Location estimation using RSS measurements with unknown path loss exponents
Yol kaybı üssellerinin bilinemediği durumlarda RSS ölçümleri ile konum belirleme
- Tez No: 252587
- Danışmanlar: PROF. EMİN ANARIM, YRD. DOÇ. DR. FREDERİC KEREM HARMANCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Hücresel iletişim ağlarında bir mobil istasyonun (MS) konumu, çevresinde bulunan baz istasyonlarından (BS) aldığı sinyallerin güçlerinden yararlanılarak bulunabilir. Sinyal gücü ölçümlerine (RSS) dayanan konum belirleme sistemleri, MS in konum bilgisine ihtiyaç duyan uygulamalar için ucuz ve basit bir çözüm olarak gözeçarpmaktadır. Fakat bu sistemler bütün uygulamalar için yeterli hassasiyette konumbilgisi sağlayamamaktadır. Günümüze kadar yapılmış olan çalışmaların çoğunda radyosinyallerinin ilerlediği ortam özelliklerinin sabit olduğu ve bilindiği varsayılmıştır. Böylebir varsayım gerçekçi olmamakla beraber bu varsayımdan kaynaklanan kestirim hataları, RSS ölçümlerini kullanan konum belirleme sistemlerinin performansını ciddi anlamda düşürecektir. Bu tez çalışmasında RSS ölçümleri kullanılarak MS konumunu ve kanalların yol kaybı üssellerini aynı anda kestiren bir algoritma geliştirilmiştir. RSS-MPLE adı verilen bu algoritma, anten ışınım örüntüsünü sinyal modeline dahil etmekteve MS konumunun en büyük olabilirlik kestirimini Levenberg-Marquardt algoritmasınıkullanarak bulmaktadır.RSS-MPLE algoritmasının performansı çeşitli senaryolar ile denenmiştir. Elde edilen simulasyon sonuçlarına dayanarak, RSS-MPLE algoritmasının ortam parametrelerindeki değişimlere karşı dayanıklı olduğu ve MS konumunu yüksek hassasiyet ile kestirebildiği söylenebilir.
Özet (Çeviri)
In cellular networks, the location of an MS can be estimated using received signalstrength (RSS) measurements from the control channels of several base stations. RSS-based location estimation techniques propose a low-cost, low-complexity solution forLBS. However, the positioning accuracy of these techniques is often inadequate formany LBS. In most of the recent studies, signal propagation characteristics are assumedto be stable and known. Such an assumption causes a degradation on the positioningaccuracy in many practical application scenarios. In this thesis, an RSS based locationestimation technique, so called RSS-MPLE, that jointly estimates the propagationparameters and the MS position is proposed. RSS-MPLE method incorporates theantenna radiation pattern information into the signal model and finds the MaximumLikelihood (ML) estimate of unknown parameters by employing Levenberg-Marquardtmethod, which is a nonlinear least-squares minimization algorithm.Performance of RSS-MPLE algorithm is evaluated with various scenarios andsimulation results show that RSS-MPLE algorithm offers an accurate position estimatorthat is robust against the variations in the signal propagation characteristics.
Benzer Tezler
- Performance bounds on the localization of cellular phones using RSS measurements with unknown pathloss exponents
Yol kaybı usselerinin bilinemediği durumlarda RSS ölçümleri ile konumlandırma performans sınırlarını belirleme
VELİ SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KEREM HARMANCI
- Location estimation of multiple emitters in wireless communication networks
Kablosuz iletişim ağlarında çoklu yayıcılar için lokasyon tahmini
MAHMUT AĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SUZAN ÜRETEN
- Kapalı ortamlarda RSS ve NI Filtresi kullanılarak farklı hareket modellerine sahip mobil robotların kablosuz konumlandırılması, takibi ve saha testleri ile doğrulanması
Wireless indoor localization, tracking and verification with field tests of mobile robots with different motion models using RSS and NI Filter
MUHAMMED ZAHİD KARAKUŞAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
- Location estimation by fingerprinting in cellular networks
Parmak izi yöntemi ile hücresel ağlarda konum belirleme
ÖMER FARUK KURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ. TUNA TUĞCU
- Transmitter location estimation using software defined radio
Yazılım tanımlı radyo ile verici pozisyonu belirleme
MUSTAFA TUĞRUL ÖZŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNA TUĞCU