Bilişsel radyo ağlarında üst sezgiseller ile kanal atama probleminin çözülmesi

Yazılım Tanımlı Radyolar'ın (Software Defined Radio) son versiyonu olan Bilişsel Radyolar (Cognitive Radio) alanında yapılan çalışmalar giderek artmaktadır. Bilişsel Radyolar, çevrelerinde olan bitenden haberdar olmaları için tasarlanmış yazılımlardır. Böylece, çevresinden geri bildirim alarak öğrenme yapar ve topladığı verileri kullanarak çevreye uyum göstermeye çalışır. Bilişsel radyoların en büyük avantajı, lisanslı olmamasına rağmen lisanslı sistemlerde çalışabilmesidir. Kablosuz iletişimdeki hızlı büyüme sonucunda hem lisanslı hem de lisanssız frekans spektrumundaki talep giderek artmaktadır. Son yapılan çalışmaların sonuçlarına göre, sabit spektrum atama politikası, spektrum kullanımının çok zayıf kalmasına sebep olmaktadır. Bu sorunu çözmek için Bilişsel Radyo teknolojisi, "Beyaz Boşluk" ya da "Spektrum Boşluğu" da denilen, işgal edilmemiş spektrum bantlarının kesikli periyotlarına erişimi sağlayabilmek adına iyi sonuçlar vermeye başlamıştır. Bilişsel radyo ağlarının en önemli gerekliliği spektrum boşluklarını algılamaktır. Bilişsel radyoların önemli bir özelliği ise başka kullanıcıları rahatsız etmeden kullanılmayan spektrumları algılayıp, paylaşmaktır. Spektrumun hangi aralıklarının uygun olduğunu belirler ve lisanslı kullanıcılar spektrumu kullandığı sırada bunu tespit ederler. Spektrum algılama, bilişsel radyonun spektrum boşluklarını tespit etmesine olanak sağlar. Merkezi işbirlikli algılamada, Baz İstasyonu adı verilen bir yapı işbirlikli algılamanın üç adımlı sürecini kontrol eder. İlk olarak baz istasyonu bir frekans bandı ya da kanalı seçer ve tüm Bilişsel Radyolara yerel algılama yapmaları talimatını verir. İkinci olarak, tüm Bilişsel Radyolar topladıkları bilgileri kontrol kanalı üzerinden baz istasyonuna rapor ederler. Üçüncü ve son olarak da, birleştirme merkezi, bu verileri kullanarak birincil kullanıcının varlığı hakkında karar verir ve verdiği bu kararı tekrardan Bilişsel Radyolara geri dağıtır. Bilişsel Radyo Ağları terminolojisinde, Birincil Kullanıcı, bir spektruma atanmış olan lisanslı kullanıcı anlamına gelirken, İkincil Kullanıcı ise spektruma erişebilmesi için izni olmayan lisanssız kullanıcı anlamına gelmektedir. Bu sebepten dolayı, ikincil kullanıcılar bilişsel radyo teknolojisi kullanarak, spektrum birincil kullanıcılar tarafından kullanılmadığı sırada hatta erişim sağlarlar. Bir bilişsel radyo ağı temel olarak birincil ağlar ve ikincil ağlardan oluşur. Normalde, birincil ağlar, ikincil kullanıcılar ile spektrum paylaşımı yapmazlar. Hatta, böyle bir özellikleri de yoktur. Diğer taraftan, ikincil ağların, kanalları ikincil kullanıcılara atamalarını sağlayan bir baz istasyonu vardır. Literatürde bir çok bilişsel radyo ağı çeşidi vardır. Bu çalışmada, Merkezi bilişsel radyo ağları üzerinde durulmuştur. Kanal Atama Problemi, bilişsel radyo ağlarında çakışmaları önlemek için kullanılan temel bir tekniktir. kanal atamanın amacı kanal kullanım oranını maksimize etmek için kanalların ikincil kullanıcılara da atanmasıdır. kanal atamada, kanal kullanım oranı, ikincil kullanıcılara ait veri ile birincil kullanıcılara ait veri aynı anda iletime geçirilerek artırılabilir. Doğa Esinli Sezgiseller, gerçek doğadaki bazı olaylar ve onların işleyişinden esinlenilmiş mekanizmalardır. Doğa esinli sezgisellerin son yıllarda popülerleşmesinin sebebi olarak bir çok optimizasyon probleminin oldukça karmaşık olmasıdır. Karınca kolonisi optimizasyonu, en çok kullanılan sürü zekası tekniklerinden biridir ve gerçek karıncaların davranışlarından esinlenilmiştir. Karınca kolonisi optimizasyonu yönlendirme problemleri, atama problemleri, zamanlama ve sıralama problemleri ve altküme problemleri gibi bir çok katışımsal optimizasyon problemlerine oldukça başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Adaptif İteratif Yapıcı Arama, karınca kolonisi optimizasyonunun tek karınca ile uygulanmış farklı bir formudur. Karınca kolonisi optimizasyonunda olduğu gibi Adaptif İteratif Yapıcı Aramada da karınca bir çözüm adayı oluşturur ve sonraki iterasyon için feromon tablosunu günceller. Bu çalışmamızda, AİYA'yı bir ÜS mekanizması olarak kullandık. Üst sezgiseller, düşük seviyeli sezgisellerin arama uzayında çalışan metotlardır. Dinamik ortam problemlerini çözmek için şimdiye kadar bir çok yöntem denenmiş ve belli sonuçlar alınmıştır. Ancak, bu yöntemlerin de bazen ortamın durumuna göre birbirlerinden daha iyi oldukları anlar görülmüştür. İşte bu noktada, üst sezgiseller, yani "sezgisel seçen sezgisel" teknikler devreye girer. Bu tezde, kanal atama problemini çözmek için adaptif iteratif yapıcı arama algoritmasını kullanan bir üst sezgisel tasarladık. söz konusu tasarım altı farklı düşük seviyeli sezgisel içermektedir. Yaptığımız çalışmayı test etmek için 72 farklı test örneği oluşturduk ve her birini ayrı ayrı hem önerdiğimiz algoritma ile hem de her bir düşük seviyeli sezgisel ile ayrı ayrı çözdük. Aldığımız sonuçlara baktığımızda, üst sezgisellerin, bilişsel radyolarda kanal ataması problemi için oldukça başarılı olduğunu gözlemledik.