Kablosuz iletişimde İnsansız Hava Araçları (UAVs)’nın mobil Baz İstasyonları (BSs) olarak kullanılması gelecek nesil hücresel ağlarda veya afet durumlarında planlanan hizmetler için kullanılması gereken etkin bir teknik olarak ortaya çıkmaktadır. Günümüzde Alçak-irtifa Hava Platform’ları olarak da isimlendirilen UAV’lere veya Drone’lara monte edilen BS (Drone-BS)’lerin tanımlanan alandaki 3D yerleşimlerinin etkin bir şekilde yapılması kablosuz iletişimin Servis Kalitesi (QoS)’ni önemli ölçüde artırmaktadır. Bu çalışmada, Air-to-Ground modeline göre kentsel ortamdaki alıcıların optimum şekilde kapsanması için 3D düzleminde rastgele dağılımı yapılan Drone-BS’lerin dinamik dağıtımları (konum optimizasyonu)’nın yapılması amaçlanmıştır. Literatürde yaygın olarak kullanılan ve meta-sezgisel olan Elektromanyetizma-Benzer (EML) algoritması ve Balina Optimizasyon Algoritması (WOA)’nı esas alan yeni yaklaşımlar kullanılarak zemindeki alıcıların çoklu Drone-BS’ler tarafından maksimum sayıda kapsanması planlanmıştır. Ayrıca EML algoritması esas alınarak Geniş-aralıklı Optimum Uygunluk Arama Algoritması (EOFSA-EML) ve Ayrık-aralıklı Optimum Uygunluk Arama Algoritması (DOFSA-EML) yaklaşımları geliştirilmiştir. EOFSA-EML, DOFSA-EML ve Pure-WOA tarafından dağıtılan çoklu sayıdaki Drone-BS’ler için karşılaştırma metrikler esas alındığında, Pure-WOA’ya kıyasla EML tabanlı algoritmalar ile optimum sonuçlara ulaştığı tespit edilmiştir.
The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) as mobile Base Stations (BSs) in wireless communication is emerging as an effective technique that should be used for the services planned in the next-generation cellular networks or in disaster situations. Currently, effective 3D placement of BS mounted on UAVs or Drones (Drone-BS), also called Low-altitude Air Platforms, in the defined area significantly increases the Quality of Service (QoS) of wireless communication. This study has been aimed to be performed dynamic deployments (location optimization) of Drone-BSs randomly distributed in the 3D plane in order to optimally cover the users in the urban environment according to the Air-to-Ground (ATG) model. Using new approaches based on the Electromagnetism-Like (EML) Algorithm and the Whale Optimization Algorithm (WOA), which are widely used in the literature and are meta-heuristic, it was planned to be covered the maximum number of users on the ground by multiple Drone-BSs. In addition, Extensive-interval Optimal Fitness Search Algorithm (EOFSA-EML) and Discrete-interval Optimal Fitness Search Algorithm (DOFSA- EML) approaches were developed based on the EML algorithm. Based on comparison metrics for multiple Drone-BSs distributed by EOFSA-EML, DOFSA-EML, and Pure-WOA, it has been found that EML-based algorithms achieve optimal results compared to Pure-WOA.
