6g Sistemleri İçin Makine Öğrenimi Tabanlı Dalga Biçimi Kontrol Yöntemi

Bu buluş, telekomünikasyon sektörü, özellikle 6. Nesil (6G) hücresel iletişim sistemlerinin geliştirilmesi ve konuşlandırılmasında kullanılan kablosuz ağların tasarımı ve yönetiminde uygulanarak, ağ operatörlerinin ve hizmet sağlayıcıların çeşitli kullanıcı taleplerini karşılamak ve genel ağ performansını geliştirmek için farklı dalga biçimlerini verimli bir şekilde kullanmalarına yardımcı olan 6G sistemleri için makine öğrenimi tabanlı dalga biçimi kontrol yöntemi ile ilgili olup, özelliği; akıllı şehir ağları bilgilerinden ve kanal özelliklerinden elde edilen kablosuz iletişim kanalı özellikleri, kullanıcı gereksinimleri ve çevresel etkilerle ilgili verilerin toplanması (100), çevresel faktörler ve kullanıcı gereksinimleri hakkında bilgi içeren sentetik bir veri kümesi oluşturulması (200), sentetik veri kümesindeki farklı sınıfları temsil eden CP-OFDM, FBMC, UFMC, f- OFDM, GFDM ve OTFS dalga biçimleri veri kümesinde sınıf etiketi olarak yer alması (300), setteki her dalga formunun farklı performans özellikleri ve senaryoları için dalga formlarının uygunluğunun ve üstünlüklerinin belirlenmesi (400), dalga biçimi seçimini etkileyen veri kümesinden ilgili özelliklerin çıkarılması (500), sentetik veri kümesine dayalı olarak değişen kullanıcı gereksinimlerine ve farklı kablosuz iletişim kanalları için setten en uygun dalga biçimini seçmek üzere Neural Network (NN) algoritmalarını içeren ve eğitilen makine öğrenimi modelinin kullanılması (600), seçilen makine öğrenimi (ML) modelinin çıkarılan özellikleri ve çevresel koşulları dikkate alarak belirli bir kapsama alanı için en iyi dalga biçimini belirlemesi (700), sistemin kapsama alanı içinde iletişim için seçilen dalga biçimini uygulaması (800), sistemin ve haberleşmenin performansı için dalga biçimi seçimini ayarlamak için çevresel değişiklikleri ve kullanıcı gereksinimlerini sürekli olarak izlemesi (900) işlem adımlarını içermektedir. TR 2023 011717 A2