Akıllı yüzeyler tabanlı işbirlikli haberleşme sistemlerinin performansının derin öğrenme yöntemleri ile incelenmesi
Investigation of the performance of intelligent surfaces-based cooperative communication systems with deep learning methods
Yazar: BÜLENT SAĞIR
Danışman: PROF. DR. HACI İLHAN ; DOÇ. DR. ERDOĞAN AYDIN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektronik haberleşme = Electronic communication ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Sayısal haberleşme =   ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzeyler (reconfigurable intelligent surfaces, RIS'ler),  kablosuz haberleşme sistemlerinin performansını geliştirmek amacıyla yayılım ortamındaki yüzeylerin kontrolünü ve etkin şekilde kulllanımını sağlayan, yazılım kontrollü pasif yansıtıcı aygıtlardır. RIS'lerin sunduğu esneklik ve yapılandırılabilirlik özellikleri, 5G ve ötesi yeni nesil haberleşme sistemlerinde bu teknolojinin kullanımını gittikçe cazip hale getirmektedir. Bu tezde, RIS'lerin işbirlikli haberleşme sistemlerinde çeşitli derin öğrenme (deep learning, DL) tabanlı yöntemlerle desteklenerek kullanımı ve bu doğrultuda geliştirilen modellerin farklı kullanım senaryolarındaki performansı araştırılmıştır. Tezde güdülen başlıca amaç, geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek performans ve düşük işlemsel karmaşıklık sağlayacak yenilikçi haberleşme modelleri geliştirmektir.

Başlangıçta, kablosuz işbirlikli haberleşme sistemleri, RIS'ler  ve DL tabanlı yöntemler, birlikte kullanım potansiyelleri açısından detaylı olarak incelenmiştir. Tüm kullanım senaryolarında DL tekniği olarak derin nöron ağları (deep neural networks, DNN'ler) kullanılmış, performans değerlendirmeleri bilgisayar ortamında yapılan simülasyonlar yoluyla gerçekleştirilmiştir.

Tezde ilk aşamada önerilen temel işbirlikli sistemler, RIS'lerde faz optimizasyonunun DNN desteği ile gerçekleştirildiği DNN$_R$\:-\:CRIS sistemi ile, faz optimizasyonuyla birlikte hedefte de sembol kestiriminin DNN desteği ile gerçekleştirildiği DNN$_{R, D}$\:-\:CRIS sistemleridir.  Her iki sistemde de röle yerine sadece RIS'ler kullanılmıştır. Simülasyon sonuçları, DNN destekli modellerin, DNN kullanılmayan referans yapılandırmalara karşı daha düşük bir işlemsel karmaşıklık seviyesi ile güçlü bir bit hata oranı (bit error rate, BER) performansı sergilediğini göstermektedir.

İkinci aşamada, önerilen DNN destekli modellerin Nakagami-$m$ ve kaskat Nakagami-$m$ kanalları ile modellenmiş araçlar arası haberleşme sistemlerinde uygulanabilirliği incelenmiştir. Bu aşamada, BER performansları ve karmaşıklık analizlerinin sonuçları, önerilen DNN tabanlı faz optimizasyonu ve sembol kestirimi modellerinin araçlar arası haberleşme senaryolarında da yüksek performans gösterdiğini ve referans modellere kıyasla daha düşük işlemsel karmaşıklığa sahip olduklarını ortaya koymuştur.

Tezin üçüncü aşamasında, güçlendir ve aktar (amplify-and-forward, AF) tabanlı işbirlikli haberleşme sistemlerinde, hedefte DNN destekli sembol kestirimi kullanımının görüntü iletimi üstündeki etkisi BER ve görüntü kalite ölçütleri yoluyla analiz edilmiştir. Simülasyon sonuçları, önerilen  DNN destekli modelin geleneksel bir en büyük olabilirlikli (maximum likelihood, ML) algılayıcı tabanlı model karşısında eşdeğer veya daha iyi bir performans sergilediğini göstermiştir.

Tezin son aşamasında ise, DNN destekli sembol kestirimi kullanılan AF tabanlı işbirlikli sistem, DNN destekli RIS kullanımı ile güçlendirilmiş, ayrıca hedefte elde edilen görüntü üzerindeki karakteristik darbe gürültüsüne karşı da özelleştirilmiş bir gürültü giderici konvolüsyonel nöron ağı (denoising convolutional neural network, DnCNN) tasarımı önerilmiştir. Yapılan simülasyonlarda, AF tabanlı sistemlerde DNN destekli sembol kestirimi ve RIS kullanımının görüntü kalite ölçütlerini önemli derecede geliştirdiği görülmüştür. Ayrıca önerilen DnCNN modeli ile, medyan filtrelemeye kıyasla çok daha iyi bir gürültü giderme performansı elde edilmiştir.

Abstract:
Reconfigurable intelligent surfaces (RIS) are software-controlled passive devices designed to enhance the performance of wireless communication systems by controlling and effectively utilizing the surfaces within the propagation environment. The flexibility and configurability of RIS make this technology increasingly attractive for deployment in 5G and beyond communication systems. This thesis investigates the application of RIS in cooperative communication systems, assisted by various deep learning (DL) based methods, and examines the performance of the proposed models in different usage scenarios. The primary objective of this thesis is to develop innovative communication models that provide higher performance and lower computational complexity compared to traditional methods.

Initially, wireless cooperative communication systems, RISs, and DL-based methods are thoroughly examined in terms of their potential for combined use. In all sceanrios, deep neural networks (DNNs) are used as the DL technique, and all performance evaluations are carried out through computer simulations.

In the first stage of the thesis, the proposed basic cooperative systems are the DNN$_R$\:-\:CRIS system, where phase optimization in RIS is performed with DNN assistance, and the DNN$_{R, D}$\:-\:CRIS system, where a DNN-assisted symbol estimation method is used at the destination combined with DNN-assisted phase optimization at RIS. In both systems, RIS is used as the sole relaying element. Simulation results show that DNN-assisted models exhibit strong bit error rate (BER) performance with lower computational complexity levels compared to reference configurations without DNN.

In the second stage, the feasibility of the proposed DNN-assisted models in intervehicular communication systems modeled with Nakagami-$m$ and cascaded Nakagami-$m$ channels is examined. The results of BER performance and complexity analyses demonstrate that the proposed DNN-assisted phase optimization and symbol estimation models show high performance in intervehicular communication scenarios and have lower computational complexity compared to traditional models.

In the third stage of the thesis, the effect of using DNN-assisted symbol estimation on image transmission in amplify-and-forward (AF) based cooperative communication systems is analyzed in terms of BER and image quality metrics. Simulation results show that the proposed DNN-assisted model performs as well as or better than a traditional maximum likelihood (ML) detector-based model.

In the final stage of the thesis, the AF-based cooperative system with DNN-assisted symbol estimation is enhanced through the use of DNN-assisted RIS. Additionally, a customized denoising convolutional neural network (DnCNN) design is proposed to counter the characteristic impulse noise in the images received at the target. Simulations show that the use of DNN-assisted symbol estimation and RIS in AF-based systems significantly improves image quality metrics. Moreover, the proposed DnCNN model achieves much better denoising performance against impulse noise compared to median filtering.