Enerji algılama tabanlı işbirlikçi online öğrenme algoritması kullanılarak bilişsel radyo ağlarında spektrum algılama başarımının iyileştirilmesi
Improvement of spectrum perception performance in cognitive radio networks using energy sensing based collaborative online learning algorithm
Yazar: KENAN KOÇKAYA
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM DEVELİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Kablosuz haberleşme teknolojileri hızlı bir değişim ve gelişim içerisindedir. Kablosuz haberleşme ile sunulan hizmet çeşitliliğinin artması, kablosuz teknolojileri kullanan kullanıcı sayısında ve iletilen veri miktarında büyük artışlara neden olmuştur. Bu durum sonucunda spektruma olan talep ciddi bir biçimde artmış ve spektrum kıtlığı sorunu ortaya çıkmıştır. Lisanslı kullanıcılar tarafından etkin ve verimli bir şekilde kullanılmayan sınırlı erişilebilir spektrumun esnek bir şekilde lisanssız kullanıcıların erişimine açılması spektrum kıtlığının ortadan kaldırılması konusunda umut verici bir yaklaşım olarak Bilişsel Radyo (BR) kavramı ortaya çıkmıştır. BR çalışma ortamını algılayabilen ve ortamla etkileşimine dayalı olarak çalışma parametrelerini güncelleyen, dinamik spektrum erişim tekniklerini kullanan yeni nesil akıllı bir ağ teknolojisidir. BR'nun başarımında spektrum algılama bilişim döngüsünü başlatan işlev olması nedeniyle anahtar rol oynamaktadır. Enerji algılama (EA) yöntemleri birincil kullanıcı işareti hakkında önsel bilgiye ihtiyaç duymaması ve matematiksel karmaşıklığının az olması nedeniyle spektrum algılama uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, BR ağlarında enerji algılama tabanlı spektrum algılama yönteminin performansını arttırmak için online (çevrimiçi) öğrenme algoritması kullanılarak EA yöntemlerinin başarımında etkin rol oynayan eşik değer ifadesinin yeniden türetilmesi amaçlanmıştır. Tez çalışmasının özgünlüğünün artırılması için, sönümsüz AWGN ve Rayleigh, Nakagami-m, Rician ve Weibull sönümlü kanallarda, düşük SNR rejiminde farklı sistem parametreleri için başarım analizleri yapılmıştır. Bütün analizlerde türetilen analitik ifadelerin doğruluğu literatürdeki çalışmalara benzer olarak bilgisayar benzetimleri ile gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Bilişsel Radyo; Spektrum Algılama; Enerji Algılama; Eşik Değer; Online öğrenme

Abstract:
Wireless communication technologies are in rapid change and development. The increase in the variety of services offered by wireless communication has led to a great increase in the number of users using wireless technologies and the amount of transmitted data. As a result of this situation, the demand for spectrum has increased significantly and the spectrum scarcity problem has arisen. As a result that the limited available spectrum, which is not used effectively and efficiently by licensed users, is made available to the use of the unlicensed user flexibly, the cognitive radio (CR) concept has emerged as a promising approach in eliminating spectrum shortages. CR is a new generation intelligent network technology that uses dynamic spectrum access techniques that can detect the operating environment and update operating parameters based on its interaction with the environment. Spectrum sensing plays a key role in the performance of CR as it is the function that starts the computing cycle. Energy sensing methods are widely used in spectrum sensing applications because they do not need a priori information about the primary user signal and have less mathematical complexity.
In this thesis, it is aimed to reproduce the threshold value expression, which plays an active role in the performance of EA methods, by using online learning algorithm to increase the performance of  the energy detection based spectrum detection method in CR networks. In order to increase the originality of the thesis, performance analyzes were performed for different system parameters in low SNR regime in non fading AWGN channel and Rayleigh, Nakagami-m, Rician and Weibull fading channels.
The validity of the analytical expressions derived in all analyzes is demonstrated by computer simulations similar to those in the literature.

Keywords: Cognitive Radio; Spectrum Detection; Energy Detection; Threshold Value; Online learning