Optimal selection of target radio access points in ultra-dense mobile heterogeneous networks
Ultra yoğun mobil heterojen ağlarda hedef radyo erişim noktalarının optimum seçimi
- Tez No: 961101
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ IBRAHEEM ABDULLAH MOHAMMED SHAYEA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Son derece hızlı biçimde gelişmekte olan mobil haberleşme teknolojilerinde hareketlilik yönetimini doğru, kesintisiz ve hızlı şekilde gerçekleştirmek günden güne zorlaşmaktadır. Yeni nesil haberleşme sistemleri yüksek kullanıcı kapasiteleri vaadetmekle birlikte, yüksek frekanslarda sönümlenmelerin fazla olması, aşırı yoğun heterojen ağlarda girişim seviyelerinin yüksekliği gibi üstesinden gelinmesi gereken birçok faktör bulunmaktadır. Bu bağlamda, kullanıcıların bir hücreden diğerine geçişi sırasında gerçekleştirilen handover (geçiş) işlemlerinin doğru ve zamanında yapılması, hem kullanıcı deneyimi (QoE) hem de ağ kaynaklarının verimli kullanımı açısından kritik bir rol oynamaktadır. Bu tez çalışmasında, 4G ve 5G mobil haberleşme sistemleri kapsamında ultra yoğun heterojen ağ ortamlarında, kullanıcı ekipmanlarının (UE) hareketliliği sırasında en uygun hedef baz istasyonunun (target radio access point) seçilmesini sağlayan bir handover karar algoritması geliştirilmiştir. Literatürde sıklıkla ele alınan konum yönetimi kısmının aksine, bu tezde esas odak, handover yönetimi üzerinedir. Özellikle sabit ağırlıklarla karar veren geleneksel yöntemlerin dinamik mobilite koşullarında yetersiz kaldığı gözlemlenmiş ve bu soruna yönelik olarak dinamik ağırlıklı TOPSIS tabanlı bir karar mekanizması önerilmiştir. Çalışmada karar verme sürecinde kullanılan kriterler; Referans Sinyal Alım Gücü (RSRP), Referans Sinyal Kalitesi (RSRQ), Sinyal-Girişim ve Gürültü Oranı (SINR), hedef baz istasyonunun anlık yük durumu ve kullanıcı ile baz istasyonu arasındaki mesafe olarak belirlenmiştir. Kullanıcının hareket hızı arttıkça, bu kriterlerin önem dereceleri de algoritma tarafından otomatik olarak güncellenmekte ve bu sayede daha doğru kararlar alınması hedeflenmektedir. Simülasyon ortamı, gerçekçi hareketlilik senaryoları ve çeşitli baz istasyonu yerleşimleriyle oluşturulmuştur. Farklı hızlardaki kullanıcı hareketleri (5 m/s, 10 m/s, 30 m/s, 50 m/s) dikkate alınarak üç algoritmanın performansı karşılaştırılmıştır: Geleneksel Şartlı Handover (CHO) Algoritması, Sabit Ağırlıklı TOPSIS, ve önerilen Dinamik Ağırlıklı TOPSIS. Karşılaştırma metrikleri arasında toplam handover sayısı, ping-pong geçiş oranı ve ortalama RSRP değeri yer almaktadır. Gerçekleştirilen simülasyonlar farklı kullanıcı hızları (5 m/s – 50 m/s) için ayrı ayrı değerlendirilmiş ve her hız senaryosunda önerilen algoritmanın performansı diğer yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular, önerilen Dinamik TOPSIS tabanlı handover algoritmasının gerek gereksiz geçişlerin önlenmesi, gerekse sinyal kalitesinin korunması açısından üstün performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Özellikle ping-pong geçiş oranları açısından değerlendirildiğinde; önerilen algoritma, her hız seviyesinde hem sabit ağırlıklı TOPSIS algoritmasına hem de geleneksel CHO yöntemine kıyasla ciddi bir iyileşme sağlamıştır. Düşük hızda (5 m/s) CHO'ya kıyasla yaklaşık %61, sabit TOPSIS'e göre ise %75 oranında daha az ping-pong geçişi gerçekleştirmiştir. Bu oranlar, artan hızla birlikte daha da belirginleşmiştir. Örneğin, yüksek hızda (50 m/s), önerilen algoritma CHO'ya göre yaklaşık %87, sabit TOPSIS'e göre ise %95 oranında daha az ping-pong geçişine sebep olmuştur. Bu durum, algoritmanın kararlılığı artırma ve gereksiz kaynak tüketimini azaltma açısından oldukça başarılı olduğunu göstermektedir. Toplam handover sayıları açısından önerilen algoritma, sabit ağırlıklı TOPSIS'e göre her hız seviyesinde daha az geçiş yaparak ağ üzerindeki sinyal ve kontrol yükünü yaklaşık %20 oranında azaltmıştır. Bununla birlikte, geleneksel CHO algoritmasına kıyasla daha fazla geçiş yaptığı gözlemlenmiştir. Ancak bu artış, kararların daha dengeli ve sinyal kalitesine duyarlı verilmesiyle açıklanabilir. Nitekim, bu“gerekli geçişler”sayesinde ortalama RSRP değerlerinde CHO'ya kıyasla %6–7 düzeyinde bir iyileşme sağlanmıştır. Sabit ağırlıklı TOPSIS'e kıyasla ise bu iyileşme %3–4 arasında değişmektedir. Tüm bu sonuçlar, önerilen algoritmanın yalnızca gereksiz geçişleri önlemekle kalmayıp, aynı zamanda karar kalitesini artırarak hem kullanıcı deneyimini hem de ağ verimliliğini üst seviyeye çıkardığını göstermektedir. Ayrıca, algoritmanın TOPSIS tabanlı yapısı sayesinde hesaplama karmaşıklığının düşük olması, gerçek zamanlı uygulamalarda da kullanılabilirliğini desteklemektedir. Bu tez çalışması, mobil haberleşme sistemlerinde hareketliliğe duyarlı, uyarlanabilir handover yönetimi için etkili ve ölçeklenebilir bir yaklaşım sunmakta ve özellikle yoğun şehir içi senaryolar gibi zorlu ortamlarda uygulama potansiyeli taşımaktadır. Handover karar süreçlerine dinamiklik kazandırarak performans artışı sağlamayı hedeflemiş ve belirli senaryolar çerçevesinde bu hedefe ulaşmıştır. Ancak, simülasyonlar ideal koşullarda ve önceden belirlenmiş kullanıcı hareket modelleri ile gerçekleştirilmiştir. Gerçek hayatta karşılaşılabilecek düzensiz kullanıcı davranışları, ani hız değişimleri, radyo kanalındaki anlık bozulmalar veya trafik dalgalanmaları gibi faktörler bu modelde yer almamaktadır. Ayrıca, kullanıcıların uygulama düzeyinde deneyimlerine (örneğin, video akışı, VoIP gibi hizmetlerin kalite metrikleri) doğrudan odaklanılmamış, değerlendirmeler sinyal gücü ve geçiş istatistikleri gibi fiziksel katman ve erişim düzeyindeki göstergelerle sınırlı tutulmuştur. Geliştirilen algoritma, hesaplama açısından düşük karmaşıklığa sahip olsa da, dinamik ağırlık güncellemeleri belirli kurallara bağlı olarak çalışmakta ve henüz makine öğrenmesi gibi veri odaklı yaklaşımlar ile desteklenmemiştir. Gelecek çalışmalarda, kullanıcıların geçmiş hareket verilerine veya bağlantı performanslarına dayalı olarak kendi handover kararlarını öğrenen ya da öngören yapay zeka destekli sistemlerin geliştirilmesi planlanabilir. Ayrıca, yalnızca hücre geçiş anları değil, handover sonrası bağlantı kalitesinin sürekliliği de detaylı şekilde analiz edilerek karar verme süreçlerine dahil edilebilir. Bunun yanı sıra, bu tez kapsamında değerlendirilen kriter seti belirli temel sinyal ve ağ yük parametreleri ile sınırlıdır. Fakat gerçek zamanlı trafik tipi, enerji verimliliği, güvenlik önceliği veya kullanıcı önceliği gibi ek kriterler sisteme entegre edilerek karar alma süreci çok daha kapsamlı hale getirilebilir. Farklı ağ mimarilerinde (Non-Terrestrial Networks (NTN) veya Wi-Fi offloading gibi) algoritmanın uyarlanabilirliği incelenebilir. Bu bağlamda, önerilen dinamik handover algoritması temel bir yapı taşını oluştursa da, daha karmaşık, öğrenen ve servis-farkındalıklı mobilite yönetimi yaklaşımları için güçlü bir başlangıç noktası teşkil etmektedir.
Özet (Çeviri)
The deployment of 5G technology all over the world in recent years has led to the formation of very dense heterogeneous networks together with the already installed old-generation base stations. This thesis focuses on the problem of mobility management and handover decision-making in ultra-dense heterogeneous networks (UDHNs), particularly within the context of 4G and 5G Radio Access Technologies (RATs). As mobile users move across overlapping cells with varying coverage and capacity, ensuring seamless connectivity becomes increasingly challenging. This study specifically addresses handover decision algorithms, which are essential to maintain service continuity and network quality. The main objective of this work is to develop and evaluate a handover decision-making algorithm based on the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method. Unlike conventional methods that rely on fixed criteria weights, the proposed algorithm dynamically adjusts these weights depending on the velocity of the user equipment (UE). The decision criteria include Reference Signal Received Power (RSRP), Reference Signal Received Quality (RSRQ), Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SINR), base station load, and distance between UE and candidate base stations. A simulation environment was constructed to test and compare the performance of three algorithms: Conditional Handover (CHO), standard TOPSIS, and the proposed Dynamic TOPSIS. The simulations were conducted using realistic mobility scenarios across various UE speeds (5 to 50 m/s). Key performance indicators such as the handover probability (HOP), handover ping-pong probability (HPPP), handover failure rate (HOF), and average serving RSRP were analyzed. The findings indicate that the suggested Dynamic TOPSIS algorithm surpasses the other two methodologies. At elevated mobility (50 m/s), the ping-pong probability diminished to 0.8%, in contrast to 6.6% with CHO and 15.3% with conventional TOPSIS. Furthermore, the mean signal strength during handovers was enhanced, signifying increased network stability and user experience. In conclusion, the study illustrates that integrating user speed into the handover decision-making process enhances mobility management efficiency and intelligence. The suggested strategy provides a low-complexity and pragmatic solution for enhancing handover performance in congested 4G and 5G networks.
Benzer Tezler
- İstanbul'da afet sonrası toplanma ve barınma alanlarının erişebilirliği
Accessibility of disaster problems in İstanbul
GÖZDE NUR KURU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİMMET KARAMAN
- Secure and coordinated beamforming in 5G and beyond systems using deep neural networks
5G ve ötesi sistemlerde derin sinir ağları kullanarak güvenli ve koordineli hüzmeleme
UTKU ÖZMAT
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL
- Modulation options for OFDM-based waveforms
OFDM tabanlı dalga biçimleri için modülasyon seçenekleri
AHMAD MOHAMMAD ABD-ALGHANI JARADAT
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN
- QoS-based resource management and optimization in CR-based NOMA networks
CR tabanlı NOMA ağlarında QoS tabanlı kaynak yönetimi ve optimizasyonu
ÖMER FARUK AKYOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİHA TEDİK BAŞARAN
- Analytical models and cross-layer delay optimization for resource allocation of noma downlink systems
Aşağı yönlü noma sistemlerinde kaynak tahsisi için analitik modeller ve katmanlar arası etkileşimli gecikme optimizasyonu
ÖMER FARUK GEMİCİ
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
DR. İBRAHİM HÖKELEK