Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme stemler Arasındak rşmn nmzasyonu çn Optmzasyon Yaklaşımı Optmzaton Approach to the nmzaton of Interference Between Terrestral, Ar and pace Based Communcaton ystems Chan Aydın 1,Tayfun ünel 2 1 Blşm Ensttüsü Uydu Haberleşme ve Uzaktan Algılama rogramı stanbul Teknk Ünverstes chanaydn@tu.edu.tr 2 Elektrk Elektronk Fakültes Elektronk ve Haberleşme ühendslğ Bölümü stanbul Teknk Ünverstes gunelmur@tu.edu.tr Özet Haberleşme sstemler çn grşm oldukça öneml br problemdr. Kısıtlı spektrum nedenyle frekans bandının paylaşımı netcesnde kaçınılmaz olarak arzu edlmeyen parazt güç ortaya çıkmaktadır. stemlern bu problem aşarak, haberleşmey başarılı olarak sürdüreblmes çn grşmn oldukça düşük sevyelerde tutulması gerekmektedr. Bu nedenle teork ve deneysel çalışmalar yapılarak çeştl yöntemler gelştrlmektedr. Bu çalışmada, aynı frekans bandında yayın yapan hava, kara ve uydu tabanlı haberleşme sstemlernn brbrlerne yapmış olduğu grşmn en aza ndrgenmes ele alınmıştır. Çözüm yöntem olarak grşm problemndek parametreler çn optmum değerlern elde edleblmes amacıyla arçacık ürü Optmzasyonu (O) ve ürekl enetk Algortma (A) yöntemler kullanılarak enyleme şlem gerçekleştrlmştr. eçlen optmzasyon yöntemler le başarılı sonuçların elde edleblr olduğu görülmüştür. Abstract For the operaton of any rado system, nterference s an mportant problem. As a result of the sharng of frequency bands due to the lmted spectrum, undesrable nterference power nevtably arses. The level of the unwanted or nterferng sgnals must be taken nto account and must be kept very low levels. Therefore, the theoretcal and expermental studes have been performed and a varety of approaches have been mproved. In ths study, the mnmzaton of the nterference between aeronautcal, terrestral and satellte systems that operate n the same frequency band s examned. In order to acheve the optmum values for the parameters n the nterference problems, artcle warm Optmzaton (O) and Contnuous enetc Algorthm (CA) was used as the optmzaton methods. uccessful results are obtaned by O and CA. 1. rş evcut haberleşme sstemler ve yen gelştrlen sstemler çn, spektrumun kısıtlı br kaynak olması nedenyle çeştl hzmetlere tahss edlen frekans bandlarının ortak kullanımına htyaç duyulmaktadır. Ancak bu durum sstemler arasında band ç grşm yaşanmasına neden olmaktadır. ağlıklı letşmn sağlanablmes adına bu stenmeyen şaret letmnn kabul edleblr sevyede tutulması haberleşme çn oldukça öneml br problemdr. Bu makalede, çok boyutlu problemler çn kesn çözüme yakın optmum çözümler sunmaları nedenyle, lteratürde blnen yöntemlerle hesaplanan grşm formüllernde yer alan değşkenlern, mnmzasyonunu gerçekleştreblmek adına, deal değerlere yakınsaması çn O ve A yöntemler terch edlmştr. Detaylı ncelemenn ardından algortmalar kullanılarak yapılan hesaplamalarla grşm çn enylemenn elde edleblrlğ araştırılmıştır. Algortmaların sahp oldukları avantajlar tecrübe edlmş ve seçlen grşm senaryolarında uygulanmıştır. rşm formülündek parametrelern sahp 523
olacağı mümkün olan optmum değerlere algortmalar kullanılarak ulaşılmaya çalışılmıştır. 2. arçacık ürü Optmzasyonu ve ürekl enetk Algortma Enyleme anlamına gelen optmzasyon, br problemde belrl koşullar altında mümkün olan en uygun çözümün elde edlmesdr. Bunun çn brçok algortma oluşturulmuştur. Bu bölümde daha sonra grşm problemlernde kullanılacak olan, doğadan esnlenerek gerçekleştrlmş sezgsel algortmalardan O ve A temel prenspleryle açıklanmaktadır. O, sosyal sstemn bastleştrlmş br smülasyonunun gerçekleştrlmes çn sürülernn davranışı gözlenmesyle ortaya çıkmıştır. rafksel smülasyondan sonra netcede parçacık sürü modelnn br optmzasyon yöntem olarak kullanılableceğ keşfedlmştr. ürülern yaklaşımı, br probleme çözüm aramaya benzetlmştr. Temel olarak sürü zekasına dayanan algortma, üç adımdan oluşmaktadır. lk adımda parçacıkların konumları ve hızları tanımlanmakta, knc adımda hızları güncellenmekte ve son adımda da parçacıkların yen konumlarına ulaşılmaktadır. Br parçacığın yen hız değer, br öncek hız değer, kend tecrübes (pbest) ve dğer parçacıkların tecrübes (gbest) le elde edlr. Burada amaç, sürünün en y pozsyona sahp olan breye yaklaşarak optmum çözüme ulaşmaktır. A se şartlara en uygun olanın hayatta kaldığı doğal seleksyon kuramına dayanan stokastk br optmzasyon yöntemdr. Bu teknkte genetk blmnn eşleşme, çaprazlama ve mutasyon gb prenspler kullanılarak, seleksyon ve popülasyon le enyleme şlem gerçekleştrlmeye çalışılır. 3. rşmn nmzasyonu ve Örnekler Kısıtlı br kaynak olan frekans spektrumunun verml olarak kullanılması çn kapastey arttırablmek adına, frekans bantları brden fazla servse tahss edleblmektedr. Ancak bu ortak kullanım, aynı frekans bandında servs sağlayan sstemler arasında stenmeyen snyal grşmne yol açmaktadır. Bu nedenle, karşılaşılan grşmn azaltılması oldukça öneml br sorun halne gelmştr. Bu çalışmada karasal, hava ve uzay tabanlı haberleşme sstemler arasındak stenmeyen snyal letm senaryoları ayrı ayrı ele alınarak, grşmn mnmzasyonu çn O ve A optmzasyonu le enyleme gerçekleştrlecektr [2]. 3.1 Yüksek rtfa latformları (HAs) le Hücresel stemler Arasındak rşm Hücresel haberleşme teknolojsne anternatf çözüm sunan ve spektrumun daha etkn kullanımına olanak sağlayan Yüksek rtfa latformları (HA) gelştrlmştr. HA sstemler, IT-2000 n karasal bleşenleryle, 20-50 km yükseklkte stratosferde baz stasyonu olarak yen nesl haberleşme sstemler çn servs vermektedr ve aynı frekans bandını paylaşımdan kaynaklı, hücresel IT-2000 sstemler le HA sstem arasında grşm meydana gelmektedr. Bu bölümde, HA IT-2000 sstemnn yeryüzü hücresel IT-2000 sstemne yapmış olduğu grşm lgl referanslar takp edlerek Şekl 1 dek gb k kısımda ele alınacaktır [3]: Hücresel sstemdek komşu hücrelerden kaynaklanan grşm HA IT-2000 sstemnden kaynaklanan grşm A nın uygulanacağı matematksel fonksyonda yer alan değşkenler genler oluştururken, bu değşken değerlernn meydana getrdğ dzler se kromozomlara (breylere) karşılık gelmektedr. Olası çözümler belrl sayıda brey çeren br popülasyon oluşturacak kromozomlara eşdeğer şeklde kodlanmaktadır. Algortma, değşkenlerden oluşan kromozomların tanımlanmasıyla başlatılır. Fonksyonun optmzasyon gerçekleştrlecek N adet değşken bulunuyorsa, popülasyondak her kromozom N adet elemandan oluşan br dz olarak ele alınır. Nesl olarak adlandırılan terasyonlarda, her br kromozom çn fonksyon malyet değer hesaplanır - +algortma bu değer mnmum yapmayı hedefler- sıralama yapılır, malyet değerne göre yen nesller oluşturacak en y kromozomların seçm gerçekleştrlr, eşleştrme sonrasında çaprazlama ve mutasyon şlemleryle yen kromozomlar (breyler) oluşturulur. Amaç fonksyonunu genş br spektrumda aranır; problemlere tek br çözüm üretmek yerne farklı çözümlerden oluşan br çözüm kümes bulur. Böylelkle, arama uzayında aynı anda brçok nokta değerlendrlmekte ve sonuçta bütünsel çözüme ulaşma olasılığı yükselmektedr [1]. Yen nesl oluşumu sonlandırma krter sağlanana kadar devam ettrlr. enel olarak bu döngü başlangıçta karar verlen terasyon sayısıyla sonlandırılır ve popülasyondak en uygun malyetl kromozom ele alınır. Şekl 1: HA sstemnden hücresel mobl stasyonuna olan grşm. Denklem (1) de komşu hücrelern neden olduğu grşm ve HA ın neden olduğu grşm dkkate alınmaktadır. I I hücresel I HA hn( hnm) N cn chn l (1) 2 d nm h hlh hd h n1 3 m1 m1 52
Denklem (2) de hücresel ssteme at güç formülü bulunmaktadır. r 0 R ( ) R 0 r 0 j r r j r 0 R (2) Denklem (1) ve (2) kullanılarak, grşme maruz kalan mobl stasyon çn denklem (3) de verlen taşıyıcı-grşm oranına (C/I) erşlmektedr. ( ) xr C / I I Denklem (3) de verlen taşıyıcı-grşm oranı, algortmaların uygulanacağı amaç foksyonunda yer alacaktır. En az grşme neden olacak şeklde frekans (f), HA ın rtfası (H), HA ın hücre kenarında yer alan kullanıcıya doğru yarattığı güç ( h ), HA ve hücresel sstemde her hücredek mevcut kullanıcı sayısı ( & h ) çn en uygun değerler araştırılacaktır. Bu çalışmada algortma uyarlaması, taşıyıcı-grşm oranına at fonksyonun (C/I) her terasyondak parçacık ve kromozom çn çıkan malyet değernn deal değernden çıkarılmasıyla gerçeklenecektr. Amaç Fonksyonu = (C/I) deal (C/I) () Enylemenn gerçekleştrleceğ parametrelern Çzelge 1 de belrtlen maksmum ve mnmum sınır değerler arasında sonuç vermes şartıyla algortma tanımlanan terasyon sayısına ulaşıldığında sonlandırılacaktır. O A R Ş Çzelge 1: O ve A yöntem kullanıldığında değşkenlere at değerler ve elde edlen sonuçlar. arametre arametrelern Değer Aralıkları terasyon sayısı 0 arçacık ayısı 12 c 1, c 2 2 V max 0.8 * (x max-x mn) * 0.5 w 0. < w < 0.9 terasyon ayısı 0 Başlangıç opülasyonu 12 Doğal eçm oranı %50 Eşleşecek kromozom 6 utasyon Oranı %20 onuç O onuç A (C/I) deal (db) -20-20 -19.997 H (km) 20 < H < 50 2.9 35.6 (kş) 50 < < 0 63 63 h (kş) 50 < h < 0 83 51 h (mw) < h < 200 196..1 f (Hz) (3) 1885x 6 < f 1891.21x 6 1975.91x 6 <1980x 6 Şekl 2 de görüldüğü üzere, sürü mantığına uygun olarak parçacıkların global çözümün etrafında toplanma davranışı gözlenmş ve HA sstemn hücresel mobl stasyona yaptığı grşm en aza ndrgeyecek olan optmum değerlerne erşlmştr. Şekl 2: Yüksek rtfa platformu ve hücresel sstem arasındak grşm senaryosunun O (düz çzg) ve A (keskl çzg) yöntem kullanılarak mnmzasyonu. 3.2 Uçak Kabn ç Ağ le Karasal Hücresel Ağ Arasındak rşmn nmzasyonu ünümüzde brçok ülkede hava yolu şrketler, uçuş esnasında ses/ver letm sağlayan teknolojk aletlern kullanılablmesne mkân sağlamaktadır. Bu doğrultuda, kapsama ve kapaste planlaması çn kabn ç gerekl olan ölçümler yapılmaktadır. Bu ölçümlern yanı sıra, karasal hücresel ağlar le uçak çersndek mobl stasyon ya da baz stasyonunun aralarında yapmış olduğu grşm belrlemek çn zayıflama (atenüasyon) hesaplamalarının yapılmasına ve grşm lmtlernn belrlenmesne htyaç duyulmaktadır. Bu bölümde, lgl makale ve ITU Recommendaton takp edlerek uçakta yer alan mobl hücresel sstem le karasal hücresel sstem arasındak Şekl 3 ve Şekl de gösterlen grşm ele alınacaktır [] [5]. ümkün olan mnmum değerde grşmn oluşmasını sağlamak amacıyla, O ve A yöntemler uygulanarak optmum değerler elde edlmeye çalışılacaktır. 3.2.1 Yer baz stasyonun (-BT) uçaktak mobl stasyona (AC-) yapmış olduğu grşm Karasal ssteme at baz stasyonu uçakta yer alan mobl stasyona doğru Şekl 3 de gösterldğ üzere grşme neden olmaktadır. Yer baz stasyonu tarafından AC- n maruz kaldığı stenmeyen snyal gücü le mobl stasyona at hassasyet değernn kıyaslanması, bu senaryonun krter olarak ele alınır. Şekl 3: enaryo 1 grşm model. rşm modelnde karşılaşılan AC- de oluşan stenmeyen snyal gücünün değer denklem (5) le elde edlmektedr. r, ac gbt gbt L L fs ac ac (5) 525
L fs olarak fade edlen serbest uzay yayılım model, uçak le yer ağı arasındak kaybı fade etmektedr. Uçağın rtfası, yükseklk açısı ve frekans kullanılarak (6) denklem le bu kayıp hesaplanır. L fs rtfa 92, 20log 20log f sn( e) L ac sabtnn karşılık gelen değerne referans kaynaktan ulaşılır []. Uçak çersndek mobl stasyonun sotropk anten kullandığı kabul edlerek, anten kazancı ac- 0 db alınır. g-bt se 1800 Hz çn 3(dB/200kHz), 20Hz çn 33(dB/200kHz) olarak hesaba dahl edlr. Amaç fonksyonunu oluşturacak (man), AC- n hassasyet ( r ) dkkate alınarak (7) denklem le bulunur. (6) = r r,ac-ms (7) 3.2.2 Uçaktak mobl stasyonun (AC-) yer baz stasyonuna (-BT) yapmış olduğu grşm Uçaktak mobl stasyon tarafından -BT n maruz kaldığı stenmeyen snyal gücü le yer baz stasyonuna at hassasyet değernn kıyaslanması bu senaryonun krtern oluşturmaktadır. Şekl : enaryo 2 grşm model. rşm modelnde karşılaşılan -BT de oluşan stenmeyen snyal güç değer (8) denklem kullanılarak elde edlmektedr. L L r, BT ac ac fs ac gbt (8) Denklemde yer alan ac-, sotropk anten kullandığı kabul edlerek 0 db alınır. ac-, g-bt sabtlernn değerlerne referans alınan makaleden ulaşılmıştır [5]. Baz stasyonu hassasyet (r) çn, ECC Report 93 e göre standard olarak kabul edlen UT20 çn -121 dbm/channel değerler alınarak hesaplamalar gerçekleştrlr. Algortmaların uyarlanacağı enaryo 1 ve enaryo 2 dek değşkenlern mnmum değerlerne doğru yakınsamasını engellemek adına öncek uygulamadak benzer yaklaşım sürdürülür; deal manden, hesaplamalar sonucu her terasyonda elde edlen man çıkarılır. Amaç Fonksyonu = deal () rtfa parçacığının, Çzelge 3 de belrtlen maksmum ve mnmum sınır değer arasında sonuç vermes şartıyla algortma sonlandırma krter olan terasyon sayısına ulaşıldığında durdurulur. Çzelge 3: O ve A yöntem kullanıldığında değşkenlere at değerler ve elde edlen sonuçlar. O A R Ş arametre arametrelern Değer Aralıkları onuç enaryo1 onuç enaryo2 terasyon sayısı 0 arçacık ayısı 12 c 1, c 2 2 V max 0.8 * (x max-x mn) * 0.5 w 0. < w < 0.9 terasyon ayısı 0 Başlangıç opülasyonu 12 Doğal eçm oranı %50 Eşleşecek kromozom 6 utasyon Oranı %20 stenlen(db) -0-0 -0 N Termal (db) Frekans bandına göre değşr r (db) Frekans bandına göre değşr rtfa (km) 3<rtfa< 7.2 Ѳ e (derece) 2 ya da 90 2 2 Şekl 5 ve Şekl 6 da görüldüğü üzere, paremetrelern arayüz le değştrleblmesne olanak sağlanarak oluşturulan şartlar altında başarılı letşm sürdürüleblmes çn optmum rtfa değerne erşlr. Çzelge 2: rşm formülünde kullanılacak olan parametrelere at değerler* Frekans ac g BT (Hz) (db/200khz) (db) 1800 30 15.5 20 21 18 Optmzasyon adımında amaç fonksyonunu oluşturacak (man) değerne (9) denklem le erşlr. = r r,-bt (9) Şekl 5: Uçak kabn ç ağ le karasal hücresel ağ arasındak grşm senaryosu 1 n O (düz çzg) ve A (keskl çzg) yöntem kullanılarak mnmzasyonu. 526
enaryo 1 ve enaryo 2 grşm modeller çn, deal grşm değerne yakınsamayı hedefleyerek algortmanın uygun sonuçlara ulaştığı görülür. [] orats, N. ve anagopoulos, A. D., Arcraft Attenuaton easurements and Rado Interference cenaros Between In-Cabn and Terrestral Cellular Networks, IEEE Transactons on Aerospace and Electronc ystems, 7,, 3051-3061, 20. [5] ITU, Reference Radaton atterns of Omndrectonal, ectoral and Other Antennas n ont-to-ultpont ystems For Use n harng tudes n The Frequency Range From 1 hz to About 70 hz, Recommendaton ITU-R F.1336-3, eneva, 2012. Şekl 6: Uçak kabn ç ağ le karasal hücresel ağ arasındak grşm senaryosu 2 nn O (düz çzg) ve A (keskl çzg) yöntem kullanılarak mnmzasyonu.. onuçlar Bu çalışmada, lteratürden seçlen grşm senaryoları çn ATLAB kullanılarak yazılan program le grşmn stenlen değerlere yakınsaması sağlanmıştır. Değşk haberleşme senaryolarında grşmn mnmzasyonu çn öncek çalışmalarda kullanımına rastlanılmayan O ve A nın hızlı ve yeterl sonuçlar verdğ görülmüştür. Her k algortma da yakınsama özellğne sahptr ve kesn çözümü garant etmeyerek kesn çözümün yakınlarında br çözümü garant etmektedr. Çok boyutlu optmzasyon problemler çn makul sürede kesn çözüme yakın optmum çözümler sunmaları nedenyle, bu algortmalara htyaç duyulmaktadır. eçlen algortmaların stenlen deal değerlere yakınsayarak başarılı sonuçlara ulaşılması netcesnde grşm senaryolarında enyleme methodu olarak kullanılablr oldukları sonucuna ulaşılmıştır. O ve A yöntemlernn karşılaştırılması adına algortmalar 0 defa aynı şartlar altında çalıştırılarak değerlendrlmştr. O nun şlem yükünün daha az olduğu, global çözüme kolayca ulaştığı; daha hızlı yakınsama yaptığı ve performans açısından daha y sonuç verdğ gözlemlenmştr. 5. Kaynaklar [1] akkan, B. ve Ermş,., nsansız Hava Araçlarının enetk Algortma Yöntemyle Çoklu Hedeflere lanlanması, Havacılık ve Uzay Teknolojler Dergs,, 3, 77-8, 20. [2] Aydın, C., Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme stemler Arasındak rşmn nmzasyonu, Yüksek Lsans Tez, Blşm Ensttüsü, TÜ, 201. [3] Ku, B. J. ve Ahn, D., An Evaluaton of Interference tgaton chemes for HA ystems, EURAI Journal on Wreless Communcatons and Networkng, 2008. 527