Developing novel radio resource management techniques for 5G and beyond - Yazar, Ahmet (İstanbul Medipol Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020)
Application richness and the level of technological development have increased extraordinarily in the last ten years in the field of modern wireless communications. There is a need for a flexible communications infrastructure that can meet different requirements in the current and future wireless systems. Radio resource management (RRM) is one of the important parts for the flexibility. RRM units play crucial roles to provide a flexible infrastructure. This dissertation is mainly focussed on the waveform parameter assignment and optimization subjects. Also, scheduling and user association topics are studied with the waveform parameter assignment. Moreover, waveform design subjects are studied in detail and a new generalized definition is made for the waveform design. Fifth-Generation (5G) New Radio (NR) is analyzed from these perspectives and several novel RRM techniques are proposed. 5G NR comes with more waveform parameters than the previous generations. Moreover, there are new problem sources like inter-numerology interference (INI). The importance of controlling mechanisms in MAC layer increase. Through multi-numerology based 5G systems, waveform studies become directly related with parameter optimization, scheduling, resource allocation and radio access network (RAN) slicing. Waveform design fundamentals and waveform parametrization topics are studied in a tutorial format during two chapters. After that, a novel waveform parameter assignment framework, a machine learning (ML) based approach, and various resource management techniques are proposed. All of these frameworks and methods are developed considering the compatibility with 5G NR standards.

Modern kablosuz haberleşme alanında uygulama zenginliği ve teknolojik gelişmişlik düzeyi son on yılda olağanüstü derecede artmıştır. Mevcut ve gelecekteki kablosuz sistemlerde farklı gereksinimleri karşılayabilecek esnek bir iletişim altyapısına ihtiyaç bulunmaktadır. Radyo kaynak yönetimi (RRM) bu esnekliğin önemli parçalarından biridir. RRM üniteleri esnek bir altyapı sağlamak için önemli roller oynamaktadır. Bu tez çalışması temel olarak dalga şekli parametre atama ve optimizasyonu konularına odaklanmıştır. Ayrıca, zamanlama ve kullanıcı ilişkilendirme konuları dalga şekli parametre ataması ile beraber incelenmiştir. Ayrıca, dalga şekli tasarım konuları detaylı olarak incelenerek dalga şekli tasarımına genel bir tanımlama yapılmıştır. Beşinci Nesil (5G) Yeni Radyo (NR) bu perspektiflerden analiz edilmiş ve yenilikçi RRM teknikleri önerilmiştir. 5G NR, önceki nesillere göre daha fazla dalga şekli parametresi ile birlikte gelmektedir. Ayrıca, numerolojiler arası girişim (INI) gibi yeni problem kaynakları da oluşmaktadır. MAC katmanındaki kontrol mekanizmalarının önemi artmıştır. Çoklu numeroloji tabanlı 5G sistemleri aracılığıyla, dalga şekli çalışmaları, parametre optimizasyonu, zamanlama, kaynak tahsisi ve radyo erişim ağı (RAN) dilimleme ile doğrudan ilişkili bir hale gelmiştir. Dalga şekli tasarım temelleri ve dalga şekli parametrelendirme konuları iki bölüm boyunca öğretici bir formatta incelenmektedir. Sonraki kısımlarda, yenilikçi bir dalga şekli parametre atama çerçevesi, makine öğrenimi (ML) tabanlı bir yaklaşım ve çeşitli yenilikçi kaynak yönetimi teknikleri önerilmektedir. Bu çerçevelerin ve yöntemlerin tümü 5G NR standartlarıyla uyumlu olmaları gözetilerek geliştirilmiştir.
5G ve sonrası için özgün radyo kaynak yönetimi tekniklerinin geliştirilmesi
Keywords: 5G; Interference; Machine Learning; Numerology; Resource Management; Waveform; 5G; Girişim; Makine Öğrenmesi; Numeroloji; Kaynak Yönetimi; Dalga Şekli