KOCAELĠ ÜNĠVERSĠTESĠ * FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
YENĠ NESĠL GEZGĠN HABERLEġME TEKNOLOJĠLERĠ ĠÇĠN
YAPAY ZEKA TABANLI DĠKEY EL DEĞĠġTĠRME YÖNTEMĠ
VE UYGULAMASI
DOKTORA TEZĠ
Ali ÇALHAN
Anabilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi
DanıĢman: Doç. Dr. Celal ÇEKEN
i ÖNSÖZ VE TEŞEKKÜR
Kablosuz haberleşme teknolojilerine olan talebin gün geçtikçe artması ve farklı hizmet sınıfları kullanımının giderek yaygın hale gelmesi, bu teknolojileri birlikte kullanabilen gezgin terminallere olan ihtiyacı ortaya çıkarmıştır. Bu nedenle tasarlanma gereksinimi duyulan ve yapısında bilişsel radyo bulunduran kullanıcı terminallerinin kablosuz heterojen ağ yapılarında en uygun ağ teknolojisini seçmesi amaçlanmaktadır. Kullanıcı ve uygulama ihtiyaçları ile ağ yeteneklerini birlikte değerlendirerek farklı teknolojiler arasında bağlantı aktarabilecek olan akıllı terminaller çok parametreli karar verme mekanizmalarına sahip olmalıdırlar. Farklı ağ teknolojileri arasında bağlantı aktarımı olarak tanımlanan dikey el değiştirme işleminde parametrelerin en iyi şekilde değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu sebeplerden dolayı yapay zeka yöntemlerini kullanan dikey el değiştirme algoritmalarının geliştirilmesi günümüzün aktif konularından biridir.
Tez çalışmalarım süresince her konuda yardımcı olan ve tezin hazırlanmasında bütün detaylara kadar rehberlik eden, değerli zamanlarını ayıran, bilgi ve deneyimlerini paylaşan, çalışmalarımı yönlendiren ve her zaman destek olan tez danışmanım Doç. Dr. Celal ÇEKEN’e (Kocaeli Üniversitesi) teşekkürlerimi sunarım. Tez izleme jüri üyesi olan Prof. Dr. İsmail ERTÜRK’e (Kocaeli Üniversitesi) ve Yrd. Doç. Dr. İbrahim ÖZÇELİK’e (Sakarya Üniversitesi) yardım ve destekleri için çok teşekkür ederim. Değerli fikirlerinden istifade ettiğim Doç. Dr. Mehmet YILDIRIM’a (Kocaeli Üniversitesi) ayrıca teşekkür ederim. Çalışmalarım sırasında destekleri ile beni onurlandıran tüm dostlarıma ve arkadaşlarıma da yardımlarından dolayı teşekkür ederim. Beni bugünlerime getiren, her konuda destek veren ve yanımda olan çok değerli aileme yaptıkları her şey için teşekkürlerimi sunuyorum.
ii İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ VE TEġEKKÜR ... i ĠÇĠNDEKĠLER ... ii ġEKĠLLER DĠZĠNĠ ... iv TABLOLAR DĠZĠNĠ ... vii
SĠMGELER VE KISALTMALAR ... xii
ÖZET... xiii
ĠNGĠLĠZCE ÖZET ... xiv
1. GĠRĠġ ... 1
1.1. Problemin Tanımlanması ... 4
1.2. Ġlgili ÇalıĢmaların Özeti ... 5
1.3. Tez ÇalıĢmasının Amacı ve Katkıları ... 10
1.4. Tezin Organizasyonu ... 10
2. GEZGĠN HABERLEġME TEKNOLOJĠLERĠ VE EL DEĞĠġTĠRME ... 12
2.1. GiriĢ ... 12 2.2. GSM Teknolojisi ... 14 2.2.1. GSM sistem mimarisi ... 17 2.3. UMTS Teknolojisi ... 20 2.3.1. CDMA ... 22 2.3.2. Walsh Kodları ... 25 2.4. WiMAX Teknolojisi ... 27 2.4.1. OFDM temelleri... 30 2.5. WiFi Teknolojisi ... 33 2.5.1. IEEE 802.11 Standartları ... 35 2.5.2. CSMA/CA ... 35 2.6. El DeğiĢtirme ĠĢlemi ... 38 2.7. Sonuç ... 41
3. YAPAY ZEKA TABANLI DĠKEY EL DEĞĠġTĠRME ALGORĠTMALARI 42 3.1. GiriĢ ... 42
3.2. Uyarlanır Bulanık Mantık Tabanlı Dikey El DeğiĢtirme Algoritması ... 43
3.3. Basit Toplamlı Ağırlıklandırma Tabanlı Dikey El DeğiĢtirme Algoritması .... 50
3.4. Uyarlanır Sinirsel-Bulanık Tabanlı Dikey El DeğiĢtirme Algoritması ... 51
3.5. Yapay Sinir Ağları Tabanlı Dikey El DeğiĢtirme Algoritması ... 57
3.5.1. Çok katmanlı ileri beslemeli YSA ... 58
3.5.2. Levenberg-Marquart algoritması ... 59
3.6. Bulanık Mantık ve Genetik Algoritma Tabanlı Dikey El DeğiĢtirme Algoritması ... 65 3.6.1. Kodlama ... 71 3.6.1.1. Ġkili Kodlama ... 71 3.6.1. 2. Gerçel Kodlama ... 71 3.6.2. Seçim ... 72 3.6.3. Uygunluk fonksiyonu ... 72 3.6.4. Uygunluk değeri ... 72 3.6.5. Seçim yöntemleri ... 73
iii
3.6.5.1.Rulet Tekerleği ... 73
3.6.6. Çaprazlama ... 74
3.6.6.1. Tek noktalı çaprazlama ... 74
3.6.1. 2. Ġki noktalı çaprazlama... 75
3.6.7. Mutasyon ... 76
3.6.7.1. Ġkili kodlamada mutasyon iĢlemi ... 77
3.6.7.2. Gerçel kodlamada mutasyon iĢlemi ... 77
3.6.8. Elitizm... 78
3.7. Yeni Nesil Gezgin Ağlar için Önerilen Hibrit Bulanık Mantık-Genetik Algoritma Tabanlı Dikey El DeğiĢtirme Algoritması (HFGA-VHA) ... 78
3.8. Sonuç ... 86
4. AKILLI TERMĠNAL TASARIMI VE BENZETĠM SONUÇLARI... 88
4.1. GiriĢ ... 88
4.2. BiliĢsel Radyo ... 88
4.3. Akıllı ve Hareketli Terminal Modeli ... 90
4.4. Benzetim Sonuçları ... 94
4.4.1. Uyarlanır bulanık mantık tabanlı dikey el değiĢtirme sonuçları ... 97
4.4.2. Basit toplamlı ağırlıklandırma tabanlı dikey el değiĢtirme sonuçları ... 100
4.4.3. Uyarlanır sinirsel-bulanık tabanlı dikey el değiĢtirme sonuçları ... 104
4.4.4. YSA tabanlı dikey el değiĢtirme sonuçları ... 106
4.4.5. Bulanık mantık ve genetik algoritma tabanlı dikey el değiĢtirme sonuçları .. 109
4.4.6. HFGA-VHA algoritmasının benzetim sonuçları ... 111
4.4.7. GeliĢtirilen dikey el değiĢtirme algoritmalarının karĢılaĢtırmalı baĢarım analizleri ... 114
4.4.8. Hız ve enerji duyarlı uyarlanabilir bulanık mantık dikey el değiĢtirme algoritması sonuçları ... 118
4.5. Sonuç ... 124
5. ANDROID PLATFORMU ĠÇĠN YAPAY ZEKA TABANLI EL DEĞĠġTĠRME UYGULAMASI ... 125
5.1. GiriĢ ... 125
5.2. Bulanık Mantık Temelli El DeğiĢtirme Uygulaması ... 125
5.2.1. Android iĢletim sisteminde uygulama geliĢtirme ... 126
5.2.2. Uygulamada kullanılan bulanık mantık tabanlı el değiĢtirme ... 128
5.2.3. GeliĢtirilen Android uygulaması... 129
5.3. Sonuç ... 134
6. SONUÇLAR VE ÖNERĠLER ... 135
KAYNAKLAR ... 139
EKLER ... 148
KĠġĠSEL YAYIN VE PROJELER ... 168
iv ŞEKİLLER DİZİNİ
Şekil 2.1: Taşıyıcı frekansları, çift yönlü haberleşme ve TDMA çerçeve yapısı ... 15
Şekil 2.2: GSM çoklu erişim şeması ... 16
Şekil 2.3: GSM TDMA patlama (burst) yapıları ... 17
Şekil 2.4: Radyo kapsama alanı ... 18
Şekil 2.5: PLMN Mimarisi ... 19
Şekil 2.6: UMTS Mimarisi ... 22
Şekil 2.7: UMTS şeması ... 22
Şekil 2.8: Yayılma işlemi ... 23
Şekil 2.9: Ayrıştırma işlemi ... 23
Şekil 2.10: Frekans alanında CDMA alıcısındaki sinyaller ... 24
Şekil 2.11: Frekans alanında ayrıştırma işlemi çıkışındaki sinyaller ... 25
Şekil 2.12: Uygun Walsh kodlarının dikliği ... 26
Şekil 2.13: Çok taşıyıcılı FDM ... 31
Şekil 2.14: OFDM bağlantı fonksiyonu ... 31
Şekil 2.15: FDM ve OFDM sinyalleri ... 32
Şekil 2.16: DIFS ve SIFS süreleri ... 36
Şekil 2.17: CSMA/CA veri ve ACK paketleri ... 37
Şekil 2.18: Yatay ve dikey el değiştirme ... 40
Şekil 3.1: Kullanıcı ve uygulama ihtiyaçları ile ağ yeteneklerinin bulanık mantık ara yüzünden geçirilmesi... 45
Şekil 3.2: Gerçekleştirilen el değiştirme karar algoritması blok diyagramı... 46
Şekil 3.3: Veri oranı için bulanık üyelik fonksiyonları ... 47
Şekil 3.4: Ücret için bulanık üyelik fonksiyonu ... 48
Şekil 3.5: RSSI için bulanık üyelik fonksiyonları ... 48
Şekil 3.6: Gerçekleştirilen bulanık mantık tabanlı karar verme ... 49
Şekil 3.7: Kullanılan 3 girişli 27 kurallı ANFIS yapısı ... 53
Şekil 3.8: ANFIS yapısında kullanılan üyelik fonksiyonları ... 56
Şekil 3.9: Çok katmanlı ileri beslemeli ağ örneği ... 59
Şekil 3.10: tansig ve purelin aktivasyon fonksiyonları ... 63
Şekil 3.11: Geliştirilen YSA modeli ... 65
Şekil 3.12: Bulanık mantık ve genetik algoritma tabanlı el değiştirme mekanizması 66 Şekil 3.13: Bulanık mantık üyelik fonksiyonları ... 66
Şekil 3.14: Genetik Algoritma İşlem basamakları ... 70
Şekil 3.15: Rulet tekerleği seçim işlemi ... 74
Şekil 3.16: Tek noktalı çaprazlama işlemi ... 75
v
Şekil 3.18: Gerçeklenen el değiştirme algoritmasının blok diyagramı ... 79
Şekil 3.19: Yamuk şeklindeki üyelik fonksiyonu ... 81
Şekil 3.20: GA tabanlı algoritma akış şeması ... 84
Şekil 3.21: 9,6 Kbps veri transferi için opimize edilmiş GSM üyelik fonksiyonları . 85 Şekil 3.22: 25 Kbps veri transferi için opimize edilmiş GSM üyelik fonksiyonları .. 86
Şekil 4.1: AHT çapraz katman tasarımı ... 92
Şekil 4.2: Tasarlanan el değiştirme karar algoritması diyagramı ... 93
Şekil 4.3: OPNET ve MATLAB ara yüzü ... 94
Şekil 4.4: Gerçeklenen dikey el değiştirme senaryosu... 96
Şekil 4.5: Veri iletim uygulaması (9,6 Kbps) ... 97
Şekil 4.6: Ses iletim uygulaması (13 Kbps) ... 98
Şekil 4.7: Veri iletim uygulaması (25 Kbps) ... 99
Şekil 4.8: Görüntü iletim uygulaması (50 Kbps) ... 99
Şekil 4.9: Görüntü transfer uygulaması (100 Kbps) ... 100
Şekil 4.10: Veri ve ses iletim uygulaması (9,6 Kbps-13 Kbps) ... 101
Şekil 4.11: Veri iletim uygulaması (25 Kbps) ... 102
Şekil 4.12: Görüntü iletim uygulaması (50 Kbps) ... 102
Şekil 4.13: Görüntü iletim uygulaması (100 Kbps) ... 103
Şekil 4.14: Veri transfer uygulaması (9,6 Kbps) ve Ses transfer uygulaması (13 Kbps) ... 104
Şekil 4.15: Veri transfer uygulaması (25 Kbps)... 105
Şekil 4.16: Görüntü transfer uygulaması (50 Kbps) ... 105
Şekil 4.17: Görüntü transfer uygulaması (100 Kbps) ... 106
Şekil 4.18: Veri iletim uygulaması (9,6 Kbps) ve ses iletim uygulaması (13 Kbps)107 Şekil 4.19: Veri iletim uygulaması (25 Kbps) ... 107
Şekil 4.20: Görüntü iletim uygulaması (50 Kbps) ... 108
Şekil 4.21: Görüntü iletim uygulaması (100 Kbps) ... 109
Şekil 4.22: 9,6 Kbps ve 13 Kbps için APCV değerleri ... 110
Şekil 4.23: 25 Kbps ve 50 Kbps için APCV değerleri ... 110
Şekil 4.24: 100 Kbps için APCV değerleri ... 111
Şekil 4.25: Veri transfer uygulaması (9,6 Kbps) ve Ses transfer uygulaması (13 Kbps) ... 112
Şekil 4.26: Veri iletim uygulaması (25 Kbps) ... 113
Şekil 4.27: Görüntü iletim uygulaması (50 Kbps) ... 113
Şekil 4.28: Görüntü iletim uygulaması (100 Kbps) ... 114
Şekil 4.29: AHT’nin rastgele yol izlediğini gösteren bir senaryo ... 115
Şekil 4.30: Geliştirilen DEDA’nın el değiştirme sayıları ... 116
Şekil 4.31: Uyarlanır Bulanık Mantık El Değiştirme Algoritması Blok Diyagramı 118 Şekil 4.32: Hareketlinin hızına ait üyelik fonksiyonları (S) ... 119
Şekil 4.33: El değiştirme senaryo örneği ... 120
Şekil 4.34: Veri iletim uygulaması (9,6 Kbps) ve ses iletim uygulaması (13 Kbps)122 Şekil 4.35: Veri iletim uygulaması (25 Kbps) ... 123
vi
Şekil 4.37: Görüntü iletim uygulaması (100 Kbps) ... 124
Şekil 5.1: Uygulamada kullanılan donanımlar ... 130
Şekil 5.2: WiFi RSS Indicator grafik ara yüzü ... 131
vii TABLOLAR DİZİNİ
Tablo 2.1: GSM standardı frekans bantları ... 15
Tablo 2.2: GSM parametreleri ... 20
Tablo 2.3: UMTS özellikleri ... 21
Tablo 2.4: 802.16 standartları ... 28
Tablo 2.5: 802.16 sertifikaları ... 29
Tablo 2.6: WiMAX özellikleri ... 33
Tablo 2.7: WiFi çalışma frekansları ... 34
Tablo 2.8: WiFi veri hızları ... 34
Tablo 2.9: WiFi özellikleri ... 37
Tablo 3.1: Bulanık mantık kurallarına önekler ... 43
Tablo 3.2: GA ile bulunan en uygun katsayılar ... 68
Tablo 3.3: İkili kodlama ... 71
Tablo 3.4: Gerçel sayı kodlama ... 72
Tablo 3.5: Rulet tekerleği seçilme olasılıkları ... 73
Tablo 3.6: Tek noktalı çaprazlama işlemi ... 75
Tablo 3.7: İki noktalı çaprazlama işlemi ... 76
Tablo 3.8: İkili kodlama için mutasyon işlemi... 77
Tablo 3.9:Gerçel kodlama için mutasyon işlemi ... 78
Tablo 4.1: Benzetim parametreleri ... 96
Tablo 4.2: Geliştirilen DEDA’ların el değiştirme sürelerine etkisi ... 117
Tablo 4.3: Enerji Tüketimi ... 120
Tablo 4.4: Benzetim parametreleri ... 121
Tablo 5.1: 25 Kbps veri iletimi bulanık kural örnekleri ... 129
viii SİMGELER VE KISALTMALAR
µ : Marquardt parametresi
µC : Birim ücret üyelik fonksiyonu µDR : Veri oranı üyelik fonksiyonu µFi : i. üyelik fonksiyonu
µRS : Alınan sinyal gücü üyelik fonksiyonu A : A matrisi
A : Nöron çıkışları
a :Aktivasyon fonksiyon değeri
a : Üyelik fonksiyonu ilk kenar başlangıç değeri A1 : Veri oranı parametresinin aldığı değer
aiT : A matrisinin i. elemanının transpozu
AT : A matrisinin transpozu B : B matrisi
BW : Bant genişliği
b : Üyelik fonksiyonu ilk kenar bitiş değeri B1 : Birim ücret parametresinin aldığı değer
biT : B matrisinin i. elemanının transpozu
C : Birim ücret
CW : Çekişme penceresi
c : Üyelik fonksiyonu ikinci kenar başlangıç değeri C1 : Alınan sinyal gücü parametresinin aldığı değer
Cc : Aday birim ücret örüntüsü
Ck : Genetik algoritma popülasyonundaki aday çözümler
Cr : Bulanık kural tabanındaki her bir kuralın katkısı
ctl : Kromozom uygunluk değerlerinin sol eksen sınırı
ctr : Kromozom uygunluk değerlerinin sağ eksen sınırı
d : Üyelik fonksiyonu ikinci kenar bitiş değeri dj : İstenen değer
DR : Veri oranı
DRc : Aday veri oranı örüntüsü
E : ANFIS ağı çıkışı hata değeri ej : Hata işareti f : Aktivasyon fonksiyonu f1 : ANFIS sistemi çıkışı fc : Taşıyıcı frekans g : Gradyen H : Hessian matrisi h : Pozitif büyük bir sayı I : Birim matris
J : Jakobien matrisi K : Kromozom Sayısı Ma : Durulandırıcı çıkışı
ix
N : Frekans
Ns : Alt taşıyıcı
O1,i : ANFIS birinci katman çıkışı
O2,i : ANFIS ikinci katman çıkışı
O3,i : ANFIS üçüncü katman çıkışı
O4,i : ANFIS dördüncü katman çıkışı
O5,i : ANFIS beşinci katman çıkışı
P : ANFIS toplam parametre kümesi
p : Veri oranı parametresi için doğrusal çıkış parametresi p : Yapay sinir ağı giriş vektörü
PF : Parametrelere ait bulanık örüntüler Pi : Örnek örüntü vektörü
PVc : Aday örüntü vektörü
PVF : Bulanık örüntü vektörü
q : Birim ücret için doğrusal çıkış parametresi R : Yüksek veri oranı
RSc : Aday erişim noktasının alınan sinyal gücü örüntüsü
RSS : Alınan sinyal gücü T : Periyot
t : Alınan sinyal gücü parametresi için doğrusal çıkış parametresi Tc : Chip periyodu
w : Nöronlar arasındaki ağırlıklar w : Parametre ağırlıkları (katsayılar)
xij : SAW yönteminde kullanılan normalize edilmiş değerler
yi : Yapay sinir ağı çıkışı
yl : l. kuralın katkısı α : Giriş parametresi
β : Yapay sinir ağı bayesleri η : Öğrenme oranı
θ : Bilinmeyen vektör θ* : En küçük kareler tahmini
Kısaltmalar
ACK : Acknowledgement (Alındı Bilgisi) AHT : Akıllı ve Hareketli Terminal
ANFIS : Adaptive Network Fuzzy Inference System (Uyarlanır Ağ Bulanık Çıkarım Sistemi
AP : Access Point (Erişim Noktası)
APCV : Access Point Candidate Value (Erişim Noktası Adaylık Değeri) API : Application Programming Interface (Uygulama Programlama Ara
birimi)
BO : BackOff (Geri Çekilme)
BSC : Base Station Controller (Baz İstasyonu Denetleyicisi) BTS : Base Transceiver Station (Baz Alıcı/Verici İstasyonu) CDMA : Code Division Multiple Access (Kod Bölmeli Çoklu Erişim) CN : Core Network (Çekirdek Ağ)
x
CSMA/CA : Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (Taşıyıcı Duyarlı Çoklu Erişim/Çarpışma Kaçınma)
CW : Contention Window (Çekişme Penceresi)
DAB : Digital Audio Broadcasting (Sayısal Ses Yayını)
DECT : Digital European Cordless Telephone (Sayısal Avrupa Telsiz Telefonu)
DEDA : Dikey El Değiştirme Algoritması
DFT : Discrete Fourier Transform (Ayrık Fourier Transformu)
DIFS : Distributed Inter Frame Space (Dağınık Çerçeveler arası Boşluk) DPSK : Differential Phase Shift Keying (Farksal Faz Kaydırmalı
Anahtarlama)
DR : Data Rate (Veri Oranı)
DSL : Digital Subscriber Line (Sayısal Abone Hattı)
DSSS : Direct Sequence Spread Spectrum (Doğrudan Sıralı Yayıma Spektrumu)
DVB : Digital Video Broadcasting (Sayısal Video Yayını)
EDGE : Enhanced Data Rates for GSM Evolution (GSM Evrimi için Gelişmiş Veri)
EIR : Equipment Identity Register (Donatım Kimlik Kaydedicisi)
ETSI : European Telecommunications Standards Institute (Avrupa Telekomünikasyon Standatları Enstitüsü)
FDD : Frequency Division Duplexing (Frekans Bölmeli Çoklama)
FDMA : Frequency Division Multiple Access (Frekans Bölmeli Çoklu Erişim)
FFT : Fast Fourier Transform (Hızlı Fourier Dönüşümü) FIS : Fuzzy Inference System (Bulanık Çıkarım Sistemi) GA : Genetik Algoritma
GGSN : Gateway GPRS Support Node (Geçit GPRS Destek Düğümü)
GMSK : Gaussian Minimum Shift Keying (Gauss Minimum Kaydırmalı Anahtarlama)
GPRS : General Packet Radio Service (Genel Paket Radyo Servisi) GRA : Grey Relational Analysis (Grey Bağlantısal Çözümleme)
GSM : Global System for Mobile Communications (Küresel Mobil Haberleşme Sistemi)
HDT : Handoff Decision Table (El Değiştirmeye Karar Verme Tablosu) HFGA-VHA : Hybrid Fuzzy-Genetic Algorithm Based Vertical Handoff Algorithm (Hibrit Bulanık-Genetik Algoritma Tabanlı Dikey El Değiştirme Algoritması)
HLR : Home Location Register (Ev Yerleşim Kaydedicisi)
HPERLAN : High Performance Radio Local Area Network (Yüksek Performanslı Radyo Yerel Alan Ağı)
HR : Handoff Resolution (El Değiştirme Çözünürlüğü)
HSCSD : High-Speed Circuit-Switched Data (Yüksek Hızlı Devre Anahtarlamalı Veri)
HSDPA : High Speed Downlink Packet Access (Yüksek Hızlı Paket İndirme Erişimi)
HSPA : High Speed Packet Access (Yüksek Hızlı Paket Erişimi)
IEEE :Institute of Electrical and Electronics Engineers (Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü)
xi
IFFT : Inverse Fast Fourier Transform (Ters Hızlı Fourier Dönüşümü) IMEI : International Mobile Equipment Identity (Uluslararası Hareketli
Birim Kimliği)
IMT 2000 : International Mobile Telecommunications 2000 (Uluslararası Mobil Telekomünikasyon 2000)
ISDN : Integrated Services Digital Network (Tümleşik Servisler Sayısal Ağı)
ISI : Inter Symbol Interference (Ara Sembol Girişimi)
ITU : International Telecommunications Union (Uluslararası Telekomünikasyon Birliği)
3GPP : The 3rd Generation Partnership Project (3. Nesil Ortaklık Projesi) JVM : Java Virtual Machine (Java Sanal Makinesi)
LB : Lower Bound (Alt Sınır) LM : Levenberg-Marquardt LOS : Line of Sight (Görüş Hattı)
LSE : Least Mean Squares (En Küçük Ortalama Kareler) LTE : Long Term Evolution
MAC : Media Access Control (Ortam Erişim Kontrolü)
MDP : Markov Decision Process (Markov Karar Verme İşlemi)
MEW : Multiplicative Exponent Weighting (Çarpımsal Üst Ağırlıklandırma) MS : Mobile Station (Hareketli İstasyon)
MSC : Mobile Services Switching Center (Hareketli Hizmet Anahtarlama Merkezi)
MT : Mobile Terminal (Hareketli Terminal) N LOS : Non Line of Sight (Görüş Hattı Olmayan)
OFDM : Orthogonal Frequency Division Multiplexing (Dikey Frekans Bölmeli Çoklama)
OFDMA : Orthogonal Frequency Division Multiple Access (Dikey Frekans Bölmeli Çoklama Erişimi)
OVSF : Orthogonal Variable Spreading Factor (Dik Değişken Yayılma Faktörü)
PF : Pattern of Fuzzifier (Bulanıklaştırıcı Örüntüsü)
PLMN : Public Land Mobile Network (Yerel Alan Hareketli Ağı) PSD : Power Spectral Density (Spektral Güç Yoğunluğu) PV : Pattern Vector (Örüntü Vektörü)
QAM : Quadrature Amplitude Modulation (Dörtlü Genlik Modülasyonu) QPSK : Quadrature Phase-Shift Keying (Dörtlü Faz Kaydırmalı
Anahtarlama)
RAN : Radio Access Network (Radyo Erişim Ağı) RF : Radio Frequency (Radyo Frekansı)
RNC : Radio Network Controller (Radyo Ağ Denetleyicisi) RSS : Received Signal Strength (Alınan Sinyal Gücü)
RSSI : Received Signal Strength Indicator (Alınan Sinyal Gücü İşaretçisi) SAW : Simple Additive Weighting (Basit Toplamlı Ağırlıklandırma) SDK : Software Development Kit (Yazılım Geliştirme Kiti)
SGSN : Serving GPRS Support Node (GPRS Hizmet Destek Düğümü) SIFS : Short Interframe Space (Kısa Çerçeveler arası Boşluk)
SIM : Subscriber Identity Module (Abone Kimlik Birimi) SIR : Signal to Interference Ratio (Sinyal-Girişim Oranı)
xii
SMT : Smart and Mobile Terminal (Akıllı ve Hareketli Terminal) SNR : Signal to Noise Ratio (Sinyal-Gürültü Oranı)
TDD : Time Division Duplexing (Zaman Bölmeli Çoklama)
TDMA : Time Division Multiple Access (Zaman Bölmeli Çoklama Erişimi) TE : Terminal Equipment (Terminal Donanımı)
TOPSIS : Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution TPC : Transmission Power Control (İletim Güç Kontrolü)
TRAU : Transcoder/Rate Adapter Unit UB : Upper Bound (Üst Sınır)
UE : User Equipment (Kullanıcı Donanımı)
UMTS : Universal Mobile Telecommunications System (Evrensel Mobil İletişim Sistemi)
UTRAN : UMTS Terrestrial Radio Access Network (UMTS Karasal Radyo Erişim Ağı)
VLR : Visitor Location Register (Ziyaretçi Yerleşim Kaydedicisi) VM : Virtual Machine (Sanal Makine)
W : Weight (Katsayı)
WCDMA : Wideband Code Division Multiple Access (Genişbant Kod Bölmeli Çoklu Erişim)
WEP : Wireless Encryption Protocol (Kablosuz Şifreleme Protokolü) WiBro : Wireless Broadband (Kablosuz Genişbant)
WiFi : Wireless Fidelity (Kablosuz Bağlantı)
WiMAX : Worldwide Interoperability for Microwave Access (Mikrodalga Erişim için Dünya Çapında Birlikte Çalışabilirlik)
WLAN : Wireless Local Area Network (Kablosuz Yerel Alan Ağı)
WMAN : Wireless Metropolitan Area Network (Kablosuz Büyükşehir Alan Ağı)
WPAN : Wireless Personal Area Network (Kablosuz Kişisel Alan Ağı) XML : Extensible Markup Language (Genişletilebilir İşaretleme Dili) YSA : Yapay Sinir Ağları
1G : 1. Generation (1. Nesil) 2.5 G : 2.5. Generation (2,5. Nesil) 2G : 2. Generation (2. Nesil) 3G : 3. Generation (3. Nesil) 4G : 4. Generation (4. Nesil)
xiii
YENİ NESİL GEZGİN HABERLEŞME TEKNOLOJİLERİ İÇİN YAPAY ZEKA TABANLI DİKEY EL DEĞİŞTİRME YÖNTEMİ VE UYGULAMASI
Ali ÇALHAN
Anahtar Kelimeler: Dikey el değiştirme, Kablosuz Heterojen Ağlar, Bilişsel Radyo, Yapay Zeka
Özet: Son zamanlarda, kablosuz heterojen ağ mimarilerindeki en önemli konulardan
biri dikey el değiştirme işlemidir. Bu işlem, uygun erişim noktasını seçmek için birden çok parametrenin değerlendirilmesiyle gerçekleştirilir. Dikey el değiştirme işlemi için, kullanıcı tercihlerinin, uygulama ihtiyaçlarının ve ağ koşullarının dikkate alınarak yapıldığı çok parametreli karar verme sistemlerinde yapay zeka tabanlı yaklaşımlar kullanılabilmektedir.
Bu tez çalışmasında, GSM/GPRS/WiFi/UMTS/WiMAX teknolojilerinden oluşan bir kablosuz heterojen ağ tasarlanmıştır. Oluşturulan bu ağda, uyarlanır bulanık mantık tabanlı, uyarlanır sinirsel bulanık mantık tabanlı, bulanık mantık-genetik algoritma tabanlı, basit toplamlı ağırlıklandırma tabanlı dikey el değiştirme algoritmaları ile hibrit bulanık mantık-genetik algoritma tabanlı ve sinir ağları tabanlı iki yeni dikey el değiştirme algoritması gerçekleştirilmiştir. Ayrıca bant genişliği, veri oranı gibi parametrelerini değiştirerek kablosuz ortamdaki erişim noktalarını tarayıp uygun erişim noktasına bağlanabilecek ve sözü edilen algoritmaları çalıştıran bilişsel radyoya sahip akıllı ve hareketli terminal tasarlanmıştır. Daha gerçekçi ve doğru sonuçlar alabilmek için tasarlanan benzetim modellerinin ağ tasarımları OPNET Modeler programında, akıllı ve hareketli terminalin el değiştirmeye karar verme mekanizmaları MATLAB programında gerçekleştirilerek bu iki program eş zamanlı olarak birlikte çalıştırılmıştır. Geliştirilen yapay zeka tabanlı algoritmalarda dikey el değiştirme işlemi için veri oranı, birim ücret, alınan sinyal gücü, pil seviyesi ve hız parametreleri kullanılmıştır. Bu çalışmalara ek olarak, Android platformu için geliştirilen ve WiFi erişim noktaları arasında el değiştirme işlemine karar veren bulanık mantık tabanlı bir el değiştirme uygulaması gerçekleştirilmiştir. Modellenen yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme algoritmalarının başarım analizleri el değiştirme sayıları ve el değiştirme süreleri dikkate alınarak yapılmıştır. Önerilen hibrit bulanık mantık-genetik algoritma tabanlı dikey el değiştirme algoritması eşleniklerine göre, özellikle el değiştirme sayısı açısından, daha iyi sonuçlar vermiştir. Bununla birlikte, yeni geliştirilen sinir ağları tabanlı dikey el değiştirme algoritmasının el değiştirme gecikmesine etkisi bakımından eşleniklerine göre daha iyi başarım sağladığı görülmüştür.
xiv
ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED VERTICAL HANDOFF METHOD AND APPLICATION FOR NEW GENERATION MOBILE
COMMUNICATION TECHNOLOGIES Ali ÇALHAN
Keywords: Vertical Handoff, Wireless Heterogeneous Networks, Cognitive Radio, Artificial Intelligence
Abstract: Recently, handoff decision making is one of the most important topics in wireless heterogeneous networks architecture as there are many parameters which have to be considered when selecting suitable access point. Artificial intelligent based approaches which reckon user profiles, application requirements, and network conditions must be improved so that desired performance results for both user and network could be provided.
In this thesis, an adaptive fuzzy logic based, an adaptive neuro-fuzzy based, a fuzzy-genetic based, Simple Additive Weighting based and as well as two newly proposed hybrid fuzzy-genetic algorithm (HFGA-VHA) based and a new neural network based vertical handoff decision making algorithms are presented for wireless heterogeneous networks which consist of GSM/GPRS/WiFi/UMTS/WiMAX technologies. A new cognitive smart mobile terminal, which senses the environment for all possible access point technologies and changes its working parameters such as bandwidth, data rate and so on in an effort to connect available access point using the aforementioned algorithms, is presented as well. Employed handoff decision algorithms are modeled using MATLAB and the network sides of the scenarios are implemented in OPNET Modeler simulation software. During the simulation, both parts work together for more realistic estimation and substantiation. The parameters of data rate, monetary cost, RSSI, speed and battery level information are processed as inputs of the vertical handoff decision systems developed. In addition to these studies, a fuzzy logic based handoff application running on Android platforms is implemented for WiFi hotspots. The performance analyses of developed algorithms are realized in terms of number of handoff and handoff latency. Compared to the several different algorithms performance of the proposed approach with fuzzy-genetic algorithm is significantly improved for both user and network, especially in terms of number of handoff, while the other requirements are still satisfied. Moreover, newly proposed neural network based algorithm clearly reduces the handoff latency when compared with other well known vertical handoff algorithms.
1 1. GİRİŞ
Son yıllarda kablosuz haberleşmedeki hızlı gelişmeler, farklı yapıdaki kablosuz teknolojilerin birlikte kullanılmasının önemini arttırmıştır. Farklı teknolojilerdeki kablosuz ağların birlikte çalışabilmesi ile yeni nesil haberleşme sistemlerinde hizmet kalitesi destekli ve düşük maliyetli bağlantılar hedeflenmektedir. Gelecek nesil kablosuz ağların temel amaçları; yüksek hızlı veri haberleşmesini gerçekleştirmek, daha ucuz hizmet vermek ve kablolu ortamda gerçekleştirilen ses, veri, video gibi farklı trafik karakteristiklerine sahip hizmetlerin, ihtiyaç duyulan hizmet kalitesi desteğiyle kablosuz ortamdan kesintisiz iletilmesine olanak sağlamaktır [1].
Günümüzde, hareketli kullanıcıların farklı hizmet gereksinimlerini karşılayabilecek çeşitli kablosuz ağ teknolojileri bulunmaktadır. Bu teknolojilerden sadece birinin kullanılarak sürekli artmakta olan hizmet ihtiyaçlarının en uygun şekilde karşılanabilmesi olanaksızdır. Gelecek nesil ağları oluşturan ağ sistemleri bu sorunu çözebilmek adına mevcut kablosuz teknolojilerinin birlikte çalışmasını öngörmektedir. Farklı teknolojilerin kapsama alanları ortamda birbirlerini örtecek şekilde bulundukları için ihtiyaç duyulan bağlantı noktasının, hem kullanıcının amacı ve donanımı hem de hizmet veren erişim noktasının nitelikleri göz önüne alınarak uygun şekilde seçilmesi gerekmektedir.
Gelecek nesil gezgin ağları oluşturan teknolojiler, birlikte çalışan ağlar (Cooperative Networks) ve bilişsel ağlardır (Cognitive Networks) [1-3]. Birlikte çalışan ağlar; hücresel ağlar (Global System for Mobile Communications, GSM/General Packet Radio Service, GPRS/ Universal Mobile Telecommunications System, UMTS/ High Speed Downlink Packet Access, HSDPA/ Worldwide Interoperability for Microwave Access, WiMAX), kablosuz yerel/büyükşehir alan ağları (Wireless Local Area Networks, WLANs/ Wireless Metropolitan Area Networks, WMANs), kablosuz kişisel alan ağları (Wireless Personal Area Networks, WPANs), kısa mesafeli haberleşme ağları ve sayısal video/ses yayın (Digital Video
2
Broadcasting, DVB/Digital Audio Broadcasting, DAB) sistemlerinden oluşmakta olup yüksek hızlı ve güvenilir bağlantılar sağlamak üzere, heterojen ve kablosuz erişim sistemini meydana getirmektedir [1, 4, 5].
Hareketli kullanıcı bir erişim noktasından hizmet alırken erişim noktasının kapsama alanından çıkarak komşu erişim noktasına bağlanabilmekte ve gerçekleştirdiği uygulamayı sonlandırarak farklı veri hızında ve gereksiniminde yeni bir uygulama oturumu başlatmak isteyebilmektedir. Bu sebeple kablosuz ağlar arasında kullanıcı bağlantı aktarımının kesintisiz bir şekilde yapılması sağlanmalı ve seçilecek erişim noktasının belirlenmesinde çeşitli parametrelerin göz önüne alınması gerekmektedir [6, 7]. Erişim noktalarından gelen parametreler ile kullanıcı tercihleri, uygulama ihtiyaçları ve ağ koşulları dikkate alınarak çok parametreli karar verme işlemi gerçekleştirilir ve bu işlemin sonucunda uygun erişim noktası seçimi yapılabilmektedir. Kullanıcının kablosuz ortamdaki olası ağları tarayıp istediği hizmeti alabilecek erişim noktasını seçebilmesi için yeterli donanıma ve yeteneğe sahip olması gerekmektedir. Bu amaçla hareketli kullanıcı terminalleri, ortamı sezebilen, öğrenebilen ve kendini ortama uyumlu hale getirebilen bilişsel radyo donanımına sahip tasarlanmalıdırlar [1, 8].
Gelecek nesil ağların birlikte çalışabilmesi, heterojen yapıyı oluşturan farklı radyo teknolojileri arasında bağlantı aktarımının çok önemli ve gerekli olduğunu göstermektedir. Kablosuz erişim noktaları arasındaki bağlantı aktarımı el değiştirme (Handoff/Handover) olarak adlandırılmakta ve aktif bir bağlantının bir erişim noktasından diğerine aktarılması olarak ifade edilmektedir [6, 9].
El değiştirme işlemi, genelde kullanıcı bir erişim noktası kapsama alanından çıkıp aynı hizmeti veren komşu erişim noktasına (yatay el değiştirme) kesintisiz şekilde bağlanması ile gerçekleşmektedir. Kablosuz birlikte çalışan ağ yapılarında kullanıcılar el değiştirme işlemini yatay veya dikey olarak gerçekleştirebilmektedir [10]. Yatay el değiştirme işlemi, aynı teknolojiye sahip homojen hücreler arasında kullanıcının hareketliliğinden dolayı bağlantısının bağlı olduğu erişim noktasından diğerine aktarılmasıdır [11].
3
Farklı ağ teknolojileri arasında geçişi dikey el değiştirme işlemi gerçekleştirmektedir. Dikey el değiştirme işleminde erişim noktalarının belirli parametrelerinin kullanıcı terminalleri tarafından değerlendirilerek kullanıcının isteği üzerine ağ teknolojisi seçilmesi amaçlanmaktadır [12]. Bu parametreler, alınan sinyal gücü (Received Signal Strength) bilgisi, ücret, veri hızı, pil ömrü ve hareketlinin hızı gibi parametreler olabilmektedir [10, 13, 14].
Erişim noktalarından gelen ve hareketli kullanıcı terminalinde değerlendirilecek parametreler uygulamaya göre değişiklik gösterebilmektedir. Daha fazla parametrenin değerlendirmeye alınması el değiştirme işleminin daha uygun sonuçlar vermesini sağlamaktadır [6]. Daha fazla parametrenin değerlendirilmesi, çok parametreli karar verme algoritmalarının kullanılmasıyla gerçekleştirilebilmektedir. Çok parametreli karar verme işlemi basit yöntemlerle gerçekleştirilebileceği gibi yapay zeka tabanlı algoritmalarla da yapılabilmektedir. Doğrusal olmama ve genelleştirme yetenekleri göz önüne alındığında bulanık mantık ve yapay sinir ağları gibi yapay zeka yöntemleri bu tür çok parametreli karar verme problemlerinin çözümü için en güçlü adaylardır [15]. Çok parametreli karar verme algoritmaları, kullanıcı ve uygulama ihtiyaçları ile ağ yeteneklerini birlikte değerlendirerek el değiştirme kararı için bir sonuç üretmektedirler. Elde edilen bu sonuç, el değiştirmenin gerekli olup olmadığını ve seçilecek erişim noktasını belirlemektedir.
Tez çalışmamızda, GSM/GPRS/WiFi/UMTS/WiMAX teknolojilerine sahip erişim noktalarından oluşan kablosuz heterojen bir ağ yapısı oluşturulmuş ve geliştirilen yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme algoritmaları sayesinde bağlanacağı erişim noktasını seçebilen ve değiştirebilen, bilişsel radyoya sahip akıllı ve hareketli terminal tasarlanmıştır.
4 1.1. Problemin Tanımlanması
Kablosuz haberleşme teknolojileri arasında kullanıcıların ihtiyacına göre istediği teknolojiyi seçebilme işlemi olarak adlandırılan el değiştirme ve bu işlemi gerçekleştirecek bilişsel radyoya sahip akıllı terminal tasarımı, günümüzün sürekli değişen teknolojileri göz önüne alındığında var olan problemleri ile halen çözüm arayışlarının devam ettiği bir araştırma alanı olarak görülmektedir [16].
Gelecek nesil ağ tasarımlarını etkileyen problemlerin başında aynı ve farklı teknolojilere sahip erişim noktaları arasında bağlantıya karar verebilen, bağlantı sağlayabilen ve bağlantıyı aktarabilen akıllı terminallerin geliştirilmesi gelmektedir. Dolayısıyla bu problemin çözümünde kullanılacak bilişsel radyo bulunduğu ortamın farkında olan, öğrenebilen, oluşabilecek durumlara göre kendini ayarlayabilen bir sistem olmalıdır [16, 17]. Bu tür uygulamalarda kullanılan radyolar sadece öğrenmenin yanında, gelişmiş öğrenme ve karar verme yeteneklerine de sahip olmalıdırlar. Günümüzde öğrenme ve karar verme işlemleri uzman sistemler, bulanık mantık ya da yapay sinir ağları gibi yapay zeka teknikleri ile gerçekleştirilebilmektedir [18]. Yapay zeka tabanlı el değiştirme algoritmalarının tasarlanması ve bu algoritmaların el değiştirme işlemini gerçekleştirebilmesi için erişim noktalarından gelebilecek hangi parametrelerin değerlendirilmeye alınacağı da çözüm aranan diğer bir problemdir.
Birden fazla parametrenin el değiştirme işleminde kullanılması ve bu işlemin yapay zeka teknikleri ile gerçekleştirilmesi, yeni ve birçok avantajı da beraberinde getiren bir çözüm olarak görülmektedir [19, 20].
Tez çalışmasında önerilen AHT (Akıllı ve Hareketli Terminal), GSM/GPRS/WiFi/UMTS/WiMAX erişim noktalarını tarayarak en uygun olanı seçebilecek bilişsel radyo kabiliyetine ve aynı zamanda bu erişim noktaları ile haberleşme gerçekleştirebilecek yapıya sahiptir. Sözü edilen erişim noktalarından gelen el değiştirme paketleri içindeki parametrelere göre AHT, dikey el değiştirmenin gerekli olup olmadığına karar vermektedir. Tez çalışmasında klasik çok parametreli karar verme yöntemlerinden basit toplamlı ağırlıklandırma, yapay
5
zeka tabanlı yöntemlerden uyarlanır bulanık mantık, uyarlanır sinirsel bulanık, yapay sinir ağları ve genetik algoritmaların bulanık mantık ile birlikte kullanılmasıyla oluşturulmuş farklı dikey el değiştirme algoritmaları gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen bu dikey el değiştirme algoritmaları AHT bünyesinde çalıştırılmış ve başarım analizleri bir senaryo dâhilinde yapılmıştır.
Tez kapsamında geliştirilen AHT ve oluşturulan heterojen kablosuz ağ yapısındaki erişim noktalarının modeli ve benzetimi OPNET Modeler programı yardımıyla gerçekleştirilmiştir. AHT yapısında bulunan dikey el değiştirme karar mekanizmaları ise OPNET ile eş zamanlı çalışacak şekilde MATLAB yazılımıyla oluşturulmuştur. Gerçeklenen her algoritma için, farklı hizmet ihtiyaçlarına sahip trafiklere (veri iletimi (9,6 Kbps), zamana duyarlı ses transferi (13 Kbps), Class 6 GPRS veri trafiği (25 Kbps) ve görüntü transferi (50 Kbps-100 Kbps)) uygulanarak karşılaştırmalı başarım değerlendirilmesi elde edilmiştir.
AHT yapısında gerçeklenen dikey el değiştirme algoritmaları, el değiştirme sayısı, el değiştirme sürelerine etkisi, işlem karmaşıklığı, donanımsal gerçekleme, v.s. başlıkları altında incelenmiştir.
1.2. İlgili Çalışmaların Özeti
Çok parametreli el değiştirme algoritmaları için literatürde klasik yöntemlerin yanında yapay zeka tabanlı algoritmaların da kullanıldığı görülmektedir. Doğrusal olmama ve genelleştirme yetenekleri göz önüne alındığında bulanık mantık ve yapay sinir ağları gibi yapay zeka yöntemleri bu tür çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü açısından en güçlü adaylardır.
Tez çalışmamızda sadece dikey el değiştirme algoritmaları gerçekleştirildiği için literatür taraması da bu konu üzerinde olmuştur. Literatürde dikey el değiştirme algoritmalarının sınıflandırılmaları farklı şekillerde yapılmıştır. Dikey el değiştirme algoritmalarının sınıflandırılması ile ilgili bir çalışmada algoritmalar; karar verme fonksiyonu tabanlı (decision function based), kullanıcı merkezli (user centric), bulanık mantık (fuzzy logic) ve sinir ağları tabanlı (neural network based), içerik
6
bağımlı (context aware) ve çok kriterli (multi criteria) karar verme algoritmaları olarak beş kısımda incelenmiştir [21]. Diğer bir inceleme makalesinde dikey el değiştirme algoritmaları RSS tabanlı, bant genişliği tabanlı (bandwidth based), maliyet fonksiyonu (cost function based) tabanlı, birleşim algoritmaları (combination algorithms) olacak şekilde dört başlıkta incelenmiştir [20]. Tez kapsamında, RSS tabanlı, bulanık mantık tabanlı, sinirsel bulanık tabanlı, sinir ağları tabanlı, genetik algoritma tabanlı ve klasik çok parametreli yöntemler olmak üzere altı kısımda literatür taraması ve çalışmalar yapılmıştır.
RSS tabanlı dikey el değiştirme algoritmalarında, ortamdaki erişim noktalarının RSS değerleri karşılaştırılarak en yüksek RSS değerine sahip olan erişim noktasına kullanıcının bağlanması sağlanmaktadır [22-27]. Mohanty ve Akyıldız’ın yaptığı dikey el değiştirme çalışması WLAN ve 3G teknolojileri arasında, dinamik RSS eşik değeri hesaplanarak gerçekleştirilmiş ve WLAN’dan 3G erişim noktasına yapılan el değiştirme süresi incelenmiştir [24]. Araştırmacılar [13] çalışmasında, RSS değeri ile birlikte bant genişliğini el değiştirme karar süreci içinde değerlendirmişlerdir. Chang ve Chen yaptığı çalışmada, heterojen yapıdaki kablosuz ağlarda çapraz katman tabanlı çok terimli bağlanım kestirimci RSS yaklaşımı ile MDP (markov decision process) tabanlı en uygun ağ seçme yöntemi kullanmışlardır. Bu algoritma, gecikme ile kestirimli RSS ve en uygun hedef ağ seçimi safhalarından oluşmaktadır [22]. Syuhada ve diğerlerinin yaptığı çalışmada, WLAN ve hücresel ağlar arasında yapılan dikey el değiştirme işleminde RSS değeri ve kullanıcı terminalinin enerjisi dikkate alınmıştır ve gerçekleştirilen algoritma başarımının sadece RSS bilgisini kullanan algoritmalara göre daha iyi olduğunu el değiştirme sayısı ve el değiştirme gecikmesi başlıkları altında göstermişlerdir [28]. Ayyappan ve Danajayan’ın yaptığı çalışmada, WLAN, hücresel ve HPERLAN (High Performance Radio Local Area Network) ağları arasında RSS tabanlı el değiştirme gerçekleştirilmiştir [29].
Başlıca klasik çok parametreli karar verme ile gerçekleştirilen dikey el değiştirme algoritmaları basit toplamlı ağırlıklandırma (Simple Additive Weighting, SAW) ve gri ilişkisel analiz (Grey Relational Analysis, GRA) yöntemi tabanlı algoritmalardır. Enrique ve diğerleri, SAW ve GRA tabanlı dikey el değiştirme algoritmalarının başarımlarını incelemişlerdir [30]. Araştırmacılar [12] çalışmasında, MEW
7
(Multiplicative Exponent Weighting), SAW, TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) ve GRA yöntemlerini karşılaştırmışlardır. Çalışmada bant genişliği, gecikme, paket kaybı ve maliyet gibi parametreler değerlendirilmiştir. Tawil ve diğerlerinin yaptığı çalışmada, SAW yöntemi heterojen ağlarda bant genişliği, düşürme olasılığı ve maliyet parametreleri ile kullanılmıştır [31]. Aynı yazarların yaptığı diğer bir çalışmada, yine SAW yöntemi ile aynı parametreler kullanılarak karar verme gecikmesi, el değiştirme oranı ve verimlilik incelenmiştir [32].
Yapılan çalışmalarda, yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme algoritmalarının klasik çok parametreli karar verme yöntemleri ile RSS tabanlı yöntemlere göre daha uygun ve doğru sonuçlar verdiği görülmüştür.
Literatürde yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme algoritmaları gerçekleştirilirken en çok bulanık mantık kullanılmıştır. Yutao Ling ve diğer araştırmacılar, bulanık mantık kullanarak hücresel ağlar ve WLAN ağları arasında gerçekleştirdikleri el değiştirme algoritmasında çağrı düşürme olasılığını (call dropping probability) azaltmayı amaçlamışlardır. Çalışmalarında bant genişliği, kapsama alanı, ortalama kalma zamanını (sojourn time) ve güç tüketimini bulanık mantık yardımıyla değerlendirmişlerdir [33]. Fatma Tansu ve Muhammed Salamah, mikro ve makro hücresel ağlarda farklı hizmet tipleri için kullanıcı sayısını, hareketlinin hızını ve hücre seçme (veri/ses) gibi parametreleri göz önüne alarak bir bulanık mantık tabanlı dikey el değiştirme algoritması geliştirmişlerdir [34]. Liao ve arkadaşları, güç seviyesi, maliyet ve bant genişliği parametrelerini geliştirdikleri bulanık mantık tabanlı el değiştirme algoritmasında kullanmışlardır [35]. Araştırmacılar [36] çalışmasında, RSS bilgisi ve bant genişliğine ek olarak RSS tahminini de bulanık mantık tabanlı el değiştirme mekanizmasına dâhil etmişlerdir. Tahmini RSS bilgisi diferansiyel tahmin algoritması sayesinde elde edilmiştir ve algoritma UMTS ve WLAN ağları arasında gerçekleştirilmiştir. Tolga Onel ve Cem Ersoy, RSS, erişim noktalarının kapasiteleri ve yön bilgisi parametrelerini değerlendiren bir bulanık mantık tabanlı dikey el değiştirme algoritması gerçekleştirmişlerdir. Geliştirilen algoritma taktik haberleşme sisteminde denenmiş ve farklı algoritmalarla kıyaslanmış, daha iyi hizmet niteliği (grade of service) sağlandığı iddia edilmiştir
8
[37]. Liu Xia ve diğerleri, RSS bilgisi, maliyet ve bant genişliği parametrelerini hesaba katan algoritmayı hücresel ağlar ve WLAN ağlarından oluşan bir ağ yapısında kullanmışlardır. Ayrıca tahmini RSS değerini elde etmek için gri teori tabanlı tahmin algoritmasını kullanmışlar ve gerçekleştirdikleri algoritmanın pinpon etkisini azalttığını göstermişlerdir [38]. Ezzouhairi ve diğerleri, RSS, RSS değişimi, bant genişliği, trafik, ücret, ortalama kalma zamanı ve pil ömrünü değerlendiren bulanık mantık tabanlı dikey el değiştirme algoritması geliştirmişlerdir. Farklı parametrelere sahip erişim noktaları arasında gerçekleştirilen algoritmada erişim noktalarının hangi teknolojiye sahip oldukları açıklanmamıştır. Geliştirilen algoritma RSS tabanlı algoritma ile karşılaştırılmış ve daha iyi sonuçlar verdiği ileri sürülmüştür [39]. Celal Çeken ve Hüseyin Arslan, RSSI, ücret, bant genişliği ve hareketlinin hızını hesaba katan bir uyarlanır bulanık mantık tabanlı dikey el değiştirme algoritması geliştirmişleridir. Bu algoritma WiFi ve GSM/GPRS erişim noktaları arasında gerçekleştirilmiş ve bulanık mantık üyelik fonksiyonları farklı veri/ses uygulamaları için uyarlanır şekilde tasarlanmıştır [6]. Diğer çalışmalarında, önceki çalışmalardaki parametrelere ek olarak erişim noktalarının girişim oranını da (interference rate) dikkate almışlardır [11].
Literatürde yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme algoritmalarından bulanık mantık tabanlı algoritmalar gibi sinirsel bulanık tabanlı ve sinir ağları tabanlı dikey el değiştirme algoritmaları da gerçekleştirilmiştir. Sinirsel bulanık tabanlı bir algoritmada, RSS bilgisi, hareketlinin hızı, bant genişliği, pil ömrü ve kapsama alanı parametreleri göz önüne alınmıştır. Bulanık mantık tabanlı algoritmalar genelde mamdani çıkarım motoru ile gerçekleştirilmiş fakat Matlab ANFIS ara yüzü kullanılarak gerçekleştirilen sinirsel bulanık mantık tabanlı algoritmalar sugeno çıkarım motoru kullanılmasına olanak sağlamıştır. Sugeno çıkarım motoru mamdani ile karşılaştırıldığında işlem karmaşıklığının az olmasından dolayı donanımsal gerçeklemeyi kolaylaştırmıştır. Bu çalışmada gerçeklenen algoritma el değiştirme sayısını azaltmıştır [40]. Araştırmacılar [41] çalışmasında, yine sinirsel bulanık tabanlı algoritmada, RSS bilgisi, bit hata oranı parametrelerini kullanarak bir uygulama gerçekleştirmişlerdir. Kwong ve diğerleri, geliştirdikleri sinirsel bulanık tabanlı algoritmayı RSS tabanlı farklı algoritmalarla karşılaştırmışlar, el değiştirme sayısının düştüğünü gözlemlemişlerdir [42].
9
Stoyanova ve Mahonen, çalışmalarında bulanık mantık ve sinir ağları tabanlı iki el değiştirme algoritması geliştirmişlerdir. Sinir ağları için öğreticisiz öğrenme yöntemi kullanmışlardır. Kullandıkları el değiştirme parametreleri, RSS bilgisi, SIR (signal to interference ratio), ücret, bit hata oranı ve gecikmedir [43]. Araştırmacılar [44] çalışmasında, bulanık çıkarım sistemi ve Elman sinir ağlarını kullanmışlardır. Elman sinir ağları kullanıcı tahmininde işleme konmuştur. Bu sayede klasik yöntemlere göre hizmet kalitesi sağlandığı ileri sürülmüştür. Algoritma UMTS ve WLAN ağları arasında bant genişliği, hız ve kullanıcı sayısı ele alınarak gerçekleştirilmiştir. Lin ve diğerleri, sinir ağı tabanlı bir algoritma kullanmışlar ve hat kalitesi ve maliyet bilgilerini göz önüne almışlardır [45]. Nasser ve diğerleri, sinir ağları kullanarak, maliyet, ağ güvenliği, ağ iletim oranı ve ağ kapasitesi gibi parametrelerle bir el değiştirme algoritması uygulamışlardır. Bu çalışmada geriye yayılım algoritması kullanılmıştır [46].
Dikey el değiştirme işlemi için genetik algoritmalardan da yararlanılmıştır. Araştırmacılar [47] çalışmasında, WiMAX ve UMTS ağları arasında bulanık mantık tabanlı bir algoritma geliştirmiş, değerlendiremeye alınacak parametrelerin katsayıları genetik algoritmalar ile bulunmuştur. RSSI, veri oranı, ağ kapsama alanı, ağ gecikmesi, güvenilirlik, güvenlik, güç ihtiyacı, hız ve hizmet ücreti parametreleri göz önüne alınmıştır. Diğer bir çalışmada [48], bulanık mantık ve genetik algoritmalar birlikte kullanılmıştır. Araştırmacılar, RSSI, bit oranı, gecikme, hız ve maliyet bilgileri için bulanık mantık çıkarım sistemleri oluşturmuşlar ve parametrelerin katsayılarını genetik algoritmalarla bulmayı amaçlamışlardır. Bulunan katsayılar ile bulanık mantık çıkarım sistemlerinden gelen sonuçlar birlikte değerlendirilmişlerdir.
Tez çalışmamızda, yukarıda anlatıldığı üzere, yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme algoritmalarında kullanılan yöntemler doğrultusunda, ortamda bulunabilecek her erişim noktasından oluşan heterojen yapıdaki kablosuz bir ortamda yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme algoritmaları gerçekleştirilmiştir. Literatürdeki çalışmalardan farklı olarak, dikey el değiştirmeye karar vermek için bulanık mantık üyelik fonksiyonları genetik algoritmalarla optimize edilmiş ve elde edilen üyelik fonksiyonlarını kullanılan bir dikey el değiştirme algoritması geliştirilmiştir.
10 1.3. Tez Çalışmasının Amacı ve Katkıları
Bu tez çalışmasında, literatürde yapılan yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme yöntemleri bir senaryo dahilinde gerçekleştirilmiştir. Yapay zeka tabanlı algoritmalara ek olarak klasik çok parametreli bir karar verme algoritması kullanılmıştır. Ayrıca bulanık mantık ve genetik algoritmalarla gerçekleştirilen yeni bir yöntem ile yapay sinir ağları tabanlı yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmalar aynı kablosuz heterojen ağ yapısında ve aynı şartlar altında karşılaştırılmışlardır. Geliştirilen üç parametreli el değiştirme algoritmalarına (veri oranı, alınan sinyal gücü, ücret) ek olarak daha çok parametreyi (pil ömrü ve hareketlinin hızı) de hesaba katan bir algoritma geliştirilmiştir. Ayrıca kablosuz ortamda bulunabilecek olası erişim noktaları modellenerek heterojen bir ağ yapısı oluşturulmuştur. Oluşturulan bu ağ yapısında her bir erişim noktası ile haberleşmeye geçebilecek ve ortamı tarayıp en uygun erişim noktasına bağlanabilecek bilişsel radyoya sahip bir hareketli terminal (AHT) tasarlanmıştır. Geliştirilen yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme algoritmaları AHT içerisine gömülerek karşılaştırmalı başarım değerlendirmesi yapılmıştır. Benzetim çalışmalarına ek olarak WiFi erişim noktaları arasında Android açık kaynak kodlu işletim sistemine sahip hareketli bir terminal ile el değiştirme uygulaması yapılmıştır. Geliştirilen algoritmalar; el değiştirme sayısı, işlem karmaşıklığı, donanımsal gerçeklenebilirlik ve el değiştirme süresi başarım ölçütleri kullanılarak birbirleriyle kıyaslanmıştır.
1.4. Tezin Organizasyonu
Tezin organizasyonu aşağıda özetlenen altı bölümden oluşmaktadır:
Bölüm 1: Giriş bölümünde kablosuz heterojen ağlar ve birlikte çalışan ağlara genel bir bakış yapılarak el değiştirme işleminden bahsedilmiştir. Tez çalışmasına konu olan problemin tanımı, çalışmanın amacı, tez konusuyla ilgili literatürde yapılan çalışmalar anlatılmıştır. Ayrıca bu çalışmanın katkıları ve tez organizasyonu hakkında bilgi sunulmuştur.
11
Bölüm 2: Tez kapsamında gerçekleştirilen tüm dikey el değiştirme algoritmalarının kullanıldığı kablosuz heterojen ağ yapısındaki ağ teknolojileri kapsamlı bir şekilde açıklanmıştır. Ayrıca tezde oluşturulan senaryolardaki kablosuz erişim noktaları arasında gerçekleştirilen el değiştirme işlemlerinden detaylı olarak söz edilmiştir.
Bölüm 3: Tezde gerçeklenen bütün dikey el değiştirme algoritmaları bu bölümde anlatılmıştır. Her algoritmada kullanılan yapay zeka yöntemi gerçekleme parametreleri ile ayrıntılı bir şekilde açıklanmıştır.
Bölüm 4: Tezde gerçeklenen tüm dikey el değiştirme algoritmalarının bünyesinde çalıştırıldığı akıllı ve hareketli terminal tasarımı ayrıntılı olarak sunulmaktadır. Benzetim senaryolarının da bulunduğu bu bölümde, gerçeklenen tüm algoritmaların başarım analizleri yapılmış ve sonuçları tartışılmıştır.
Bölüm 5: Bu bölümde Android işletim sistemine sahip bir telefon üzerinde el değiştirme uygulamasına yer verilmiştir. Gerçeklenen bu uygulama için, tezdeki uyarlanır bulanık mantık tabanlı el değiştirme algoritmasındaki WiFi erişim noktalarında kullanılan bulanık mantık üyelik fonksiyonları ve kuralları kullanılmıştır.
Sonuçlar ve öneriler bölümünde, yapılan çalışmalardan elde edilen sonuçlar genel hatlarıyla değerlendirilerek çalışmanın bilime ve günümüz teknolojisine sağlayabileceği katkılar tartışılmıştır. Daha sonra yapılabilecek çalışmalar için önerilerde bulunulmuştur.
12
2. GEZGĠN HABERLEġME TEKNOLOJĠLERĠ VE EL DEĞĠġTĠRME 2.1. GiriĢ
Bu bölümde gezgin haberleĢme teknolojileri ve el değiĢtirme iĢlemi hakkında bilgiler verilecektir. Ayrıca tezde modellenen kablosuz heterojen ağ yapısındaki kablosuz ağ teknolojilerinden bahsedilecektir.
Kablosuz heterojen ağ yapısında bulunabilecek teknolojileri kısaca özetleyecek olursak: Analog hareketli telefonlardan sonra 2G sayısal sistemler tasarlanmıĢ ve halen dünyada yaygın olarak kullanılmaktadır. Daha sonra cep telefonu gibi hareketli terminaller için internet eriĢimi, görüntü iletimi gibi yüksek hız ve bant geniĢliği gerektiren hizmetler sağlanmıĢtır. TümleĢik Hizmetler Sayısal ġebekesi (Integrated Services Digital Network, ISDN), Sayısal Abone Hattı (Digital Subscriber Line, DSL) gibi sabit Ģebeke teknolojileri kalitesinde veri iletimi gerçekleĢtirmek amacıyla tasarlanan hücresel haberleĢme standart ve teknolojileri 3G olarak adlandırılmıĢtır. 3G hareketli haberleĢme teknolojisi, 1G ve 2G sistemlerin sağladığı sesli iletiĢim ortamına ek olarak yeni uygulama ve hizmetlerin sunulmasına olanak sağlamıĢtır.
2G teknolojisi ses iletiminde oldukça baĢarılı olmasının yanında, kullanıcılara hareketli ortamda ses ile birlikte veri hizmetleri de sağlamaktadır. Kullanıcıların yüksek hızda veri taleplerinin karĢılanması ve mevcut 2G altyapısının daha etkin biçimde kullanılması amacıyla ETSI tarafından geliĢtirilen Faz 2+ ile HSCSD, GPRS ve Faz 3+ ile EDGE gibi eklentiler ortaya atılmıĢ ve 2.5G olarak adlandırılmıĢtır [49].
13
2.5G sistemlerin geliĢtirilmesi, 3G yetkilendirmesi alamayan 2G iĢletmecileri için de kendilerine tahsis edilmiĢ mevcut frekansları kullanarak daha hızlı veri hizmetleri sunabilmeleri adına bir fırsat olmuĢtur. 2.5G Ģebekeler bir yandan kullanıcılara çoklu ortam uygulamaları, hareketli internet eriĢimi gibi 3G hizmetlerini de hazırlamıĢtır [50].
1G ve 2G teknolojilerinden farklı olarak 3G eriĢim noktaları, kullanıcılara çoklu ortam hizmetleri sunulması için tasarlanmıĢtır ve sesin yanında görüntü, veri ve yüksek hızda internet bağlantısı da sağlayabilmektedir. 1G’de yetersiz standartlaĢma sebebiyle yaĢanan dolaĢıma iliĢkin olumsuz tecrübeler dikkate alınarak, farklı özelliklere sahip yeni nesil hücresel haberleĢme sistemlerinin bir çatı altında toplanması amacıyla IMT2000 olarak adlandırılan standartlar ailesini oluĢturmak için ITU bünyesinde çalıĢmalara baĢlanmıĢtır. Günümüzde, iki 3G teknolojisi olan W-CDMA ve W-CDMA 2000, diğer standartlar arasında öne çıkmaktadır [50].
3G teknolojilerinden ilki olan Evrensel Mobil HaberleĢme Sistemi (Universal Mobile Telecommunications System, UMTS), 3G teknolojisi olarak kullanılmakta ve eriĢim tekniği olarak GeniĢ Bant Kod Bölmeli Çoklu EriĢim (Wideband Code Division Multiple Access, WCDMA) kullanmaktadır. Mobil iletiĢim altyapısı olarak Mobil HaberleĢme için Evrensel Sistem (Global System for Mobile Communications, GSM) teknolojisini kullanan ülke ve iĢletmeciler 3G hizmetlerini sunmak için genellikle WCDMA teknolojisini kullanmaktadırlar.
3G hizmetlerine ek olarak, WiFi tabanlı sistemler kablosuz geniĢ bant hizmeti sağlamaktadır. WiFi, IEEE 802.11 standardında ve bina içi geniĢ bant kapsama alanı sağlayan yerel alan ağ teknolojisidir. Günümüzdeki WiFi sistemler IEEE 802.11a/b/g/n gibi farklı standartlarda olup, 600 Mbps’e (802.11n) kadar veri oranı sağlayabilen kısıtlı kapsama alanına sahip bina içi teknolojilerdir [51, 52]. WiFi teknolojisi, ev, iĢyeri ve kapalı alanlardaki geniĢ bant kablosuz haberleĢmenin yaygın olarak kullanılan bir teknolojisidir. Lisans gerektirmeyen frekans aralıklarında çalıĢtığı için, WiFi cihazlar diğer kablosuz cihazlarla çakıĢabilmekte veya birbirlerinin iletiĢimini engelleyebilmektedir. WiFi için yapılan uluslararası düzenlemelerin tümü aynı olmadığı için değiĢik ülkeler için üretilen cihazların bazı
14
kanallarda uyumsuzluk çıkarması olasıdır. Diğer standartlara göre güç tüketimi oldukça yüksektir. Ayrıca WiFi sistemler, yüksek hızlı kullanıcı terminallerini de desteklememektedir.
Internet’in hızla büyümesi ve bütün dünyada kabul görmesi, güvenli ve yüksek bant geniĢliğine olan ihtiyacı gün geçtikçe arttırmaktadır. Son yıllarda, WiFi teknolojisine benzer olarak WiMAX teknolojisi geliĢtirilmiĢtir. WiMAX teknolojisi, kentsel ve bölgesel çapta geniĢ bant kablosuz eriĢim sağlamayı amaçlayan bir sistemdir. WiMAX, 4G teknolojisi olarak görülmektedir ve 3G teknolojilerinin kapsama alanı problemlerini çözmek için geliĢtirilmiĢtir. WiMAX, 3G’den farklı olarak 1.25 MHz ile 20 MHz arasında sabit kanal bant geniĢliğine sahiptir [53]. Ayrıca WiMAX OFDM kullandığı için 3G’den daha yüksek veri oranına sahiptir. 4G kablosuz ağların, 20 Mbps ile 100 Mbps arasında veri iletim oranını desteklemesi beklenmektedir. 4G ağlarına yönelik, izlediğin kadar öde, evden alıĢveriĢ, elektronik ticaret ve çevrim içi veri dağıtımı gibi yeni yayınlar ve veri uygulamaları düĢünülmektedir ve bu yenilikler geliĢtirilmeye baĢlanmıĢtır.
2.2. GSM Teknolojisi
GSM (Global System for Mobile Communications) bir cep telefonu iletiĢim protokolüdür. Önceleri Avrupa Telekomünikasyon Standartlar Komitesi'nin Groupe Spéciale Mobile isimli alt kuruluĢunun ismini taĢıyan GSM, daha sonraları sistemin küresel bir çapa ulaĢmasıyla yeni adıyla anılmaya baĢlanmıĢtır. En yaygın cep telefonu standardı olarak 212 ülkede 3 milyardan fazla insan tarafından kullanılmaktadır. En kullanıĢlı özelliklerinden birisi kullanıcıların aynı hat ile değiĢik ülkelerden görüĢme (Roaming) yapabilmeleridir. Tüm GSM standartları, hücresel ağ kullanmaktadır ve dolaĢım sırasında hücreler arası geçiĢ yapma kabiliyetine sahiptir.
GSM standardı, çoklu taĢıyıcı (Multi Carrier), zaman bölmeli çoklu eriĢim (Time Division Multiple Access, TDMA) ve çift yönlü frekans bölmeli eriĢim yöntemi (Frequency Division Duplexing, FDD) kullanmaktadır [54]. Tablo 2.1’de dünya genelinde kullanılan GSM frekans bantları gösterilmiĢtir.
15
Tablo 2.1: GSM standardı frekans bantları
Frekans bandı Uygun frekanslar Kullanıldığı yer
400 MHz 450,4-457,6 MHz & 460,4-467,6 MHz 478,8-486 MHz & 488,8-496 MHz
Avrupa
800 MHz 824-849 MHz & 869-894 MHz Amerika
900 MHz 880-915 MHz & 925-960 MHz Avrupa, Asya Pasifik, Afrika 1800 MHz 1710-1785 MHz & 1805-1880 MHz Avrupa, Asya Pasifik, Afrika 1900 MHz 1850-1910 MHz & 1930-1990 MHz Amerika
ġekil 2.1’de GSM standardı, taĢıyıcı frekansları, çift yönlü haberleĢme (duplexing) ve TDMA çerçeve yapısı görülmektedir. GSM, FDMA ve TDMA bileĢimini kullanmakta ve GSM için 45 MHz’lik iki frekans bandı ayrılmıĢtır. 890-915 MHz’ı yukarı bağlantı (uplink) bağı ve 935-960 MHz’i aĢağı bağlantı (downlink) bağı için tahsis edilmektedir. Kullanılan bantların her biri 25 MHz olup 200 kHz’lik 124 tek taĢıyıcı kanala bölünmüĢtür. Bu iĢlem FDMA olarak adlandırılmaktadır [55].
ġekil 2.1: TaĢıyıcı frekansları, çift yönlü haberleĢme ve TDMA çerçeve yapısı Veri patlaması, 156,25 bit periyot=15/26 ms≈ 576,9 µs Her 200 kHzlik kanal 8 TDMA kanalına sahiptir
AĢağı Bağlantı
3 zaman aralığı Gecikme
Yukarı Bağlantı 960 MHz 959.8 MHz 935 MHz 935.2 MHz 200 kHz 45 MHz 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 124 123 2 1 124 123 2 1 915 MHz 914.8 MHz 890 MHz 890.2 MHz
16
TDMA çerçevesinin her bir zaman aralığı (slot) 156,25 bit periyoduna sahiptir ve 156,25 bit veri iletimi için 0,577 ms ayrılmıĢtır. Bu da veri iletimi olarak 270,833 Kbps’e karĢılık gelmektedir. ġekil 2.2’de GSM frekans yapısı görülmektedir.
ġekil 2.2: GSM çoklu eriĢim Ģeması
Her bir aralıkta iletilen veri patlama (burst) olarak ifade edilmektedir. GSM yapısında normal patlama (normal burst), eriĢim patlaması (access burst), frekans patlaması (frequency burst) , eĢ zamanlama patlaması (synchronisation burst) ve boĢ patlama (dummy burst) olmak üzere beĢ farklı patlama tipi kullanılmaktadır [54]. Her bir patlamanın yapı ve bilgisi ait olduğu kanal tipine bağlıdır. ġekil 2.3’te patlama yapıları gösterilmiĢtir.
F
re
ka
ns
1 TDMA çerçevesi = 8 zaman aralığı
1 TDMA çerçevesi = 8 zaman aralığı
200 kHz
200 kHz
(0,577 ms)
(0,577 ms)
Zaman aralığı (slot)
Zaman aralığı (slot)
Zaman
12
4
ad
17
ġekil 2.3: GSM TDMA patlama (burst) yapıları
Yukarı bağlantı bağı ve aĢağı bağlantı bağı için 45 MHz’lik FDD aralığı ile GSM, TDD bileĢeni de kullanmaktadır. Böylece hareketli kullanıcı yüksek frekanslı çift yönlü haberleĢme birimine ihtiyaç duymayarak fazla maliyet ve enerji tüketimi yapmamaktadır.
2.2.1. GSM sistem mimarisi
GSM, ġekil 2.4’de gösterildiği gibi hücresel ağ yapısındadır. Hücresel sistemlerin temeli, kullanılan frekansların yeniden kullanılabileceği coğrafi olarak daraltılmıĢ alanlarda düĢük güçlü vericilerin kullanımına dayanmaktadır. Hücresel haberleĢmenin analog sistemlere göre getirileri; iĢaretleĢme kolaylığı, düĢük seviyeli frekans etkileĢimi, aktarım ve anahtarlamanın bütünleĢtirilmesi ve artan kapasite ihtiyaçlarını hızlı ve verimli ölçekleyebilmesidir [56].
3 57 veri biti 26 bit eğitim dizisi 57 veri biti 3 8.25
3 142 sabit bit 3 8.25
3 39 veri biti 64 bit eğitim dizisi
(senkronizasyon dizisi) 39 veri biti 3 8.25
3 26 bit eğitim dizisi 3 8.25
8 41 bit eğitim dizisi 36 veri biti 3 68.25
3 kuyruk biti 1 sinyalleme biti (stealing flag) 8.25 koruma biti Normal Patlama Frekans Patlaması EĢ zamanlama Patlaması EriĢim Patlaması
18
ġekil 2.4: Radyo kapsama alanı
Bir GSM ağı, hareketli istasyon (Mobile Station, MS), abone kimlik birimi (Subscriber Identity Module, SIM), baz alıcı-verici istasyonu (Base Transceiver Station, BTS), baz istasyonu denetleyicisi (Base Station Controller, BSC), kod çevirme ve uyumluluk birimi (Transcoder/Rate Adapter Unit, TRAU), hareketli hizmet anahtarlama merkezi (Mobile Services Switching Center, MSC), ev yerleĢim kaydedicisi (Home Location Register, HLR), ziyaretçi yerleĢim kaydedicisi (Visitor Location Register, VLR) ve donatım kimlik kaydedicisi (Equipment Identity Register, EIR)’den oluĢmaktadır. Bu kısımlar yerel alan hareketli ağını (Public Land Mobile Network, PLMN) meydana getirmektedir [57]. ġekil 2.5’te bu yapı görülmektedir. BTS C BTS D BTS A BTS B BTS C BTS B BTS A
19
ġekil 2.5: PLMN Mimarisi
MS, farklı tip ve güç tüketimlerine sahip hareketli veya taĢınabilir iletiĢim araçları (cep telefonları) olarak adlandırılabilir. Abone kimlik birimi SIM, abone numarasını ve hizmet sağlayana olan fatura iĢlemlerinin yerine getirilmesini sağlamakta ve kullanıcı veritabanını oluĢturmaktadır. SIM, VLR ile doğrudan HLR ile dolaylı olarak haberleĢmektedir. Baz alıcı-verici istasyonu (BTS), hücresel ağ yapısında bulunan ve her hücrede yer alan, hareketli kullanıcılar arasında haberleĢmeyi sağlayan birimdir. Bir bölgenin BTS’leri, Abis ara yüzü ile BSC’ye bağlanmaktadır. BSC tüm merkezi fonksiyonları ve BSS olarak adlandırılan alt sistem kontrolünü dikkate almakta ve BSS, BSC’yi içine alarak BTS’lere bağlamaktadır. GSM sisteminde veri sıkıĢtırması hem MS hem de TRAU’da gerçekleĢtirilmektedir. TRAU, BSS’in bir parçasıdır. Çok sayıdaki BSC’ler MSC’ye A ara yüzü ile bağlanmakta, gelen ve giden aramaları yönlendirerek A ara yüzü üzerinden kullanıcı kanallarını atamaktadır. GSM’in bir alt merkezi MSC olmakla birlikte diğeri HLR dir. HLR, abonelerin verilerini depolamaktadır. HLR’ye benzer olarak VLR de o anki hizmeti kullanan kullanıcı verilerini depolamaktadır. Kullanıcı VLR alanından çıktığında HLR, VLR’den bu kullanıcının verisinin silinmesini istemektedir.
BSC TRAU BTS BTS BTS BTS BTS MSC BSS BSS BSS BSS BSS VLR MSC ALANI MSC ALANI MSC ALANI HLR MSC ALANI MSC ALANI MSC ALANI MSC ALANI EIR HLR HLR PLMN
20
Her bir hareketli kullanıcı uluslararası hareketli birim kimliğine (IMEI) sahiptir. PLMN’nin ek veritabanı EIR, hareketli birimin çalınması durumunda hareketli birimin yerinin tespitinde rol oynar [54]. GSM ile ayrıntılı bilgi [55]’den bulunabilir. ÇalıĢmamızda kullanılan GSM teknolojisi parametreleri Tablo 2.2’de gösterilmektedir. Tablo 2.2: GSM parametreleri Bant GeniĢliği 200 kHz Veri Oranı 270833 bps Alıcı Frekansı 890 MHz Verici Frekansı 935 MHz Modülasyon Tekniği GMSK
Ortam EriĢim Tekniği TDMA/FDD
2.3. UMTS Teknolojisi
UMTS (Universal Mobile Telecommunication System), GSM hizmetinin geliĢmiĢ bir türevidir. GSM ile kıyaslandığında, daha yüksek veri iletimini destekleyebilmektedir. UMTS’in sağladığı hizmetler arasında; internette gezinti, bilgi hizmetleri, hareketli televizyon uygulamaları vs. bulunmaktadır. UMTS dünya genelinde 2.5 milyon kullanıcıya sahip olmakla beraber pazar payının az olması ve ve bazı ülkelerin 3G’ye geçememesinden dolayı GSM’in 3 milyar kullanıcısının yanında UMTS’in fazla yaygın olarak kullanılmadığı görülmektedir [58]. UMTS, W-CDMA (Wideband Coded Divison Multiple Access) tekniğini kullanarak hareketli kullanıcılar için 2 Mbps’a kadar veri hızı sağlamaktadır. ÇalıĢmamızda kullanılan UMTS teknolojisi özellikleri Tablo 2.3’de gösterilmiĢtir.
