Embed Size (px)
Citation preview
Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları
Sempozyumu
29 Eylül – 1 Ekim 2016 DÜZCE
BİLDİRİLER KİTABI
Editör:
Doç.Dr. Uğur GÜVENÇ
Yrd. Doç. Dr. Serdar BİROĞUL
Düzenleyen Kuruluş Destekleyen Kuruluş
Bu sempozyum kitabı elektronik yayın (e-kitap) olarak yayınlanmıştır.
Her hakkı saklıdır.
Editörler
Doç.Dr. Uğur GÜVENÇ
Yrd.Doç.Dr. Serdar BİROĞUL
ISBN: 978-605-60595-5-1
Adres Düzce Üniversitesi Rektörlüğü, Merkez- DÜZCE, Türkiye
Telefon +90 380 542 1133/2244-2510
E-posta [email protected]
Web www.asyu.inista.org
Eserin hukuki ve etik sorumluluğu yazarlara aittir. Tüm hakları saklıdır. Bu
kitabın yayın hakkı Düzce Üniversitesi’ne aittir. İzinsiz kopyalanamaz ve
çoğaltılamaz.
Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu 2016 Bildiriler Kitabı
vi
ÖNSÖZ
Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları (ASYU) Sempozyumu, 29 Eylül - 1 Ekim 2016 tarihleri
arasında Düzce Üniversitesi (DÜ) tarafından Yıldız Teknik Üniversitesi (YTÜ) desteğiyle Düzce’de
düzenlenmiştir. Sempozyum, disiplinler arası bir konu olan akıllı sistemler alanında çalışan
araştırmacıları bir araya getirmeyi ve aralarında etkin bir iletişim platformu oluşturmayı
hedeflemektedir. Sempozyumda Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık, Karma Akıllı Sistemler, Bilgi
Tabanlı Sistemler, Evrimsel Hesaplama, Uzman Sistemler, Evrimsel Algoritmalar, Makine Öğrenmesi,
Örüntü Tanıma, Akıllı Elektronik Sistemler gibi yöntemler ve bu yöntemlerin liste ile sınırlı olmamak
üzere aşağıdaki örnek alanlardaki uygulamaları konu alınmıştır:
Akıllı Ajanlar
Akıllı Kontrol Sistemleri
Akıllı Savunma / Güvenlik Sistemleri
Akıllı Sensörler ve Malzemeler
Akıllı Sistemler İçin Donanım Gerçeklemeleri
Akıllı Yaşam
Biyoinformatik
Biyomedikal Mühendisliğinde Akıllı Uygulamalar
Doğal Dil İşleme
Genetik Algoritma
İnsan-Bilgisayar Etkileşimi
Memetik Hesaplama
Parçacık Sürüleri
Robotik ve Otomasyonda Akıllı Yaklaşımlar
Sinyal ve İşaret İşlemede Akıllı Yaklaşımlar
Sistem Kimliklendirme/Modellemede Akıllı Yaklaşımlar
Sürü Zekası
Sosyal Sinyal İşleme
Veri Madenciliği
Yapay Zeka
Akıllı Sistemler ile ilgili diğer konular
Sempozyum dili Türkçe olup güncel konulardaki sempozyumda yayınlanmak üzere gönderilen tüm
bildiriler en az iki hakem tarafından körleme değerlendirme yöntemi ile değerlendirilmiştir. Sempozyum
çağrısına gönderilen 109 adet bildiri içerisinden hakem değerlendirmelerine göre 76 bildiri sözlü
sunum yapılmak ve yayınlanmak üzere kabul edilmiştir. Sempozyuma ilgi gösteren tüm
araştırmacılara teşekkür ederiz.
Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu 2016 Bildiriler Kitabı
vii
ASYU 2016 ORGANİZASYONU
ASYU 2016, Düzce Üniversitesi (DÜ) tarafından
Yıldız Teknik Üniversitesi (YTÜ) desteğiyle düzenlenmiştir.
ASYU 2016 Genel Başkan
Tülay YILDIRIM (YTÜ)
ASYU 2016 Sempozyum Başkanları
Uğur GÜVENÇ
Serdar BİROĞUL
Yerel Düzenleme Kurulu
Arif ÖZKAN (DÜ)
Banu DİRİ (YTÜ)
Bülent BOLAT (YTÜ)
Ferzan KATIRCIOĞLU (DÜ)
Metin TOZ (DÜ)
Muhammed Enes BAYRAKDAR (DÜ)
Murat KALE (DÜ)
Mustafa DURSUN (DÜ)
M. Kenan DÖŞOĞLU (DÜ)
Resul KARA (DÜ)
Salih TOSUN (DÜ)
Serhat DUMAN (DÜ)
Sümeyye BAYRAKDAR (DÜ)
Zafer CİNGİZ (DÜ)
Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu 2016 Bildiriler Kitabı
viii
DANIŞMA KURULU
Aydın AKAN (İstanbul Ü.)
Ayten ATASOY (Karadeniz Teknik Ü.)
Berk GÖKBERK (MEF Ü.)
Berrin YANIKOĞLU (Sabancı Ü.)
Burcu ERKMEN (Yıldız Teknik Ü.)
Cihan DAĞLI (Missouri-Rolla U.)
Cüneyt GÜZELİŞ (İzmir Ekonomi Ü.)
Derviş KARABOĞA (Erciyes Ü.)
Ece Olcay GÜNEŞ (İstanbul Teknik Ü.)
Ender ÖZCAN (Nottingham U.)
Erdal KAYACAN (Nanyang Technology U.)
Fikret GÜRGEN (Boğaziçi Ü.)
Işıl BOZMA (Boğaziçi Ü.)
İlkay ULUSOY (Orta Doğu Teknik Ü.)
İsmail Hakkı ALTAŞ (Karadeniz Teknik Ü.)
İstemihan GENÇ (İstanbul Teknik Ü.)
M. Hakan HOCAOĞLU (Gebze Teknik Ü.)
Manolya KAVAKLI (Macquire U.)
Mehmet SALTAN (Süleyman Demirel Ü.)
Mutlu AVCI (Çukurova Ü.)
Nihan KAHRAMAN (Yıldız Teknik Ü.)
Numan DOĞAN (North Carolina&State U.)
Nuran YÖRÜKEREN (Kocaeli Ü.)
Nurhan KARABOĞA (Erciyes Ü.)
Okan ERSOY (Purdue U.)
Osman KANDARA (Southern U.)
Osman PARLAKTUNA (Osmangazi Ü.)
Övünç POLAT (Akdeniz Ü.)
Özcan KALENDERLİ (İstanbul Teknik Ü.)
Recep DEMİRCİ (Gazi Ü.)
Revna Acar VURAL (Yıldız Teknik Ü.)
Selim AKYOKUŞ (Doğuş Ü.)
Serdal TERZİ (Süleyman Demirel Ü.)
Serdar ÖZOĞUZ (İstanbul Teknik Ü.)
Serkan TOPALOĞLU (Yeditepe Ü.)
Sırma YAVUZ (Yıldız Teknik Ü.)
Tuba KIYAN (Yıldız Teknik Ü.)
Tuncay YİĞİT (Süleyman Demirel Ü.)
Uğur HALICI (Orta Doğu Teknik Ü.)
Uğur KESEN (Marmara Ü.)
Yakup DEMİR (Fırat Ü.)
Yalçın İŞLER (İzmir Katip Çelebi Ü.)
Ziya TELATAR (Ankara Ü.)
Zümray DOKUR (İstanbul Teknik Ü.)
Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu 2016 Bildiriler Kitabı
ix
BİLİM KURULU
Ahmet CAN
Ahmet Emir DİRİK
Alev MUTLU
Alev Taşkın GÜMÜŞ
Ali ERKAN
Alp ERTÜRK
Aydın AKAN
Ayşegül GÜVEN
Ayşegül UÇAR
Ayten ATASOY
Banu DİRİ
Batuhan BAYKARA
Burcu ERKMEN
Bülent BOLAT
Cem Rıfkı AYDIN
Derviş KARABOĞA
Elif KARSLIGİL
Ender ÖZCAN
Erdem YAZGAN
Fatih AMASYALI
Fatih Erdoğan SEVİGEN
Fatma LATİFOĞLU
Fikret GÜRGEN
Gökhan BİLGİN
Haldun ÖZAKTAŞ
Halil YİĞİT
Halis ALTUN
Hamit TORPİ
Hasan Seçkin EFENDİOĞLU
İbrahim YAKUT
İsmail ALTAŞ
İstemihan GENÇ
Lale ÖZYILMAZ
Lütfiye Durak ATA
M. Kenan DÖŞOĞLU
Mehmet Serdar GÜZEL
Melis ÖZYILDIRIM
Mustafa DURSUN
Mustafa ORAL
Mutlu AVCI
Müştak E. YALÇIN
Nihan KAHRAMAN
Nurhan KARABOĞA
Oğuz KAYNAR
Osman ÖZKARACA
Oya KALIPSIZ
Ö.Özgür BOZKURT
Övünç POLAT
Özcan KALENDERLİ
Peyman MAHOUTİ
Revna Acar VURAL
Sabri ÖZTÜRK
Sedef KENT
Selim AKYOKUŞ
Semra İÇER
Serdar BİROĞUL
Serdar ÖZOĞUZ
Serhat DUMAN
Serkan KURT
Serkan TOPALOĞLU
Songül ALBAYRAK
Sultan Aldırmaz ÇOLAK
Tevfik İNAN
Tuba KIYAN
Tuğba FIRDOLAŞ
Tuğrul ARTUĞ
Tülay YILDIRIM
Tülin YILDIRIM
Ufuk TÜRELİ
Uğur GÜVENÇ
Uğur KESEN
Umut Engin AYTEN
Umut ULUDAĞ
Yakup DEMİR
Yakup ÖZKAZANÇ
Yalçın İŞLER
Yunus TORUN
Yunus Emre SELÇUK
Ziya TELATAR
Zümray DOKUR
Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu 2016 Bildiriler Kitabı
- 5 -
Bilişsel Radyo Ağlarında Kural Tabanlı Spektrum El Değiştirme Karar Mekanizması
Muhammed Enes BAYRAKDAR1 Ali ÇALHAN2
1,2Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Teknoloji Fakültesi Düzce Üniversitesi, DÜZCE
E-mail: [email protected] [email protected]
Özet
Bilişsel radyo ağları, gelecek nesil kablosuz ağlar alanında öne çıkan teknolojilerden biridir. Geleneksel kablosuz ağlardaki sabit spektrum atamalarına karşılık, bilişsel radyo ağları dinamik spektrum tahsis esasına göre çalışmaktadır. Dinamik spektrum tahsis işlemlerinde, ikincil kullanıcıların spektrum bandı değiştirmesi spektrum el değiştirme olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışmada, bulanık mantık tabanlı spektrum el değiştirme karar mekanizması önerilmiştir. Çıkıştaki spektrum el değiştirme olasılığı; birincil kullanıcıların ortam kullanım yoğunluğu, ikincil kullanıcıların veri oranı ve ortamdaki gürültü etkisi giriş parametrelerine göre elde edilmektedir. Her bir giriş parametresinin çıkışa olan etkisi ayrı ayrı irdelenmiştir.
1. Giriş
Bilişsel radyo ağlarında, birincil kullanıcıların ikincil kullanıcılar tarafından hiçbir girişime maruz kalmamaları gerekmektedir [1-3]. Frekans kanalında bir ikincil kullanıcı iletim yaptığı sırada, bu kanal birincil kullanıcı tarafından kullanılacaksa kanalın boşaltılması gerekmektedir [4-6]. Bu durumda, ikincil kullanıcının frekans kanalını boşaltmak amacıyla iletimini kesmesi veya başka bir kanala geçerek iletimine devam etmesi gerekmektedir [7-8]. İkincil kullanıcının bir kanaldan diğer kanala geçerek iletimine devam etmesi spektrum el değiştirme olarak tanımlanmaktadır [9]. Spektrum el değiştirme işlemi için kullanılan yöntem ve teknikler sayesinde, ikincil kullanıcıların iletimleri kesilmeden başka kanallara aktarılmaları sağlanmaktadır [2-3]. İkincil kullanıcılara, ortamda bulunan boş spektrum kanallarından kendi ihtiyaçlarına en uygun kanalın sunulması gerekmektedir [2]. Bu durumda, birden
fazla kanal içinden en uygun kanalın seçilmesinde belirli parametrelerin ve ikincil kullanıcının iletim ihtiyaçlarının da göz önüne alınması kaçınılmazdır [3]. Bu sebeplerden dolayı, kanal özelliklerinin ve kullanıcı ihtiyaçlarının çok parametreli karar verme mekanizmaları ile değerlendirmeye alınması söz konusudur [10]. Yapay zeka tabanlı yaklaşımlar kablosuz ağlarda karar verme işlemleri için sıklıkla kullanılmaktadırlar [11]. Örneğin; Ahmed ve ark. tarafından, aday kanalların kazancını tahmin etmek için bulanık mantık tabanlı yeni bir sistem önerilmiştir [2]. Çalışmamızda, bilişsel radyo ağlarında ikincil kullanıcılar için bulanık mantık tabanlı karar mekanizması kullanan spektrum el değiştirme işlemi ele alınmıştır.
2. Spektrum el değiştirme karar mekanizması
Önerilen sistemde giriş parametreleri olarak; birincil kullanıcıların ortam kullanım yoğunluğu, ikincil kullanıcıların veri oranı ve ortamdaki gürültü etkisi belirlenmiştir. Ortamdaki gürültü etkisini ölçmek için SNR (Signal to Noise Ratio – Sinyal Gürültü Oranı) parametresi kullanılmıştır.
Tablo 1. Kural tablosundan örnekler.
If (veri oranı is düşük) and (birincil kullanıcıların kanal kullanım olasılığı is yüksek) and (SNR is düşük) then
(spektrum el değiştirme olasılığı is çok düşük)
If (veri oranı is düşük) and (birincil kullanıcıların kanal kullanım olasılığı is orta) and (SNR is yüksek) then
(spektrum el değiştirme olasılığı is orta)
If (veri oranı is yüksek) and (birincil kullanıcıların kanal kullanım olasılığı is düşük) and (SNR is yüksek) then
(spektrum el değiştirme olasılığı is çok yüksek)
Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu 2016 Bildiriler Kitabı
- 6 -
Tablo 1’de, toplamda 27 tane kuraldan oluşan kural tablosundan 3 tane örnek kural verilmiştir. Kurallardan da anlaşılacağı üzere, çıkış parametresi veri oranı ve gürültü etkisi ile doğru orantılı olmasına rağmen, birincil kullanıcıların ortam kullanma yoğunluğu ile ters orantılıdır.
Şekil 1. Birincil kullanıcıların ortam kullanım olasılığını gösteren üyelik fonksiyonları.
Şekil 2. İkincil kullanıcıların veri oranını gösteren üyelik fonksiyonları.
Şekil 1’de, birincil kullanıcıların ortam kullanım yoğunluğunun üyelik fonksiyonları görülmektedir. Kanal kullanımı için, düşük orta ve yüksek olmak üzere 3 farklı seviye belirlenmiştir. Kanal kullanım parametresi bir olasılık değeri ifade ettiği için, birimi % olarak seçilmiştir. Orta seviyesinin sınırları 15 ile 85 olarak belirlenmiştir. Şekil 2’de, ikincil kullanıcıların veri oranının üyelik fonksiyonları verilmiştir. Veri oranı için, düşük orta ve yüksek olmak üzere 3 farklı seviye kullanılmıştır.
Şekil 3. İkincil kullanıcı sinyallerinin SNR değerini gösteren üyelik fonksiyonları.
Şekil 3’te, ikincil kullanıcı sinyallerinin SNR değerini gösteren üyelik fonksiyonları gösterilmiştir. SNR için, düşük orta ve yüksek olmak üzere 3 farklı seviye belirlenmiştir. Orta seviyesinin aralıkları 0.5 – 1.5 arasında seçilmiştir. SNR değerinin yüksek olması sinyal gücünün gürültü gücünden daha yüksek olduğu anlamına gelmektedir.
3. Başarım değerlendirmesi
Sistemimizin başarımını değerlendirmek amacıyla, her seferinde farklı giriş parametresini sabit tutarak spektrum el değiştirme olasılıkları elde edilmiştir. Toplamda on kullanıcı ile elde edilen sonuçlar, daha anlaşılır bir yorumlama sağlamak için beşer kullanıcılı grafikler ile verilmiştir.
Tablo 2’de MATLAB yazılımından elde edilen örnek sonuçlar görülmektedir. Örneğin; birincil kullanıcıların ortam kullanımı %7, ikincil kullanıcıların veri oranı 18kbps ve SNR değeri 0.18 iken spektrum el değiştirme olasılığı %93 olarak elde edilmiştir.
Tablo 2. Benzetim modeli sonuçlarından örnekler.
Olasılık (%)
Ortam Kullanımı (%)
Veri Oranı (kbps)
SNR (dB)
93 7 18 0.84
50 12 2 2
27 90 7 0.46
Sistemden elde edilen benzetim sonuçlarında, birbirine çok yakın çıkan spektrum el değiştirme olasılık değerleri tek tek incelenerek optimize edilmiştir.
Şekil 4. Birincil kullanıcıların ortam kullanım yoğunluğuna göre spektrum el değiştirme olasılıkları.
1
0.5
0.5 1.5
düşük orta yüksek
Üyelik Değeri
SNR0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Zaman (s)
Spe
ktru
m E
l Değ
iştir
me
Ola
sılığ
ı (%
)
SU1SU2SU3SU4SU5
Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu 2016 Bildiriler Kitabı
- 7 -
Şekil 5. Birincil kullanıcıların ortam kullanım yoğunluğuna göre spektrum el değiştirme olasılıkları.
Şekil 4’te, ortamdaki gürültü etkisi ve ikincil kullanıcıların veri oranı değerleri sabit tutularak, değişen birincil kullanıcı ortam kullanım yoğunluklarına göre, farklı spektrum el değiştirme olasılıkları elde edilmiştir.
Şekil 5’te, ortamdaki gürültü etkisi ve ikincil kullanıcıların veri oranı sabit tutularak, değişen birincil kullanıcı ortam kullanım yoğunluklarına göre spektrum el değiştirme olasılıkları gösterilmiştir.
Şekil 6’da, birincil kullanıcıların ortam kullanım yoğunluğu ve gürültü etkisi sabit tutulmuştur. Spektrum el değiştirme olasılıkları ilk beş kullanıcı için verilmiştir. İlgili beş kullanıcının benzetim süresi boyunca olasılık değerleri incelendiğinde, %30 ile %95 arasında değiştiği görülmektedir. Şekil 7’de, birincil kullanıcıların ortam kullanım yoğunluğu ve gürültü etkisi sabit tutulmuştur. İlk beş kullanıcı dışındaki kullanıcılar için spektrum el değiştirme olasılıkları verilmiştir.
Şekil 6. İkincil kullanıcıların veri oranlarına göre spektrum el değiştirme olasılıkları.
Şekil 7. İkincil kullanıcıların veri oranlarına göre spektrum el değiştirme olasılıkları.
Şekil 8. Ortamdaki gürültü etkisine göre spektrum el değiştirme olasılıkları.
Şekil 9. Ortamdaki gürültü etkisine göre spektrum el değiştirme olasılıkları.
Şekil 8’de, birincil kullanıcıların ortam kullanım yoğunluğu ve ikincil kullanıcıların veri oranı sabit tutulmuştur. İlk beş kullanıcı için spektrum el değiştirme olasılıklarının %10 ile %65 arasında değiştiği gözlenmiştir.
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 35000
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Zaman (s)
Spe
ktru
m E
l Değ
iştir
me
Ola
sılığ
ı (%
)
SU6SU7SU8SU9SU10
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 35000
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Zaman (s)
Spe
ktru
m E
l Değ
iştir
me
Ola
sılığ
ı (%
)
SU1SU2SU3SU4SU5
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 35000
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Zaman (s)
Spek
trum
El D
eğiş
tirm
e O
lası
lığı (
%)
SU6SU7SU8SU9SU10
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 35000
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Zaman (s)
Spe
ktru
m E
l Değ
iştir
me
Ola
sılığ
ı (%
)
SU1SU2SU3SU4SU5
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 35000
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Zaman (s)
Spe
ktru
m E
l Değ
iştir
me
Ola
sılığ
ı (%
)
SU6SU7SU8SU9SU10
Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu 2016 Bildiriler Kitabı
- 8 -
Şekil 9’da, birincil kullanıcıların ortam kullanım yoğunluğu ve ikincil kullanıcıların veri oranı sabit tutulmuştur. Diğer beş kullanıcı için spektrum el değiştirme oranlarının %10 ile %90 arasında değiştiği tespit edilmiştir.
4. Sonuçlar
Yapılan çalışmada, çıkış parametresinin spektrum el değiştirme olasılığı olduğu bulanık mantık tabanlı spektrum el değiştirme karar mekanizması önerilmiştir. Sistemin giriş parametreleri; birincil kullanıcıların ortam kullanım yoğunluğu, ikincil kullanıcıların veri oranı ve ortamdaki gürültü etkisi olarak belirlenmiştir. Her bir giriş parametresinin etkisi ayrı ayrı ele alınarak, hangi giriş parametresinin spektrum el değiştirme oranını ne ölçüde etkilediği incelenmiştir. Sonuç olarak, birincil kullanıcıların ortam kullanım yoğunluğunun diğer giriş parametrelerinden daha baskın olduğu tespit edilmiştir.
5. Teşekkür
Bu çalışma, Düzce Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi tarafından 2015.07.02.329 numaralı proje ile desteklenmektedir.
6. Kaynaklar
[1] I. F. Akyildiz, W. Y. Lee, and K. R. Chowdhury, “CRAHNS: Cognitive Radio Ad Hoc Networks”, Ad Hoc Networks, vol. 7, pp. 810-836, 2009.
[2] E. Ahmed, L. J. Yao, M. Shiraz, A. Gani, and S. Ali, “Fuzzy based Spectrum Handoff and Channel Selection for Cognitive Radio Networks”, IEEE International Conference on Computer, Control, Informatics and its Applications, pp. 23-28, 2013.
[3] L. Giupponi, and A. I. P. Neira, “Fuzzy based Spectrum Handoff in Cognitive Radio Networks”, IEEE International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications, pp. 1-6, 2008.
[4] P. Kaur, M. Uddin, and A. Khosla, “Fuzzy Based Adaptive Bandwidth Allocation Scheme in Cognitive Radio Networks”, IEEE International Conference on ICT and Knowledge Engineering, pp. 41-45, 2010.
[5] A. Rout, S. Sethi, and P. K. Banerjee, “Fuzzy Based Reliable and Efficient Communication in
Cognitive Radio Ad Hoc Network”, IEEE International Conference on Control, Instrumentation, Energy & Communication, pp. 494-497, 2014.
[6] Q. He, Z. Feng, and P. Zhang, “Reasoning Through Fuzzy Logical for Reconfiguration in Cognitive Radio Network”, IEEE International Conference on Wireless Communications and Signal Processing, pp. 1-5, 2011.
[7] Z. Tabakovic, S. Grgic, and M. Grgic, “Fuzzy Logic Power Control in Cognitive Radio”, IEEE International Conference on Systems, Signals and Image Processing, pp. 1-5, 2009.
[8] W. Mustafa, J. S. Yu, E. R. Andersson, A. Mohammed, and W. J. Kulesza, “Fuzzy based Opportunistic Power Control Strategy in Cognitive Radio Networks”, IEEE International Symposium on Applied Sciences in Biomedical and Communication Technologies, pp. 1-5, 2010.
[9] A. Calhan, and C. Ceken, “An Optimum Vertical Handoff Decision Algorithm Based on Adaptive Fuzzy Logic and Genetic Algorithm”, Wireless Personal Communications, vol. 64, pp. 647-664, 2012.
[10] W. Ejaz, N. U. Hasan, S. Aslam, and H. S. Kim, “Fuzzy Logic based Spectrum Sensing for Cognitive Radio Networks”, IEEE International Conference on Next Generation Mobile Applications, Services and Technologies, pp. 185-189, 2011.
[11] H. S. T. Le, and H. D. Ly, “Opportunistic Spectrum Access using Fuzzy Logic for Cognitive Radio Networks”, IEEE International Conference on Communications and Electronics, pp. 240-245, 2008.
