Kablosuz 5G ötesi ağlarda görme destekli ışın izleme problemine yumuşak dikkat mekanizması kullanarak uzun kısa süreli bellek uygulanması
On the vision-beam aided tracking for wireless 5G-beyond networks using long short-term memory with soft attention mechanism
Yazar: NASIR SINANI
Danışman: DOÇ. DR. FERKAN YILMAZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayarlı görüntüleme = Computer imaging ; Derin öğrenme = Deep learning ; Kablosuz iletişim = Wireless communication ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory

Özet:
5G teknolojisinin büyümesi ve sağlık, otonom arabalar, görüntü tanıma ve diğer birçok alanda çeşitli bilgisayarlı görü görevleri için derin öğrenmenin sürekli başarısı, kablosuz iletişim alanında yeni zorluklar getirmiştir. Ayrıca, 5G-ağlar ötesi, temel olarak baz istasyonları ve mobil kullanıcılar arasındaki görüş hattı (LOS) bağlantılarının nasıl sürdürüleceğine dayanmaktadır. Bu nedenle, 5G-Ötesi ağlarındaki ana zorluklardan biri, en iyi performans için en iyi ışın biçimlerdirmesini arama gecikmesinden kaçınmak için, blokajlar mobil kullanıcıların iletişim kurmasını engellemeden önce mobil kullanıcılar için devir mekanizmasının proaktif olarak nasıl korunacağıdır. Buna göre, görme destekli milimetre dalga (mmWave) ışın ve blokaj tahmini, proaktif aktarım ve kaynak tahsisi için yeni araştırmalara kapı açmıştır. Bu tezin amacı, Vision-Wireless ViWi-BT veri kümesinde değerlendirilen derin öğrenme yaklaşımını kullanarak mmWave bantlarında kablosuz ışın izlemeyi incelemektir [1]. Temel tahmin yöntemi olarak uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağı kullanarak önceden gözlemlenen ışın dizilerinden ve görüntülerden gelecek ışın dizilerinin nasıl tahmin edileceğini sunmaktayız. En önemli özellikleri akıllıca seçmek için yumuşak dikkat mekanizmasını kullanıyoruz ve bu nedenle gradyan kaybolma sorununu ortadan kaldırmak için softmax dikkat işlevini farklı periyodik dikkat işlevleriyle değiştirilmesini önermekteyiz.

Abstract:
The growth of 5G technology and the continuous success of deep learning for various computer vision tasks in healthcare, self-driving cars, visual recognition, and many other areas, brought new challenges in the field of wireless communication. Moreover, 5G-Beyond networks primarily rely on how to maintain line-of-sight (LOS) links between base stations and mobile users. As such, one of the main challenges in 5G-Beyond networks is how to proactively maintain the hand-over mechanism for mobile users before blockages prevent mobile users from communicating, so as to avoid the latency of searching the best beamforming for the best performance. Accordingly, vision-aided millimeter-wave (mmWave) beam and blockage prediction has opened the door for new research for proactive hand-off and resource allocation. The purpose of this thesis is to study wireless beam tracking on mmWave bands using deep learning approach evaluated on the Vision-Wireless ViWi-BT dataset [1]. We present how to predict future beam sequences from previously observed beam sequences and images using a long short-term memory (LSTM) network as a base predictive method. As such, we utilize the soft attention mechanism to intelligently choose the most important features and thus we suggest replacing the softmax attention function with different periodic attention functions to eliminate the gradient vanishing problem.