Bina içi kablosuz ağlarda erişim noktası seçiminde öğrenim
Learning in access point selection for indoor wireless networks
Yazar: MUHAMMED CİRİT
Danışman: PROF. DR. MEHMET SERDAR UFUK TÜRELİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde çevrimiçi oyun, sanal gerçeklik, yüksek kaliteli video içeriği ve Nesnelerin İnterneti (Internet of Things, IoT) uygulamaları gibi gelişen teknolojiler, kablosuz ağlardan daha yüksek verim ve düşük gecikme süresi beklentisini beraberinde getirmiştir. Ancak, mevcut kablosuz ağlarda, özellikle Alınan Sinyal Gücü Göstergesi (Received Signal Strength Indicator, RSSI) tabanlı olanlar, Erişim Noktası (Access Point, AP) seçim mekanizmaları kablosuz bağlantı (Wireless Fidelity, Wi-Fi) anomalisi olarak adlandırılan yük dengesizliği sorunlarına yol açabilmektedir. Bu bağlamda, bu çalışma bina içi Kablosuz Yerel Alan Ağları (Wireless Local Area Network, WLAN) için Q-öğrenme algoritmasını temel alan bir dağıtılmış yük dengeleme mekanizması sunmaktadır. Temel hedef, her istasyonun bağlanmak için en uygun AP'yi seçmesini sağlamak ve bu şekilde ağdaki yükü dengeli bir şekilde dağıtmaktır. Ayrıca, genişletilmiş bir ağın, yani ikincil AP'lerin veya genişletici olarak adlandırılan unsurların, ana taşıyıcı bağlantılarının durumunu da dikkate alarak performansı iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Elde edilen sonuçlar, Q-öğrenme algoritmasının, özellikle varsayılan Alınan Sinyal Gücü Göstergesi esas alınarak icra edilen Erişim Noktası seçimi ile kıyaslandığında %41 oranında daha iyi verim ve %30 oranında azaltılmış gecikme sağladığını göstermektedir. Bu çalışma sonucunda geliştirilen Q-öğrenme tabanlı AP seçim metotu çeşitli kablosuz yerel alan ağlarında mevcut AP'lerin verimimn yükselmesine ve gecikme süresinin azalmasına katkıda bulunmuştur. Bu gelişmiş AP seçim mekanizması, kablosuz ağlardaki performans sorunlarını ele almak ve kullanıcılara daha verimli bir bağlantı sağlamak adına önemli bir adım olarak değerlendirilebilir.

Anahtar Kelimeler: Ap Seçimi, Wi-Fi Anomali, Q-öğrenme

Abstract:
In today's technological landscape, advancements such as online gaming, virtual reality, high-quality video content, and Internet of Things (IoT) applications have heightened the expectations for wireless networks to deliver higher efficiency and lower latency. However, existing wireless networks, especially those relying on Received Signal Strength Indicator (RSSI)-based mechanisms, can lead to the challenge of Wi-Fi anomalies, causing load imbalance issues in Access Point (AP) selection. In this context, this study introduces a distributed load balancing mechanism based on the Q-learning algorithm for indoor Wireless Local Area Networks (WLANs). The primary goal is to ensure each station selects the most suitable AP for connection, thereby distributing the network load evenly. Additionally, it aims to enhance the performance by considering the status of the main carrier links in an extended network, involving secondary APs or elements referred to as extenders. The results indicate that the Q-learning algorithm provides a 41% improvement in efficiency and a 30% reduction in latency compared to the default RSSI-based AP selection. The Q-learning-based AP selection method developed in this study contributes to the increased efficiency of existing APs and reduced latency in various wireless local area networks. This enhanced AP selection mechanism can be considered a significant step in addressing performance issues in wireless networks and providing users with a more efficient connection.

Keywords: Ap Selection, Q-learning, Wi-Fi Anomaly.