İlk bölümde, kutupsal kodlama kavramının ne olduğundan, Shannon Kuramı’ndan ve veri, enformasyon, entropi kavramlarından bahsetmiştik. Bu bölüm ise 5G çalışmalarında yer alan kutupsal kodlamanın nasıl çalıştığı, teoremi ortaya atan ve uygulamaya koyan Prof. Dr. Erdal Arıkan hakkında olacaktır.
Sayısal Haberleşmenin Temeli: Shannon Kuramı
Bir önceki bölümde bahsettiğimiz gibi Shannon Kuramı, sayısal haberleşmenin temelini oluşturuyor. Mevcutta tüm haberleşme sistemleri bu kuram üzerine inşa edilmektedir. İletilen verinin daha hızlı ve ekonomik olarak iletilmesi üzerine yapılan araştırmalar yine bu kuramın prensipleri ışığında olmaktadır. Enformasyon kuramının kurucusu olan Shannon iki temel kavram ortaya koyuyor:
- Kanal kapasitesi: Güvenli bir veri iletimi için gerekli olan hız sınırı
- Entropi: Kayıp yaşanmadan veri iletmek için verinin sıkıştırılabileceği sınır değer
Shannon, teoremini ortaya atarken, nedendir bilinmez pratikte bir şey sunmadı. Sayısal haberleşmede yer alan pratiklere baktığımızda ise Shannon kuramını kullanan bir çok hata düzeltme kodları ile karşılaşıyoruz. Bu kuramın söylediği, güvenli veri iletimi için gerekli olan hız sınırını sağlayan kanal kapasitesine ulaşılabilmesi sayısal haberleşmede bugünkü noktaya gelmemizi sağladı. Bu süreçte, bu alanla ilgilenen araştırmacılar ve mühendisler bazen istnilen kanal kapasitesini ulaşamadılar. Bu yüzden başka alanlara yönelmek durumunda kalanlar oldu. 1990’lara geldiğimizde entegre devreler üzerine uzmanlaşmış olan Claude Berrou tarafından ortaya atılan Turbo kod ile Shannon’un önerdiği kanal kapasitesine ulaşılabildiği görüldü. Bunun yanında 1960’da keşfedilen Düşük Yoğunluklu Eşlik Denetim Kodu (LDPC) tekrar gözden geçirilerek kanal kapasitesini ulaşılabildi. Bu gelişmeler internet altyapısının ve mobil haberleşmenin önünü açtı.
Prof. Dr. Erdal Arıkan’ın Çalışmaları ve Kutupsal Kodlama
Prof. Dr. Erdal Arıkan, Shannon Kuramı üzerinden yola çıkarak ve Gallager teoremi olan Düşük Yoğunluklu Eşlik Denetim Kodu (LDPC) teoreminde ve diğer kanal kodlama teoremlerinde yer alan eksiklikleri de dikkate alarak kutupsal kodlama teoremini geliştirdi. Eksikliklerin en önemlisi, LDPC’de bir takım rastlantısal unsurların olması. Bu da her ne kadar bu kodlama ile iletilen verilen kanal kapasitesine ulaşılabildiğini gösterse de matematiksel hesaplamalarla kanıtlanamıyordu. Kutupsal kodlama ilk olarak kanal kapasitesine ulaşılabildiğini matematiksel olarak kanıtlayan kodlama yöntemi oldu. Bunun yanında kodlama algoritmalarının daha basit ve pratiğe uygun olması ve ek yöntemlerle performansta yarışabilir olması diğer önemli artıları olarak karşımıza çıktı. Bu artılarıyla kutupsal kodlama, 5G standartları içerisin yerini aldı.
Kutupsal Kodlamanın Çalışma Mantığı Nedir?
Kutupsal kodlama, gürültülü bir kanaldan veri iletiminde hataları düzelterek verileri ileten bir kodlama türü olduğunu daha önce bahsetmiştik. Kutupsal kodlamanın çalışma mantığı nedir sorusunun cevabı şu şekilde. Gürültü içerisinde iletilen paketleri birleştirip onları %100 hatalı (0 bitlerin olduğu paketler) ve %100 hatasız (1li bitlerin olduğu paketler) olarak ayırarak tekrar aynı sayıdaki ama farklı paketlere bölünmesi sonucu alıcının sadece %100 hatasız paketleri okur. Bu şekilde paketleri belirsizliklerden arındırarak kutuplaşması sağlanır. Gürültüsüz ortamda iletilen veriler ya hatalıdır ya da hatasızdır. Bu şekilde direk iletilir. Bu veri gürültülü ortamda iletildiğinde ise hatasız verinin tamamı olmasa da birazı hatalı hale gelir. Kutupsal kodlama mantığına göre gürültülü ortamda bu hatayı veriyi kutuplaştırarak hatasız veri iletimi sağlanmış oluyor.
5G Teknolojilerinde Kutupsal Kodlama
Mevcut 5G standartlarına göre data gönderme, video paketlerini alma gibi veri kanalları için LDPC kullanılmakta. Bunun yanında sistemin kontrolü sağlayan kanal için kutupsal kodlama kullanılmaktadır. Normalde veri kanalındaki hıza cevap verebilmesinden dolayı LDPC tercih edilmişti. Bu kanalın kontrolünü sağlayan kanalın kararlı ve doğru çalışabilmesi, veri kanalındaki veri alışverişinin hızlı ve veri iletiminin başarılı olmasını sağlıyor. Kontrol kanalında yaşanacak hatalı veri iletimi veri kanalından iletilen paketlerde kayıpların yaşanmasına sebep olabilmekteydi. Bu açıdan hata düzeltme fonksiyonu nedeniyle kutupsal kodlama tercih edildi.
4G’de kontrol kanalı için convolutional kodlama yöntemi kullanılıyordu. Convolutional kodlar ile yapılan 5G çalışmalarında görüldü ki yüksek boyuttaki veri iletiminde fazla enerji tüketimi ve 5G’ye uyum sağlamada sorun meydana geldi. Bu nedenle ve hata düzeltme performansının hesaplanabilir ve yüksek olması sebebiyle kontrol kanalı için 5G teknolojisinde kutupsal kodlama tercih edildi. Bunun yanında LDPC yerine kutupsal kodlamanın tercih edilmemesinin sebebi ise, LDPC’nin yüksek veri hızlarda veri iletiminde kabul edilmiş bir başarıya sahip olmasıdır.
5G Sonrası Bizi Ne Bekliyor?
Teknoloji ilerledikçe bir yandan sorunlara çözüm bulunurken bir yandan yeni trendlerin önünü açılıyor. Nüfus artıyor, IoT cihazlar çoğalıyor, bulut teknolojileri yaygınlaşıyor. Buna bağlı olarak saniyedeki veri alışverişinde artan yoğunluğa cevap verecek mevcut teknolojilerin optimize edilmesi gerekiyor. Gelinen noktada daha basit algoritmalara sahip kodlama teknolojilerinin daha hızlı çalışabileceği öngörülüyor. Bunun yanında kaynakların günden güne azalması, enerji verimliliği, alan verimliliği, güç yoğunluğu gibi konuları gündeme getiriyor. Gelecek daha az kaynakla daha çok ürün üreten teknolojileri kullanan markaların yükseldiği bir gelecek olarak kendini şimdiden gösteriyor.
