5G ve ötesi ağ dilimlemesinde makine öğrenmesi yöntemlerinin başarımının incelenmesi
Performance investigation of machine learning methods in 5G and beyond network slicing
Yazar: ALPER ENDEŞ
Danışman: DR. BARIŞ YÜKSEKKAYA
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Son yıllarda haberleşme sektöründeki hızlı gelişmeler sayesinde, yeni uygulamalar ve imkanlar ortaya çıkmıştır. Bu uygulamalar, düşük gecikme, yüksek veri hızı, yüksek güvenilirlik ve güvenlik ihtiyacı doğurmuştur. Dördüncü nesil (fourth generation, 4G) iletişim sistemlerinin karşılayamadığı bu ihtiyaçlar için yeni öneriler verilmesi gerekmiştir ve beşinci nesil (fifth generation, 5G) haberleşme sistemleri ortaya çıkmıştır. Örneğin 4G sistemlerde programlanabilir yapılar için yazılım tanımlı ağ (software defined networking, SDN) ve ağ fonksiyonlarının sanallaştırılması (network function virtualization, NFV) teknolojileri kullanılırken, gelecek 5G sistemlerinde bu iki teknolojinin yanı sıra Ağ dilimleme yöntemlerinin de kullanılması planlanmıştır. Bu çalışmada, makine öğrenmesi ile oluşturulmuş modeller ve ek mekanizmalar ile 5G Ağ Dilimleme, Veri Hızı Yönetim ve Kullanıcı Devir Mekanizmaları oluşturulmuştur. Oluşturulan bu mekanizmaların test edilebilmesi için gerçekçi bir benzetim ortamı geliştirilmiştir. Bu benzetim ortamına 3. Nesil Ortaklık Projesi (3rd Generation Partnership Project, 3GPP) uyumlu kullanıcılar ve baz istasyonları yerleştirilmiştir. Çalışmada beş farklı makine öğrenmesi modeli kullanılmıştır, ağ dilimleme için dört farklı model ve modellerin karar çoğunluğu ile çalışan bir sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. Oluşturulan makine öğrenmesi modellerinin gerçekçi senaryolardaki performansını test edebilmek için, hata payı içeren kullanıcı verisi oluşturulmuştur. Bu kullanıcı verisi ile gerçek durumlarda yaşanabilecek hata paylı veri ile sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırmalar, 3GPP tarafından önerilen gelişmiş mobil şebeke (enhanced mobile broadband, eMBB), çok düşük gecilmeli veri iletişimi (ultra reliable low latency communications, URLLC), büyük nesnelerin interneti (massive internet of things, MIoT) ve araçtan her şeye (vehicle to everything, V2X) ağ dilimleri arasında gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen mekanizmalar, farklı senaryolarda test edilip, performansları karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Thanks to the rapid developments in the communication sector in recent years, new applications, and opportunities have emerged. These applications have created the need for low latency, high data rate, high reliability, and security. New proposals had to be given for these needs that the fourth generation (4G) communication systems could not meet, and fifth generation (5G) communication systems emerged. For example, while software defined networking (SDN), and network function virtualization (NFV) technologies are used for programmable structures in 4G systems, it is planned to use network slicing methods in addition to these two technologies in future 5G systems. In this study, 5G Network Slicing, Data Rate Management, and User Handover Mechanisms were created with machine learning models, and additional mechanisms. In order to test these mechanisms, a realistic simulation environment has been developed. 3rd Generation Partnership Project (3GPP) compatible users and base stations are placed in this simulation environment. Five different machine learning models were used in the study, and four different models for network slicing, and a classification mechanism based on the majority of these models' decisions were implemented. In order to test the performance of the created machine learning models in realistic scenarios, user data with margin of error was created. With this user data, classification has been carried out with data with error margin that can be experienced in real situations. Classifications were performed between the enhanced mobile broadband (eMBB), ultra-reliable low latency communications (URLLC), massive internet of things (MIoT), and vehicle to everything (V2X) network slices that are proposed by 3GPP. The implemented mechanisms were tested in different scenarios, and their performances were compared.