and physical layer security analyses for unmanned aerial vehicle networks

    İnsansız hava aracı ağları için indis modülasyonu tabanlı tasarımlar, hata performansı ve fiziksel katman güvenlik analizleri

    AYŞE BETÜL BÜYÜKŞAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ

Geri Dön