Bilişsel radyo ağlarında zeki optimizasyon teknikleri kullanılarak spektrum algılama
Spectrum sensing using intelligent optimization techniques in cognitive radio networks
- Tez No: 864533
- Danışmanlar: PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
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.
Özet (Çeviri)
The proliferation of wireless devices and applications due to modern communication needs has led to an increase in the demand for spectrum, which is a limited resource. The traditional static spectrum allocation policy, which allocates certain frequency bands to various users for long periods in exchange for a license, has been inadequate and inefficient in the face of the evolving wireless communication environment. Cognitive radio is an intelligent technology that senses the radio frequency environment and enables the dynamic use of spectrum that is underutilized by licensed users by non-licensed users. Spectrum sensing plays a critical role in ensuring the efficient and reliable use of cognitive radio systems. The detection of spectrum holes and the presence of licensed users takes place in the spectrum sensing phase. In this work, a cooperative spectrum sensing model based on a soft fusion scheme is used to improve spectrum sensing performance. In this approach, sensing data from multiple secondary users are weighted using a coefficient and aggregated in a centre. In this thesis, the vector of weighting coefficients is optimized using PSO, GWO, RSA, CDO and BA, which are intelligent optimization techniques, to achieve maximum detection accuracy. The performance of the optimization algorithms on detection performance and their comparison with classical methods are shown through simulation studies. As a result of the simulations, it is observed that RSA and BA are more successful in terms of spectrum detection performance compared to classical methods and other optimization techniques.
Benzer Tezler
- Bilişsel radyo ağlarında ortam erişim kontrolü ve kanal yönetimi tasarımı ve analizi
The desing and analysis of medium acces controller and channel management on cognitive radio networks
AHMET TURGUT TUNCER
Doktora
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEBRAİL ÇİFLİKLİ
- Bilişsel radyo ağlarında sönümlenme ve gölgelenmenin işbirlikçi algılamaya etkileri
Effects of fading and shadowing on cooperative sensing in cognitive radio networks
HALİL TONGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ŞAFAK
- Bilişsel radyo ağlarında frekans atama, kanal zamanlama ve yönlendirme
Frequency assignment, channel scheduling and routing in cognitive radio networks
SERCAN DEMİRCİ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN DAĞDEVİREN
DOÇ. DR. DİDEM GÖZÜPEK KOCAMAN
- Fully distributed bandit algorithm for the joint channel and rate selection problem in heterogeneous cognitive radio networks
Heterojen bilişsel radyo ağlarında müşterek kanal ve oran seçimi problemi için tümüyle merkezi olmayan haydut algoritması
ALIREZA JAVANMARDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. CEM TEKİN
- Bilişsel radyo ağlarında fiziksel katman güvenliği performans analizi
Physical layer security performance analysis of the cognitive radio networks
EMRE BAYAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK