A Decision Support Tool for Indoor WLAN Modeling Using Optimization Techniques

Optimizasyon Teknikleri Kullanılarak Kapalı Alan WLAN Modelleme için Bir Karar Destek Aracı

Abstract

Wireless Local Area Network (WLAN) is a technology that provides wireless broadband Internetaccess in indoor or outdoor environments. It is low cost, easy to use and widely deployed. However, there aremany factors that affect its coverage due to the complex structure of indoor settings. For this reason, it isnecessary to locate the Access Points (APs) in such a way as to provide the wireless network with the strongestand most consistent coverage. Since these factors directly affect WLAN performance, network specialists oftenencounter unexpected problems and tend to optimize network coverage by trial and error, taking measurementsfrom access points after they’re located. Several metrics such as antenna type, channels, wall structures,throughput can be used for WLAN optimization. Our decision support tool helps network specialists generate anetwork model by employing these metrics. Determining the coverage of APs in indoor settings is a nonlinearproblem. Therefore, our tool is based on the heuristic approaches of the simulated annealing and geneticalgorithm. Via this tool, the optimum number of APs to be placed in an indoor setting can be decided and thebest AP placement for optimal network coverage can be easily obtained.

Özet

Kablosuz Yerel Ağ (WLAN), kapalı alan ve dış ortamlarda kablosuz yayın ile Internet erişimi sağlayan bir teknolojidir. Düşük maliyetli, kullanımı kolay ve yaygın olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte, kapalı alanların karmaşık yapısı nedeniyle kapsamını etkileyen birçok faktör vardır. Bu nedenle, Erişim Noktalarını (AP'ler) kablosuz ağa en güçlü ve en tutarlı kapsama alanını sağlayacak şekilde yerleştirmek gerekir. Bu faktörler WLAN performansını doğrudan etkilediğinden, ağ uzmanları genellikle beklenmedik sorunlarla karşılaşırlar ve bulunduktan sonra erişim noktalarından ölçümler alarak ağ kapsamını deneme yanılma yoluyla optimize etme eğilimindedirler. WLAN optimizasyonu için anten tipi, kanallar, duvar yapıları, verim gibi çeşitli metrikler kullanılabilir. Karar destek aracımız, ağ uzmanlarının bu metrikleri kullanarak bir ağ modeli oluşturmasına yardımcı olur. Kapalı alan ortamlarında AP'lerin kapsamının belirlenmesi doğrusal olmayan bir sorundur. Bu nedenle, yazılım aracımız tavlama ve genetik algoritmanın sezgisel yaklaşımlarına dayanmaktadır. Bu araç aracılığıyla, bir kapalı alana yerleştirilecek optimum AP sayısına karar verilebilir ve optimum ağ kapsama alanı için en iyi AP yerleşimi kolayca elde edilebilir