Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
283054		Yeni nesil gezgin haberleşme teknolojileri için yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme yöntemi ve uygulaması / Artificial intelligence based vertical handoff method and application for new generation mobile communication technologies Yazar:ALİ ÇALHAN Danışman: DOÇ. DR. CELAL ÇEKEN Yer Bilgisi: Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:El değişimi = Handoff ; Kablosuz ağlar = Wireless networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence	Onaylandı Doktora Türkçe 2011 186 s.
Son zamanlarda, kablosuz heterojen ağ mimarilerindeki en önemli konulardan biri dikey el değiştirme işlemidir. Bu işlem, uygun erişim noktasını seçmek için birden çok parametrenin değerlendirilmesiyle gerçekleştirilir. Dikey el değiştirme işlemi için, kullanıcı tercihlerinin, uygulama ihtiyaçlarının ve ağ koşullarının dikkate alınarak yapıldığı çok parametreli karar verme sistemlerinde yapay zeka tabanlı yaklaşımlar kullanılabilmektedir.Bu tez çalışmasında, GSM/GPRS/WiFi/UMTS/WiMAX teknolojilerinden oluşan bir kablosuz heterojen ağ tasarlanmıştır. Oluşturulan bu ağda, uyarlanır bulanık mantık tabanlı, uyarlanır sinirsel bulanık mantık tabanlı, bulanık mantık-genetik algoritma tabanlı, basit toplamlı ağırlıklandırma tabanlı dikey el değiştirme algoritmaları ile hibrit bulanık mantık-genetik algoritma tabanlı ve sinir ağları tabanlı iki yeni dikey el değiştirme algoritması gerçekleştirilmiştir. Ayrıca bant genişliği, veri oranı gibi parametrelerini değiştirerek kablosuz ortamdaki erişim noktalarını tarayıp uygun erişim noktasına bağlanabilecek ve sözü edilen algoritmaları çalıştıran bilişsel radyoya sahip akıllı ve hareketli terminal tasarlanmıştır. Daha gerçekçi ve doğru sonuçlar alabilmek için tasarlanan benzetim modellerinin ağ tasarımları OPNET Modeler programında, akıllı ve hareketli terminalin el değiştirmeye karar verme mekanizmaları MATLAB programında gerçekleştirilerek bu iki program eş zamanlı olarak birlikte çalıştırılmıştır. Geliştirilen yapay zeka tabanlı algoritmalarda dikey el değiştirme işlemi için veri oranı, birim ücret, alınan sinyal gücü, pil seviyesi ve hız parametreleri kullanılmıştır. Bu çalışmalara ek olarak, Android platformu için geliştirilen ve WiFi erişim noktaları arasında el değiştirme işlemine karar veren bulanık mantık tabanlı bir el değiştirme uygulaması gerçekleştirilmiştir. Modellenen yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme algoritmalarının başarım analizleri el değiştirme sayıları ve el değiştirme süreleri dikkate alınarak yapılmıştır. Önerilen hibrit bulanık mantık-genetik algoritma tabanlı dikey el değiştirme algoritması eşleniklerine göre, özellikle el değiştirme sayısı açısından, daha iyi sonuçlar vermiştir. Bununla birlikte, yeni geliştirilen sinir ağları tabanlı dikey el değiştirme algoritmasının el değiştirme gecikmesine etkisi bakımından eşleniklerine göre daha iyi başarım sağladığı görülmüştür.
Recently, handoff decision making is one of the most important topics in wireless heterogeneous networks architecture as there are many parameters which have to be considered when selecting suitable access point. Artificial intelligent based approaches which reckon user profiles, application requirements, and network conditions must be improved so that desired performance results for both user and network could be provided.In this thesis, an adaptive fuzzy logic based, an adaptive neuro-fuzzy based, a fuzzy-genetic based, Simple Additive Weighting based and as well as two newly proposed hybrid fuzzy-genetic algorithm (HFGA-VHA) based and a new neural network based vertical handoff decision making algorithms are presented for wireless heterogeneous networks which consist of GSM/GPRS/WiFi/UMTS/WiMAX technologies. A new cognitive smart mobile terminal, which senses the environment for all possible access point technologies and changes its working parameters such as bandwidth, data rate and so on in an effort to connect available access point using the aforementioned algorithms, is presented as well. Employed handoff decision algorithms are modeled using MATLAB and the network sides of the scenarios are implemented in OPNET Modeler simulation software. During the simulation, both parts work together for more realistic estimation and substantiation. The parameters of data rate, monetary cost, RSSI, speed and battery level information are processed as inputs of the vertical handoff decision systems developed. In addition to these studies, a fuzzy logic based handoff application running on Android platforms is implemented for WiFi hotspots. The performance analyses of developed algorithms are realized in terms of number of handoff and handoff latency. Compared to the several different algorithms performance of the proposed approach with fuzzy-genetic algorithm is significantly improved for both user and network, especially in terms of number of handoff, while the other requirements are still satisfied. Moreover, newly proposed neural network based algorithm clearly reduces the handoff latency when compared with other well known vertical handoff algorithms.