5G ve sonrası için makine öğrenmesi tabanlı numeroloji tahsis yöntemleri
Machine learning based numerology assignment methods for 5G and beyond
Yazar: HALENUR SAZAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET YAZAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
5G ve ötesi (5GB) sistemleri, farklı kullanıcı iletişim gereksinimlerini paralel olarak karşılamak için esnek bir özellik sergiler. Çoklu numeroloji dalga biçimi tasarımı, bu esnekliğin önemli bir parçasıdır. 5G ile birlikte bir dalga şekline ait farklı alt taşıyıcı boşlukları numeroloji yapılarını oluşturmuş ve alt taşıyıcı boşluklarının farklı kullanıcılar için aynı kapsama alanı altında değiştirilebilmesi ile haberleşme gereksinimi karşılama noktasında önemli bir kabiliyet kazanılmıştır. Bununla beraber, farklı kullanıcılara ait haberleşme gereksinimlerinin çoklu numeroloji yapıları ile aynı anda karşılanabilmesi sırasında numerolojiler arası girişim kaynaklı yeni problemler ortaya çıkmıştır. Bu nedenle çoklu numeroloji yapılarının planlamasını uygun şekilde yapmak gereklidir. Bu çalışmada, ortak algılama ve iletişim (JSAC) konsepti, 5GB için akıllı bir numeroloji kontrol mekanizması geliştirmek amacıyla makine öğrenimi (ML) teknikleri ile uygulanmıştır. JSAC yetenekleri sayesinde, çevre farkındalığına sahip bir sistem tasarlanmış ve kablosuz kanal karakteristiğini etkileyen çeşitli faydalı algılama bilgileri (USI) kullanılmıştır. USI'nin 5GB akıllı şehir ağları aracılığıyla elde edildiği varsayılmıştır. Bu noktada, USI tabanlı özelliklerle yeni veri kümeleri oluşturmak için sentetik veri üretimi gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan veri kümeleri kullanılarak 5GB için numeroloji planlamasına yönelik üç ayrı özgün yöntem tasarlanmıştır. Bu algoritmaların ilkinde, bir kapsama bölgesinde ihtiyaç duyulan servis tipi önceliğinin belirlenmesi sağlanmıştır. Diğer yöntemde ise aynı kapsama bölgesinde genel bir karar oluşturularak, tavsiye edilecek alt taşıyıcı boşluğu parametresi belirlenmiştir. Son olarak üçüncü yöntemde, kullanıcıya atanması gereken nihai numeroloji tahsisi gerçekleştirilmiştir. Bu tez çalışmasında geliştirilen özgün yöntemlerin herbiri için farklı sentetik veri kümeleri ve ML modelleri oluşturulmuştur. Ayrıca, farklı ML modelleri için topluluk öğrenme yöntemleri de dahil olmak üzere birden çok ML algoritması kullanılmış ve simülasyona dayalı çeşitli başarım sonuçları sunulmuştur. Alınan sonuçlara bakıldığında 5GB için numeroloji planlamasına yönelik olarak ML yöntemlerinin kullanılması umut vadedici gözükmektedir.

Abstract:
5G and beyond (5GB) systems have flexible capabilities to meet different user communications requirements in parallel. The design of multi-numerology waveform is one of the key aspects of this flexibility. Different subcarrier spacing of a waveform have formed numerology structures, and an important capability has been gained to meet the communications requirements by changing the subcarrier spacing under the same coverage area for different users with 5G. However, while the communications needs of different users can be met simultaneously with multiple numerology structures, new problems have arisen due to interference between numerologies. Therefore, it is necessary to plan and manage multiple numerology structures appropriately. In this study, the Joint Sensing and Communications (JSAC) concept is applied with Machine Learning (ML) techniques to develop an intelligent numerology control mechanism for 5GB. Thanks to JSAC capabilities, an environment-aware system is designed and various Useful Sensing Information (USI) that affects the wireless channel characteristic is used. It is assumed that USI is achieved through 5GB smart city networks. At this point, synthetic data generation is carried out to form new datasets with USI-based features. Using the created datasets, three novel methods for numerology planning for 5GB are designed. In the first of these methods, the priority of the service type needed in a coverage area is determined. The second method makes a general decision in the same coverage area and determines the recommended subcarrier spacing parameter. Finally, in the third method, the ultimate numerology allocation that should be assigned to the user is realized. Different synthetic datasets and ML models are created for each of the novel methods developed in this thesis. Moreover, multiple ML algorithms, including ensemble learning methods, have been used for different ML models, and various performance results based on simulations are presented. Looking at the results, the use of ML methods for numerology planning in 5GB seems promising.