İHA destekli IoT ağlarında derin pekiştirmeli öğrenme yoluyla akıllı yansıtıcı yüzey destekli verim maksimizasyonu
2024
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Halil Yetgin
Abstract (TR)
Bu yüksek lisans tezi, Akıllı Yansıtıcı Yüzeyler (RIS) kullanılarak, Derin Pekiştirmeli Öğrenme yöntemiyle, İnsansız Hava Araçları (İHA) destekli Nesnelerin İnterneti (IoT) ağlarında verimliliği maksimize etmeyi ele almaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, bir bölgedeki IoT cihazlarından veri toplayan bir İHA'nın, bu cihazlardan maksimum veriyi toplayabilmesini, enerji verimliliğini artırmasını ve hedef bölgeye güvenli bir şekilde inmesini sağlamaktır. Bu amaçla, çeşitli IoT cihazlarından veri toplamak için bir İHA görevlendirildi ve bu İHA farklı çevresel koşullar için eğitildi. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. Aşama-1'de İHA'nın yön kapasitesini ve keşif kabiliyetini arttırmak için bir algoritma oluşturuldu. Aşama-2'de ise sisteme RIS dahil edilerek RIS'in etkisi incelendi. RIS teknolojisi, IoT cihazları ile İHA arasındaki iletişimin güvenilirliğini, güvenliğini, kapasitesini ve kapsama alanını artırmak için kullanılmaktadır. Özellikle bir IoT cihazı ile İHA arasında doğrudan görüş olmadığında veya aralarında bir engel (bina, ağaç, vb.) bulunduğunda, RIS, bir IoT cihazından gelen sinyalleri İHA'ya daha iyi iletmeye yardımcı olabilir. Bu çalışmada, RIS teknolojisinin kullanımının, IoT cihazları ile İHA arasındaki iletişimi geliştirdiğini ve enerji verimliliğini koruyarak toplanan veri miktarını artırdığını gösteriyoruz. Simülasyon sonuçları, İHA'nın yön kapasitesi ve keşif kabiliyeti artırıldığında veri toplama performansını %8,18 ve birim enerji başına toplayabildiği veri miktarında %6,91 oranında artış sağladığı görülmektedir. Sisteme RIS teknolojisi dahil edildiğinde de veri toplama performansını %10,7, birim enerji başına toplanan veri miktarını ise %22,64 artırdığını göstermektedir. Ayrıca, derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarından biri olan Double Deep Q-Network (DDQN) algoritması kullanılarak eğitilen İHA, IoT cihazlarından veri toplamak için en uygun rotayı belirledi ve başarıyla iniş yapabildi. Sonuç olarak, bu çalışma, RIS teknolojisinin İHA destekli IoT ağlarında veri toplama ve enerji verimliliği açısından büyük potansiyele sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın sonuçları, gelecekteki İHA destekli IoT uygulamalarının geliştirilmesi ve optimize edilmesi için kullanılabilir.
Author
İdris Ertaş
Institution
How to Cite
İdris Ertaş (Yüksek Lisans Tezi). İHA destekli IoT ağlarında derin pekiştirmeli öğrenme yoluyla akıllı yansıtıcı yüzey destekli verim maksimizasyonu, 2024, Bitlis Eren University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Bitlis Eren University
- Bitlis'te yetişen bazı tıbbi ve aromatik bitkilerde radon seviyesinin belirlenmesi(2016)
- Hz Musa kıssasında Israiloğullarının ve Kıptilerin nankörlükleri(2025)
- Taberî tefsirinde Mübhematu'l-Kur'ân(2025)
- Muhammed Ali es-Sâbûnî'nin eserlerinde kıraat tasavvurları(2025)
- Yeni arkeolojik araştırmalar ve jeofizik incelemeler ışığında Adilcevaz Kef Kalesi(2019)
- Vakıflar Genel Müdürlüğü Arşivi 1223 numaralı Rumeli Hurufat Defteri tahlil ve transkripsiyon (134-273)(2021)
