HAPS-destekli V2X sistemlerde derin öğrenme tabanlı ve bilgi yaşına duyarlı kaynak yönetimi

Bu tez çalışmasında; yüksek irtifa platform istasyonu (high altitude platform station, HAPS) destekli araçtan-her şeye (vehicle-to-everything, V2X) haberleşme sistemleri için çok ajanlı derin deterministik politika gradyanı (multi agent deep deterministic policy gradiant, MADDPG) algoritmasına dayalı yeni bir kaynak yönetim çerçevesi önerilmektedir. Geliştirilen sistem; bilgi güncelliği, enerji verimliliği ve iletişim kapasitesi gibi temel performans göstergelerini oldukça dinamik bir araç ortamında optimize etmeyi amaçlamaktadır. Önerilen yapı, karasal baz istasyonları ve yol kenarı birimlerini tamamlayıcı nitelikte olan HAPS ile geniş kapsama alanı ve daha güçlü görüş hattı iletişimi sağlamaktadır. Kaynak tahsisi, her biri bir araç kümesine karşılık gelen çok sayıda ajanın yer aldığı bir optimizasyon problemi olarak formüle edilmiştir. Ortamın karmaşıklığını yönetmek amacıyla ajanlar, zaman içinde optimal iletişim stratejilerini öğrenmek için MADDPG algoritmasını kullanmaktadır. Ödül fonksiyonu; bilgi yaşını (age of information, AoI) minimize eden, kanal kapasitesini gözeten ve iletim gücü sınırlamalarını dikkate alan çok kriterli bir yapı ile tasarlanmıştır. Bu sayede ajanlar, bilgi tazeliği ile kaynak verimliliği arasında denge kuran politikaları birlikte öğrenebilmektedir. Simülasyon sonuçları, önerilen HAPS destekli MADDPG çerçevesinin, klasik ve tamamen dağıtık yaklaşımlara kıyasla yakınsama hızı, kararlılık ve genel ödül performansı açısından üstün olduğunu göstermektedir. Özellikle HAPS entegrasyonu sayesinde, değişen araçlar arası mesafelerde daha kararlı ve güncel veri iletimi sağlanarak AoI performansı önemli ölçüde iyileştirilmiştir. Karşılaştırmalı değerlendirmeler, önerilen yöntemin çevresel dalgalanmalara karşı güçlü bir uyarlanabilirlik sunduğunu ve sınırlı ağ koşullarında üstün iletişim kalitesi sağladığını ortaya koymaktadır. Genel olarak, bu çalışma HAPS sistemlerinin ve derin pekiştirmeli öğrenme yaklaşımlarının bütünleşik kullanımının, yeni nesil araç haberleşme ağlarında akıllı ve ölçeklenebilir kaynak yönetimi sağlama potansiyelini güçlü bir şekilde ortaya koymaktadır.