Kablosuz yerel alan ağlarında MAC katmanında analitik yöntem kullanarak performans geliştirme

Kablosuz yerel alan ağlarında (Wireless Local Area Network-WLAN) hizmet kalitesini (Quality of Service-QoS) arttırmak için genellikle 802.11e Ortam Erişim Kontrolü (Medium Access Control-MAC) protokolü kullanılmaktadır. MAC protokolünde hizmet kalitesini etkileyen parametrelerden RTS (Request to Send) Eşik Değeri (RTSED), Parçalama Eşik Değeri (PED) ve Arabellek Boyutu (AB) ağ performansını etkileyen en önemli parametreler arasında yer almaktadır. Bu tez çalışmasında RTSED, PED ve AB giriş parametreleri bulanık mantık, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve geri besleme kontrol tabanlı modellerle optimize edilmiştir. Böylece IEEE 802.11e Çarpışma Önleme ile Taşıyıcı Algılama Çoklu Erişim (CSMA/CA) protokolünde kanal verimliliği ve birim zamanda işlenen paket miktarı arttırılmış, paket kayıpları ve gecikme süresi azaltılmıştır. WLAN'larda ilk olarak veri setleri ile yapılan çalışmada bulanık mantık yöntemi kullanılarak gecikme süresinde %36 ile %38 aralığında, yükleme süresinde %2 ile %10 aralığında ve birim zamanda işlenen paket miktarınında %25 ile %44 aralığında iyileştirmeler elde edilmiştir. İkinci çalışmada YSA algoritması ile alıcı ve verici için kanal kullanım durumu (Channel Utilization Receiver, Channel Utilization Transmitter), alınan veri trafiği ve gönderilen veri trafiğinin tahminlenmesi sağlanmıştır. Üçüncü çalışmada WLAN'larda dış faktörlerin hizmet kalitesine etkisini incelemek amacıyla düğümlerin konumuna göre iç ve dış ortamlara kablosuz sunucu, telekom vericisi ve jammerlar (sinyal bozucular) eklenerek RTSED, PED ve AB giriş parametrelerinin kanal verimliliğine olan etkisi incelenmiştir. Ayrıca döngü tablosu kullanılarak kaba kuvvet algoritması ile kanal verimliliği arttırılmıştır. Bu yapıda yeni bir model olan ajan yapısı ile ağ katmanı, düğüm katmanı ve proses katmanları zamanlama fonksiyonu ile güncellenmiş ve kanal kullanım durumu %17 oranında arttırılmıştır. Son olarak tez çalışmasının temelini de oluşturan çalışmada ise geri besleme kontrollü yöntem ile Riverbed Modeler üzerinden gömülü bulanık mantık algoritması kullanılarak benzetim anında birim zamanda işlenen paket miktarı %26,48, kanal kullanım durumu %2,30, alınan veri trafiği %14,59 ve gönderilen veri trafiği ise %17,06 oranında arttırılmıştır. Bu çalışmalarda kullanılan geri besleme kontrollü algoritma ile RSTED, PED ve AB giriş parametreleri ideal hale getirilirken; düğüm sayısı, varışlar arası süre, iletim gücü v.b dış parametrelerinde yeni modelde performans iyileştirmelerine olan etkileri grafiklerle gösterilmiştir. Bütün bu test sonuçları yeni modelin WLAN'lar için yüksek oranda performans iyileştirmesi sağladığını göstermiştir.