Kablosuz yerel alan ağlarında MAC katmanında analitik yöntem kullanarak performans geliştirme
Performance evaluation with using analytic method in MAC layer for wireless local area networks
Yazar: HACI BAYRAM KARAKURT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL KOÇAK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayar ağları = Computer networks

Özet:
Kablosuz yerel alan ağlarında (Wireless Local Area Network-WLAN) hizmet kalitesini (Quality of Service-QoS) arttırmak için genellikle 802.11e Ortam Erişim Kontrolü (Medium Access Control-MAC) protokolü kullanılmaktadır. MAC protokolünde hizmet kalitesini etkileyen parametrelerden RTS (Request to Send) Eşik Değeri (RTSED), Parçalama Eşik Değeri (PED) ve Arabellek Boyutu (AB) ağ performansını etkileyen en önemli parametreler arasında yer almaktadır. Bu tez çalışmasında RTSED, PED ve AB giriş parametreleri bulanık mantık, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve geri besleme kontrol tabanlı modellerle optimize edilmiştir. Böylece IEEE 802.11e Çarpışma Önleme ile Taşıyıcı Algılama Çoklu Erişim (CSMA/CA) protokolünde kanal verimliliği ve birim zamanda işlenen paket miktarı arttırılmış, paket kayıpları ve gecikme süresi azaltılmıştır. WLAN'larda ilk olarak veri setleri ile yapılan çalışmada bulanık mantık yöntemi kullanılarak gecikme süresinde %36 ile %38 aralığında, yükleme süresinde %2 ile %10 aralığında ve birim zamanda işlenen paket miktarınında %25 ile %44 aralığında iyileştirmeler elde edilmiştir. İkinci çalışmada YSA algoritması ile alıcı ve verici için kanal kullanım durumu (Channel Utilization Receiver, Channel Utilization Transmitter), alınan veri trafiği ve gönderilen veri trafiğinin tahminlenmesi sağlanmıştır. Üçüncü çalışmada WLAN'larda dış faktörlerin hizmet kalitesine etkisini incelemek amacıyla düğümlerin konumuna göre iç ve dış ortamlara kablosuz sunucu, telekom vericisi ve jammerlar (sinyal bozucular) eklenerek RTSED, PED ve AB giriş parametrelerinin kanal verimliliğine olan etkisi incelenmiştir. Ayrıca döngü tablosu kullanılarak kaba kuvvet algoritması ile kanal verimliliği arttırılmıştır. Bu yapıda yeni bir model olan ajan yapısı ile ağ katmanı, düğüm katmanı ve proses katmanları zamanlama fonksiyonu ile güncellenmiş ve kanal kullanım durumu %17 oranında arttırılmıştır. Son olarak tez çalışmasının temelini de oluşturan çalışmada ise geri besleme kontrollü yöntem ile Riverbed Modeler üzerinden gömülü bulanık mantık algoritması kullanılarak benzetim anında birim zamanda işlenen paket miktarı %26,48, kanal kullanım durumu %2,30, alınan veri trafiği %14,59 ve gönderilen veri trafiği ise %17,06 oranında arttırılmıştır. Bu çalışmalarda kullanılan geri besleme kontrollü algoritma ile RSTED, PED ve AB giriş parametreleri ideal hale getirilirken; düğüm sayısı, varışlar arası süre, iletim gücü v.b dış parametrelerinde yeni modelde performans iyileştirmelerine olan etkileri grafiklerle gösterilmiştir. Bütün bu test sonuçları yeni modelin WLAN'lar için yüksek oranda performans iyileştirmesi sağladığını göstermiştir.

Abstract:
In order to increase the Quality of Service (QoS) in wireless local area networks (WLAN), the 802.11e Medium Access Control (MAC) protocol is generally used. Among the parameters affecting the service quality in the MAC protocol, RTS (Request to Send), Threshold Value (RTSTV), Fragmentation Threshold Value (FTV) and Buffer Size (BS) are the most important parameters that affect network performance. In this thesis, RTSTV, FTV and BS input parameters have been optimized with fuzzy logic, Artificial Neural Networks (ANN) and feedback-based control models. In this way, with the IEEE 802.11e Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (CSMA/CA) protocol, the channel utilization and throughput increased, packet losses and delay are reduced. With the first study with data sets, in WLANs, by using fuzzy logic method, between 36%  and 38% improvement in delay, between 2% and 10% improvement in load and between 25% and 44% improvement in throughput were achieved. In the second study, estimation of channel utilization receiver, channel utilization transmitter, data traffic received and data traffic sent were provided with ANN algorithm. In the third study, in order to examine the effect of external factors on QoS in WLANs, the effect of RTSTV, FTV and BS input parameters on channel utilization was examined by adding wireless servers, telecom transmitters and jammers to indoor and outdoor locations according to the position of the nodes. Besides, by using the look-up table with brute force algorithm, the channel utilization has been increased. With the agent structure, which is a new model, the network layer, node layer and process layers have been updated with the timing function and the channel utilization has been increased by 17%. Finally, in the study that also forms the basis of the thesis, by using the feedback controlled method and the embedded fuzzy logic algorithm over Riverbed Models, at the time of simulation the throughput has been increased by 26,48%, the channel utilization has been increased by 2,30%, the data traffic received has been increased by 14,59% and the data traffic sent has been increased by 17,06%. While RTSTV, FTV and BS input parameters are optimized with the feedback controlled algorithm used in these studies; the effects of external parameters such as number of nodes, interarrival time, transmit power, etc. on performance improvements in the new model has been demonstrated with the graphics. All these test results have shown that the new model provides a high rate of performance improvement for WLANs.