Yazar "Ekici, Hüseyin" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Bilişsel Kablosuz Algılayıcı Ağlar için IEEE 802.22 tabanlı Düğüm Yerleştirme Yaklaşımının Performans Değerlendirmesi
    (2025) Ekici, Hüseyin; Bayrakdar, Muhammed Enes
    Bu çalışmada, bilişsel kablosuz bölgesel alan ağı (WRAN) teknolojisi tabanlı bir algılayıcı ağ yapısı önerilmektedir. WRAN teknolojisinde, bir tüketici tesis ekipmanı (CPE) ve bir baz istasyonu, mevcut haberleşme sistemlerime herhangi bir zararlı müdahaleye neden olmadan, sabit kanallar aracılığıyla fırsatçı bir şekilde iletişim kurmaktadır. Ağ yapısında, CPE’ler sıcaklık, basınç gibi çevresel verileri algılayıp baz istasyonuna iletmek amacıyla zaman bölmeli çoklu erişim (TDMA) tekniğini kullanmaktadır. Önerilen algılayıcı düğüm yerleştirme tekniği sayesinde, geniş bir alana çok sayıda düğüm yerleştirilmiştir. Ayrıca, ağ sürdürülebilirliğini artırmak için bulanık mantık tabanlı röle seçimi yaklaşımı önerilmiştir. Çevresel parametreleri tespit etmek için algılayıcı düğümler tüm bölgeyi kapsayacak şekilde yerleştirilmiştir. Algılayıcı düğümlerin algıladığı veriler merkezi bir konumda sabit olarak bulunan toplayıcı istasyonda toplanmıştır. Önerdiğimiz tekniğin simülasyon modeli Riverbed Modeler kablosuz haberleşme yazılımı ile tasarlanmıştır. Önerdiğimiz algılayıcı düğüm yerleştirme ve röle düğüm seçimi yaklaşımları sayesinde en az sayıda kablosuz algılayıcı düğüm ile belirli bir alanın izlenmesi sağlanmıştır.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    IEEE 802.22 protokolüne dayalı bilişsel kablosuz algılayıcı ağlarda düğüm konumlandırma stratejilerinin performans analizi
    (Düzce Üniversitesi, 2025) Ekici, Hüseyin; Bayrakdar, Muhammed Enes
    Bu tez çalışması, IEEE 802.22 protokolü temel alınarak geliştirilen bilişsel kablosuz algılayıcı ağ (Cognitive Wireless Sensor Network- CWSN) yapısı çerçevesinde, düğüm konumlandırma stratejilerinin ağ performansı üzerindeki etkilerini incelemektedir. Çalışma kapsamında, TV Beyaz Alanları (TV White Spaces- TVWS) üzerinde çalışan ve Kablosuz Bölgesel Alan Ağı (Wireless Regional Area Network- WRAN) altyapısını kullanan bir mimari yapılandırılmıştır. Bu yapı içerisinde, tüketici tesis ekipmanları (Customer Premises Equipment- CPE) ile baz istasyonu (Base Station- BS) arasındaki iletişim, zaman bölmeli çoklama (Time Division Multiple Access- TDMA) yöntemiyle gerçekleştirilmiştir. Her bir CPE düğümü; gecikme (delay), gecikme değişkenliği (jitter) ve veri iletim kapasitesi (throughput) gibi ağ performansını belirleyen temel metrikleri sürekli olarak ölçmekte ve bu verileri merkezi bir baz istasyonuna iletmektedir. Bu bağlamda, minimum düğüm sayısıyla maksimum kapsama alanı sağlamayı hedefleyen, sabit konum temelli bir yerleştirme stratejisi geliştirilmiş; böylece sistemin toplam kurulum ve işletim maliyetlerinin azaltılması ve operasyonel verimliliğinin artırılması amaçlanmıştır. Tasarlanan mimari ve geliştirilen algoritmalar, OPNET (güncel adıyla Riverbed Modeler) simülasyon ortamında test edilmiş; her bir CPE'ye ilişkin performans değerleri delay, jitter ve throughput parametrelerine göre zaman serileri biçiminde analiz edilmiştir. Bu veriler, ağın değişken koşullar altında sürdürülebilirliğini sağlamak amacıyla, bulanık mantık (fuzzy logic) temelli bir karar destek sistemi içinde değerlendirilmiştir. Bu sistemde, gelen veriyi sonraki hedefe yönlendiren, genellikle yönlendirme (routing) ya da kapsama genişletme işlevi üstlenen röle düğümün (relay node) seçimi için karar süreçleri yürütülmüştür. Her bir CPE'den elde edilen performans ölçümleri, bulanık mantık kuralları doğrultusunda işlenerek en uygun röle düğüm belirlenmiştir. Simülasyon sonuçları, önerilen düğüm yerleştirme yöntemi ile bulanık mantık tabanlı röle düğüm seçim algoritmasının, ağ performansında belirgin iyileşmeler sağladığını ortaya koymuştur. Daha az sayıda düğümle daha geniş bir kapsama alanı elde edilmesi, sistemin kurulum ve işletme maliyetlerini azaltmakta; bu durum, ekonomik sürdürülebilirliğin güçlendirilmesine doğrudan katkı sağlamaktadır. Elde edilen bulgular, yapay zekâ temelli karar destek sistemlerinin bilişsel ağ mimarilerinde yalnızca yüksek verimlilik değil, aynı zamanda maliyet etkinliği açısından da güçlü ve uygulanabilir çözümler sunduğunu ortaya koymaktadır.