VLC ağları için genetik algoritma temelli kaynak atama tekniği

Name: VLC ağları için genetik algoritma temelli kaynak atama tekniği
Author: Demir, Muhammet Selim, Gemici, Ö. F., Uysal, Murat

İsim	VLC ağları için genetik algoritma temelli kaynak atama tekniği
Yazar	Demir, Muhammet Selim, Gemici, Ö. F., Uysal, Murat
Basım Tarihi:	2017
Basım Yeri	- IEEE
Konu	Görünür ışıkta haberleşme, Kaynak atama, Genetik algoritma, Visible light communications, Resource allocation, Genetic algorithm, DCO-OFDM
Tür	Belge
Dil	Türkçe
Dijital	Evet
Yazma	Hayır
Kütüphane:	Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası	978-1-5090-6494-6
Kayıt Numarası	5086977c-96c8-44a1-8b8a-a6c35d6594b3
Lokasyon	Electrical & Electronics Engineering
Tarih	2017
Notlar	Due to copyright restrictions, the access to the full text of this article is only available via subscription.
Örnek Metin	Bu çalışmada, görünür ışıkla haberleşme (VLC) ağları için genetik algoritma (GA) temelli kaynak atama tekniği önerilmiştir. Optik VLC agı mevcut aydınlatma altyapısının kullanıldığı iç mekanlarda çok küçük boyutlu hücrelerden oluşur. Sistem kapasitesini artırmak ve kaynakları kullanıcılar arasında daha adaletli bir şekilde dağıtmak için VLC ağlarında etkili kaynak atama mekanizmalarına gerek vardır. Bu nedenle, bu çalışmada GA temelli kaynak atama tekniği önerilerek toplam kanal kapasitesini maksimize etme amaçlanmıştır. Önerilen kaynak atama algoritması Round Robin ve Best CQI algoritmalarına göre sistem kapasitesini arttırma açısından daha iyi sonuçlar vermiştir., In this paper, we present a genetic algorithm (GA) based resource allocation technique for indoor optical visible light communication (VLC) networks. Optical VLC network using existing lighting infrastructure in an indoor environment is a cellular network with very small size cells. It is necessary to have effective resource allocation mechanisms for VLC networks to maximize system throughput and fairness among users. We propose a GA based resource allocation scheme to improve total system throughput. Our proposed scheme gives better results compared to Round Robin and Best CQI algorithms in terms of system throughput.
DOI	10.1109/SIU.2017.7960526

Kaynağa git Özyeğin Üniversitesi

Aramaya Dön

Özyeğin Üniversitesi

Kaynağa git

VLC ağları için genetik algoritma temelli kaynak atama tekniği

Yazar Demir, Muhammet Selim, Gemici, Ö. F., Uysal, Murat

Basım Tarihi 2017

Basım Yeri - IEEE

Konu Görünür ışıkta haberleşme, Kaynak atama, Genetik algoritma, Visible light communications, Resource allocation, Genetic algorithm, DCO-OFDM

Tür Belge

Dil Türkçe

Dijital Evet

Yazma Hayır

Kütüphane Özyeğin Üniversitesi

Demirbaş Numarası 978-1-5090-6494-6

Kayıt Numarası 5086977c-96c8-44a1-8b8a-a6c35d6594b3

Lokasyon Electrical & Electronics Engineering

Tarih 2017

Notlar Due to copyright restrictions, the access to the full text of this article is only available via subscription.

Örnek Metin Bu çalışmada, görünür ışıkla haberleşme (VLC) ağları için genetik algoritma (GA) temelli kaynak atama tekniği önerilmiştir. Optik VLC agı mevcut aydınlatma altyapısının kullanıldığı iç mekanlarda çok küçük boyutlu hücrelerden oluşur. Sistem kapasitesini artırmak ve kaynakları kullanıcılar arasında daha adaletli bir şekilde dağıtmak için VLC ağlarında etkili kaynak atama mekanizmalarına gerek vardır. Bu nedenle, bu çalışmada GA temelli kaynak atama tekniği önerilerek toplam kanal kapasitesini maksimize etme amaçlanmıştır. Önerilen kaynak atama algoritması Round Robin ve Best CQI algoritmalarına göre sistem kapasitesini arttırma açısından daha iyi sonuçlar vermiştir., In this paper, we present a genetic algorithm (GA) based resource allocation technique for indoor optical visible light communication (VLC) networks. Optical VLC network using existing lighting infrastructure in an indoor environment is a cellular network with very small size cells. It is necessary to have effective resource allocation mechanisms for VLC networks to maximize system throughput and fairness among users. We propose a GA based resource allocation scheme to improve total system throughput. Our proposed scheme gives better results compared to Round Robin and Best CQI algorithms in terms of system throughput.

DOI 10.1109/SIU.2017.7960526