Geri Dön

İHA destekli uçta hesaplama uygulamalarında İHA konumunun sezgisel yaklaşımlarla belirlenmesi

Determining the UAV position with heuristic approaches in UAV-aided edge computing applications

  1. Tez No: 958052
  2. Yazar: SAVAŞ PINAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KALAYCIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Taşınabilir cihaz sayısındaki artış, nesnelerin interneti (IoT), 5G ve ötesi teknolojiler ve akıllı şehirler gibi uygulamaların yaygınlaşması, mobil kullanıcılara daha yakın hesaplama kaynaklarına olan ihtiyacı arttırmıştır. Bu doğrultuda geliştirilen Çoklu-Erişim Uçta Hesaplama (ing. Multi-access Edge Computing, MEC) mimarisi, düşük gecikmeli ve konum farkındalıklı hizmet açısından önemli fırsatlar sunmaktadır. Karasal MEC sunucularının yetersiz kaldığı durumlarda, özellikle kısa süreli yoğunluk yaşanan bölgelerde, İnsansız Hava Aracı (İHA) destekli MEC yapıları alternatif çözüm olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışmada, bataryalı döner kanatlı İHA'ların MEC sunucu olarak devreye alındığı kısa süreli yüksek kullanıcı yoğunluklu heterojen ağ senaryoları ele alınmıştır. Kullanıcı enerji tüketimini ve İHA'ların havada asılı kalma enerjisini en aza indirirken, belirli bir gecikme eşiği altında hizmet alan kullanıcı sayısını en büyük yapan çok amaçlı bir hedef fonksiyon tanımlanmış- tır. Eniyileme çalışması, yük devri ve İHA yerleşiminin birbirinden ayrıldığı iki katmanlı algoritma yapısıyla gerçekleştirilmiştir. İç katmanda, farklı sunucu tiplerini dikkate alan açgözlü tabanlı yük devri algoritması kullanılmıştır. Dış katmanda ise İHA yerleşimleri; önerilen Gri Kurt Optimizasyonu (GKO) ve Yapay Arı Kolonisi (YAK) ile referans alı- nan K-ortalama kümeleme ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmaları kullanı- larak eniyilenmiştir. Karşılaştırma için rastgele yerleşim de değerlendirilmiştir. Çalışma, İHA'ların asılı kalmada harcadıkları enerjinin toplam sistem maliyetinde baskın bir etkisinin olduğunu göstermiştir. Çözüm olarak, düşük ve çok düşük irtifalarda görev yapabilen Bağlı İHA önerilmiş ve sistem maliyetine olan etkisi incelenmiştir. Bağlı İHA'ların İHAMEC uygulamaları için enerji verimli bir alternatif olabileceği görülmüştür. Diğer önemli sonuç ise önerilen GKO+Açgözlü (GKO+A) ve YAK+Açgözlü (YAK+A) yaklaşımlarının, referans yöntemlere kıyasla daha iyi performans sergilediğidir.

Özet (Çeviri)

The growing prevalence of portable devices, along with the expansion of technologies such as the Internet of Things, 5G and beyond, and smart cities, has heightened the demand for computing resources that are situated closer to mobile users. In response, Multi-access Edge Computing (MEC) provides promising capabilities for low-latency, location-aware services. In cases where terrestrial MEC servers are insufcient, especially in areas where user demands peak for short time, Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-enabled MEC architectures emerge as alternatives. This study focused on short-term, high user density heterogeneous network scenarios where battery-powered rotary-wing UAVs are MEC servers. A multiobjective optimization function is defned to minimize user energy consumption and UAV hovering energy while maximizing the number of users served within a latency threshold. Optimization is carried out using a two-layered structure that separates ofoading and UAV placement. In the inner layer, greedy-based ofoading algorithm considering different server types is used. In the outer layer, UAV positions are optimized using Grey Wolf Optimizer (GWO) and Artifcial Bee Colony (ABC) as proposed methods, while K-means clustering and Particle Swarm Optimization (PSO) are used as benchmarks. Random deployment is also included for comparison. Results indicated that hovering energy has a dominant effect on total system cost. As an alternative, tethered balloon UAVs operating at low and ultra-low altitudes are proposed and evaluated. Findings showed that tethered balloons can be energy-efcient solution for UAV-MEC networks. Other important result is that the proposed GWO+Greedy and ABC+Greedy approaches outperformed the reference methods.

Benzer Tezler

  1. Aerodynamic performance enhancement of a 27-inch APC propeller through geometric modifications

    Geometrik değişiklikler yoluyla 27 inçlik bir APC pervanenin aerodinamik performansının artırılması

    MEHMET EMİN ARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERTAÇ ÇADIRCI

  2. Uluslararası dış borç krizi

    Başlık çevirisi yok

    ZUHAL AKBELEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    EkonomiUludağ Üniversitesi
  3. Real-time anomaly detection in UAV systems using TinyML on ARM Cortex-M microcontrollers

    ARM Cortex-M mikrodenetleyicilerde gömülü makine öğrenmesi kullanarak İHA sistemlerinde gerçek zamanlı anomali tespiti

    MEHMET ALPEREN BAKICI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  4. Aerodynamic and structural optimization a male class unmanned aerial vehicle wing with genetic algorithm

    Bir male sınıfı insansız hava aracı kanadının genetik algoritma ile aerodinamik ve yapısal optimizasyonu

    KAĞAN ÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAAN YILDIZ

  5. Türkiye'nin tanıtımı

    Başlık çevirisi yok

    ELİF ASUDE TUNCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Halkla İlişkilerMarmara Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN FUAT ÇELEBİOĞLU