Resource management of space, frequency and power in 5G networks using machine learning
5. nesil ağlarda uzay, frekans ve gücün makine öğrenmesi ile kaynak yönetimi
- Tez No: 866895
- Danışmanlar: PROF. DR. CENK TOKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Makine öğrenmesi, Five-Generation Wireless Telephone Technology, Deep learning, Machine learning
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
5. Nesil kablosuz iletişimin gelişmesiyle birlikte, çeşitli kullanıcı türleri için yeni gereksinimler ortaya çıkmıştır. Bu gereksinimler doğrultusunda Yeni Radyo sistemlerinin, kişisel mobil cihazlar, otonom sürüş araçları, endüstriyel makineler, karanlık fabrikalar ve ev aletleri gibi farklı ihtiyaçlara sahip kullanıcılara hizmet vermesi gerekmektedir. Veri hızına, güvenilirliğe ve trafik hacmine olan talep büyük ölçüde artmaktadır. Çok daha yüksek kullanıcı trafiğine ve veri hızlarına uyum sağlamak için yeni frekans aralıkları tanıtılmıştır. Daha yüksek frekanslar, Kullanıcı Ekipmanındaki sinyal bütünlüğünü iyileştirerek Hizmet Kalitesini artırmanın bir yolu olarak hüzme oluşturmayı ve hüzme yönetimini optimize edilmesi gereken önemli bir nokta haline getirmiştir. Bir 5G ağının mevcut kaynaklarını tahsis etmek için, güç ve frekans kaynaklarının atanması, kullanıcı ilişkilerinin ve devirlerin yönetilmesi vb. ile Radyo Kaynak Yönetimi gerçekleştirilmektedir. Hüzmelerin, güç ve kaynak bloklarının yönetimi, bir optimizasyon problemi olarak formüle edilerek, bağlantı kalitesinin bir göstergesi olarak her kullanıcının CQI'sinin en iyilenmesi amaçlanmaktadır. Bu tezde, uzay, güç ve frekans kaynaklarının ortaklaşa tahsis edilmesi için Pekiştirmeli Öğrenme kullanımı araştırılmaktadır. DQN ile klasik optimizasyon yöntemlerinden veya kaynak uzayında tam kapsamlı aramadan daha iyi performans elde etmek hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
With the onset of the 5th generation of wireless communications, new requirements have formed for various types of users. The New Radio systems are required to serve users of diverse needs such as personal mobile devices, autonomous driving vehicles, industrial machines, dark factories and household appliances. The demand on data rate, reliability and traffic volume have increased immensely. To accommodate the much higher user traffic and data rates, new frequency ranges have been introduced. The higher frequencies have made it essential to use beamforming as a way to increase the Quality of Service by improving signal integrity at the User Equipment, making beam management an important point to optimize. To allocate the available resources of a 5G network, Radio Resource Management is conducted, allocating power and frequency resources, handling user associations and handovers etc. The management of beams, power and resource blocks can be formulized as an optimization problem, where we aim to maximize the CQI of each user, as an indicator of quality of the downlink connection. In this thesis, we investigate the use of reinforcement learning to allocate space, power and frequency resources jointly. We aim to achieve better performance with a Deep Q-Network than classical optimization methods or an exhaustive search in the resource space.
Benzer Tezler
- Resource allocation mechanisms for end-to-end delay optimization of 5G URLLC services
5G URLLC hizmetlerinin uçtan uca gecikme optimizasyonu için kaynak aktarım mekanizmaları
HASAN ANIL AKYILDIZ
Doktora
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
DR. İBRAHİM HÖKELEK
- Energy efficiency and security of rıs-aided communication networks
Ris-tabanli haberleşme ağlarinda enerji verimliliği ve güvenlik
HAKAN ALAKOCA
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- Artificial intelligence applications in microwave and mmwave sensing
Mikrodalga ve milimetre dalga algılamada yapay zeka uygulamaları
MUHAMMED İSMAİL PENÇE
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI
- Spor salonundaki aletlerin kapasite tahminlemesi için bir uygulama çerçevesi
An application framework for gym equipment capacity forecast
OSMAN ÇAYLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Yalın yönetim öğeleri ve tekstil sektörüne uygulanabilirliği
Lean management concepts and their applicability to the textile industry
İSMAİL CİHAN PEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMRA DURMUŞOĞLU