BENZETİM SONUÇLARI

Çalışmamızda kablosuz vücut alan ağlarının yapısında bulunan algılayıcı düğümlerin farklı pozisyonlarda ve çeşitli frekanslarda haberleşme başarımı yol kaybı parametresi dikkate alınarak incelenmiştir. Kablosuz vücut alan ağlarında yol kaybı tanımını şöyle ifade edebiliriz: Alıcı algılayıcı düğümde alınan sinyalin gücü ile verici algılayıcı düğümün sinyal gücü arasındaki desibel cinsinden farktır. Sinyal gücündeki bu düşüşün başlıca sebepleri; yansıma, kırılma, saçılma ve serbest uzay yayılımıdır.

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Mesafe (cm) Yo l K ay bi (d B)

Derin Implant-Vucut Yuzeyi Yuzeye Yakin Implant-Vucut Yuzeyi Derin Implant-Implant

Yuzeye Yakin Implant-Implant

Şekil 5.2.Farklı pozisyonlardaki algılayıcı düğümlerin yol kaybı-mesafe başarım analizi. İlk benzetim modelimizde dört farklı pozisyonlardaki algılayıcı düğümün birbiri ile haberleşmesi ele alınmıştır. Farklı pozisyonlardaki bu algılayıcılar; derin implant algılayıcı, vücut yüzeyindeki algılayıcı, yüzeye yakın implant algılayıcı ve implant algılayıcı olarak sınıflandırılmışlardır.

Şekil 5.2’de sözü edilen algılayıcı düğümlerin yol kaybı-mesafe başarım analizi sonuçları görülmektedir. Benzetim 2.4 GHz frekans bandında ve çok yollu sönümlemenin dikkate alınmadığı durumda elde edilmiştir. Sonuçlara göre derin implant-vücut yüzeyi algılayıcı düğümleri arasındaki yol kaybı en fazladır. Yüzeye yakın implant-implant arasındaki yol kaybı en düşüktür.

5 10 15 20 25 30 30 40 50 60 70 80 90 100 Mesafe (m) Yo l K ay bi (d B) 2.4GHz 5 GHz 400 MHz

Şekil 5.3. Çeşitli frekans bantlarındaki yol kaybı-mesafe ilişkisi.

İkinci benzetim modelindeki sonuçlar Şekil 5.3’de verilmiştir. Hastane ortamında implant algılayıcı düğüm ve dış yüzeydeki algılayıcı düğüm arasındaki yol kaybı- mesafe ilişki farklı frekans bantları için gösterilmektedir. En düşük yol kaybı 400 MHz’de en yüksek yol kaybı ise 5 GHz’de olmaktadır.

5 10 15 20 25 30 30 40 50 60 70 80 90 100 Mesafe (cm) Yo l K ay bi (d B)

Derin Implant-Vucut Yuzeyi Yuzeye Yakin Implant-Vucut Yuzeyi Derin Implant-Implant

Yuzeye Yakin Implant-Implant

Şekil 5.4. Farklı pozisyonlardaki algılayıcı düğümlerin yol kaybı-mesafe başarım Analizi.

Son benzetim modelimizde farklı pozisyonlardaki algılayıcı düğümlerin çok yollu yayılım da dikkate alındığı yol kaybı-mesafe ilişkisi ele alınmıştır. Şekil 5.4’de görüldüğü üzere farklı pozisyonlardaki algılayıcı düğümler çok yollu yayılımın etkisiyle birbirine çok yakın yol kaybı-mesafe başarımı göstermektedir.

6. SONUÇLAR VE ÖNERİLER

Hızla gelişmekte olan kablosuz haberleşme teknolojisinin doğal bir sonucu olarak bilişsel radyo kavramı karşımıza çıkmaktadır. Kablosuz ağlarda kullanılan spektrumun verimli bir şekilde kullanılması ve spektrum kıtlığının önlenmesi açısından bilişsel radyonun işlevselliği yadsınamaz bir durumdadır. Aynı zamanda bilişsel radyo ağlarının en önemli görevlerinden bir tanesi de, spektrumda var olan boşlukların birincil kullanıcılar etkilenmeden kullanılmasıdır.

Kablosuz vücut alan ağlarında kablosuz düğüm kavramı ise; üzerinde bulunan algılayıcı çeşidine göre belirli büyüklüklerin tespit edilerek ve ölçülerek bu verilerin toplanıp başka bir birime gönderilmesidir. Algılayıcı ve eyleyici olarak tanımlanan bu aygıtlar insan vücudunun dış yüzeyine olduğu gibi içine de yerleştirilebilmektedir. Günümüzde sağlık hizmetlerinin maliyetinin yüksek olması ve yaşlı nüfusun fazla olması kablosuz vücut alan ağlarının kullanım alanlarının artmasını sağlamıştır. Kablosuz vücut alan ağında yer alan algılayıcı düğümler sayesinde, bir hastanın kan basıncı, kalp atışı veya vücut sıcaklığı gibi değerleri görüntülenebilmektedir. Hastada meydana gelecek herhangi anormal bir durum, cep telefonu veya bir bilgisayara koordinatör düğümler tarafından gönderilir.

Bu tez çalışmasında verici sezme tekniklerinin MATLAB yazılımında analitik ve benzetim modeli tasarımları gerçekleştirilmiştir. AWGN kanal, Rayleigh tipi sönümlemeli kanal ve Rician kanalın spektrum sezme başarımı, yanlış alarm olasılığı (Pfa) ve sezme olasılığı (Pd) parametreleri dikkate alınarak karşılaştırılmalı olarak sonuçlar verilmiştir. Kanal modelleme işleminin ardından kablosuz vücut alan ağlarında ortam sezme işlemleri vücut sönümleme etkisi göz önüne alınarak yapılmıştır.

Bu çalışma, verici sezme tekniklerinin başarım analizleri yapılarak yeni tekniklerin geliştirilmesine imkân sağlayabilecektir.

7. KAYNAKLAR

[1] Mitola, Joseph, and Gerald Q. Maguire. “Cognitive Radio: Making software radios more personal,” IEEE Personal Communications, vol. 6, no. 4, pp. 13-18, August 1999.

[2] Y.C. Liang, K.C. Chen, G.Y. Li, and P Mahonen, “Cognitive radio networking and communications: An overview,” IEEE Transaction Vehicular Technology, vol. 60, no. 7, 3386–3407, 2011.

[3] M. E. Bayrakdar, “Bilişsel radyo ağları için yeni bir kanal kullanım iyileştirme yöntemi,” Yüksek lisans tezi, Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli, Türkiye, 2013.

[4] The Working group on terminology and concepts for next generation radio systems and spectrum management, IEEE 802.22 (2008).

[5] J. G. Proakis, M. Salehi, “Optimum Receivers for AWGN Channels,” Digital Communications, 5th ed., New York, The McGraw-Hill Companies, 2008, pp. 179-195.

[6] N. Hoven, R. Tandra, and A. Sahai, Some fundamental limits on cognitive radio, Lecture Notes, University of California at Berkeley, 2005.

[7] D. Cabric, S. M. Mishra and R. W. Brodersen, Implementation issues in spectrum sensing for cognitive radios. “Implementation issues in spectrum sensing for cognitive radios,” In Signals, systems and computers conference, 2004, vol. 1, pp. 772-776.

[8] H. Urkowitz, “Energy detection of unknown deterministic signals,” Proceedings of the IEEE, vol.55, no.4, pp. 523-531.

[9] A. Sonnenschein and P. M. “Fishman, Radiometric detection of spread-spectrum signals in noise of uncertain power.” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 28, no. 3, pp. 654-660, 1992.

[10] R. Tandra and A. Sahai, “SNR walls for signal detection.” IEEE Journal of selected topics in Signal Processing, vol.2, no.1, pp. 4-17, 2008.

[11] A. S. Babu and K. V.S. Rao, “Evaluation of BER for AWGN, Rayleigh and Rician Fading Channels under Various Modulation Schemes”, International Journal of Computer Applications, vol. 26, no.9, pp. 23-28, 2011.

[12] A. Taparugssanagorn, A. Rabbachin, M. Hmlinen, J. Saloranta, J. Iinatti, “A review of channel modelling for wireless body area network in wireless medical communications.” In: Proceedings IEEE WPMC, University of Oulu, Finland, 2008.

[13] K. Tai, H. Harada and R. Kohno, "Channel Modeling and Signaling of Medical Implanted Communication Systems and a Step to Medical ICT," 16th IST Mobile and Wireless Communications Summit, Budapest, pp. 1-5, 2007.

[14] K. Takizawa, T. Aoyagi, J. Takada, N. Katayama, K. Yekeh. “Channel models for wireless body area networks.” 30th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicion and Biology, 2008, pp. 1549-1552.

[15] A. Fort, C. Desset, J. Ryckaert, P. De Doncker, L. Van Biesen and P. Wambacq, "Characterization of the ultra wideband body area propagation channel," IEEE International Conference on Ultra-Wideband, 2005, pp. 6.

[16] L. W. Hanlen, D. Miniutti, D. Rodda and B. Gilbert, "Interference in body area networks: Distance does not dominate," IEEE 20th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, Tokyo, 2009, pp.281-285. [17] A. Alomainy, Y. Hao, Y. Yuan and Y. Liu, "Modelling and Characterisation of

Radio Propagation from Wireless Implants at Different Frequencies," European Conference on Wireless Technology, Manchester, 2006, pp. 119-122.

[18] M. Hämäläinen, A. Taparugssanagorn and J. Iinatti, "On the WBAN radio channel modelling for medical applications," Proceedings of the 5th European Conference on Antennas and Propagation (EUCAP), Rome, 2011, pp.2967- 2971.

[19] A. Michalopoulou et al., "On-body channel modelling: Measurements and statistical analysis," Loughborough Antennas & Propagation Conference, Loughborough, 2010, pp. 201-204.

[20] T. Zasowski, G. Meyer, F. Althaus and A. Wittneben, "Propagation effects in UWB body area networks," IEEE International Conference on Ultra-Wideband, 2005, pp. 16-21.

[21] M. N. Islam, M. R. Yuce, Review of Medical Implant Communication System (MICS) band and network, ICT Express, vol. 2, no. 4, Pages 188-194, 2016. [22] IEEE P802.15 Working Group for Wireless Personal Area Networks (WPANs),

The Effect of Human Body on UWB BAN Antenna, IEEE802.15-07-0546-00- 0ban, 2007.

[23] IEEE P802.15 Working Group for Wireless Personal Area Networks (WPANs), Channel Characterization for BAN Communications, IEEE802.15-07-0641-00- 0ban, 2007.

[24] IEEE P802.15 Working Group for Wireless Personal Area Networks (WPANs), Channel Model for Body Area Network (BAN), IEEE P802.15-08-0780-12- 0006, 2008.

[25] Gamze Nayir. (2018, 1 Mart). Kablosuz Ağ Teknolojisi. [Online]. Erişim: https://gamzenayir.wordpress.com/

[26] M. Ş. Biçen, A. Çalhan, ve İ. Yücedağ, “Kablosuz Heterojen Algılayıcı Ağlarda Bulanık Mantık Tabanlı Ağ Geçidi Seçimi,” Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, c. 4 s. 2, 2016.

[27 ] I. F. Akyildiz, W. Y. Lee, and K. R. Chowdhury, “CRAHNS: Cognitive Radio Ad Hoc Networks”, Ad Hoc Networks Journal, vol. 7, no. 5, pp. 810-836, 2009. [28] S. Zahed, I. Awan, and A. Cullen, “Analytical Modeling for Spectrum Handoff

Decision in Cognitive Radio Networks”, Simulation Modelling Practice And Theory Journal, vol. 38, pp. 98-114, 2013.

[29] D. Reynders, E. Wright, “TCP-IP ve Eternet Ağları,” 1. Baskı, İstanbul, Türkiye: Bileşim Yayınevi, 2003, ss. 1-15.

[30] Y. C. Liang, K. C. Chen, G. Y. Li, and P. Mahonen, “Cognitive radio networking and communications: An overview.” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 60, no. 7, pp. 3386–340, 2011.

[31] M. Matinmikko,, M. Mustonen,, H. Sarvanko,, M. Hoyhtya,, A. Hekkala,, A. Mammela,, M. Katz,ve M. A, Kiviranta, “Motivating overview of cognitive radio: Foundations, regulatory issues and key concepts.” In Cognitive Radio and Advanced Spectrum Management, 2008. CogART 2008. First International Workshop on IEEE (CogART 2008), 2008, pp. 1-5.

[32] The working group on terminology and concepts for next generation radio systems and spectrum management, IEEE 1900.1, 2012.

[33] D. Ç. Arslan, S. İlhan, H. Dinçer. (2018, 1 Mart). Bilişsel Radyo. [Online]. Erişim: http://www.emo.org.tr/ekler/71762ea26d8cbbc_ek.pdf

[34] T. Eyüp, ve M. Karagöz, “Gelecek Nesil Ağlar için Spektrum tahsisinde Yeni Bir Yaklaşım: Bilişsel Radyo.” Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, c. 4, s. 1, ss. 25-32, 2012.

[35] A. Bagwari, and B. Singh, “Comparative performance evaluation of spectrum sensing techniques for cognitive radio networks,” In Computational Intelligence and Communication Networks (CICN), 2012 Fourth International Conference on IEEE, North Indian, 2012, pp. 98-105.

[36] A. Kataria, “Cognitive Radios - Spectrum Sensing Issues,” Master of Science Thesis, Dept. Faculty of the Graduate School, University of Missouri, Columbia, 2007.

[37] L. Khalid, and A. Anpalagan, “Emerging cognitive radio technology: Principles, challenges and opportunities.” Computers & electrical engineering, vol. 36, no.2, pp. 358-366, 2010.

[38] A. Shukla, A. Alptekin, J. Bradford, E. Burbidge, D. Chandler, M. Kennett,and S. Weiss “Cognitive radio technology”, a study for Ofcom Tech, Rep. 830000143, 2006.

[39] R.W. Thomas, L.A. DaSilva, A.B. MacKenzie, Cognitive networks, in: Proc. IEEE DySPAN 2005, pp. 352–360, November, 2005.

[40] F.K. Jondral, Software-defined radio basic and evolution to cognitive radio, EURASIP Journal on Wireless Communication and Networking, 2005.

[41] P. K. Verma, S. Taluja, and R. L. Dua, “Performance analysis of Energy detection, Matched filter detection & Cyclostationary feature detection Spectrum Sensing Techniques,” International Journal Of Computational Engineering Research, vol. 2, no. 5, pp. 1296-1301, 2012.

[42] G. Ganesan, and Y. G. Li, “BAgility improvement through cooperation diversity in cognitive radio,” in Proc. IEEE Global Telecommun Conf.(GLOBECOM), St. Louis, MO, 2009, pp. 2505-2509.

[43] S. Atapattu, C. Tellambura, and H Jiang, “Spectrum sensing via energy detector in low SNR,” In Communications (ICC), International Conference on IEEE, 2011, pp. 1-5.

[44] F. Borgonovo, M. Zorzi, “Slotted ALOHA and CDPA: a Comparison of Channel Access Performance in Cellular Systems,” Wireless Networks, vol.3, no.1, pp. 43-51,1997.

[45] S. İngök, “Bilişsel radyoda özdeğer tabanli spektrum sezme yöntemleri,” Yüksek lisans tezi, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2012.

[46] A. İ. Akin, “Af ve df tabanli işbirlikli sistemlerde röle seçimi,” Yüksek lisans tezi, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği - Haberleşme Programi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2013.

[47] Q. Zhou, W. Lv, S. Hu, J. Wang, “A Prediction-Based Handover Decision for Wireless Networks”, IEEE International Conference on Mobile Adhoc and Sensor Systems, Sanfrancisco, USA, 2006, pp. 661-665.

[48] B. Sklar, “Rayleigh fading channels in mobile digital communication systems. I. Characterization,” IEEE Communications magazine, vol.35, no. 7, pp. 90-100, 1997.

[49] G.L Stüber, “Principles of Mobile communication”, 2nd ed. Georgia USA: Kluwer Academic Publishers, 2000, ch. 2, pp. 39-51.

[50] A. Çalhan, "Trafik duyarlı kablosuz vücut alan ağlarının başarım analizi.", Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 21, s. 5, 2015.

[51] E. Paik, Y. Choi, "Prediction-Based Fast Handoff for Mobile WLAN”, ICT 10th International Conference on Telecommunications, Tahiti, French Polynesia, 2003, pp. 748-753.

ÖZGEÇMİŞ

KİŞİSEL BİLGİLER

Adı Soyadı : Merve BİÇEN

Doğum Tarihi ve Yeri : 1987 / Ankara

Yabancı Dili : İngilizce

E-posta : merve.simsek@gmail.com

ÖĞRENİM DURUMU

Derece Alan Okul/Üniversite Mezuniyet

Yılı

Lisans Bilgisayar Öğretmenliği Kocaeli Üniversitesi 2010

Lise Bilişim Teknolojileri İzmit Anadolu Meslek

Lisesi

2005

YAYINLAR

1] M. Ş. Biçen, A. Çalhan, ve İ. Yücedağ, “Kablosuz Heterojen Algılayıcı Ağlarda Bulanık Mantık Tabanlı Ağ Geçidi Seçimi,” Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, c. 4 s. 2, 2016.

2] M. Ş. Biçen, M. E. Bayrakdar and A. Çalhan, “Performance Evaluation of Non- Cooperative Spectrum Sensing Techniques under Various Channels in Wireless Cognitive Radio Networks,” 1st International Conference on Engineering Technology and Applied Sciences - ICETAS 2016, Afyon, Turkey, 2016, pp. 106-110.

3] M. Ş. Biçen, A. Çalhan ve M. E. Bayrakdar “Kablosuz Vücut Alan Ağlarında Vücut Sönümleme Etkisinin İncelenmesi,” Uluslararası mühendislik araştırmaları sempozyumu - UMAS 2017, Düzce, Türkiye, 2017, ss. 217-224.

PROJELER

Bilişsel Radyo Tabanlı Vücut Alan Ağları için Vücut Sönümleme Etkisi ile Kanal Modellenmesi, Düzce Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü, DÜBAP Proje No: 2016.07.02.514, Araştırmacı.