İHA destekli IoT ağlarında derin pekiştirmeli öğrenme yoluyla akıllı yansıtıcı yüzey destekli verim maksimizasyonu / Reconfigurable intelligent surface (RIS) assisted throughput maximization via deep reinforcement learning in UAV-powered IoT networks

Abstract

Bu yüksek lisans tezi, Akıllı Yansıtıcı Yüzeyler (RIS) kullanılarak, Derin Pekiştirmeli Öğrenme yöntemiyle, İnsansız Hava Araçları (İHA) destekli Nesnelerin İnterneti (IoT) ağlarında verimliliği maksimize etmeyi ele almaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, bir bölgedeki IoT cihazlarından veri toplayan bir İHA'nın, bu cihazlardan maksimum veriyi toplayabilmesini, enerji verimliliğini artırmasını ve hedef bölgeye güvenli bir şekilde inmesini sağlamaktır. Bu amaçla, çeşitli IoT cihazlarından veri toplamak için bir İHA görevlendirildi ve bu İHA farklı çevresel koşullar için eğitildi. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. Aşama-1’de İHA’nın yön kapasitesini ve keşif kabiliyetini arttırmak için bir algoritma oluşturuldu. Aşama-2’de ise sisteme RIS dahil edilerek RIS’in etkisi incelendi. RIS teknolojisi, IoT cihazları ile İHA arasındaki iletişimin güvenilirliğini, güvenliğini, kapasitesini ve kapsama alanını artırmak için kullanılmaktadır. Özellikle bir IoT cihazı ile İHA arasında doğrudan görüş olmadığında veya aralarında bir engel (bina, ağaç, vb.) bulunduğunda, RIS, bir IoT cihazından gelen sinyalleri İHA'ya daha iyi iletmeye yardımcı olabilir. Bu çalışmada, RIS teknolojisinin kullanımının, IoT cihazları ile İHA arasındaki iletişimi geliştirdiğini ve enerji verimliliğini koruyarak toplanan veri miktarını artırdığını gösteriyoruz.