T.C.
DÜZCE ÜNİVERSİTESİ
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
KABLOSUZ VÜCUT ALAN AĞLARI’NDA BİLİŞSEL RADYO
TABANLI SPEKTRUM SEZME TEKNİKLERİ
MERVE BİÇEN
YÜKSEK LİSANS TEZİ
ELEKTRİK-ELEKTRONİK VE BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ
ANABİLİM DALI
DANIŞMAN
Doç. Dr. ALİ ÇALHAN
T.C.
DÜZCE ÜNİVERSİTESİ
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
KABLOSUZ VÜCUT ALAN AĞLARI’NDA BİLİŞSEL RADYO
TABANLI SPEKTRUM SEZME TEKNİKLERİ
Merve BİÇEN tarafından hazırlanan tez çalışması aşağıdaki jüri tarafından Düzce Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı’nda YÜKSEK LİSANSTEZİ olarak kabul edilmiştir.
Tez Danışmanı
Doç. Dr. Ali ÇALHAN Düzce Üniversitesi
Jüri Üyeleri
Doç. Dr. Ali ÇALHAN
Düzce Üniversitesi _____________________ Doç. Dr. Kerem KÜÇÜK
Kocaeli Üniversitesi ____________________ Dr. Öğr. Üyesi Mehmet ŞİMŞEK
Düzce Üniversitesi _____________________
BEYAN
Bu tez çalışmasının kendi çalışmam olduğunu, tezin planlanmasından yazımına kadar bütün aşamalarda etik dışı davranışımın olmadığını, bu tezdeki bütün bilgileri akademik ve etik kurallar içinde elde ettiğimi, bu tez çalışmasıyla elde edilmeyen bütün bilgi ve yorumlara kaynak gösterdiğimi ve bu kaynakları da kaynaklar listesine aldığımı, yine bu tezin çalışılması ve yazımı sırasında patent ve telif haklarını ihlal edici bir davranışımın olmadığını beyan ederim.
29 Haziran 2018 Merve BİÇEN
TEŞEKKÜR
Yüksek lisansa başlayıp bu tezin oluşumunda bana yardımcı olan, kıymetli tecrübeleriyle beni yönlendiren, desteğini hiçbir zaman esirgemeyen ve çalışmalarımın sonuçlandırılmasında büyük emek sarf eden çok değerli hocam Sayın Doç. Dr. Ali ÇALHAN’a en içten dileklerimle teşekkür ederim.
Yüksek lisans öğrenimim sırasında beraber çalışma olanağı bulduğum, bu sırada bana yardımcı olan, bana yol gösteren ve bu süreçte yaptığı tüm katkılardan dolayı Sayın Dr. Öğr. Üyesi Muhammed Enes Bayrakdar’a teşekkür ederim.
Tez yazım aşamamda bana bütün kolaylıkları sağlayan, çalışmam için imkân sunan çok değerli Sinop Dikmen Halk Eğitim Merkezi Müdürü İsmail MACİT’e ve Sinop Dikmen İlçe Milli Eğitim Müdürü Sedat YILMAZ’a teşekkür ederim.
Yüksek lisans öğrenimim boyunca değil bütün hayatım her evresinde maddi ve manevi destekleri ile her zaman yanımda olan, her zaman beni destekleyen sevgili aileme ne kadar teşekkür etsem azdır.
Çalışmalarım sırasında tüm yoğunluğuna rağmen yardımlarını esirgemeyen, başarabileceğime inanan ve güvenen, her zaman yanımda olan sevgili eşim Yunus BİÇEN’e teşekkür edip yüksek lisans yolculuğuna beraber başladığım kızım İPEK ve bu yolculuğu bitirirken heyecanla beklediğimiz kızım İNCİ’ye armağan ediyorum.
İÇİNDEKİLER
Sayfa No
ŞEKİL LİSTESİ ... VIIV
ÇİZELGE LİSTESİ ... VIII
KISALTMALAR ... IX
SİMGELER ... X
ÖZET ... XI
ABSTRACT ... XII
1.
GİRİŞ ... 1
2.
BİLİŞSEL RADYO TEKNOLOJİSİ ... 6
2.1. KABLOSUZ AĞLAR VE KABLOSUZ HABERLEŞME SİSTEMLERİ ... 6
2.2. BİLİŞSEL RADYO ÖZELLİKLERİ ... 10
2.2.1. Mevcut Spektrum Kullanımı ... 12
2.3. BİLİŞSEL RADYO’NUN KARAKTERİSTİK ÖZELLİKLERİ ... 13
2.4. BİLİŞSEL RADYO İŞLEVLERİ ... 14
3.
BİLİŞSEL RADYODA SPEKTRUM SEZME YÖNTEMLERİ .. 17
3.1. ENERJİ ALGILAMA TEKNİĞİ (ENERGY DETECTION) ... 17
3.2. EŞLEŞMİŞ FİLTRE TEKNİĞİ ... 18
3.3. ÇEVRİMSEL-DURAĞAN ÖZELLİK ALGILAMA TEKNİĞİ ... 19
4.
KABLOSUZ HABERLEŞME KANAL MODELLERİ ... 21
4.1. AWGN KANALDA SPEKTRUM SEZME ... 21
4.2. RAYLEİGH KANALDA SPEKTRUM SEZME ... 22
4.3. RİCİAN KANALDA SPEKTRUM SEZME ... 23
5.
BİLİŞSEL RADYO TABANLI VÜCUT ALAN AĞI ... 27
5.1. ALGILAYICI DÜĞÜM ... 27
5.2. KABLOSUZ VÜCUT ALAN AĞI ... 28
5.3. VÜCUT SÖNÜMLEME ETKİSİ ... 29
6.
SONUÇLAR VE ÖNERİLER ... 34
7. KAYNAKLAR ... 35
ÖZGEÇMİŞ ... 39
ŞEKİL LİSTESİ
Sayfa No
Şekil 2.1. Haberleşme Ortamı ... 8
Şekil 2.2. Tek Yönlü İletim ... 8
Şekil 2.3. Çift Yönlü Eş Zamansız İletişim ... 9
Şekil 2.4. Çift Yönlü Eş Zamanlı İletişim ... 10
Şekil 2.5. Bilişsel Radyonun Gelişimi ... 12
Şekil 2.6. Spektrum boşluk yapısı ... 12
Şekil 2.7. Bilişsel Radyo Döngüsü ... 13
Şekil 2.8. Bilişsel Radyo Ortamı ... 15
Şekil 3.1. Spektrum Sezme Teknikleri ... 17
Şekil 3.2. Enerji Algılama Tekniğinin Şematik Gösterimi ... 18
Şekil 3.3. Eşleşmiş Filtre Tekniğinin Şematik Gösterimi ... 18
Şekil 3.4. Spektrum Sezme Tekniklerinin Karşılaştırılması ... 19
Şekil 3.5. Rician, Rayleigh ve AWGN Kanalda Spektrum Sezme ... 20
Şekil 4.1. Rayleigh Kanal Modeli ... 22
Şekil 4.2. Düşük Snr Kanal Modeli İçin Yanlış Algılanması Olasılığı ... 24
Şekil 4.3. Düşük Snr Kanal Modeli İçin Algılanması Olasılığı ... 24
Şekil 4.4. Yüksek Snr Kanal Modeli İçin Yanlış Algılanması Olasılığı ... 25
Şekil 4.5. Yüksek Snr Kanal Modeli İçin Algılanması Olasılığı ... 25
Şekil 5.1. Kablosuz Vücut Alan Ağı Algılayıcı Düğümleri ... 29
Şekil 5.2. Farklı Pozisyonlardaki Algılayıcı Düğümlerin Yol Kaybı-Mesafe Başarım Analizi ... 31
Şekil 5.3. Çeşitli Frekans Bantlarındaki Yol Kaybı-Mesafe İlişkisi ... 32
Şekil 5.4. Farklı Pozisyonlardaki Algılayıcı Düğümlerin Yol Kaybı-Mesafe Başarım Analizi ... 33
ÇİZELGE LİSTESİ
Sayfa No Çizelge 2.1. Bilişsel radyo teknolojisi ve klasik radyonun karşılaştırılması ... 11
KISALTMALAR
AWGN Additive White Gaussian Noise (Toplanır Beyaz Gauss
Gürültüsü)
BR Bilişsel Radyo
CR Cognitive Radio (Bilişsel Radyo)
FM Frequency Modulation (Frekans Modülasyonu)
IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers (Elektrik
ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü)
LOS Line of Sigh(Görüş Mesafesi)
NLOS Non Line of Sigh (Görüş Mesafesi Yok)
SİMGELER
Bc Uyumluluk Band Genişliği
Bd Doppler Yayılımı
K Giriş sinyali
K(t) Gürültü
pd Sezme olasılığı
pfa Yanlış alarm olasılığı
pm Yanlış sezme olasılığı
S Giriş Sinyali
SNR AWGN ve Rayleigh kanal için sinyal gürültü oranı
Tc Uyumluluk Süresi
ÖZET
KABLOSUZ VÜCUT ALAN AĞLARI’NDA BİLİŞSEL RADYO TABANLI SPEKTRUM SEZME TEKNİKLERİ
Merve BİÇEN Düzce Üniversitesi
Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi
Danışman: Doç. Dr. Ali ÇALHAN Haziran 2018, 38 sayfa
Bilişsel Radyo Ağları, kablosuz ağ teknolojileri içinde hızla gelişerek ilerlemekte ve yoğun çalışılan konuların arasında yerini almaktadır. Bilişsel Radyo Ağları’ndaki en önemli unsur ikincil kullanıcı olarak da adlandırılan Bilişsel Radyo kullanıcılarıdır. Bilişsel radyo kullanıcıları frekans spektrumunun boş olduğu zamanlarda lisanslı kullanıcılara (birincil kullanıcılar) girişim oluşturmadan spektrumu geçici olarak kullanmaktadırlar. Kablosuz vücut alan ağlarında kablosuz düğüm; üzerinde bulunan algılayıcı çeşidine göre belirli büyüklükleri ölçüp ve toplayıp başka bir birime gönderilmesinden sorumlu cihazdır. 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 tamamlandıktan sonra kablosuz vücut alan ağlarında ortam sezme işleminde kullanılmıştır. Ayrıca, kablosuz vücut alan ağlarında farklı veri trafikleri ve kablosuz ortam modelleri için farklı verici sezme tekniklerinin kullanımı da çalışmada yer almıştır. Çalışma verici sezme tekniklerinin başarım analizleri yapılarak yeni tekniklerin geliştirilmesine imkân sağlayabilecektir. Anahtar sözcükler: Bilişsel radyo, Enerji tabanlı sezme, Kablosuz vücut alan ağları, Spektrum sezme.
ABSTRACT
COGNITIVE RADIO BASED SPECTRUM SENSING TECHNIQUES IN WIRELESS BODY AREA NETWORKS
Merve BİÇEN Düzce University
Graduate School of Natural and Applied Sciences, Department of Electrical Electronics and Computers
Master Thesis
Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ali ÇALHAN June 2018, 38 pages
Cognitive Radio Networks are rapidly developing in wireless networking technologies and are among the most intensively studied subjects. The most important element in Cognitive Radio Networks is Cognitive Radio users, also called secondary users. Cognitive radio users temporarily use the spectrum without adversely affecting the licensed users (primary users) when the frequency spectrum is idle. Wireless node in wireless body area networks; is a device responsible for measuring and collecting certain quantities relative to the sensor element on it and sending it to another. These devices, which are defined as sensor nodes and actuator nodes, can also be placed inside the human body. The high cost of health care today and the high population of elderly people have increased the use of wireless body area networks. With the sensor nodes in the wireless body area network, a patient's blood pressure, heart rate or body temperature can be displayed. Any abnormality that may occur in the body will be transmitted by the coordinator nodes to the mobile phone or a computer. In this thesis, analytical and simulation model designs of transmitter sensing techniques are completed in MATLAB software and used for wireless medium sensing in wireless body area networks. In addition, different data traffics in wireless body area networks and the use of different transmitter sensing techniques for wireless environment models have been included in the study. With this study, it will be possible to analyze the performance of transmitter sensing techniques and to develop new techniques.
Keywords: Body area networks, Cognitive radio, Energy based sensing, Spectrum sensing.
1. GİRİŞ
Kablosuz haberleşme teknolojilerindeki gelişmeler son yıllarda büyük hız kazanmıştır. Bu alanda yapılan çalışmalar ve bu çalışmalara kullanıcılardan gelen yoğun talep, frekans spektrumu ihtiyacını ortaya çıkartmıştır [1]. Kablosuz haberleşme sistemlerinde kullanılan frekans spektrumu sonsuz bir kaynak değildir ve bu yoğun kullanım nedeniyle spektrum kıtlığı söz konusudur. Spektrum kıtlığının en temel faktörü, spektrumun verimsiz kullanımıdır [1],[2].
Sabit spektrum erişim tekniğinde her servis için belirli bir frekans bandı ayrılmıştır. Dolayısıyla bu frekans bandlarında sadece lisanslı (birincil) kullanıcılar yer almaktadır. Belirlenen frekans bandlarının kullanımda olmadığı durumlarda bile lisanssız (ikincil) kullanıcıların kullanımda olmayan o bandı kullanmasına izin verilmemektedir. Bu sebeple spektrum verimliliğinde düşme yaşanmaktadır [3].
Günümüzde spektrumun daha verimli kullanılması hızla artan veri ihtiyacını ve kullanıcı sayısını karşılamak adına önem arz etmektedir. Yoğun ve verimsiz spektrum kullanımını azaltmak adına çeşitli dinamik erişim yöntemleri kullanılmaktadır. Bu noktada karşımıza Bilişsel Radyo kavramı çıkmaktadır. Bilişsel radyo; sınırlı olan band genişliğini en verimli şekilde kullanmak üzere, spektrum sezme işlemini gerçekleştirip boş band tespitinde ve birincil kullanıcıların bandı kullanmadığı durumlarda yani frekans bandının boş olması durumunda ikincil kullanıcılar için band tahsis işlemlerini gerçekleştirmektedir.
1999 yılında Joseph Mitola ve Gerald Q. Maguire ikilisinin ortak çalışmaları sonucunda Bilişsel Radyo kavramı ortaya çıkmıştır [1]. Bu çalışmaların bir ürünü olarak, kablosuz bölgesel alan ağlarında (Wireless Regional Area Networks, WRAN) bilişsel radyonun kullanımını hedefleyen IEEE 802.22 standardı ortaya çıkmıştır.
IEEE 1900.1 çalışma grubu tarafından bilişsel radyo tanımı şu şekilde yapılmıştır: “Bulunduğu ortamı algılayabilen ve algılama sonuçlarına göre otomatik olarak çıkarım yapabilen radyo sistemleridir. Bu sistemler, bilgi tanımlaması, otomatik çıkarım ve makine öğrenme mekanizmalarını kullanarak iletişimi sağlarlar. Ayrıca dinamik ve otomatik olarak operasyon ortamına bağlı olarak çalışma parametrelerini değiştirebilirler” [4].
Lisanslı bir kullanıcıya önceden tahsis edilmiş ancak lisans sahibi tarafından spektrumun kullanılmadığı durumlarda var olan bant spektrum boşluğu olarak tanımlanmaktadır.
Bilişsel radyo ağlarında, lisanslı kullanıcıların yanında lisanssız kullanıcılarda yer alarak aynı haberleşme ortamını kullanmaktadırlar. Lisanslı kullanıcılar ile aynı ortamı kullanan lisanssız kullanıcılar, zararlı bir girişim oluşturmadan yayın yapabilmek için spektrum boşluklarını doğru sezmek zorundadırlar. Sezme olasılığı (miss detection)(Pd), lisanslı kullanıcılar için zararlı bir girişim oluşturmamak adına önem arz ederken; yanlış alarm olasılığı (false alarm)(Pfa), spektrum verimliliğini düşüreceği için bu iki spektrum sezme metriği göz önünde bulundurulmuştur.
Tezin ikinci bölümünde, bilişsel radyo teknolojisi başlığı altında, kablosuz haberleşme sistemleri ve kablosuz ağlar, bilişsel radyo özellikleri ve işlevlerinin yanında mevcut spektrum kullanımı için alt başlıklar incelenmiştir.
Tezin üçüncü bölümünde, tez çalışmasında ele alınan “kablosuz vücut alan ağlari’nda bilişsel radyo tabanli spektrum sezme teknikleri” ni daha iyi tanımlayabilmek için enerji algılama, eşleşmiş filtre ve çevrimsel-durağan özelliği algılama olarak üç teknik özetlenecektir.
Lisanslı kullanıcı sinyali yani birincil kullanıcı sinyali hakkında elde veri bulunması durumunda, beyaz gürültü kanalında en iyi teknik olarak eşleşmiş filtre tekniği yani bir diğer adıyla algılayıcı uyumlu süzgeçten bahsedilebilir [5]. Diğer yöntemlere göre uyumlu süzgecin avantajı, hatalı tespit veya bir yanlış alarm durumunda diğer tekniklere göre çok daha kısa bir zaman diliminde sonuca ulaşılmasıdır [6]. Eşleşmiş filtre tekniğinde, alınan sinyalin demodülasyonunu için bazı karakteristik özelliklerin bilinmesi gerekir. Bunlardan bazıları; birincil kullanıcı sinyallerinin bant genişliği, darbe biçimlendirme, çalışma frekansı, modülasyon tipi gibi özelleiklerdir. Bu nedenle, iletilen sinyal hakkında bilgi elde yok ise, bu teknik için bilişsel ağ yapısından söz edilemez. Bunun yanı sıra, var olan tüm sinyal tiplerini algılayabilen bir bilişsel radyo tasarlamak, pratikte pek mümkün olmamaktadır [7].
Birincil kullanıcı sinyali hakkında bilgi olmaması durumunda en çok kullanılan teknik, enerji algılama tekniğidir [8]. Belirli bir frekans bandı için var olan giriş sinyaline gürültü eklenmektedir. Elde edilen bu değer, eşik değer ile karşılaştırılır. Bu
işlemlerinin sonucuna göre ise birinci kullanıcı varlığı hakkında bilgi edinilir. Matematiksel ve donanımsal olarak tasarımının kolay olmasının yanında, sinyal için herhangi bir ön bilgi ihtiyacının olmaması nedeniyle yaygın olarak tercih edilmekte ve fazlasıyla çalışma yapılmaktadır. Gürültü oranı biliniyor ise, Sonnenschein ve Fishman enerji algılama tekniği için en iyi sonuç vermekle beraber, gürültü güç belirsizliği durumunda bu tekniğin duyarlı olduğunu göstermişlerdir [9]. Tandra ve Sahai gürültü seviyesini ölçmek adına SNR duvarı (SNR wall) kavramını tanımlamışlardır [10]. Spektrum sezme tekniklerinden başka bir yöntem ise çevrimsel-durağan özellik algılama tekniğidir. Gözlemleme süresinin uzun olması ve hesaplama karmaşıklığının fazla olması dezavantaj oluşturmaktadır.
Bu yöntemlerin birbirlerine göre, avantaj ve dezavantajları mevcut olup ayrıntılı bir şekilde bu teknikler üçüncü bölümde incelenmiştir.
Kablosuz haberleşmenin içinde bulunduğu ortam gereği; bozulma, kırılma, yansıma ve sönümlenme gibi farklı etkilerden dolayı kullanıcıların sinyalleri etkilenmektedir. Literatürde, kablosuz haberleşme ortamının bu özellikleri dikkate alınarak çeşitli matematiksel modeller gerçekleştirilmiştir. Kablosuz haberleşme modellerinin başlıcaları AWGN, Rayleigh ve Rician kanal modelleridir [11]. Dördüncü bölümde, bilişsel radyo ağlarında yer alan bu kanallar ve bu kanalların modellenme aşamaları ele alınmıştır.
Beşinci bölümde, bilişsel radyo tabanlı vücut alan ağı başlığı altında, algılayıcı düğüm, kordinatör düğüm, kablosuz vücut alan ağı gibi kavramlar incelenmiştir. Aynı başlık altında vücut sönümleme etkisinin analitik modeli ve benzetim modeli ayrı ayrı ele alınmıştır. Bu sayede, spektrum sezme tekniklerinin farklı kanal modelleri üzerinde performansları değerlendirilerek koordinatör düğümün boş spektrum bantlarından en etkili bir şekilde faydalanması amaçlanmıştır.
Literatürde vücut sönümleme etkisinin incelendiği sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Taparugssanagorn ve arkadaşları, hastane ve ev ortamlarında kablosuz vücut alan ağları için kanal modellerini anlatan bir tarama makalesi hazırlamışlardır [12]. Kablosuz vücut alan ağlarında vücut sönümleme etkisi ve yol kaybı parametrelerinin analitik modelleri verilmiştir.
Diğer bir çalışmada, geniş bant karakteristikleri vücut içinde ve üzerinde bulunan sinyallerin elektromanyetik dalga yayılımları analiz edilmiştir. Elde edilen verilere dayanarak sıfır-kutup parametreleri kullanılarak vücut alan ağları için yeni bir frekans alanı üzerinde bir kanal modeli önerilmiştir [13]. Takizawa ve arkadaşları, vücut alan ağlarında yol kaybı ve güç gecikme profili üzerine olasılıksal bir kanal modeli sunmuşlardır. Tüm kanal modelleri bir hastane odasında bulunan ölçülmüş kanal transfer fonksiyonları arayıcılığıyla türetilmiştir. Yol kaybı modelleri 400, 600, 900 MHz ve 2.4 GHz frekans bantları için elde edilmiştir [14]. Fort ve arkadaşları kapsamlı bir sinyal ölçüm sonucunda vücut alan ağı kanallarının temel karakteristiklerini incelemişlerdir. Vücut etrafında dağılan elektromanyetik dalgaların yol kaybı vücudun içinde dolaşan elektromanyetik dalgalardan daha yüksek olduğunu vurgulamışlardır [15].
Hanlen ve arkadaşları, kapalı bir ortamda bulunan beş farklı kişinin rastgele yürüyüşleri için sinyal-girişim oranı ve girişim-güç seviyeleri ölçümlerini yapmışlardır [16]. Doğrusal eğilimin girişim-sinyal gücüne uygulanabileceğini gösterdiklerini ifade etmişler fakat mesafe ile ilgili olmayan faktörlerin bu eğilimi bastırdığını tespit ettiklerini iddia etmişlerdir. Mesafeye bağlı olmayan faktörleri, kişi hareketi (hem kol sallama hem de yürüme) ve oryantasyon olarak ele almışlardır. Alomainy ve arkadaşları, biyotelemetri ve vücut içi haberleşme alanlarında kapsamlı bir araştırma sunmuşlardır. Zayıflama faktörlerini hesaba katarak en uygun frekans seçiminin önemi üzerine çalışmışlardır. Ele aldıkları zayıflama faktörleri doku iletkenliği, anten boyutu ve oryantasyondur [17]. Diğer bir çalışmada hastane ortamında vücut alan ağları için radyo kanal ölçümleri ve modellenmesi anlatılmıştır [18]. Michalopoulou ve arkadaşları 2.45 GHz frekansında vücut üzerindeki sönümleme etkisini incelemişlerdir. Çalışmalarında vücut üzerinde anten yerleşiminin ve vücut hareketlerinin etkileri incelenmiştir [19]. Başka bir çalışmada insan kafası çevresinde ana yayılım mekanizmaları üzerine çalışmalar yapılmıştır. Kafanın bir tarafından diğer tarafına yapılan iletimlerde yansıma ve emilimin çok etkili olmadığı iddia edilmiştir [20]. Medikal implant haberleşme sistemleri için bir tarama makalesi de hazırlanmıştır [21]. Bu sistemlerin kullanım alanları, kısıtlamaları ve teknik detaylarından bahsedilmiştir. Literatürde yapılan ve bu alanda ilk olma özelliğini taşıyan vücut alan ağlarında kanal modelleri üzerine gerçekleştirilmiş olan projeler ve standartlar da mevcuttur [22], [23], [24].
Son bölüm olan altıncı bölümde ise, elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır. Tezin tamamlanmasıyla,
Değişen sinyal-gürültü oranı değerlerine göre enerji algılama tekniği kullanan spektrum sezme işleminin çeşitli kablosuz ortamlarda başarım analizi gerçekleştirilmesi,
Bu bağlamda, yanlış alarm ve yanlış sezme olasılığı parametrelerinin değerlendirilmesi,
Enerji algılama tekniği, eşleşmiş filtre tekniği ve çevrimsel durağan özellik algılama tekniğinin karşılaştırmalı başarım analizi gerçekleştirildikten sonra, tüm kanal modelleri üzerinde performans değerlendirilmesi,
Birçok çalışmada gerçekleştirilen AWGN, Rayleigh ve Rician kanal modellerine ek olarak vücut sönümleme etkisini içeren kanal modelinin de yer alması literatüre en önemli katkılarından olacaktır.
Bu çalışmadan esinlenilerek, vücut sönümleme etkisinin de yer aldığı farklı kanal modellerinin tasarımının gerçekleştirilmesi düşünülebilir.
2. BİLİŞSEL RADYO TEKNOLOJİSİ
2.1. KABLOSUZ AĞLAR VE KABLOSUZ HABERLEŞME SİSTEMLERİ Elektronik haberleşmenin temelini verilerin bir noktadan başka bir noktaya taşınması oluşturmaktadır. Başka bir deyişle, elektronik haberleşme; veri gönderme, alma ve iki ya da daha çok konum arasındaki verinin elektronik devreler kullanılarak işlenmesi olarak özetlenebilir.
Alıcı, kanal, verici olarak üç ana bileşenle ifade edilen haberleşme sistemleri günümüzde kablosuz olarak gerçekleştirilmektedir.
Günümüzdeki ağ ve internet teknolojisinin temeline bakacak olursak 1950 ve 1960’lara gitmemiz gerekmektedir. İkinci Dünya Savaşından sonra, askeri komuta kontrol sistemlerinin nükleer saldırılardan etkilenmeyecek şekilde tasarlanması hedeflenmiştir. Özellikle soğuk savaş döneminde telefon hatları üzerinden sürdürülen askeri işlemler, bu hatların zarar görmesiyle devre dışı kalmaktaydı. Yeni sistemde ise amaç, hatlardaki ağır hasar durumunda hasarsız noktalar arasında iletişimi sağlayabilmekti. Böyle bir durumda çözüm olarak ise, merkezi noktalar üzerinden iletişim kurmak yerine; birbiri ile etkileşim içinde olacak uç noktalar, birçok ara bağlantı noktaları ile fazla sayıda başka noktalara bağlamaktı. Örneğin, bu ara bağlantı noktalarından birinin devredışı olduğu durumda, başka bir ara bağlantı noktası ile çalışan diğer noktalar ile iletişimin devamlılığı sağlanmaktaydı. 1969 yılında ilk olarak Amerika’da ARPANET adıyla bu sistem uygulanmıştır. Dört üniversite aralarında bu bağlantıyı kullandı ve çok kısa bir zaman diliminde bu sisteme dâhil olan kuruluş sayısı arttı. Sistemin büyümesi yani kurulan bu ağın genişlemesi 1980’li yıllarda hızla devam ederek birçok ülkeyi kapsayarak günümüzdeki İnternet haline dönüşmüştür. Askeri alanda bir komuta kontrol amaçlı tasarlanan bu sistem, dünyanın dört bir yanında yayılarak iletişim kurmamızı sağlamış ve günümüzde hayatımızın her alanını etkileyen vazgeçilmez bir unsur haline dönüşmüştür [25].
Özellikle son yıllarda kablosuz haberleşme, yaşantımızın vazgeçilmez bir unsuru haline gelmiş bulunmaktadır. Kablosuz ağlar sayesinde bilgisayarlarımız artık teller veya kablolar olmadan bağlantı yapmamıza olanak sağlar. Bu işlemi gerçekleştirirken ise, radyo dalgalarından yararlanarak iletişim kurulmaktadır. Günümüzde büyük bir kolaylık haline gelen bu sistem mobil cihazlar içinde kullanılmaktadır.
Bilgiye her an, hızlı, güvenilir ve özgür bir biçimde ulaşmanın önemli bir unsur olması, kablosuz ağ sistemlerinin büyük önem kazanmasına sebep olmuştur. Günümüzde cep telefonu teknolojisinin gelişimi ile kablosuz olarak interneti kullanmaktayız. Bluetooth teknolojisi ile kablosuz bir şekilde müzik dinlemekten telefon görüşmelerine kadar birçok özelliği kulanmaktayız. Pek çok üniversite ve iş yerine kimlik kartı okutarak giriş yapılmaktadır. Kablosuz ağlar ve kablosuz haberleşme sistemlerinin önemi giderek artmakta olup gelecekte daha büyük önem arz edecek konumda olan bir teknolojidir. Genel anlamda kablosuz iletişim teknolojisi, iki veya daha fazla nokta arasında veri akışını gerçekleştiren bir teknolojidir. En büyük avantajları, kurulum süresinin kısa olması ve kurulum maliyetinin düşük olmasıdır [26]. Kullanıcılara sağladığı hareket özgürlüğünün yanında iletişimin güvenilir olması kablosuz iletişim teknolojilerinin diğer önemli avantajlarıdır. Hayatımızın vazgeçilmez bir parçası olan mabil iletişim cihazları sayesinde her zaman ve her yerde kablosuz iletişim teknolojilerini kullanmaktayız [26]. Günümüzde büyük bir hızla artan kullanıcı sayısı, kablosuz iletişimde hem hizmet alan hemde hizmet veren durumdadır [27], [28].
Kablosuz ağ sistemlerini daha iyi anlamak amacıyla haberleşme sistemleri incelenmiştir. Daha önce de belirtildiği gibi, radyo frekansları ile çalışan kablosuz ağ sistemlerini üç çeşit olarak; alıcı(receiver), verici(transmitter) ve alıcı-verici(trans-receiver) olarak sınıflayabiliriz.
Alıcı, kanal, verici olarak üç ana bileşenle ifade edilen haberleşme ortamı basit olarak aşağıdaki gibi Şekil 2.1’ de verilmiştir.
Şekil 2.1. Haberleşme ortamı. Kısaca bu tanımları açıklayacak olursak;
Alıcı: Yalnızca radyo sinyallerini alabilen cihazlardır. Adından da anlaşılabileceği gibi bu cihazların gönderme özellikleri yoktur. Örnek olarak ise, televizyon ve FM radyo verilebilir.
Verici: Yalnızca radyo sinyallerini gönderebilen cihazlardır. Bu elektronik devrelerin alma yetkileri yoktur. Örnek olarak ise, televizyon verici istasyonlar ve radyo verici istasyonları verilebilir.
Alıcı - Verici: bu aygıtların hem alma hemde verme özellikleri vardır. Örnek olarak ise, cep telefonları, baz istasyonları verilebilir.
Kablasuz haberleşme sistemlerinde veri akışı sırasında gönderilen bilginin hangi yönde olacağı ve hangi bilginin öncelikli olacağı gibi bilgilerde önem arz etmektedir. Bu öncelik bilgisi, sistemde birbiri ile iletişim halinde olan cihazlar arasında tanımlanmalıdır. Bu tanımlama gerçekleşmez ise, sistem içinde veri kayıpları gerçekleşir ve haberleşme önceliğinde karışıklıklar meydana gelir. İletim yönü olarak tanımlayabileceğimiz başlıca üç tane haberleşme yönü vardır [29].
Tek Yönlü İletim(Simplex): Kurulan iletim sisteminde tek yönlü kanal mevcuttur. Yani tek yönde veri akışı mümkündür. FM radyo yayını örnek olarak verilebilir. Bu haberleşme yöneteminde alıcıdan geri sinyal alınmadığı için sınırlı kullanım söz konusudur [25].
Şekil 2.2. Tek yönlü iletim.
Çift Yönlü Eş Zamansız İletişim(Yarım Çift Yönlü, Half-Duplex): Kurulan yarım çift yönlü iletişim sisteminde, şekilde görüldüğü gibi çift yönlü iletimin mevcut olduğu fakat sadece bir tarafın aktif olduğu yani veri gönderebildiği sistemdir. “A” istasyonunda yer alan verici, “B” istasyonunda bulunan alıcıya veri transfer eder. Tersi bir veri akışı durumunda ise “B” istasyonu verici konumuna dönüşür ve “A” istasyonundaki alıcı ile haberleşir. Telsiz haberleşme sistemlerini örnek olarak gösterebiliriz. IEEE 802.11g standardı 54 Mbps’de yarım çift yönlü iletim imkânı sunar [29].
Şekil 23. Çift yönlü eş zamansız iletişim.
Çift Yönlü Eş Zamanlı İletişim (Tam-Dupleks, Full-Duplex): Bu iletişim sisteminde, alıcı ve verici her iki yönde de aynı anda haberleşme yapabilirler. Cep telefonlarını örnek olarak verebiliriz. Kurulan bir ağ yapısı sayesinde cafe, park, araba gibi birçok yerde internet kullanılabilir.
Şekil 2.4. Çift yönlü eş zamanlı iletişim.
2.2. BİLİŞSEL RADYO ÖZELLİKLERİ
Gelişen teknolojiyle birlikte kablosuz iletişimin yaygınlaşması, kısıtlı ve değerli olan frekans spektrumun kullanım problemlerini meydana getirmiştir. Spektrum, farklı hizmetler için farklı frekans bandlarına bölünmüştür yani sabit tahsis işlemi gerçekleştirilmiştir. Her hizmet için belli bir band genişliği ayrılmış ve lisans sahiplerine bu bandlar tahsis edilmiştir. Bu sayede lisanslı kullanıcılar kendilerine tahsis edilmiş bandı kullanırken, band boş dahi olsa diğer kullanıcıların bandı kullanmasına izin verilmemektedir [30],[31]. Boşta kalan spektrum miktarı azalmakla birlikte statik ve esnek olmayan bu kullanım nedeniyle verimsiz kullanım diğer bir deyişle spektrum kıtlığı meydana gelmektedir.
Frekans spektrumunun sınırlı olması sebebiyle var olan bu kaynağı en verimli biçimde kullanmak adına Bilişsel Radyo kavramı ortaya çıkmıştır. IEEE 1900.1 çalışma grubu tarafından
“Bulunduğu ortamı algılayabilen ve algılama sonuçlarına göre otomatik olarak çıkarım yapabilen radyo sistemleridir. Bu sistemler, bilgi tanımlaması, otomatik çıkarım ve makine öğrenme mekanizmalarını kullanarak iletişimi sağlarlar. Ayrıca dinamik ve otomatik olarak operasyon ortamına bağlı olarak çalışma parametrelerini değiştirebilirler” şeklinde tanımlanmıştır [32],[33].
Bu teknoloji sayesinde, mevcut spektrumun kullanıcılara statik olarak dağıtılması yerine, lisanslı kullanıcıların spektrumu kullanmadığı anlarda, lisanssız kullanıcılar
tarafından lisanslı frekans bantlarına erişim yapılarak spektrumun dinamik olarak kullanılması amaçlanmaktadır [34].
Dinamik spektrum kullanımı sayesinde;
1- Lisanslı bantta var olan lisanslı kullanıcıları ve mevcut spektrum boşluklarını tespit etmek,
2- En iyi olarak nitelendirilen kanalı seçimini gerçekleştirmek,
3- Spektrum paylaşımı yapmak için, kanalda diğer kullanıcılar ile koordineli bir şekilde çalışmak,
4- Lisanslı kullanıcı tespiti durumunda kanalı terk etmek,
Dinamik spektrum sayesinde, mevcut kablosuz sistemlerden ayrılır ve spektruma kolay erişim, maksimum verim ve daha fazla kullanıcının spektrumdan faydalanması sağlanır. Bilişsel Radyo teknolojisinin diğer radyo teknolojileriyle benzerlik ve farklılığı aşağıdaki tabloda verilmiştir [34].
Çizelge 2.1. Bilişsel radyo teknolojisi ve klasik radyonun karşılaştırılması.
Bilişsel Radyo Klasik Radyo
Kendi başına yeni dalga formları
üretebilir. Sabit sayıdaki sistemi destekler.
Yeni ara yüzlerle uyumlu şekilde çalışabilir.
Sadece tasarım aşamasında yeniden ayarlanabilirlik özelliği mevcuttur. Çalışma parametrelerini hizmet kalitesini
en uygun düzeyde sağlayacak şekilde ayarlayabilir.
Çoklu servisleri destekleyebilme özelliği vardır, fakat buna sadece tasarım aşamasında karar verilebilir.
Yapay zekânın yanında öğrenebilme,
gözlemleyebilme ve algılayabilme
yeteneğine sahiptir.
Klasik RF tasarım yöntemleri
Şekil 2.5. Bilişsel radyonun gelişimi. 2.2.1. Mevcut Spektrum Kullanımı
Spektrum sezme, Bilişsel Radyo sistemlerinin başında gelen önemli özelliklerinden biridir. Spektrum sezme işlemi, spektrumun kullanımda mı yoksa boşta mı olduğu bilgisini sağlayarak, kullanılmayan spektrumların tespit edilmesini sağlar [35].
Bu bilgi sayesinde, lisanslı kullanıcılara herhangi bir girişim oluşturmadan boş spektrumlar kullanılır. Bu işlemler sayesinde bilişsel radyonun en önemli özelliği olan uygun spektrum tespiti gerçekleştirilmiş olur [36].
Bilişsel radyo ağları lisanslı ve lisanssız olmak üzere iki katagoriye ayrılabilir [37]. Lisanslı kullanıcı olan birincil kullanıcılara, mevcut spektrumda belirli bir ücret karşılığında bir lisans satın aldığı için frekans bandı tahsis edilir. Tahsis edilen bu band, lisanslı kullanıcılar tarafından öncelikli kullanım hakkına sahiptir.
Lisanssız kullanıcı yani ikincil kullanıcılar bir lisansa sahip değildirler. Lisans sahibi olmadıkları için, birincil kullanıcıların kullanmadıkları spektrum kanallarını tespit etmeleri ve kullanmaları gerekir. Bu işlemi yaparken ikincil kullanıcılar birincil kullanıcıları rahatsız etmeden frekans bandını sadece ortam boş olduğu zaman kullanmalıdır. Bu amaçla, ortamını sürekli dinlemeli ve dinamik olarak taramalıdır. Birincil kullanıcının tespiti ile kullanmakta olduğu bandı hızlı bir şekilde terk ederek en uygun başka boş bir band bularak iletişimi sürdürmelidir [38].
2.3. BİLİŞSEL RADYO’NUN KARAKTERİSTİK ÖZELLİKLERİ
Bilişsel radyo ağlarının bilişsellik özelliği, bulunduğu ortam ile etkileşim içinde olup gözlem yapması, dinamik radyo ortamına uyum sağlayarak çıkarımda bulunması ve haberleşme karar parametrelerine sahip bir sistem olmasından kaynaklanmaktadır. Bu bilişsellik sayesinde ortamdaki değişimleri algılayıp haberleşme parametrelerini değiştirip ayarlaması ve dinamik bir yapıya büründüğü çevrim aşağıdaki şekilde gösterilmiştir.
Bilişsel radyo sistemlerinin bilişşel yetenek ve yeniden ayarlanabilirlilik olmak üzere iki karakteristik özelliği tanımlanabilir [39], [40].
Bilişsel yetenek, birincil kullanıcıların varlığının doğru tespit edilebilmesi ve kanal bilgilerini sezerek spektrum boşluklarını yakalayabilmesi ve uygun parametrelere karar verebilmesidir.
Yeniden ayarlanabilirlilik ise, frekans değişimi gerçekleştiğinde donanım birimleri üzerinde hiçbir değişiklik yapılmadan sadece çalışma parametrelerinin yeniden yapılandırılmasıdır. Bu işlem yeteneği otomatik olarak ayarlanır ve parametreleri şu şekildedir:
Çalışma frekansı: Bilişsel radyolar çalışma frekanslarını değiştirerek en uygun frekans kanalını seçebilirler.
Modülasyon: Kullanılan kanalın durumuna göre ve kullanıcı ihtiyaçları doğrultusunda varolan modülasyon tekniğinde değişime gidebilirler. Bu sayede yüksek verim sağlamış olurlar. Aynı zamanda bit hata oranının minimum seviyede çıkmasını sağlayan tekniği kullanabilirler.
İletim Gücü: Sahip olunan güç kapsamında, iletim gücü belli koşullar içinde yeniden ayarlanabilir. Örneğin; daha az güç tüketiminin yapılabileceği durumlarda, spektrum başka kullanıcılar ile paylaşılmak üzere iletim gücü azaltılabilir.
İletişim Teknolojisi: Birbirinden farklı haberleşme sistemleriyle uyumlu bir biçimde çalışabilirler.
2.4. BİLİŞSEL RADYO İŞLEVLERİ
Standart haberleşme sistemlerinde spektrum kullanıcıya özel olarak tahsis edilmekte ve buna bağlı olarak radyo frekans spektrumunda kullanılmayan frekans kanalları ortaya çıkmaktadır [27]. Bilişsel radyo, frekans spektrumunun boş ve kullanılmayan kısımlarının bilişsel radyo kullanıcıları tarafından kullanılmasını sağlamaktadır. Bu nedenlerden dolayı frekans spektrumunun etkin bir şekilde yönetilmesi gerekmektedir. Spektrum yönetimi; bilişsel radyo ağlarının en önemli bileşenleri olan birincil ve ikincil kullanıcılar arasındaki etkileşimin kontrol edilmesidir.
Bilişsel Radyo Ağlarında, birincil kullanıcılar spektrumdaki frekans bantlarını lisanslı olarak kullanırken ikincil kullanıcılar bu bantlardan fırsatçı bir şekilde faydalanırlar. Bu yüzden ikincil kullanıcılar frekans bantlarını sadece birincil kullanıcılar bulunmazken kullanabilirler. Bu sayede lisanslı frekans bantlarına ikincil kullanıcıların erişim yapabilmesi ve frekans spektrumunun daha etkin bir şekilde kullanılması sağlanmaktadır. İkincil kullanıcılar, birincil kullanıcılara bir girişimde bulunmadan spektrum boşluklarına spektrum sezme teknikleri ile erişebilmektedirler [28].
Bilişsel radyo ağları, kullanıcılara yüksek band genişliği imkânı sunarken, dinamik spektrum erişim teknikleri ve farklı yapıda kablosuz ağ yapısı kullanır. Bu işlemi gerçekleştirirken, var olan spektrumun hızla değişmesi ve farklı servisler için kullanılan çeşitli servis kalitesi (Quality of Service, QoS) ihtiyaçları bilişsel radyo için belirli fonksiyonları yerine getirmeyi zorunlu kılmıştır. Bu durum karşısında bilişsel radyo ağında var olan her kullanıcı şu fonksiyonları yerine getirmekle yükümlüdür [40].
Şekil 2.8. Bilişsel radyo ortamı.
Spektrum Sezme (spectrum sensing): Kullanılmayan spektrum bandını tespit ederek diğer kullanıcılar ile etkileşime girmeden spektrumu paylaşmayı sağlar.
Spektrum Analizi (spectrum analysis): En uygun kanal seçimini gerçekleştirirken kullanıcıların haberleşme ihtiyaçlarını göz önünde bulundurarak bu ihtiyaçları karşılar.
Spektrum Değiştirme (spectrum mobility): Lisanslı kullanıcı tespit edildiğinde kanalı terk ederken uygun olan en iyi kanalı seçer ve kesintisiz haberleşmeyi sağlar.
Spektrum paylaşımı (spectrum sharing): Aynı spektrum bandını kullanan ikincil kullanıcılar arasında eşit spektrum planlaması sağlar ve kanala erişimi koordine eder [1].
3. BİLİŞSEL RADYODA SPEKTRUM SEZME YÖNTEMLERİ
Bilişsel Radyo Ağları’nda boş spektrum bantlarını sezmek için çeşitli yöntem ve teknikler mevcuttur. İşbirlikçi Sezme, Verici Sezme ve Girişim Tabanlı Sezme olarak üç katagoride sınıflandırılır.
Spektrum Sezme
İşbirlikçi Sezme Verici Sezme Girişim Tabanlı Sezme
Enerji Algılama Eşleşmiş Filtre durağan Özellik Çevrimsel-Algılama
Şekil 3.1. Spektrum sezme teknikleri.
Verici sezme, birincil kullanıcılardan gelen zayıf sinyalin tespiti ile boş spektrum bandlarını sezmek için kullanılan bir yöntemidir. Kendi içinde enerji algılama, eşleşmiş filtre ve çevrimsel-durağan özelliği algılama olarak üç teknik halinde literatürde yer almaktadır [41].
3.1. ENERJİ ALGILAMA TEKNİĞİ (ENERGY DETECTION)
Enerji algılama tekniği; birincil kullanıcı sinyali hakkında bilgi olmaması durumunda en çok tercih edilen spektrum sezme yöntemidir. Ayrıca matematiksel ve donanımsal olarak tasarımı kolay olduğu için yaygın olarak tercih edilmektedir [42].
Şekil 3.2.Enerji algılama tekniğinin şematik gösterimi.
Şekil 3.2’ de görüldüğü üzere var olan giriş sinyaline gürültü eklenmektedir. Ardından, giriş sinyalinin gürültü eklenmiş sinyal ile farkı elde edilip karesi hesaplanmaktadır. Bu işlemin ardından integral alma işlemi yapılarak çıkış sinyali elde edilmektedir.
Enerji algılama tekniğinde, belirli bir kablosuz kanalda bulunan sinyalin enerjisi gözlemlenir. Elde edilen bu değer, ön tanımlı eşik değeri (pre-defined threshold) ile karşılaştırılır. Bu karşılaştırma sonucunda edilen enerji seviyesi eşik değerinin üstünde ise, spektrumun dolu olduğu yani birincil kullanıcılar tarafından kullanıldığı varsayılır. Tersi durumda ise, spektrumun boş olduğu yani birincil kullanıcılar tarafından kullanılmadığı varsayılır. Kanalın kullanımı açısından, enerji seviyesinin eşik değerinin altında olması bilişsel radyo kullanıcıları için bir fırsat oluşturur [43], [44].
3.2. EŞLEŞMİŞ FİLTRE TEKNİĞİ
Eşleşmiş filtre tekniği, iletilen sinyal hakkında bilgi edinilmesi durumunda birincil kullanıcıların tespiti için oldukça kullanışlıdır.
Şekil 3.3. Eşleşmiş filtre tekniğinin şematik gösterimi.
Şekil 3.3’te yer aldığı gibi giriş sinyaline, band filtresi eklenmektedir. Ardından eşleşmiş filtre tekniği ile karar fonksiyonu birleşip çıkış sinyalini oluşturur. Bu yöntemin diğer yöntemlere göre en önemli avantajı, bir yanlış alarmın (Pfa) veya hatalı tespitin (Pm) kısa sürede belirlenebilmesidir. Buna rağmen, işaretin demodülasyonu için birinci kullanıcıların bant genişliği, çalışma frekansı, modülasyon türü, darbe şekli vb. sinyal özelliklerine de ihtiyaç duyulmaktadır [28].
3.3. ÇEVRİMSEL-DURAĞAN ÖZELLİK ALGILAMA TEKNİĞİ
Çevrimsel-durağan özellik algılama tekniğinde, birincil kullanıcı sinyallerinin döngüsel durağan özelliği kullanılır. Bu teknik için, gözlemleme süresinin uzun olması ve hesaplama karmaşıklığının fazla olması dezavantaj oluşturmaktadır [45].
Şekil 3.4’te Spektrum sezme tekniklerinden enerji algılama, eşleşmiş filtre ve çevrimsel-durağan özellik algılama teknikleri için yanlış sezme olasılığı (Pm) ve Sinyal gürültü oranı (signal to noise ratio - SNR) parametreleri baz alınarak karşılaştırma yapılmıştır. Şekil 3.4’te görüldüğü üzere yanlış sezme olasılığı ve sinyal gürültü oranı arasında bir ters orantı mevcuttur. Sinyal gürültü oranı ne kadar yüksek ise, yanlış sezme olasılığı o kadar düşük olmaktadır. Tersi durum için ise, sinyal gürültü oranının düşük olduğu durumlarda yanlış sezme olasılığı artmaktadır.
Şekil 3.4. Spektrum sezme tekniklerinin karşılaştırılması.
-10 -5 0 5 10 15 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 SNR P m Energy Detection Cyclo-stationary Detection Matched Filter Enerji Algılama Çevrimsel-Durağan Özellik Eşleşmiş Filtre (Db)
10-2 10-1 100 10-2 10-1 100 Pfa P m Rician Rayleigh AWGN
Şekil 3.5. Rician, rayleigh ve awgn kanalda spektrum sezme.
Şekil 3.4’te, Rician, Rayleigh ve AWGN kanallarının spektrum sezme başarımı, yanlış sezme olasılığı (Pm) ve yanlış alarm olasılığı (Pfa) parametreleri baz alınarak karşılaştırmalı olarak yer almaktadır. Grafik incelendiği zaman, yanlış sezme olasılığı (Pm) ve yanlış alarm olasılığı (Pfa) parametreleri arasında ters orantı olduğu görülmektedir. Yani bu iki parametrenin en düşük olduğu durumlarda en yüksek iş çıkarma başarımı elde edilmektedir.
4. KABLOSUZ HABERLEŞME KANAL MODELLERİ
Birincil ve ikincil kullanıcıların paylaştıkları kablosuz ortam çeşitli özelliklere, avantajlara ve dezavantajlara sahiptir. Bu ortamları modellemek için çeşitli kanal modelleri mevcuttur.
Kablosuz haberleşme sistemlerinde iletişim; iletilecek olan sinyalin verici tarafından farklı yollardan alıcıya ulaşması ile gerçekleşmektedir. Bu süreçte, iletişimin gerçekleştiği ortamda dağlar, yüksek binalar gibi doğal veya yapay diğer etkiler veya atmosfer etkisi ile kaynaklanan yansımalardan dolayı iletilecek olan sinyalde yansımalar ve kırılmalar gerçekleşebilir. Bu gibi farklı etkilerden dolayı kullanıcı sinyali genliğinde ve fazında farklılıklar olabilir. Meydana gelen bu değişim sönümleme (fading) olarak adlandırılır. Diğer bir ifade ile; işaret yapısındaki bu değişime sönümleme denir [46], [47].
Literatürde, kablosuz ortamın bu özellikleri dikkate alınarak çeşitli matematiksel modeller gerçekleştirilmiştir.
Kablosuz ortam modellerinin başlıcaları; AWGN Kanal
Rayleigh Kanal Rician Kanal
4.1. AWGN KANALDA SPEKTRUM SEZME
Doğal ya da yapay kaynaklar nedeniyle sinyal üzerinde meydana gelen bozulmalar kanal gürültüsü olarak ifade edilmektedir. Rastlantısal süreç olarak modellenen gürültü ve bu sürecin parametreleri, kanaldan kanala farklılık gösterir. En çok kullanılan kanal modeli toplanır beyaz Gauss gurultusu (additive white gaussian noise, AWGN) dür.
Gauss gürültüsünün sinyale eklenmiş halini AWGN kanal oluşturur. Gürültünün tüm frekanslarda eşit güce sahip olması nedeniyle “beyaz” ibaresi kullanılmaktadır. Frekanslarda eşit güç, modelleme ve hesaplamalarda kolaylık sağlamaktadır.
4.2. RAYLEİGH KANALDA SPEKTRUM SEZME
Rayleigh modeli, görüş mesafesinin olmadığı NLOS (Non Line of Sight) kablosuz ortamı modellemek için kullanılmaktadır. Alıcı ile verici birbirini direk görmediği için sinyal yansıyarak kırınıma ve yansımaya uğrar. Bu nedenle Rayleigh sönümleme gerçekçi bir modeldir. Yansıyan Dalga Kırınıma Uğrayan Dalga Rayleigh kanal
Şekil 4.1. Rayleigh kanal modeli.
Rayleigh gibi sönümlemeli kanalları tanımlamak bazı parametreler tanımlanmaktadır. Bu parametreler çok yollu yayılım, uyumluluk band genişliği, uyumluluk süresi ve Doppler yayılımı olarak sayılabilir [48].
Çok Yollu Yayılım (Tm )
Alınan sinyal ile iletilen sinyal arasındaki gecikmeden kaynaklanan zaman farkına çok yollu yayılım (zaman gecikmesi) denilmektedir [49].
Uyumluluk Band Genişliği ( Bc )
Belirli bir sinyalin spektral bileşenlerinin, yaklaşık olarak aynı kazanç ve doğrusal fazda geçebildiği kanalın genişliği, uyumluluk band genişliği olarak adlandırılır [49].
Uyumluluk Süresi (Tc )
Uyumluluk süresi, kanalın darbe yanıtının değişmediği zaman aralığını ifade etmektedir [49].
Doppler Yayılımı ( Bd )
Kanalın zamanla değişim özelliğinden dolayı meydana gelen spektral genişleme Doppler yayılımı olarak ifade edilir [49].
4.3. RİCİAN KANALDA SPEKTRUM SEZME
Çok yollu yayılım sonucunda iletilen sinyaller de sönümleme katsayısı baz alınıyor ve alıcı ile verici arasında direkt görüş hattında ise Rician dağılım gerçekleşmektedir. Bir diğer ifade ile Rician, Alıcı ve verici arasında LOS yani görüş mesafesinin olduğu ve sönümleme etkisinin de hesaba katıldığı kanal modelidir.
Rician modelinde vericiden alıcıya direkt ulaşan sinyalin gücü (doğrudan alınan güç) ile yansıyarak ulaşan sinyalin gücü(dolaylı yoldan alınan güç) arasındaki oranı gösteren bir K faktörü tanımlanır.
Çeşitli kablosuz kanal modelleri için değişen sinyal-gürültü oranı değerlerine göre, spektrum algılama tekniklerinin performans analizi yapılmıştır. Ayrıca, yanlış alarm olasılığı, sezme olasılığı ve yanlış sezme olasılığı parametreleri karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Yanlış alarm olasılığı ve yanlış sezme olasılığı değerleri doğrudan birincil kullanıcıların spektrum kullanım yoğunluğu ile ilişkilidir.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Pfa Pm Rician Rayleigh AWGN
Şekil 4.2. Düşük SNR kanal modeli için yanlış algılanma olasılığı.
Şekil 4,2’de AWGN kanal, Rayleigh tipi sönümlemeli kanal ve Rician kanalın spektrum sezme başarımı, yanlış sezme olasılığı (Pm) ve yanlış alarm olasılığı (Pfa) parametreleri dikkate alınarak karşılaştırılmalı olarak sunulmuştur. Bu iki parametre için düşük SNR değerinde, yanlış sezme olasılığı (Pm) ne kadar yüksek ise yanlış alarm olasılığı (Pfa) bir o kadar düşük olmaktadır. 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Pfa Pd Rician Rayleigh AWGN
Şekil 4,3’de 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 sunulmuştur.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Pfa Pm Rician Rayleigh AWGN
Şekil 4.4.Yüksek SNR kanal modeli için yanlış algılanma olasılığı. Şekil 4,4’de AWGN kanal, Rayleigh tipi sönümlemeli kanal ve Rician kanalın spektrum sezme başarımı, yanlış sezme olasılığı (Pm) ve yanlış alarm olasılığı (Pfa) parametreleri yüksek SNR değeri için karşılaştırılmalı olarak sunulmuştur.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Pfa Pd Rician Rayleigh AWGN
Şekil 4.4’de AWGN kanal, Rayleigh tipi sönümlemeli kanal ve Rician kanalın spektrum sezme başarımı, sezme olasılığı (Pd) ve yanlış alarm olasılığı (Pfa) parametreleri yüksek SNR değeri için karşılaştırılmalı olarak sunulmuştur. Bu iki parametre arasında doğru orantı olduğu görülmektedir.
5. BİLİŞSEL RADYO TABANLI VÜCUT ALAN AĞI
5.1. ALGILAYICI DÜĞÜM
Kablosuz ağ teknolojisi; iki veya daha fazla nokta arasında veri akışını gerçekleştiren bir teknolojidir. En büyük avantajları, kurulum süresinin kısa olması ve kurulum maliyetinin düşük olmasıdır [50]. Kullanıcılara sağladığı hareket özgürlüğünün yanında iletişimin güvenilir olması kablosuz iletişim teknolojilerinin diğer önemli avantajlarıdır. Hayatımızın vazgeçilmez bir parçası olan mabil iletişim cihazları sayesinde her zaman ve her yerde kablosuz iletişim teknolojilerini kullanmaktayız [27]. Günümüzde büyük bir hızla artan kullanıcı sayısı, kablosuz iletişimde hem hizmet alan hemde hizmet veren durumdadır [27], [28].
Dış ortamdan ölçtüğü fiziksel değerleri bilgi olarak saklayabilme yeteneğinin yanında aynı zamanda değerlendirme ve iletebilme yeteneğine de sahip cihazlara Algılayıcı Düğüm (Sensor Node) adı verilmektedir. Bu kablosuz ağ elemanlarının boyutları küçük olmakla beraber; işlemci, güç kaynağı, bellek, radyo ve algılayıcı gibi temel bileşenlerinden oluşmaktadırlar. Heterojen algılayıcı olarak isimlendirilen algılayıcılar, farklı işlev ve farklı yeteneklere sahip olup bir arada işlem yapabilmektedirler.
Kablosuz Heterojen Algılayıcı Ağlar (Heterogeneous Wireless Sensor Networks), kullanılan algılayıcı türüne bağlı olarak bulunduğu ortamdaki sıcaklık, nem, basınç gibi fiziksel büyüklükleri algılayabilen, birbirleri ve bilgisayar ile bağlantılarını sağlayan merkezi düğüm ile kablosuz olarak haberleşebilen düşük maliyetli çok sayıdaki düğümlerden oluşan bir ağ çeşididir. Günümüzde askeri uygulamalardan çevre, sağlık, endüstri, felaket yönetimi gibi uygulama alanlarına kadar çok geniş bir kullanım alanına sahiptir [28].
5.2. KABLOSUZ VÜCUT ALAN AĞI
Kablosuz vücut alan ağlarında kablosuz düğüm kavramı; 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 içinede 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 gönderilecektir [50].
Dış ortamdan ölçtüğü fiziksel değerleri bilgi olarak saklayabilme yeteneğinin yanında aynı zamanda değerlendirme ve iletebilme yeteneğine de sahip cihazlara Algılayıcı Düğüm (Sensor Node) adı verilmektedir [51]. Bu kablosuz ağ elemanlarının boyutları küçük olmakla beraber; işlemci, güç kaynağı, bellek, radyo ve algılayıcı gibi temel bileşenlerinden oluşmaktadırlar. Heterojen algılayıcı olarak isimlendirilen algılayıcılar, farklı işlev ve farklı yeteneklere sahip olup bir arada işlem yapabilmektedirler.
Kullanılan algılayıcı türüne bağlı olarak ortamın nem, sıcaklık, basınç gibi fiziksel büyüklükleri algılayıp ölçen ve bilgisayar ile bağnatı sağladıktan sonra bu verileri merkezi bir düğüm ile kablosuz olarak iletebilen ağ yapısı vücut alan ağlarıdır.
Düşük maliyetli çok sayıdaki düğümlerden oluşan kablosuz heterojen algılayıcı ağlar, günümüzde askeri uygulamalardan çevre, sağlık, endüstri, felaket yönetimi gibi uygulama alanlarına kadar çok geniş bir kullanım alanına sahiptir [28], [20]. Bu uygulamalardan standart haline gelen bir ağ türü de kablosuz vücut alan ağlarıdır. Kablosuz vücut alan ağını oluşturan düğümleri üç ana başlık altında toplayabiliriz [21]. İlki olan implant düğümü, insan vücudunun içine yerleştirilen bir düğümdür. Cildin altında, vücut dokusu içinde olabilir. İkincisi olan vücut yüzeyi düğümü insan derisinin yüzeyine yerleştirilen düğümdür. Dış düğüm, insan derisine temas etmeyen bir düğümdür. Vücudun 5 metre uzağına kadar yerleştirilebilmektedir. Şekil 5.1’de kablosuz vücut alan ağına ait çeşitli algılayıcı düğümler gösterilmektedir.
Şekil 5.1. Kablosuz vücut alan ağı algılayıcı düğümleri.
Kablosuz vücut alan ağları kanal modelleri arasında yer alan bir diğer kavram ise, vücut sönümleme etkisidir. Vücut sönümleme etkisi ise, insan vücudunun kablosuz ortamdaki etkisini modellemek için kullanılmaktadır.
5.3. VÜCUT SÖNÜMLEME ETKİSİ
İnsan vücudu veri iletişimi için elverişli bir ortam değildir. Çünkü vücut kısmen iletken olup farklı dielektrik sabitleri, yoğunlukları ve karakteristik dirençleri mevcuttur. Bu sebeplerden dolayı vücut alan ağını oluşturan algılayıcıların birbirleri ya da merkezi bir düğüm ile haberleşmeleri esnasında kayıpların oluşması muhtemeldir.
Kablosuz vücut alan ağlarında insan vücudu tarafından sebep olunan enerji emilimi, yansıma, kırılma, gölgeleme gibi olumsuz durumlar olmaktadır. Diğer bir olumsuz durum ise çok yollu sönümlemedir. Sönümleme, haberleşmede genel olarak küçük
ölçekli ve büyük ölçekli sönümleme olarak ikiye ayrılmaktadır. Küçük ölçekli sönümleme kısa süre içinde dar alanlarda alınan sinyalin genliğinde ve fazındaki ani değişimlerdir. Büyük ölçekli sönümleme ise geniş alanlarda hareketten dolayı oluşmaktadır.
Kablosuz vücut alan ağlarında yol kaybı, diğer kablosuz ağlar gibi mesafeye ve frekansa bağlı olarak değişmektedir. Alıcı ve verici antenler arasındaki enerji azalımı yol kaybı şeklinde ifade edilebilir. Bu çalışmada çeşitli frekans kanallarındaki ve farklı algılayıcı pozisyonlarının yol kaybı başarımları incelenmektedir.
Bu tez çalışmasında öncelikli amaç olan ikincil kullanıcı olarak Bilişsel Radyo özelliğine sahip Vücut Alan Ağı koordinatör düğümü tasarımı gerçekleştirilmiştir. Koordinatör düğüm, vücut sönümleme etkisini de dikkate alarak ortamdaki birincil kullanıcılarının varlığını daha doğru sezerek frekans spektrumunun boş kısımlarını kullanacaktır. Bu sayede koordinatör düğüm vücut algılayıcılarından topladığı verileri boş spektrum bantlarından merkezi birime göndermiştir.
5.4. 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.
