Kullanıcı Talebine Bağlı İletim Gücü Optimizasyonu

Abstract

Bilgi ve haberleşme teknolojilerindeki hızlı ilerleme son yıllarda mobil veri ihtiyacında da ciddi bir artışı beraberinde getirmiştir. Bu durum servis kalitesinin bozulmaması adına kaynakların efektif kullanılmasını gerektirmektedir. Bu amaçla araştırmacılar, telekomünikasyon endüstrisi ile birlikte daima daha gelişmiş yaklaşımlar üzerine çalışmaktadırlar. Bu bildiride yükselen veri ihtiyacını karşılamak için veri ihtiyacının bilinmesi halinde kaynak kullanımında ne derece verimlilik sağlanabildiği, toplam mobil güç tüketimindeki azalma ile gösterilecektir. Yeterli modülasyon ve kodlama önerilerek veri ihtiyacının tahminlenmesi sayısal uçurum kavramı kapsamında gerçekleştirilecektir. Amaç tahmin edilen veri ihtiyacı sayesinde, kullanıcıların ne seviyede sinyal gücünün girişim ve gürültü gücüne oranına (SINR) ihtiyaç duyacaklarının; dolayısıyla da bu SINR seviyesinde yapılan iletişim için güç tüketiminde ne kadar verimlilik sağlanacağının gösterilmesidir. Sayısal uçurum, ekonomik işbirliği ve gelişimi organizasyonu tanımlamasına göre: Bireyler, haneler, iş birimleri ve coğrafi birimler arasındaki, bilgi teknolojilerine erişim farkıdır. Bu fark, farklı sosyo-ekonomik seviyedeki birimlerin, bilgi ve haberleşme teknolojilerine erişimlerindeki fırsat farklılıkları, internet, 3G kullanımı, GSM kullanımı gibi bilişim dünyasına ait aktivitelerin kullanım derecelerine göre ölçülmesiyle hesaplanmaktadır. Bu tez kapsamında, ilk adım sayısal uçurumun ölçümlenmesi olmuştur. İstanbul’da farklı ilçelerden, farklı sosyo-ekonomik yapıdaki 1140 kişinin katıldığı hane anket çalışmasında bulunulmuştur. İstanbul il sınırları içerisindeki 10 ilçe ve 31 mahallede gerçekleşen bu çalışmada, %95 güvenilirlikle (± 0.055 hata oranı) örnekleme yapılarak tüm İstanbul’un sayısal uçurum seviyesi yansıtılmaya çalışılmıştır. Sonraki adımda çalışmanın çıktıları çeşitli tekniklerle kümeleme algoritmaları için hazırlanmış, sonrasında da kümeleme adımları ve teknikleri kullanılarak anket katılımcıları üç gruba ayrılmıştır. Bu gruplama sayısal uçurum kapsamında bilgi teknolojileri farkındalıklarına göre yapılmıştır. Katılımcıların ayrıştırılmasında 6 kümeleme tekniği denenmiş, en yüksek kabul oranı hiyerarşik kümeleme metodu ile alınmıştır. Bilgi teknolojilerindeki farkındalıkları doğrultusunda aynı gruptaki katılımcıların bilgi teknolojileri, özellikle de mobil internet hizmeti kullanımlarının paralellik gösterdiği kabul edilebilir. Dolayısıyla aynı kümedeki mobil kullanıcıları ortak bir veri ihtiyacı ile eşleştirilebilir. Amaç, hem veri ihtiyacı hem de lokasyon bazında eşleştirilebilen mobil kullanıcılardan yola çıkarak, veri ihtiyacının önceden tahmin edilmesi ve böylece toplam güç tüketiminde verimlilik sağlanabileceğini göstermektir. Bu kapsamda belli bir sistem modeli üzerinden benzetimler gerçekleştirilecek, düşük, orta, yüksek veri ihtiyaçları sayısal uçurum anlamında kümelenen kullanıcılar ile eşleştirilecektir. Potansiyel veri ihtiyacını tespit etmek için anket çalışması İstanbul içerisinde yapılmıştır, bu yüzden çalışmada sistem modeli şehir özelliklerine göre tasarlanmıştır. Bu sebeple kod bölmeli çoklu erişim (CDMA) kullanan üçüncü nesil (3G) bir sistem kabul edilmiş, şehir içi yol kaybı etkisi göz önünde bulundurulmuştur. Böylesi bir sistem, transfer fonksiyonu ile yol kaybı, gölgeleme etkisi ve sönümlenme etkisini içinde bulundurur. Bu kapsamda alınan tüm sistem parametreleri şehir etkisini yansıtacak şekilde seçilmiştir. Sistem modelinin oluşturulmasının ardından mobil kullanıcıların veri ihtiyacının tespit edilmesi bir diğer önemli adımdır. Veri ihtiyacı aslında SINR’ın bir yansıması şeklinde tanımlanabilir. Örneğin adaptif modülasyon ve kodlama (AMC), SINR maksimizasyonuna bağlı olarak iletilen verinin de maksimize edilmesi üzerine kuruludur. Bu sebeptendir ki, yine aynı mantıkla veri ihtiyacını, SINR’a yansıtmamız durumunda veri ihtiyacına bağlı mobil cihazlarda güç tüketiminin minimize edilmesi sağlanabilir. Bu kapsamda Shannon kapasite formülü kullanılıp, maksimum kanal kapasitesi kullanıcnın ihtiyaç duyduğu veri miktarı ile değiştirilebilir. Bu sayede bir kullanıcının veri ihtiyacı için gerekli SINR eşiğini belirlenir ve bu SINR’dan daha yüksek SINR değerleri için kullanıcın veri ihtiyacının karşılanacağı kabulü yapılabilir. SINR üzerinden mobil bir cihazın iletim gücü, mobil cihazların baz istasyonuna uzaklıkları, mobil cihaza etkiyen adaptif beyaz Gauss gürültüsü ve CDMA yayılım kazancı, mobil cihazlarda güç tüketiminin en aza indirilmesi amacıyla ele alınan kısıtlardır. Karmaşık mobil hücresel sistemlerde mobil cihazların konumları ve dolayısıyla kanal katsayıları sürekli değişmektedir. Bu yüzden, gerçek hayatta mobil güç tüketimini minimize ederken optimum SINR seviyesini tespit etmek oldukça güçtür ve hızlı optimizasyon metodları gerektirir. Bu metodlardan biri de bu tez kapsamında kullanılacak olan konveks optimizasyon metodudur. Bu kapsamda göz önünde bulundurulacak fonksiyonlar konveks hale getirilebilir olmalıdır. Nitekim SINR seviyesinin mobil kullanıcının veri ihtiyacına dayanması kısıtı, AMC’deki SINR maksimizasyonu ve SMC’deki güç tüketimlerinin minimizasyonu konveks hale getirilebilen fonksiyonlardır. Bu durum konveks optimizasyon metodlarının özel bir hali olan geometrik programlama kullanabileceğimizi gösterir. Tezin kapsamında son adım AMC ile SMC’nin karşılaştırılması ile verimliliğin gösterilmesidir. Bu amaçla SINR maksimizasyonu ile mobil kullanıcıya en yüksek veri iletimi sağlanarak AMC, yeterli SINR ile optimum güç tüketimi sağlanarak da SMC benzetimleri gerçekleştirilmiştir. İki tekniğin de kullandığı ortak kısıtlar en genelden en özele aşağıdaki gibidir: CDMA tabanlı Evrensel Mobil Telekomünikasyon Sistemi şebekesindeki mobil cihazların güç tüketimleri alttan 0 Watt, üstten 0,5 Watt ile sınırlanmalıdır, Veri ihtiyacını baz aldığımız mobil cihaza etkiyen diğer mobil cihazların toplam girişimi optimizasyonun gerçekleşebilmesi açısından belli bir değer ile üstten sınırlandırılmalıdır, CDMA’de gözlenen yakın-uzak etkisi yüzünden veri ihtiyacını gözettiğimiz mobil cihazın dışındaki mobil cihazların alınan güç seviyeleri eşit ve belli bir seviyenin üstünde olmalıdır, Veri ihtiyacını gözettiğimiz mobil cihazın dışındaki diğer tüm mobil cihazların servis kalitesini belirleyen SINR değerleri belli bir seviyenin üzerinde tutulmalı böylece servis verilmeme ihtimali ortadan kaldırılmalıdır. Bu kısıtlara ek olarak SMC için aşağıdaki kısıt eklenebilir: Veri ihtiyacını gözettiğimiz mobilimizin SINR değeri, veri ihtiyacına göre belirlenen SINR seviyesinin üzerinde olmalıdır. Tüm bu kısıtlar amaç fonksiyonları ile birlikte ilerleyen bölümlerde açıklanacaktır. Sonuçta optimizasyon problemimiz, mobil cihazların toplam güç tüketimlerini minimize etmek amacıyla, kısıtlarla beraber benzetim ortamında çalıştırılmış ve AMC ile karşılaştırılarak verimlilik kazancı hesaplanmıştır. Benzetim ortamımızda, 10 mobil istasyon ve 1 baz istasyonu bulunmaktadır. Sistem sırasıyla 5,10 ve 15 metreye konuşlandırılan, çeşitli kanal kapasitelerine ihtiyaç duyan 3 mobil istasyon ile başlamış ve 10 mobile kadar 5’er metre arayla yeni mobiller eklenmiştir. Her farklı durum için senaryo 1000 kere, farklı yol kaybı, sönümlenme, gölgelenme ve gürültü etkileriyle çalıştırılmış ve servis verilmeyen bir durum olmaması sağlanarak sağlıklı karşılaştırma yapılabilmiştir. Veri ihtiyacının, dolayısıyla da SINR ihtiyacının önceden bilindiği durum için; önemli bir haberleşme kaynağı olan gücün tüketiminde nasıl bir azalma sağlanabileceği hesaplanmıştır. Sonuçlar beklendiği gibi SINR’ın gözetildiği ve gözetilmediği durumlar arasında önemli güç tüketim farkları yaratmıştır, güç ve enerjide verimlilik sağlanmıştır.

With latest development of telecommunication technologies such as third generation mobile communication and Long Term Evolution , mobile user’s high bandwidth and mobility demands are also increased. Big data demand started to become a common challenge for the network service providers. Reachability of information and communication technologies (ICT) became more critical. In order to provide high quality of service to everybody and to allocate mobile resources effectively; various techniques, intelligent approaches and network architectures are being developed. In this thesis, main subject is decreasing mobile power consumption by considering mobile users’ data demand. To succeed, mobile user’s high bandwidth and mobility demand problem will be approached in a deductive way. It will be shown that not every mobile user needs very high data bandwidth. Mobile users’ behaviors vary from one to another and as far as all mobile users are considered as they need high amounts of mobile data, no user satisfaction would be possible in a few years. However we propose that if mobile users’ data demand may be estimated, then more efficient and green mobile networks may be designed by decreasing total power consumption of mobile stations. Therefore, first, mobile users’ behaviors and their reachability to ICT will be determined in digital divide concept along with clustering analysis in experimental ways. Second, clustered user characteristics will be mapped to specific data rates which reflect the average data demand in a particular user group. Then at the end, it will be shown that total power consumption of mobile stations may be decreased if mobile users’ data demands may be classified and user satisfaction is provided by considering potential data demand. This thesis has two original contributions. First, digital divide will be analyzed at intra-city level by neighborhoods. While governments and institutions, such as International Telecommunication Union, are in question of whether the global divide is widening or narrowing. There are no studies, neither in the literature nor in practice to understand the gap between ICT users in a city. With this goal, 1140 Istanbul habitants were asked to fill a questionnaire, in order to be classified in terms of their technology reachability and reasons of using ICT. Then, clustering analyses were performed to questionnaire results. Respondents have been clustered into sub groups from digital divide perspective to have a vision on end user data demand. Clustering respondents required some data preparation steps and suitable clustering techniques. As the second unique case study, data demand estimations are used to provide quality of service for mobile users while decresing the power consumption of mobile stations. Mobile users’ data needs are estimated through previously clustered 1140 habitants of Istanbul. We propose sufficient modulation and coding (SMC) method that functions according to mobile users’ estimated data demands and their equivalent signal to interference and noise ratio. It is shown that by providing sufficient quality of service for mobile user, more efficient power usage is possible by using convex optimization methods. Finally to show the increased energy efficiency, we compare SMC with the theoretical approach used in adaptive modulation and coding which is one of the remarkable techniques, that provide high quality of service while adapting modulation and transmission power with respect to erratic channel conditions.