Bilişsel radyo ağlarında zeki optimizasyon teknikleri kullanılarak spektrum algılama
Spectrum sensing using intelligent optimization techniques in cognitive radio networks
Yazar: BURCU KETENCİ
Danışman: PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Modern iletişim ihtiyaçlarına bağlı olarak kablosuz cihaz ve uygulamaların her geçen gün çoğalması, sınırlı bir kaynak olan spektruma yönelik talebin artmasına neden olmuştur. Belirli frekans bantlarını lisans karşılığında çeşitli kullanıcılara uzun süreler boyunca tahsis eden geleneksel statik spektrum tahsis politikası, gelişen kablosuz iletişim ortamı karşısında yetersiz ve verimsiz kalmıştır.  Bilişsel radyo, radyo frekans ortamını algılayarak lisanslı kullanıcılar tarafından yeterince kullanılmayan spektrumun, lisansa sahip olmayan kullanıcılar tarafından da dinamik olarak kullanılmasını sağlayan akıllı bir teknolojidir. Spektrum algılama, bilişsel radyo sistemlerinin verimli ve güvenilir kullanımını sağlamada kritik bir rol oynamaktadır. Spektrum boşluklarının ve lisanslı kullanıcıların varlığının tespit edilmesi spektrum algılama aşamasında gerçekleşir. Bu çalışmada spektrum algılama performansını artırmak için yumuşak birleştirme şemasına dayalı işbirlikçi spektrum algılama modeli kullanılmıştır. Bu yaklaşımda, birden fazla ikincil kullanıcıdan gelen algılama verileri bir katsayı kullanılarak ağırlıklandırılır ve bir merkezde toplanır. Bu tezde ağırlık katsayıları vektörü, zeki optimizasyon tekniklerinden PSO, GWO, RSA, CDO ve BA kullanılarak optimize edilip maksimum algılama doğruluğunun elde edilmesi amaçlanmıştır. Optimizasyon algoritmalarının algılama performansı üzerindeki başarımı ve klasik yöntemlerle kıyaslaması yapılan simülasyon çalışmaları üzerinden gösterilmiştir. Simülasyonlar sonucunda RSA ve BA'nın klasik yöntemlere ve diğer optimizasyon tekniklerine kıyasla spektrum algılama performansı açısından daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir.

Abstract:
The proliferation of wireless devices and applications due to modern communication needs has led to an increase in the demand for spectrum, which is a limited resource. The traditional static spectrum allocation policy, which allocates certain frequency bands to various users for long periods in exchange for a license, has been inadequate and inefficient in the face of the evolving wireless communication environment.  Cognitive radio is an intelligent technology that senses the radio frequency environment and enables the dynamic use of spectrum that is underutilized by licensed users by non-licensed users. Spectrum sensing plays a critical role in ensuring the efficient and reliable use of cognitive radio systems. The detection of spectrum holes and the presence of licensed users takes place in the spectrum sensing phase. In this work, a cooperative spectrum sensing model based on a soft fusion scheme is used to improve spectrum sensing performance. In this approach, sensing data from multiple secondary users are weighted using a coefficient and aggregated in a centre. In this thesis, the vector of weighting coefficients is optimized using PSO, GWO, RSA, CDO and BA, which are intelligent optimization techniques, to achieve maximum detection accuracy. The performance of the optimization algorithms on detection performance and their comparison with classical methods are shown through simulation studies. As a result of the simulations, it is observed that RSA and BA are more successful in terms of spectrum detection performance compared to classical methods and other optimization techniques.