PHY'den sisteme çapraz katmanlı modelleme çerçevesi, fiziksel katmandaki taşıyıcı frekansı, yayılım, anten kazancı, yönlülük ve girişim gibi değişkenlerin link uyarlaması, MAC kaynak paylaşımı ve nihayet sistem düzeyi performans göstergelerine nasıl aktarıldığını aynı simülasyon zinciri içinde izleyen bir değerlendirme yaklaşımıdır. Navneet Kaur ve Lav Gupta'nın çalışması, MATLAB R2025b üzerinde 5G Toolbox ve 6G Exploration Library kullanarak 5G tabanı ile 6G-yönelimli bir konfigürasyonu aynı 500 m × 500 m hizmet alanında karşılaştırmaktadır. Simülasyonda 5G için dört baz istasyonu ve 200 kullanıcı ekipmanı (UE), 6G-yönelimli senaryo için dokuz baz istasyonu ve 400 UE kullanılmıştır. Sonuçlarda 6G-yönelimli konfigürasyonun toplam throughput'u 3,391 Gbps'den 33,282 Gbps'ye yükselirken ortalama gecikme 2,44 ms'den 0,38 ms'ye, paket kaybı %2,42'den %1,45'e ve enerji/bit değeri 15,788 nJ/bit'ten 0,936 nJ/bit'e düşmektedir. Buna karşılık ağ kapsaması %80,0'dan %76,8'e gerilemektedir. Bu değerler gerçek bir 6G saha ağından değil, belirli ve kısmen varsayımsal 6G-yönelimli parametrelerle kurulmuş kontrollü bir sistem simülasyonundan elde edilmiştir; dolayısıyla sonuçlar nihai 6G standardının garanti edilmiş performansı olarak yorumlanamaz.

Çalışmanın asıl bilimsel katkısı yalnız “6G daha hızlıdır” sonucunu vermek değildir. Araştırmacılar, daha yüksek anten kazancı, yönlü iletim, girişim izolasyonu ve RIS desteğinin SINR'yi nasıl etkilediğini; SINR'nin daha yüksek MCS seviyelerine nasıl izin verdiğini; bunun spektral verimliliği ve kullanıcı throughput'unu nasıl değiştirdiğini; son olarak throughput, gecikme, paket güvenilirliği, kanal kullanılabilirliği ve enerji/bit gibi sistem sonuçlarının nasıl şekillendiğini tek bir nedensel model zinciri içinde izlemektedir.

Araştırmanın çözmeye çalıştığı temel problem

6G literatüründe çok yüksek veri hızları, çok düşük gecikmeler, yüksek enerji verimliliği ve yeni spektrum bölgeleri gibi hedefler sık biçimde tartışılmaktadır. Ancak fiziksel katmanda önerilen bir iyileştirmenin gerçek bir çok hücreli ağda bağlantı kalitesinden MAC kaynak paylaşımına ve sistem düzeyi KPI'lara kadar nasıl yayıldığını aynı koşullar altında nicel biçimde izleyen çalışmalar daha sınırlıdır.

Bu çalışma bu boşluğu, 5G ve 6G-yönelimli konfigürasyonları aynı hizmet alanı, trafik yaklaşımı, kullanıcı dağılımı, hesaplama akışı ve KPI tanımları altında çalıştırarak gidermeye çalışmaktadır. Böylece iki senaryo arasındaki değişikliklerin yalnız farklı simülasyon tasarımlarından değil, tanımlanan radyo, anten, yayılım ve yoğunluk parametrelerinden kaynaklanması amaçlanmaktadır.

PHY'den Sisteme Çapraz Katmanlı Değerlendirme Nedir?

PHY'den sisteme çapraz katmanlı değerlendirme, fiziksel katmandaki sinyal ve yayılım koşullarının link uyarlaması, MAC kaynak tahsisi ve sistem düzeyi performans göstergeleri üzerindeki ardışık etkilerini aynı hesaplama zincirinde izleyen modelleme yaklaşımıdır. Bu çalışmada yol kaybı, LOS/NLOS, gölgelenme, Rayleigh sönümleme, anten ve yönlülük kazançları ile girişim önce SINR'yi belirlemekte; SINR seçilen MCS ve spektral verimliliği, bunlar kullanıcı throughput'unu ve gecikmesini, kullanıcı sonuçları da toplam throughput, kapsama, CSSR, drop oranı ve kanal kullanılabilirliği gibi sistem KPI'larını şekillendirmektedir.

Ortak ağ alanı ve kullanıcı yapısı

Her iki senaryo da 500 m × 500 m hizmet alanında kurulmuştur. 5G tabanı dört baz istasyonu ile 200 UE'yi, 6G-yönelimli senaryo ise dokuz baz istasyonu ile 400 UE'yi içerir. UE dağılımı her iki senaryoda aynı trafik sınıflarını temsil edecek biçimde oluşturulmuştur:

• %60 akıllı telefon,
• %30 IoMT cihazı,
• %10 AR/VR kullanıcısı.

Bu dağılım genel mobil trafik, sağlık sensörü/izleme trafiği ve gecikmeye duyarlı yüksek veri hızlı uygulamaları temsil etmektedir. Çalışma yalnız downlink yönünü modeller; uplink PHY, uplink güç kontrolü ve uplink scheduler davranışı simülasyona dahil değildir.

5G ve 6G-yönelimli fiziksel konfigürasyon

Burada önemli bir metodolojik nokta vardır: 30 GHz, 4096-QAM, sekiz uzamsal katman, RIS kazancı ve bazı enerji/gecikme parametreleri “tamamlanmış 6G standardı” olarak kullanılmamaktadır. Kaynak bunları gelecekteki ağ eğilimlerini temsil eden 6G-yönelimli modelleme seçimleri olarak konumlandırmaktadır.

Baz istasyonu seçimi

Her UE için tüm baz istasyonlarına yatay Öklid uzaklığı hesaplanır ve en yakın baz istasyonu servis hücresi olarak seçilir:

\[ b_0=\arg\min_b d_{2D}(u,b), \qquad d_{\min}=d_{2D}(u,b_0) \]

Burada \(b_0\) servis baz istasyonunun indisini, \(d_{2D}(u,b)\) UE \(u\) ile baz istasyonu \(b\) arasındaki yatay uzaklığı gösterir. Diğer baz istasyonları aynı UE açısından girişim kaynağı olarak ele alınır.

3B mesafe ve LOS/NLOS modeli

Yatay mesafe, baz istasyonu ve kullanıcı yüksekliği farkıyla birleştirilerek üç boyutlu bağlantı mesafesi hesaplanır:

\[ d_{3D}=\sqrt{d_{2D}^{2}+(h_{BS}-h_{UT})^{2}} \]

LOS/NLOS sınıflandırması, 3GPP TR 38.901'e dayalı mesafe bağımlı olasılık yaklaşımıyla yapılır. Kaynakta kullanılan genel LOS olasılığı:

\[ P_{\mathrm{LOS}}(d)=\frac{18}{d} +e^{-d/C}\left(1-\frac{18}{d}\right) \]

şeklindedir. \(C\), senaryoya bağlı sönüm sabitidir; çalışmada UMa için 63, UMi için 36 kullanılmıştır. Uniform \(u\in[0,1]\) değişkeni \(P_{\mathrm{LOS}}\) değerinden küçükse bağlantı LOS, değilse NLOS olarak atanır.

LOS yol kaybı genel biçimde:

\[ PL_{\mathrm{LOS}} =a+b\log_{10}(d_{3D})+20\log_{10}(f_c) \]

ile hesaplanırken NLOS bağlantısında:

\[ PL_{\mathrm{NLOS}} =\max(PL'_{\mathrm{NLOS}},PL_{\mathrm{LOS}}) \]

kullanılır. Maksimum işlemi, fiziksel olarak NLOS kaybının aynı bağlantının LOS kaybından daha düşük çıkmasını engellemektedir.

Gölgelenme ve Rayleigh sönümleme

Büyük ölçekli kanal değişkenliği için sıfır ortalamalı, standart sapması 8 dB olan Gaussian gölgelenme eklenir:

\[ PL_{\mathrm{total}}=PL+X_\sigma \]

Küçük ölçekli çok yollu sönümleme için Rayleigh güç kazancı birim ortalamalı üstel dağılımdan örneklenir:

\[ g_{\mathrm{Rayleigh}}\sim \mathrm{Exponential}(1) \]

ve dB alanına:

\[ G^{dB}_{\mathrm{Rayleigh}} =10\log_{10}(\max(\varepsilon,g_{\mathrm{Rayleigh}})) \]

ile dönüştürülür. \(\varepsilon\) sayısal kararsızlığı önleyen küçük pozitif alt sınırdır.

RIS desteği

Yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzey (Reconfigurable Intelligent Surface, RIS), yalnız 6G-yönelimli senaryoda deterministik bağlantı-bütçesi kazancı olarak modellenmiştir. Çalışma:

• 80–300 m aralığında +5 dB,
• 300–600 m aralığında +2,5 dB

RIS kazancı tanımlamaktadır. Bu değerler standart tarafından belirlenmiş katsayılar değildir; kaynak bunları fiziksel sezgiye dayalı simülasyon yaklaşıkları olarak açıkça tanımlar. Toplam yol kaybına etkisi:

\[ PL^{RIS}_{tot}=PL_{tot}-\Delta_{RIS}(d) \]

biçimindedir. Dolayısıyla RIS bu modelde gerçek elektromanyetik yüzey optimizasyonunun ayrıntılı simülasyonu değil, mesafeye bağlı ek link-budget kazancıdır.

Yönlü iletim ve girişim izolasyonu

İstenen bağlantıya uygulanan yönlü kazanç:

\[ G_{dir}=10\log_{10}(\max(1,N_{\mathrm{Layers}})) \]

olarak tanımlanmıştır. 6G-yönelimli durumda buna ayrıca +3 dB eklenir:

\[ G_{dir,6G}=G_{dir}+3\ \mathrm{dB} \]

Girişim bağlantıları için yönlülük ayrı bir izolasyon terimiyle temsil edilir:

\[ I_{iso}=3+1.3\log_2(\max(1,N_{\mathrm{Layers}})) \]

ve 6G-yönelimli senaryoda:

\[ I_{iso,6G}=I_{iso}+5 \]

kullanılır. Kaynak, bu katsayıların standart tarafından belirlenmediğini; anten geometrisi ve beamforming davranışının sistem düzeyindeki etkisini yaklaşık temsil etmek üzere seçilmiş modelleme parametreleri olduğunu özellikle belirtmektedir.

Kaynak bloğu başına güç

Toplam baz istasyonu gücünün kaynak bloklarına eşit dağıldığı kabul edilir. Normalizasyon:

\[ \Delta_{RB}=10\log_{10}(N_{RB}) \]

ile yapılır. Servis sinyalinin RB başına gücü:

\[ P_{\mathrm{sig,RB}} =P_{tx}-PL_{tot}+G_{BS}+G_{UE}+G_{dir} -10\log_{10}(N_{RB}) \]

şeklindedir.

Bir girişim baz istasyonu için:

\[ P_{b,RB} =P_{tx}-PL_b+G_{\mathrm{Rayleigh},b} +G_{BS}+G_{UE}-I_{iso}-\Delta_{RB} \]

elde edilir ve tüm servis-dışı baz istasyonlarının güçleri doğrusal alanda toplanarak toplam inter-cell interference belirlenir.

Termal gürültü ve SINR

RB başına termal gürültü:

\[ N_{RB,dBm} =-174+10\log_{10}(B_{RB})+NF \]

ile hesaplanır. Çalışmada alıcı gürültü katsayısı \(NF=7\) dB'dir. \(-174\) dBm/Hz yaklaşık 290 K sıcaklıktaki termal gürültü güç spektral yoğunluğunu temsil eder.

Doğrusal alanda SINR:

\[ SINR= \frac{P_{\mathrm{sig,RB}}} {P_{\mathrm{intf,RB}}+P_{\mathrm{noise,RB}}} \]

ve raporlama için:

\[ \gamma_{dB}=10\log_{10}(SINR) \]

olarak hesaplanır.

SINR'den MCS'ye bağlantı uyarlaması

Her MCS girdisi SINR eşiği, modülasyon, sembol başına bit ve kodlama oranıyla tanımlanır:

\[ \{\gamma_{th},mod,b,R\} \]

Aşırı iyimser seçimleri azaltmak için hesaplanan SINR'den 1,5 dB güvenlik marjı çıkarılır:

\[ \gamma_{eff}=SINR_{dB}-1.5\ \mathrm{dB} \]

Ardından eşik koşulunu sağlayan en yüksek MCS seçilir:

\[ MCS=\arg\max_k\{k:\gamma_{eff}\geq \gamma_{th,k}\} \]

BER, BLER ve PER modeli

Seçilen MCS eşiğine göre SINR marjı:

\[ \Delta\gamma=\gamma_{dB}-\gamma_{th} \]

olarak tanımlanır. BER:

\[ BER= \min\left( 0.5, \max\left(10^{-7}, BER_0\,10^{-0.2\Delta\gamma}\right) \right) \]

ile yaklaşık modellenmiştir. Bu bir link-level waveform çözümlemesi değil, MCS duyarlı sistem simülasyonu yaklaşımıdır.

Lojistik BLER modeli:

\[ BLER_{log}= \frac{1}{1+\exp(\alpha(\gamma_{dB}-\gamma_{th}))} \]

şeklindedir. \(\alpha\), 5G için 0,9 ve 6G-yönelimli konfigürasyon için 1,3 alınmıştır. Bu katsayılar da kaynakta kalibrasyonla seçilmiş modelleme değerleri olarak tanımlanmaktadır.

Paket içindeki bit hatalarından türetilen terim:

\[ BLER_{bits}=1-(1-BER)^{N_{bits}} \]

ve toplam paket hata olasılığı:

\[ PER= \min\left( 0.5, \max\left(10^{-6}, 0.6BLER_{log}+0.4BLER_{bits} \right) \right) \]

olarak tanımlanır. 0,6/0,4 ağırlıkları standarda ait değildir; çalışmanın simülasyon için kullandığı kalibre katsayılardır.

Etkin MIMO katmanı ve spektral verimlilik

Kötü bağlantı koşullarında bütün yapılandırılmış MIMO katmanlarının etkin biçimde kullanılamayacağı varsayımı şu yaklaşımla temsil edilir:

\[ L_{eff} =\min\left( N_L,\, 1+0.5\log_2(1+\gamma_{lin}) \right) \]

Ham spektral verimlilik:

\[ SE_{raw}=b\,R\,L_{eff} \]

ve nihai bağlantı spektral verimliliği:

\[ SE=\min(SE_{raw},14) \]

olarak hesaplanır. 14 bps/Hz sınırı bir 3GPP standard limiti değildir; kaynakta aşırı yüksek sistem tahminlerini sınırlayan konservatif simülasyon üst sınırı olarak tanımlanmıştır.

MAC katmanı: eşit kaynak paylaşımı

MAC katmanında full-buffer ve equal-share scheduler soyutlaması kullanılmıştır. Bir baz istasyonunun toplam PDSCH bant genişliği o hücreye bağlı kullanıcılar arasında eşit bölünür:

\[ B_{UE}= \frac{B_{PDSCH}}{N_{UE,onBS}} \]

Bu yaklaşım gerçek bir üretim scheduler'ının zaman-frekans ve QoS optimizasyonunu modellemez; hücre yükü arttıkça kullanıcı başına düşen bant genişliğinin azalmasını basit ve yeniden üretilebilir biçimde temsil eder.

Throughput

Kullanıcı başına throughput:

\[ T_{UE} = \frac{SE\cdot B_{UE}\cdot(1-PER)}{10^9} \quad \mathrm{Gbps} \]

ve ağ toplamı:

\[ T_{agg}=\sum_{u\in all}T_{UE}(u) \]

şeklindedir.

Gecikmenin bileşenleri

Slot süresi NR numerolojisiyle:

\[ \mu=\log_2\left(\frac{SCS}{15\,\mathrm{kHz}}\right), \qquad T_{slot}=\frac{1\,\mathrm{ms}}{2^\mu} \]

olarak hesaplanır. Kaynağın örneğinde 30 kHz SCS, 0,5 ms; 120 kHz SCS ise 0,125 ms slot süresi verir.

İşleme gecikmesi modelde sabit olarak:

\[ T_{proc}= \begin{cases} 1.0\,\mathrm{ms}, & 5G\\ 0.1\,\mathrm{ms}, & 6G\text{-yönelimli} \end{cases} \]

alınmıştır. Buradaki 0,1 ms gerçek 6G donanımında ölçülmüş zorunlu değer değildir; gelecekteki hızlandırılmış baseband işlemeyi temsil eden varsayımdır.

Yayılım gecikmesi:

\[ T_{prop}=\frac{d}{c}, \qquad c=3\times10^8\,\mathrm{m/s} \]

ve 1500 baytlık paket için iletim gecikmesi:

\[ T_{tx}=\frac{L_{bits}}{T_{UE}}, \qquad L_{bits}=1500\times8 \]

olarak tanımlanır. Toplam:

\[ Latency=T_{slot}+T_{proc}+T_{prop}+T_{tx} \]

şeklindedir. Model, kuyruk ve ayrıntılı scheduler gecikmesini içermez.

Jitter modeli

Jitter:

\[ Jitter_i=\beta(1+0.5U)\ \mathrm{ms}, \qquad U\sim Uniform[0,1] \]

ile oluşturulur. \(\beta\), slot süresinin %10'u olarak seçilir: 5G için yaklaşık 0,05 ms, 6G-yönelimli senaryo için yaklaşık 0,01 ms. Bu nedenle jitter sonucunun önemli bölümü doğrudan simülasyonda tanımlanan zamanlama varsayımından gelir.

Enerji/bit modeli

Nominal UE güçleri cihaz sınıfına göre:

• akıllı telefon: 0,2 W,
• IoMT: 0,05 W,
• AR/VR: 0,8 W

olarak belirlenmiştir. Etkin güç:

\[ P_{UE,eff}= \begin{cases} P_{UE}, & 5G\\ P_{UE}\times0.35\times0.90, & 6G\text{-yönelimli} \end{cases} \]

şeklindedir. 0,35 ve 0,90 faktörleri standart tarafından verilmiş değildir. Birincisi 6G-yönelimli donanım/radyo verimliliği varsayımını, ikincisi %10 duty-cycle rahatlamasını temsil etmektedir.

Enerji/bit:

\[ E_b= \frac{P_{UE,eff}} {T_{UE}\times10^9} \quad \mathrm{J/bit} \]

olarak hesaplanır. Dolayısıyla 6G tarafındaki enerji avantajı yalnız radyo bağlantı kazançlarından değil, model tarafından önceden tanımlanmış daha düşük etkin UE gücü varsayımından da etkilenmektedir.

Sistem spektral verimliliği

Toplam planlanan bant genişliği:

\[ B_{sched}=B_{PDSCH}\cdot N_{BS} \]

ve sistem spektral verimliliği:

\[ \eta=\frac{T_{agg}}{B_{sched}} \]

olarak hesaplanır. Kontrol sinyali, referans sinyalleri, başlıklar ve scheduler yükünü temsil etmek için 5G'de %25, 6G-yönelimli senaryoda %20 overhead kullanılır:

\[ \eta_{final}=\eta(1-overhead) \]

Bu durumda 5G için \(0.75\eta\), 6G-yönelimli yapı için \(0.80\eta\) elde edilir. Bu overhead değerleri de çalışmanın kalibre sistem varsayımlarıdır.

Erişim, kullanılabilirlik ve kapsama KPI'ları

CSSR için 4 dB SINR admission eşiği kullanılmıştır:

\[ admit=\mathbf{1}\{\gamma_{dB}>4\,\mathrm{dB}\} \]

\[ CSSR(\%)=100\cdot mean[admit] \]

Bloke oranı:

\[ Blocked\ Rate(\%)=100-CSSR(\%) \]

Kanal kullanılabilirliği SINR eşiğinin yanında \(PER<0.10\) koşulunu gerektirir:

\[ access= \mathbf{1}\{\gamma_{dB}>4\,\mathrm{dB}\land PER<0.10\} \]

Kapsama ise usable throughput ve teknolojiye özgü SINR marjıyla tanımlanmıştır:

\[ covered= \mathbf{1} \{T_{UE}>10^{-5}\land \gamma_{dB}>(4-m)\} \]

Burada \(m=2\) dB 5G, \(m=3\) dB 6G-yönelimli senaryo için kullanılmıştır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Simülasyon işlem zinciri

1. 5G veya 6G-yönelimli senaryo seçilir.
2. Taşıyıcı, PDSCH, anten, RIS, güç ve yayılım parametreleri hazırlanır.
3. Baz istasyonları ve kullanıcılar aynı hizmet alanında yerleştirilir.
4. Her UE en yakın baz istasyonuna bağlanır.
5. Servis ve girişim bağlantıları için yol kaybı, LOS/NLOS, gölgelenme ve Rayleigh sönümleme hesaplanır.
6. 6G-yönelimli senaryoda uygun mesafelerde RIS kazancı eklenir.
7. Anten/yönlülük etkileri ve girişim izolasyonu uygulanır.
8. RB düzeyinde sinyal, girişim ve gürültü hesaplanarak SINR bulunur.
9. SINR'den MCS, BER, BLER, PER ve spektral verimlilik türetilir.
10. UE'ler servis baz istasyonlarına göre gruplanır ve PDSCH bant genişliği eşit paylaşılır.
11. Kullanıcı throughput'u, latency, jitter ve energy/bit hesaplanır.
12. Sonuçlar sistem düzeyinde birleştirilerek toplam throughput, kapsama, CSSR, blocking, drop, channel availability ve RB utilization KPI'ları oluşturulur.

Modülasyon dağılımı

Kaynağın Şekil 2 sonuçlarına göre 5G kullanıcılarının %53,5'i 256-QAM seçerken %17,0'ı QPSK, %8,0'ı 16-QAM kullanmakta ve %20,0'ı minimum MCS eşiğinin dışında kalmaktadır.

6G-yönelimli senaryoda dağılım daha yüksek modülasyonlara kaymaktadır: %34,0 4096-QAM, %12,2 1024-QAM ve %10,0 256-QAM seçmektedir. QPSK oranı %5,5'e geriler. Buna karşın minimum MCS dışındaki kullanıcı oranı %23,2'ye çıkar. Kaynak bunu 30 GHz'deki daha yüksek yayılım kaybının özellikle daha uzaktaki UE'leri etkilemesine bağlamaktadır.

Bu sonuç önemlidir: 6G-yönelimli yapı aynı anda hem daha yüksek spektral verimlilik potansiyeli hem de hücre kenarında daha yüksek yayılım hassasiyeti göstermektedir.

6G-Yönelimli Senaryo Bu Çalışmada Her Açıdan 5G'den Daha İyi midir?

Hayır. Simülasyon 6G-yönelimli konfigürasyonda throughput, gecikme, paket kaybı, SINR, spektral verimlilik, jitter, enerji/bit ve bazı süreklilik göstergelerinde iyileşme üretirken ağ kapsamasını %80,0'dan %76,8'e düşürmektedir. Kaynak bu gerilemeyi 30 GHz'deki daha yüksek yol kaybı ve blockage duyarlılığıyla ilişkilendirir; daha yoğun baz istasyonu yerleşimi, yüksek anten kazancı, yönlülük ve RIS desteği kaybı kısmen telafi etmekte ancak tamamen ortadan kaldırmamaktadır.

Birleştirilmiş sistem KPI sonuçları

Throughput neden yaklaşık on kat yükseliyor?

Toplam throughput'un 3,391 Gbps'den 33,282 Gbps'ye çıkması tek bir PHY özelliğinin sonucu değildir. 6G-yönelimli senaryoda toplam planlanan bant genişliği 98,3 MHz'den 396,0 MHz'ye çıkmaktadır; dokuz baz istasyonu dört baz istasyonuna göre aynı alanı daha yoğun biçimde servis etmektedir; daha yüksek SINR daha yüksek MCS ve daha fazla etkin uzamsal katmana izin vermektedir; paket hata olasılığı da düşmektedir. Bu bileşenlerin tümü throughput denkleminde birlikte etkili olur.

Gecikme neden düşüyor?

Gecikmenin 2,44 ms'den 0,38 ms'ye düşüşünde üç model bileşeni özellikle önemlidir. Birincisi 120 kHz SCS nedeniyle daha kısa slot süresidir. İkincisi 6G-yönelimli senaryoda doğrudan 0,1 ms olarak kabul edilen işleme gecikmesidir. Üçüncüsü daha yüksek kullanıcı throughput'unun \(T_{tx}\) iletim gecikmesini azaltmasıdır. Model kuyruk gecikmesini içermediğinden bu sonuç tam uçtan uca ticari ağ gecikmesiyle aynı şey değildir.

SINR ve güvenilirlik

Ortalama SINR 20,10 dB'den 24,24 dB'ye yükselmektedir. Kaynak bunu yüksek BS/UE anten kazançları, daha güçlü yönlülük, girişim izolasyonu ve RIS desteğiyle ilişkilendirir. Daha yüksek SINR, link adaptation aşamasında yüksek MCS kullanımını artırmakta ve BER/BLER/PER zinciri üzerinden paket güvenilirliğini iyileştirmektedir.

Ortalama paket kaybı %2,42'den %1,45'e düşmektedir. Call drop oranı %6,88'den %6,25'e gerilerken channel availability %74,5'ten %75,0'a yükselmektedir.

CSSR ve call blocking neden değişmiyor?

Her iki konfigürasyonda CSSR yaklaşık %80, call-blocked oranı yaklaşık %20'dir. Bunun nedeni modelde admission kararının sabit 4 dB SINR eşiğine bağlanmasıdır. Dolayısıyla sonuç, 6G'nin gerçek operatör ağlarında arama kurma başarısının mutlaka 5G ile aynı olacağını kanıtlamaz; yalnız bu admission kuralıyla kurulmuş simülasyonda iki senaryonun aynı sistem KPI'sına ulaştığını gösterir.

Kapsama ödünleşimi

Kapsama 5G'de %80,0 iken 6G-yönelimli senaryoda %76,8'dir. Kaynak bunu yüksek frekanstaki daha güçlü mesafe bağımlı kayıpla ilişkilendirir. 30 GHz, 3,5 GHz'e göre blockage ve path-loss açısından daha hassastır. Dokuz baz istasyonuna çıkan yoğunlaştırma, 25 dBi BS anten kazancı, yönlülük ve RIS desteği bu dezavantajı azaltmakta fakat tamamen ortadan kaldırmamaktadır.

Kullanıcı dağılımlarının CDF sonuçları

Kaynağın Şekil 5'inde 6G-yönelimli CDF eğrileri genel olarak daha iyi performans tarafına kaymaktadır. Medyan SINR yaklaşık 25–27 dB düzeyindeyken 5G'de yaklaşık 18–20 dB'dir. Kullanıcı başına medyan throughput yaklaşık 0,05 Gbps'den 0,12 Gbps civarına yükselir. Spektral verimlilik medyanı 5G'de yaklaşık 7 bps/Hz iken 6G-yönelimli yapıda yaklaşık 10 bps/Hz düzeyindedir. Enerji/bit dağılımında da kaynak yaklaşık 20–30 nJ/bit medyan bandından yaklaşık 8–12 nJ/bit bandına kayma bildirmektedir.

Bu CDF değerleri Şekil 5'ten raporlanan yaklaşık dağılım okumalarıdır; Tablo II'deki kesin sistem ortalamalarıyla karıştırılmamalıdır.

Mesafeye bağlı davranış

Şekil 6 ve Şekil 7, baz istasyonundan uzaklık arttığında her iki konfigürasyonda da bağlantı kalitesinin değiştiğini göstermektedir. 6G-yönelimli senaryoda baz istasyonuna yakın kullanıcılar yüksek anten ve yönlülük kazançlarından güçlü biçimde yararlanırken 30 GHz nedeniyle uzak kullanıcıların received-power dinamik aralığı daha geniştir.

Kaynak, 5G'de SINR'nin çoğunlukla 0–30 dB aralığında olduğunu, 6G-yönelimli yakın kullanıcılarda 20–40 dB değerlerinin görülebildiğini belirtmektedir. 6G throughput'u kısa mesafelerde yaklaşık 0,10–0,25 Gbps aralığına çıkarken 5G değerleri çoğunlukla 0,05 Gbps altında kalmaktadır. Çoğu 6G-yönelimli kullanıcının gecikmesi 1 ms altında kalırken 5G dağılımında yaklaşık 2–6 ms aralığı görülmektedir.

Ancak bu şekillerin ham sayısal veri noktaları PDF'de tablo halinde verilmemektedir. Bu nedenle grafikte görülen yaklaşık değerler, yeniden üretilecek bir Verianla grafiğinde kesin ölçüm noktaları olarak kullanılmamalıdır.

Katmanlar arası neden-sonuç zinciri

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Tanımlanan simülasyon ortamında 6G-yönelimli konfigürasyon 5G tabanına göre çok daha yüksek toplam throughput üretmektedir.
• Tanımlanan slot ve processing-delay modeli altında ortalama gecikme belirgin biçimde düşmektedir.
• Daha yüksek yönlülük, anten kazancı, girişim izolasyonu ve RIS kazancıyla ortalama SINR yükselmektedir.
• Yüksek SINR daha yüksek MCS seçimine ve daha yüksek spektral verimliliğe izin vermektedir.
• Paket kaybı ve call-drop oranı simülasyonda azalmaktadır.
• 30 GHz yayılım kaybı nedeniyle kapsama hafif gerilemektedir.
• Performans farkı tek bir parametreye değil PHY, link, MAC ve sistem seviyesindeki değişikliklerin birleşimine bağlıdır.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• Bu çalışma gerçek bir ticari 6G ağının ölçümü değildir.
• 4096-QAM, RIS kazancı, processing delay, enerji azaltma faktörleri ve bazı directional-isolation katsayıları nihai 6G standardı olarak doğrulanmış değildir.
• Sonuçlar 6G'nin her coğrafyada veya her dağıtım senaryosunda 5G'den üstün olacağını kanıtlamaz.
• Uplink modellemesi yapılmadığından çift yönlü uçtan uca hizmet davranışı kanıtlanmamıştır.
• Dinamik trafik, ayrıntılı scheduler, queueing, mobility ve handover modellenmemiştir.
• RIS gerçek elektromanyetik kanal/yüzey optimizasyonu olarak çözülmemiş, deterministik dB kazancı biçiminde temsil edilmiştir.
• Enerji/bit kazancı yalnız radyo koşullarından doğmamaktadır; 6G için tanımlanan 0,35 × 0,90 etkin güç faktöründen de doğrudan etkilenmektedir.
• Simülasyon sonuçları gerçek saha performansı veya operatör SLA garantisi olarak yorumlanamaz.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: From PHY to System: A Standards-Aligned Cross-Layer Framework for Quantitative Evaluation of 5G and 6G-Oriented Wireless Networks

Yazarlar: Navneet Kaur; Lav Gupta

Kaynak türü: Araştırma preprinti.

Hakemlik durumu: Hakem değerlendirmesinden geçmemiştir. Kaynak PDF bunu açıkça “This preprint research paper has not been peer reviewed” ibaresiyle belirtmektedir.

Platform: SSRN.

DOI: 10.2139/ssrn.7208052

SSRN kayıt tarihi: 30 Temmuz 2026.

Yazar kurumları: Kaynak PDF'de belirtilmemiştir; SSRN kaydı da afiliyasyon sağlamamaktadır.

Lisans: Kaynakta açık bir Creative Commons veya benzeri yeniden kullanım lisansı belirtilmemektedir. Bu nedenle özgün şekiller birebir kopyalanmak yerine, bilimsel ilişkileri ve açık sayısal verileri koruyan Verianla'ya özgü yeniden çizimler tercih edilmelidir.

Simülasyon platformu: MATLAB R2025b; MathWorks 5G Toolbox; MathWorks 6G Exploration Library.

Temel standart/model referansları: ITU IMT-2030 yönelimleri, 3GPP TR 38.901 UMa/UMi yayılım modelleri ve NR tabanlı kaynak bloğu/numeroloji yaklaşımı.

Temel yöntemsel sınır: Çalışma gerçek 6G saha ağı, gerçek 6G standardı uygunluk testi veya uçtan uca çift yönlü ağ deneyi değildir. 6G-yönelimli senaryodaki çeşitli katsayılar ve performans varsayımları kaynak tarafından simülasyon amaçlı kalibre edilmiş ya da fiziksel olarak motive edilmiş değerler olarak tanımlanmıştır. Bu nedenle 5G–6G karşılaştırması yalnız tanımlanan model koşulları içinde yorumlanmalıdır.

Gelecek çalışma: Kaynak; uplink modelleme, dinamik trafik, mobility-aware scheduling, AI destekli link adaptation ve beam management ile heterojen çok katmanlı ağ topolojilerini gelecekteki genişletmeler olarak önermektedir.