Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
650369		Network density estimators and density-aware wireless networks / Ağ yoğunluğu kestiricileri ve yoğunluk-uyarlı telsiz ağlar Yazar:ALPEREN EROĞLU Danışman: PROF. DR. ERTAN ONUR Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2020 200 s.
Sürekli bağlantı ve yüksek veri hızı iletimi gerektiren, hızla artan ve değişen kullanıcı taleplerini karşılamak için yeni ağ mimarileri ve iletişim teknolojileri ortaya çıkmaya devam ediyor. Bu yaygın altyapılar, algılayıcılarla donatılmış hareketli robotların, insansız hava araçlarının ve hareketli küçük hücrelerin ortaya çıkmasıyla mobil iletişimde bir paradigma değişikliğine neden olur ve bu da gelecekteki ağları oldukça dinamik hale getirir. Bu dinamizm, kesintili kapsama alanı, istenmeyen hizmet kalitesi ve verimsiz kaynak kullanımı gibi birçok çalışma zamanı sorununa neden olan ağ yoğunluğunda tahmin edilemeyen değişimler ortaya çıkarır. Statik yapılandırmaların ağ topolojisinde değişimler nedeniyle uygun olmaması bizi yoğunluk-uyarlı protokoller ve kendi kendine yapılandırılmış sistem tasarımları geliştirmeye yöneltmiştir. Bu nedenle, bu çalışmanın en önemli amacı, gelecekteki kablosuz ağları yoğunluk farkında ve uyarlı hale getirmektir. Bu tezde, alınan sinyal gücünü kullanan yeni ağ yoğunluğu kestiricileri ve yoğunluk-uyarlı ağ uygulamaları sunuyoruz. Kablosuz ağlar için mesafe matrisi tabanlı yoğunluk kestiricisi, çoklu erişimli uç bulut tabanlı yoğunluk kestiricisi ve girişim tabanlı yoğunluk kestiricisi öneriyoruz. Kümelenmiş tasarsız ağlar, mobil hücresel ağlar ve uçan tasarsız ağlarda, etkili ağ yoğunluğunu optimizasyon parametresi olarak dikkate alan yoğunluk-farkında ağ kesintisi, iletim gücü uyarlaması ve kanal kullanımı yaklaşımları geliştiriyoruz. MATLAB üzerinde Monte-Carlo benzetimlerle beklenen sonuçları doğruluyoruz. Bu tezin çıktıları, ağ operatörlerinin hizmet kalitesini artırmasına, en iyi dağıtım stratejilerini oluşturmasına, operasyonel harcamaları azaltmasına ve ağ kaynaklarını boşa harcamadan artan kullanıcı beklentilerini karşılamasına yardımcı olabilir. Yoğunluk uyarlı ve uyumlu uygulamalar, kablosuz ağları kendi kendine organize eder ve çalışma zamanında uyarlanabilir hale getirir.
New network architectures and communication technologies continue to emerge to meet rapidly increasing and changing user demands requiring continuous connectivity and high data rate transmissions. These ubiquitous infrastructures result in a paradigm shift in mobile communications with the advent of mobile robots equipped with sensors, unmanned aerial vehicles, and mobile small-cells, which makes the future networks highly dynamic. This dynamism poses unpredictable variations in the network density causing many run-time problems such as disrupted coverage, undesirable quality of service, and inefficient resource usage. Pre-configurations are no longer suitable because of the network topology variations, which prompts us to develop density-adaptive protocols and self-configured system designs. Therefore, the most crucial objective of this thesis is to make future wireless networks density-aware and -adaptive. We propose novel network density estimators using received signal strength and density-aware networking applications. We introduce a distance matrix-based density estimator, multi-access edge cloud-based density estimator, and interference-based density estimator for wireless networks. We also develop density-aware network outage, transmit power adaptation, and channel utilization approaches by considering the effective network density as an optimization parameter for clustered ad hoc networks, mobile cellular networks, and flying ad hoc networks. We validate the results by implementing Monte-Carlo simulations on MATLAB. Outputs of this thesis may help network operators enhance service quality, create the best deployment strategies, reduce operational expenditures, and meet increasing user expectations without wasting network resources. Density-aware and -adaptive applications make wireless networks self-organized and run-time adaptable.