Kavramsal Radyo Sistemlerinde Yapay Sinir Ağına Dayalı Kanal Seçme Algoritması Tasarımı

Abstract

Bu tez çalışmasında, kavramsal ağlarda ikincil kullanıcılara lisanslı kanallarda servis sağlayacak merkezi bir kavramsal radyo servis sağlayıcısı tasarlanmıştır. Bu tasarımda ikincil kullanıcıların bağlantı istekleri için, lisanslı spektruma sahip olan operatörlerin gün içindeki birincil kullanıcı dağılımları yapay sinir ağı ile analiz edilerek uygun kanal seçimi yapılmaktadır. Bu karar verme yönteminde ikincil kullanıcıların bağlantı istekleri süresince olası kanal geçiş sayısının düşürülmesi hedeflenmektedir. Böylelikle spektrumun daha etkin bir şekilde kullanılması, geçişlerin sebep olduğu zaman kaybının azaltılması, sistem kaynak kullanımının iyileştirilmesi ve kullanıcılara sunulan servis kalitesi artırılması sağlanmaktadır. Bu amaçla geliştirilen yeni yöntem, ikincil kullanıcıları rastgele operatöre ve de en ucuz lisanslı operatöre dağıtan iki yöntemle karşılaştırılmaktadır. Önerilen yöntem diğerlerine oranla daha iyi performans göstermektedir.

In this thesis, a central cognitive radio base station serving secondary users at licensed channels is designed. For channel requests of secondary users, channel selection is done by analyzing daily primary user distribution patterns of licensed GSM operators with the help of artificial neural network method. In this channel selection method, it is aim to decrease handoff count during connection requests of the secondary users. As a result of this method, spectrum utilization will increase, delay of connections will decrease, using of resources will be optimized and quality of service will increase. The proposed method is designed and implemented. For measuring and comparing the performance of proposed method, two other methods are implemented which are random operator selection and cheapest operator selection methods.