Nesnelerin internetiyle kablosuz algılayıcı ağlarda ortam erişim tekniği geliştirilmesi

Abstract

Kablosuz Algılayıcı Ağların (KAA) kanal verimi, gecikme süresi gibi birçok performansın optimum seviyeye taşınması için akıllı ortam erişim protokolleri (MAC) geliştirilmiştir. İlk geliştirilmiş MAC protokollerinden olan ve karmaşık algoritmalardan uzak ALOHA protokolü daha sonra ortaya çıkan birçok protokole öncülük yapmıştır. Tez çalışmamızda, KAA için en önemli parametrelerden olan kanal veriminin ve gecikme performansının daha iyi bir seviyeye taşınması için ALOHA protokolünün tasarımı ve uygulaması gerçekleştirilmiştir. Hayati önem taşıyan enerji ve gecikme durumu iyileştirilirken paket çarpışmasının asgari düzeye düşürülmesi ana hedeflerdendir. Yapılan ilk çalışmada ALOHA protokolünün matematiksel modelinin kanal verim performansı ile pratik ALOHA'nın kanal verim performansının kıyaslaması yapılmıştır. İkinci uygulamamızda ise 6 vericiden oluşan ağımızı sırasıyla herbir vericinin iletim gücü artırılarak performans sonuçları sunulmuştur. Daha sonra verici tarfından iletilen paketin sabit olması yerine paketin değişimine olanak sağlayan dinamik yük ile paket iletimi gerçekleştirilmiştir. Trafik yükü 1 Erlang ve dinamik yük uzunluğu 15-32 bayt olarak ayarlandığında kanal verimi 0.47 gibi başarılı bir sonuç elde edilmiştir. Yapılan ilk uygulamada ALOHA protokolünün, verici tarafından iletilen paketin alıcı tarafından başarılı bir şekilde alındığını teyit eden kısa paket onay mesajı (ACK) olmadan kanal verimi ve gecikme performansı hesaplanırken daha sonra ACK onay mesajı ile performans değerlendirmesi yapılmıştır. KAA'da sınırlı kapasiteye sahip bataryanın değişiminin pek mümkün olmayan bölgelere yerleştirilmesinden kaynaklı problemi çözmek için çeşitli ortam enerjilerinden olan güneş enerjiisini güneş paneli kullanarak bataryaya sürekli enerji desteği sağlanmış olundu. Böylece paket iletim süresi ortam enerjisi olmadığı duruma göre çok daha uzun sürdüğü görülmüştür. Güneş paneli kullanılarak paket iletim süresi uzatılmıştır. Tez çalışmanın diğer bir katkısı da nesnenin internetinin (IoT) ALOHA protokolüne uygulanıp gecikme ve kanal verimi gibi parametrelerin optimum düzeye taşınması sağlanmıştır. Amaçlanan iyileştirmenin sağlanması için Q-öğrenme politikası kullanılmıştır. Yapılan çalışma sonunda, tek atlamalı ALOHA protokolünün kanal verimi yaklaşık %18 gibi düşük bir değere sahip iken geliştirilen yaklaşım ile yaklaşık olarak %58 gibi yüksek kanal verimi elde edilmiştir.Intelligent medium access protocols (MAC) have been developed to optimize the performance of wireless sensor networks (WSN) such as channel efficiency and latency. ALOHA, as the first MAC approach, inspired the development of several MAC schemes in network domain with primary advantage of simplicity. In this thesis, we present design, implementation, and performance evaluations of ALOHA approach through significant improvements to attain high channel utilization as the most important performance metric. A critical emphasis is currently focused on removing the burden of packet collisions while satisfying requirements of energy and delay criterions. We first implement ALOHA protocol to practically explore its performance behaviors in comparison to analytical models. Then, the transmission power of nodes is systematically increased to observe the performance metrics. We then introduce the concept of dynamic payload instead of fixed-length packets, whereby a dynamic selection of length of each transmitted packet is employed. A throughput performance of 0.47 is achieved when the payload length is ranged from 15 to 32 bytes. One of the main concerns to begin the practical implementations as an underlying contribution of this thesis is to observe the throughput performance of ALOHA without acknowledgement (ACK) mechanism. In this scenario, all generated packets are transmitted once without ACK and retransmission policy. Later, a critical part of the performance evaluations is dedicated to the throughput and delay performances of ALOHA under the presence of ACK mechanism. To solve the problem arising from the placement of the battery with limited capacity in the WSNs, continuous energy support was provided to the battery by using solar energy, which is one of the various ambient energies. Another specific contribution of this paper is to integrate the transmission policy of ALOHA with the potential of Internet of Things (IoT) opportunities. The proposed policy utilizes a state-less Q-learning strategy to achieve the maximum performance efficiency. Performance outputs prove that the proposed idea ensures a maximum throughput of approximately 58% while ALOHA is limited to nearly 18% over a single-hop scenario.