Geri Dön

Location estimation using RSS measurements with unknown path loss exponents

Yol kaybı üssellerinin bilinemediği durumlarda RSS ölçümleri ile konum belirleme

  1. Tez No: 252587
  2. Yazar: MUSA BORA ZEYTİNCİ
  3. Danışmanlar: PROF. EMİN ANARIM, YRD. DOÇ. DR. FREDERİC KEREM HARMANCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KEREM HARMANCI

  2. Location estimation of multiple emitters in wireless communication networks

    Kablosuz iletişim ağlarında çoklu yayıcılar için lokasyon tahmini

    MAHMUT AĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SUZAN ÜRETEN

  3. 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

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ

  4. Location estimation by fingerprinting in cellular networks

    Parmak izi yöntemi ile hücresel ağlarda konum belirleme

    ÖMER FARUK KURT

  5. Transmitter location estimation using software defined radio

    Yazılım tanımlı radyo ile verici pozisyonu belirleme

    MUSTAFA TUĞRUL ÖZŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNA TUĞCU