Implementing big data techniques in 5g mobile networks
5g mobil ağlarda büyük veri tekniklerinin uygulanması
- Tez No: 672915
- Danışmanlar: Prof. Dr. OĞUZ BAYAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: bant içi tam çift yönlü, MIMO, büyük veri, kablosuz iletişim, apache kıvılcımı, spektrum tahsisi, in-band full-duplex, MIMO, big data, wireless communications, apache spark, spectrum allocation
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
5G ağlarında mobil hizmetler için gelecek gereksinimlerle ilgili olarak, birkaç yeni teknoloji son zamanlarda öncü araştırmaların odak noktası haline geldi. Bunlardan biri, büyük veri tabanlı apache kıvılcımı ile veri işlemede bant içi tam çift yönlü iletişimdir. Buradaki fikir, aynı frekans bandını eşzamanlı olarak bilgi iletmek ve almak için kullanmak ve geleneksel yarı çift yönlü veya bant dışı tam çift yönlü muadilleriyle karşılaştırıldığında spektral olarak daha verimli iletişime izin vermektir. Kablosuz iletişimde uzun süredir devam eden bir varsayımı kırarak, bant içi tam dupleks, verimi ikiye katlayabilir veya gelecekteki iletimlerde tahsis edilen bant genişliğini yarı yarıya azaltabilir. Bununla birlikte, doğal olarak ortaya çıkan kendi kendine çekimli girişim, apache kıvılcımı ile sistem bozukluklarının varlığında artan bu tekniğin kullanımında en büyük sorunu teşkil eder. Bu nedenle, bu tez, büyük veri tabanlı apache kıvılcımı kullanarak 5G ağlarında kablosuz iletişimi incelemeyi amaçlamaktadır. Özellikle apache kıvılcım bastırma filtreleri çalışılmış ve çoklu giriş çok çıkışlı (MIMO) antenli röle sistemleri için geri besleme uyarlamalı filtreleme önerilmiştir. Ayrıca, büyük ölçekli dizilerin ortogonal özelliklerine başvurulur, böylece ekstra bir azaltma düzeyi elde edilir. Bu durumda, belirli bir bireysel bağlantı kalitesini korurken, en uygun iletim güçlerini bularak röle sistemi enerji verimliliği en üst düzeye çıkarılır. Bu senaryo için, büyük MIMO'nun etkisi de aynı şekilde ele alınır ve sistemin toplam ulaşılabilir oranını maksimize eden bir algoritma türetilir. Kablosuz iletişim ağı, ağlar ve altyapı arasında işbirliğini sağlamak için düşük gecikme süresi ve 5G mobil ağ bağlantılarının yüksek kullanılabilirliğini gerektirir. Ağ dilimlerinin performansı ve işlevsel özellikleri, bu gereksinimleri apache kıvılcımı ile karşılamak için ağ dilimleme ile en uygun şekilde değiştirilebilir. Ancak bu yeni 5G teknolojileri, bu teknolojileri kullanıma uygulamadan önce kapsamlı araştırma gerektiren kritik kablosuz iletişimlerde veri bütünlüğünü ve gizliliğini güvence altına almak için acil güvenlik sorunlarına sahiptir. Bu araştırma, 5G ağlarının 90 GHz'lik yüksek bant genişliği ile kablosuz ağ iletişimi için sunduğu yeni olanakları incelemektedir. 5 apache düğümünde 90 GHz'de kaydedilen maksimum 5G ağ bant genişliği tahmini, toplam 12 düğümle eğitilen verilerin %80'inde kıvılcım çıkarır. Cevaplanması gereken asıl soru, 5G teknolojisinin kablosuz iletişim için yeterli performansı sunup sunmayacağıdır.
Özet (Çeviri)
With regard to the forthcoming requirements for mobile services in 5G networks, several new technologies have recently become the focus of leading-edge research. One of those is in-band full-duplex communications in processing data with big data based apache spark. The idea is to simply employ the same frequency band to simultaneously transmit and receive information, allowing more spectrally efficient communications when compared to the traditional half-duplex or out-of-band full-duplex counterparts. By breaking a long-held assumption in wireless communications, in-band full-duplex may double the throughput or reduce by half the allocated bandwidth in future transmissions. Nevertheless, the self-inflected interference, that naturally arises, poses the major problem to the use of this technique, enhanced when in presence of system impairments with apache spark. Therefore, this thesis aims to study wireless communication in 5G network with use of big data based apache spark. Particularly, apache spark suppression filters are studied, as well as feedback adaptive filtering is proposed for relay systems with multiple-input multiple-out (MIMO) antennas. Furthermore, the orthogonal properties of large-scale arrays are resorted to, such that an extra level of mitigation is achieved. In this case, the relay system energy efficiency is maximized by finding the optimal transmit powers, while maintaining a certain individual link quality. For this scenario, the effect of massive MIMO is likewise addressed, and an algorithm that maximizes the system total achievable rate is derived. The network of wireless communication requires low latency and high availability of 5G mobile network connections to enable co-operation between the networks and infrastructure. The performance and functional properties of the network slices can be modified optimally with network slicing, to meet these requirements with apache spark. These new 5G technologies, however, have pressing security challenges to secure data integrity and privacy in critical wireless communications requiring extensive research before implementing these technologies into use. This research examines the new possibilities 5G networks offer for wireless network communication with high bandwidth of 90 GHz. The prediction of 5G network bandwidth maximum recoded at 90 GHz on 5 nodes of apache spark at 80% of data trained with total 12 nodes. The main question to answer is will the 5G technology offers sufficient performance for wireless communication.
Benzer Tezler
- Feasibility analysis based on advanced deep learning techniques in integrating renewable energy resources into microgrids
Yenilenebilir enerji kaynaklarının mikroşebekelere entegre edilmesinde gelişmiş derin öğrenme tekniklerine dayalı uygulanılabilirlik analizi
FATHI FARAH FADOUL FATHI FARAH FADOUL
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN ÇAĞLAR
- Apache spark tabanlı destek vektör makıneleri ile akan büyük veri sınıflandırma
Apache spark based distributed svm algorithm for stream data classification
BARIŞ AKGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- A novel framework for disaster resilient smart cities: Using big data analytics
Afete dayanıklı akıllı şehırler için özgun bir çerceve: Büyük veri analitiği kullanımı
SYED ATTIQUE SHAH
Doktora
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiCoğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Social media data filtering and analysis using mapreduce programming model
Mapreduce programlama modelini kullanarak sosyal medya veri filtreleme ve analizi
ÜMİT DEMİRBAGA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNewcastle UniversityBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. RAJİV RANJAN
- Toplum 5.0 dönüşümünde halkla ilişkiler mesleği ve uygulayıcı rolleri
Public relations profession and its implementing roles in the Society 5.0 transformation
FERİDE ÖMEROĞLU CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İletişim BilimleriYaşar Üniversitesiİletişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM ALİKILIÇ