IoT tabanlı varlık takip sistemlerinde konumlandırma yöntemlerinin performans analizi ve hibrit yaklaşımın değerlendirilmesi
Performance analysis of positioning methods in IoT-based asset tracking systems and evaluation of a hybrid approach
- Tez No: 1024183
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA GÖKSU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, IoT tabanlı varlık takip sistemlerinde kullanılan konumlandırma teknolojilerinin gerçek dünya koşullarındaki performansları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Çalışmada, FrigoLive cihazı referans platform olarak alınmış; GNSS, yardımcı GNSS (A-GNSS), Wi-Fi tabanlı konumlandırma ve hücresel ağ tabanlı konumlandırma (LBS) yöntemleri analiz edilmiştir. Çalışmanın temel problemi, lojistik takip cihazlarının yalnızca konum doğruluğuyla değil; kesintisiz kapsama, düşük enerji tüketimi ve operasyonel maliyet gibi çok boyutlu kriterler açısından da değerlendirilmesi gerekliliğinden kaynaklanmaktadır. Metal yüzeyler, kapalı alanlar ve uzun mesafeli dinamik taşıma gibi zorlu çevresel koşullar altında tek bir konumlandırma teknolojisine dayanan sistemlerin performans kayıpları yaşadığı görülmekte; bu durum hibrit yaklaşımların önemini ön plana çıkarmaktadır. Saha testleri, İzmir Seferihisar'dan Kazakistan Aktöbe'ye uzanan uluslararası bir güzergâhta gerçekleştirilmiştir. Farklı konumlandırma yöntemleri; doğruluk, enerji tüketimi, kapsama sürekliliği, maliyet ve servis bağımlılığı metrikleri üzerinden karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Bulgular, hibrit konumlandırma sistemlerinin tek teknoloji kullanan yaklaşımlara kıyasla daha dengeli, güvenilir ve sürdürülebilir sonuçlar ürettiğini ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın, lojistik ve varlık takip uygulamalarında konumlandırma sistemi tasarımına yönelik doğruluk odaklı yaklaşımın ötesinde, konum sürekliliği, enerji verimliliği ve maliyeti merkeze alan bir bakış açısı sunması ve düşük güç tüketimli IoT cihazı tasarımına katkı sağlaması hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the performance of positioning technologies used in IoT-based asset tracking systems has been comparatively investigated under real-world conditions. The FrigoLive device was adopted as the reference platform, and GNSS, Assisted GNSS (A-GNSS), Wi-Fi-based positioning, and cellular network-based positioning (LBS) methods were analyzed. The fundamental problem addressed in this study stems from the necessity of evaluating logistics tracking devices not solely on the basis of positioning accuracy, but also across multi-dimensional criteria such as continuous coverage, low energy consumption, and operational cost. It has been observed that systems relying on a single positioning technology experience performance degradation under challenging environmental conditions, including metallic surfaces, enclosed spaces, and long- distance dynamic transportation scenarios; this underscores the significance of hybrid positioning approaches. Field tests were conducted along an international route extending from Seferihisar, İzmir to Aktobe, Kazakhstan. Different positioning methods were comparatively evaluated in terms of accuracy, energy consumption, coverage continuity, cost, and service dependency metrics. The findings demonstrate that hybrid positioning systems yield more balanced, reliable, and sustainable results compared to single-technology approaches. The aim of this study is to go beyond an accuracy-focused approach to positioning system design in logistics and asset tracking applications, offering a perspective that centers on position continuity, energy efficiency, and cost, and to contribute to the design of low-power IoT devices.
Benzer Tezler
- Enhancing smart environments through an ai-assisted IORT agent
Akıllı ortamların yapay zekâ destekli bir İORT aracısıyla güçlendirilmesi
YAKUP KAYATAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SANEM KABADAYI
- Applying blockchain in exchanging data
Veri transferinde blok zinciri uygulaması
RANEEM SEIRAWAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Development of IoT-integrated intelligent equipment reservation and management system for research centers
Araştırma merkezleri için IoT entegre akıllı ekipman rezervasyon ve yönetim yazılım sisteminin geliştirilmesi
YEHYA EL HAŞİMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL ÖZTÜRK
- Group authentication and key establishment scheme
Grup kimlik doğrulama ve anahtar oluşturma şeması
SUEDA RUVEYDA GÜZEY
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Towards unifying mobility datasets
Mobil veri kümelerini birleştirmeye doğru
FUAT BASIK
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY