Görünür Işık Haberleşme Veri Sonuçlarının Random Search Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile Karşılaştırılması

Öz

Haberleşme sistemleri üzerine yapılan çalışmalar günümüzde hiç olmadığı kadar artmıştır. Popüler çalışma alanlarından biri olan Görünür Işık Haberleşmesi üzerine yapılan çalışmalar da gerek haberleşmenin aydınlatma yeteneği gerekse de radyo haberleşmesini destekleyici yapısı ile daha fazla araştırılmaktadır. Radyo haberleşmesine destekleyici bir yapı olarak tasarlanan Görünür Işık Haberleşmesi, IEEE 802.15.7 standartlarının belirlenmesi ve yapılan çalışmalarla laboratuvar ortamında radyo haberleşmesi gerekmeksizin, yeterli performans yetkinliğine ulaşabileceğini göstermiştir. Konudaki çalışmalar; alıcı-vericilerin konumları, hareketli haberleşmede konumlandırma, koordinat tahmini ve donanımsal kaynak tüketimleri üzerine yoğunlaşmaktadır. Çalışmaların ortak konusu ise optimizasyon olarak öne çıkmaktadır. Haberleşmenin her alanında ihtiyaç duyulan optimizasyon geliştirmeleri güncel çalışmalarda metasezgisel (metaheuristics) algoritmalar ile çalışılmaktadır. Henüz gelişme aşamasında olan Görünür Işık Haberleşme sistemlerinde de optimizasyon çalışmaları metasezgisel algoritma optimizasyonları sayesinde popülarite kazanmaya başlamıştır. Yapılan çalışma ile Görünür Işık Haberleşmesi katman 1 düzeyinde çalışan bir deney düzeneği hazırlanmıştır. Deneylerde yazılımsal olarak; haberleşme yük boyutu, yük hazırlama tekrar frekansı, donanımsal olarak; farklı filtre ve LED, ortam değişkenleri olarak da ortam ışığı, haberleşme mesafesi değişkenleri ölçülmüştür. Deney sonuçlarından oluşan veri seti üzerinde performansı etkileyen parametreler metasezgisel algoritmalar çalışmalarının parçacık sürü optimizasyonu ile belirlenmiştir. Farklı donanım, yazılım ve ortam değişkenleri ile elde edilen veri seti; parçacık sürü optimizasyonu ile incelendiğinde görünür ışık haberleşmesinde performansa en çok etki eden bileşenin yük boyutu olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Parçacık Sürü Optimizasyonu
• Görünür Işık Haberleşme
• Performans Değerlendirmesi

Comparison of Visible Light Communication Data Results to Random Search Particle Swarm Optimization Method

Öz

Abstract: The number of studies on communication systems has increased more than ever before. Visible Light Communication studies, one of the popular fields of study, are being further researched regarding its ability to illuminate communication and the support structure of radio communication. Visible Light Communication, designed as a strengthening structure for radio communication, has shown that it can provide sufficient performance capability in the laboratory environment without the need for radio communication. Studies focus on the location of transceivers, positioning in mobile communications, coordinate estimation and hardware resource consumption. Optimization is a common theme of studies. Optimization improvements needed in all areas of communication in current studies have been made through the experimental set data, and an important infrastructure has been provided. In the study, the data set is examined with metaheuristic algorithm. It aims to bring popularity to optimization studies with the study on visible light communication systems still in the development stage. The study is based on comparing the experimental set results developed for Visible Light Communication with particle swarm optimization. With the experimental set running on Layer I, the communication performance results were obtained with the number of data preparation repetitions, payload, optical filters, distance, the ambient light, and different LEDs. The dataset obtained from the results was determined and analyzed by particle swarm optimization of metaheuristic algorithms as parameters affecting performance. As a result of the study in which Visible Light Communication was analyzed with a metaheuristic algorithm, it was found that the amount of data payload was the most effective component in communication performance, as expected. Among the results, the communication performance of the communication designed independently from the effect of ambient light interference is affected, albeit to a small extent; LEDs used as transmitters did not affect the communication performance as much as expected.

Anahtar Kelimeler

• Optimization Methods
• Particle Swarm Optimization
• Random Forest Algorithm
• Visible Light Communication

Kaynakça

1. [1] Namonta, P., Cherntanomwong, P. Visible Light Consortium. www.vlcc.net (Erişim Tarihi: 01.11.2025).
2. [2] Lab, N. Visible Light ID. www.jeita.or.jp (Erişim Tarihi: 01.11.2025).
3. [3] Li, Z., Chen, W., Li, C., Li, M., Li, X.-Y., Liu, Y. 2014. FLIGHT: Clock Calibration and Context Recognition Using Fluorescent Lighting. IEEE Trans. Mob. Comput., 13(7), 1495–1508.
4. [4] Lian, J., Vatansever, Z., Noshad, M., Brandt-Pearce, M. 2019. Indoor visible light communications, networking, and applications. J. Phys. Photonics, 1(1), 012001.
5. [5] Song, J., Ding, W., Yang, F., Yang, H., Yu, B., Zhang, H. 2015. An Indoor Broadband Broadcasting System Based on PLC and VLC. IEEE Trans. Broadcast., 61(2), 299–308.
6. [6] Li, T., An, C., Tian, Z., Campbell, A. T., Zhou, X. 2015. Human sensing using visible light communication. Proc. Annu. Int. Conf. Mob. Comput. Networking, MOBICOM, 2015-Septe, 331–344.
7. [7] Lou, P., Zhang, H., Zhang, X., Yao, M., Xu, Z. 2012. Fundamental analysis for indoor visible light positioning system. 2012 1st IEEE Int. Conf. Commun. China Work. ICCC 2012, 59–63.
8. [8] Kuo, Y.-S., Pannuto, P., Hsiao, K.-J., Dutta, P. 2014. Luxapose. Proceedings of the 20th annual international conference on Mobile computing and networking, New York, NY, USA: ACM, 447–458.

9. [9] Giustiniano, D., Tippenhauer, N. O., Mangold, S. 2012. Low-complexity Visible Light Networking with LED-to-LED communication. IFIP Wirel. Days.
10. [10] Matheus, L., Pires, L., Vieira, A., Vieira, L. F. M., Vieira, M. A. M., Nacif, J. A. 2019. The internet of light: Impact of colors in LED-to-LED visible light communication systems. Internet Technol. Lett., 2(1), e78.
11. [11] Zhang, C., Tabor, J., Zhang, J., Zhang, X. 2015. Extending mobile interaction through near-field visible light sensing. Proc. Annu. Int. Conf. Mob. Comput. Networking, MOBICOM, 2015-Septe, 345–357.
12. [12] Elgala, H., Mesleh, R., Haas, H., Pricope, B. 2007. OFDM visible light wireless communication based on white LEDs. IEEE Veh. Technol. Conf., 2185–2189.
13. [13] PureLiFi. PureLiFi. www.purelifi.com (Erişim Tarihi: 01.11.2025).
14. [14] Tsonev, D., Videv, S., Haas, H. 2015. Towards a 100 Gb/s visible light wireless access network. Opt. Express, 23(2), 1627.
15. [15] Wu, H., Xiong, J., Wang, Q., Zuniga, M. 2017. SmartVLC: When Smart Lighting meets VLC. Conex. 2017 - Proc. 2017 13th Int. Conf. Emerg. Netw. Exp. Technol., 212–223.
16. [16] Tippenhauer, N. O., Giustiniano, D., Mangold, S. 2012. Toys communicating with LEDs: Enabling toy cars interaction. 2012 IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC), IEEE, 48–49.
17. [17] Miramirkhani, F., Uysal, M. 2017. Visible Light Communication Channel Modeling for Underwater Environments with Blocking and Shadowing. IEEE Access, 6, 1082–1090.
18. [18] Jovicic, A., Li, J., Richardson, T. 2013. Visible light communication: opportunities, challenges and the path to market. IEEE Commun. Mag., 51(12), 26–32.
19. [19] Kennedy, J., Eberhart, R. 1995. Particle Swarm Optimization. Particle Swarm Optimization, London, UK: ISTE, 1942–1948.
20. [20] Guan, R., Wang, J.-Y., Wen, Y.-P., Wang, J.-B., Chen, M. 2013. PSO-based LED deployment optimization for visible light communications. 2013 International Conference on Wireless Communications and Signal Processing, IEEE, 1–6.
21. [21] Breiman, L. 2001. Random Forests. Machine Learning, 5–32.
22. [22] Cai, Y., Guan, W., Wu, Y., Xie, C., Chen, Y., Fang, L. 2017. Indoor High Precision Three-Dimensional Positioning System Based on Visible Light Communication Using Particle Swarm Optimization. IEEE Photonics J., 9(6), 1–20.
23. [23] Gözüaçık, E., Altıok, M., Gökrem, L. 2021. Indoor Navigation with Visible Light Communication using Genetic Algorithm. Eur. J. Sci. Technol., 26, 185–190.
24. [24] Bastiaens, S., Goudos, S. K., Joseph, W., Plets, D. 2021. Metaheuristic Optimization of LED Locations for Visible Light Positioning Network Planning. IEEE Trans. Broadcast., 67(4), 894–908.
25. [25] Meng, X., Jia, C., Cai, C., He, F., Wang, Q. 2022. Indoor High-Precision 3D Positioning System Based on Visible-Light Communication Using Improved Whale Optimization Algorithm. Photonics, 9(2), 93.
26. [26] Bekcibasi, U., Tasdelen, K. 2025. Analysis of Parameters on Performance of Visible Light Communication. Acta Polytech. Hungarica, 22(9), 95–119.