Milimetre Dalgada Drone Baz İstasyonlarinin Konuslanmasi ve Optimal Önkodlamasi

Abstract

Son yıllarda kullanım alanları gittikçe artan drone'ların haberleşme alanında özellikle anlık veri aktarımı ihtiyacı duyulan doğal afetler, kamu güvenliği ve çeşitli spor, konser vb. aktivitelerde kullanılabileceği değerlendirilmektedir. Bu çerçevede sabit noktalarda konuşlandırılmış drone baz istasyonlarından sabit noktalarda konuşlandırılmış kullanıcılara milimetre dalga bandında çok kullanıcılı MIMO yöntemiyle veri aktarımı çalışması yapılmıştır. Huzme şekilledirme olarak SDP (Semidefinite programlama) optimizasyon yöntemi ve Kod Kitapçığı yöntemleri; drone konumlama yöntemi olarak ise K-Means ve Parçacık Sürü Optimizasyonu yöntemleri incelenmiştir. Benzetimin ilk bölümünde droneların aynı yükseklikte olduğu durumda huzme şekillendirme ve K-Means algoritmalarının kıyaslaması yapılımış ve drone baz istasyonlarının yüksekliklerinin veri akış hızına etkileri incelenmiştir. Benzetimin ikinci bölümünde ise drone baz istasyonlarının konumlanmasının yanında yüksekliklerinin de hizmet sağladığı kullanıcılara göre belirlenmesi sağlanmış, parçacık sürü optimizasyonu ile karşılaştırması incelenmiştir. Bu bölümde ayrıca drone baz istasyonu sayısının ve anten sayısının veri akış hızına ve drone baz istasyonunun yüksekliğine etkileri incelenmiştir.

Drones are cost effective devices and can be easily deployed at various locations even places that aren't covered by the terrestrial networks. It is evaluated that wireless telecommunication sector can be one of the promising areas for the use of drones. Flexible deployment option give rise to better line-of-sight channel conditions and this makes drone base stations a promising technology for the telecommunication sector. Especially recent developments in millimeter-wave Massive MIMO transmission and beamforming techniques help drone base station become feasible, provide broadband data rates and enable simultaneous transmission to multiple ground users. In this work we consider the problem of fair deployment (i.e. positioning) of drone base stations and analog MIMO beamforming that maximizes SINR and compare K-Means clustering and Particle Swarm Optimization methods with respect to proportional fair data rates. Simulation results reveal that careful K-Means clustering of ground users, together with DFT-based beamforming provides a promising performance.