5g ve Ötesi Hücresel Ağlarda Makineler Arası Haberleşme için Radyo Kaynak Ayırma

Abstract

Bu proje çerçevesinde, 5G ve ötesi hücresel sistemlerde önceki nesil hücresel sistemlerin aksine makineler arası haberleşmenin birincil olarak desteklenmesi hedefiyle spektral verimliliği yüksek radyo kaynak ayırma çözümleri üzerinde çalışılmıştır. İlk olarak, sabit nümerolojinin kullanıldığı fiziksel katman yapısı dikkate alınarak bant genişliği minimizasyonu problemi dikgen ve dikgen olmayan senaryolarda tanımlanmış ve matematiksel olarak formüle edilmiştir. Bu optimizasyon problemleri için polinom zamanlı kaynak ayırma yöntemleri önerilmiş ve bunların performansı simülasyon çalışmalarıyla gösterilmiştir. Daha sonra, 5G ve ötesi ağlar için tanımlanan Yeni Radyo baz alınarak çoklu nümeroloji kullanımını merkeze alan esnek fiziksel katman yapısı ele alınmıştır. Esnek fiziksel katman yapısı için bant-genişliği minimizasyonu problemi iki varyant olarak tanımlanmış ve matematiksel olarak formüle edilmiştir. Bunlar, sırasıyla bölümlenmemiş ve bölümlenmiş bant yapısını kullanan formülasyonlardır. Her iki optimizasyon problemi için optimal nümeroloji seçimi ve bantların maksimum kullanımı aşamalarından oluşan kaynak ayırma algoritmaları önerilmiştir. Bu algoritmaların performansı incelendiğinde, spektral verimliliği dikgen ve AGTI tabanlı algoritmalara göre önemli ölçüde artırdığı gözlemlenmiştir.