IEEE 802.22 protokolüne dayalı bilişsel kablosuz algılayıcı ağlarda düğüm konumlandırma stratejilerinin performans analizi
Küçük Resim Yok
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Düzce Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
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.
This thesis investigates the effects of node positioning strategies on network performance within the framework of a Cognitive Wireless Sensor Network (CWSN) based on the IEEE 802.22 protocol. Within the scope of the study, an architecture running on TV White Spaces (TVWS) and using Wireless Regional Area Network (WRAN) infrastructure has been configured. Within this architecture, the communication between the Customer Premises Equipment (CPE) and the Base Station (BS) is realized using Time Division Multiple Access (TDMA). Each CPE node continuously measures key network performance metrics such as delay, jitter, and throughput, and transmits this data to a centralized base station. In this context, a fixed location-based deployment strategy has been developed, aiming to provide maximum coverage with a minimum number of nodes, thus reducing the total installation and operating costs of the system and increasing its operational efficiency. The designed architecture and the developed algorithms were tested in the OPNET (now Riverbed Modeler) simulation environment, and the performance values for each CPE were analyzed in the form of time series according to delay, jitter, and throughput parameters. These data were evaluated in a fuzzy logic-based decision support system to ensure the sustainability of the network under varying conditions. In this system, decision processes were carried out for the selection of the relay node, which routes the incoming data to the next destination, usually performing a routing or coverage extension function. The performance measurements obtained from each CPE were processed according to fuzzy logic rules to determine the optimal relay node. Simulation results show that the proposed node placement method and the fuzzy logic-based relay node selection algorithm provide significant improvements to network performance. Achieving a wider coverage area with fewer nodes reduces the installation and operation costs of the system, which directly contributes to strengthening economic sustainability. The findings reveal that intelligent decision support systems offer powerful and feasible solutions in cognitive network architectures not only in terms of high efficiency but also cost-effectiveness.
This thesis investigates the effects of node positioning strategies on network performance within the framework of a Cognitive Wireless Sensor Network (CWSN) based on the IEEE 802.22 protocol. Within the scope of the study, an architecture running on TV White Spaces (TVWS) and using Wireless Regional Area Network (WRAN) infrastructure has been configured. Within this architecture, the communication between the Customer Premises Equipment (CPE) and the Base Station (BS) is realized using Time Division Multiple Access (TDMA). Each CPE node continuously measures key network performance metrics such as delay, jitter, and throughput, and transmits this data to a centralized base station. In this context, a fixed location-based deployment strategy has been developed, aiming to provide maximum coverage with a minimum number of nodes, thus reducing the total installation and operating costs of the system and increasing its operational efficiency. The designed architecture and the developed algorithms were tested in the OPNET (now Riverbed Modeler) simulation environment, and the performance values for each CPE were analyzed in the form of time series according to delay, jitter, and throughput parameters. These data were evaluated in a fuzzy logic-based decision support system to ensure the sustainability of the network under varying conditions. In this system, decision processes were carried out for the selection of the relay node, which routes the incoming data to the next destination, usually performing a routing or coverage extension function. The performance measurements obtained from each CPE were processed according to fuzzy logic rules to determine the optimal relay node. Simulation results show that the proposed node placement method and the fuzzy logic-based relay node selection algorithm provide significant improvements to network performance. Achieving a wider coverage area with fewer nodes reduces the installation and operation costs of the system, which directly contributes to strengthening economic sustainability. The findings reveal that intelligent decision support systems offer powerful and feasible solutions in cognitive network architectures not only in terms of high efficiency but also cost-effectiveness.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
