Yüksek irtifa platform sistemlerinde hüzme oluşturmanın başarım analizi
Performance analysis of beamforming for high altitude platform systems
Yazar: SAMED SOĞANCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ YÜKSEKKAYA
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Yüksek İrtifa Platform Sistemleri (High Altitude Platform Systems, HAPS), stratosferde, genellikle 20 km yükseklikte konumlandırılan insansız hava araçları, balonlar veya uçaklar gibi platformlardan oluşan iletişim sistemleridir. Bu platformlar, geniş bir coğrafi alanı kapsayacak şekilde iletişim, gözlem ve veri toplama hizmetleri sunar. HAP sistemleri genellikle belirli bir bölge üzerinde sabitlenmiş şekilde çalışmaktadır ve hedef bölgede yüksek kaliteli geniş bant iletişim hizmetleri sunmaktadırlar. 
Bu tezde, HAP sistemlerinin stratejik ve özellikle yoğun nüfuslu bölgelerde konumlandırılması hedeflenmiştir. Konumlandırma sürecinde, kapsama alanı gereksinimleri ve kullanıcı talepleri gibi faktörler dikkate alınmıştır. Baskın Olmayan Sıralama Genetik Algoritması II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II) kullanılarak, hedef bölgedeki kapsama alanı maksimize edecek ve yoğun nüfuslu bölgelerdeki kullanıcı taleplerini en iyi şekilde karşılayacak HAP sistemi konumları belirlenmiştir. Konumlandırılması yapılmış bir HAP sisteminde, kullanıcıların gruplara ayrılması hedeflenmiş ve uygun hüzme oluşturma ve yönlendirme tekniği kullanılarak kullanıcılara hizmet sağlanması amaçlanmıştır. Hizmet verilen kullanıcıların gruplandırılması için Gürültülü Uygulamaların Yoğunluk Tabanlı Mekansal Kümelenmesi (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN) ve K-Means algoritmaları kullanılırken, kullanıcı talebinin karşılanması ve HAP sisteminin hizmet için harcadığı güç miktarının minimize edilmesi NSGA-II ve Çok Amaçlı Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO) algoritmalarıyla sağlanmıştır.

Abstract:
High Altitude Platform Systems (HAPS) are communication systems composed of platforms such as unmanned aerial vehicles, balloons, or aircraft, typically positioned in the stratosphere at an altitude of around 20 km. These platforms provide communication, observation, and data collection services over a wide geographical area. HAP systems generally operate in a fixed position over a specific region, delivering high-quality broadband communication services to the target area.
In this thesis, the aim is to deploy HAPS in strategic and densely populated regions. During the deployment process, factors such as coverage requirements and user demands were considered. Using the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II), the HAPS locations that maximize coverage in the target area and best meet the user demands in densely populated regions were determined. In a HAP system that has been positioned, it is aimed to divide users into groups and provide services to users using the appropriate beam generation and orientation technique. In order to cluster users, the Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) and K-Means algorithms were employed, while the NSGA-II and Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) algorithms were utilized to meet user demands and minimize the power consumption of the HAP system for service provision.