RSSI based localization in sensor network
Sensör ağlarda alınan sinyalin gücüne dayalı konumlama
- Tez No: 292390
- Danışmanlar: PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Telsiz Sensör Ağları, düşük maliyet ve az güç harcadıkları için, akademide ve endüstride ilgi çeken konuların başında gelmektedir. Konumlama ise bu tezde çalışılan Telsiz Sensör Ağlarının spesifik bir konusudur. Telsiz Sensör Ağlarda, mobil cihazların konum bilgilerini almak için genel olarak iki tane yöntem kullanılmaktadır: Uzaklığa dayalı olan ve uzaklığa dayalı olmayan. Uzaklığa dayalı olan yaklaşıma örnek olarak; Gelen Sinyalin Açısı, Gelen Sinyallerin Zaman Farkı, Gelen Sinyalin Seyahat Zamanı ve Gelen Sinyalin Gücüdür. Uzaklığa dayalı olmayan çözümde ise, mobil cihaz kendisine gelen ağ datalarından yerini kestirmeye çalışır. Bu araştırmada, Gelen Sinyalin Gücüne Dayanan lokalizasyon tekniği incelenmştir. Bunun için de Texas Instruments CC2431 Zigbee Development Kit kullanılmıştır. Mobil düğümler kendi yerlerini, içlerinde bulunan Location Engine Module yardımı ile hesaplamaktadır. Kendilerine ait konum bilgilerini Zigbee ağ üzerinden paylaşmaktadır. Kapalı ve açık ortamda testler yapılmış, sonuçları tezde bildirilmiştir. Son olarak da, Cayley-Menger determinantına dayalı alternatif algoritma Matlab ortamında gerçeklenmiş ve Location Engine Module ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Wireless Sensor Networks is one of the most attractive research area in industry and academia due to low cost and low energy consumption. Localization is one of the specific topics in WSN worked in this thesis. To gather location of mobile node, there are two types of approach in WSN: Range Based and Range Free. Range Based methods are Angle of Arrial, Time Difference of Arrival, Time of Arrival and RSSI. Range Free methods are based on estimation of location from message data in network. In this thesis, RSSI based localization is investigated using CC2431 Zigbee Development Kit of Texas Instruments. Mobile nodes calculate their own locations using internal Location Engine Module in CC2431 and exchange their data over a Zigbee network. Indoor and outdoor tests are performed and accuracy of RSSI values are presented. Also an alternative algorithm based on Cayley-Menger Determinant is evaluated against Location Engine Module.
Benzer Tezler
- Telsiz duyarga ağlarında protokol yığını farkındalıklı konum belirleme probleminin mesaj gönderim stratejileri açısından analizi
Analysis of message transmission strategies for protocol stack-aware localization problem in wireless sensor networks
İSMAİL HAKKI TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERCAN DEMİRCİ
- RSSI based position estimation in ZigBee sensor networks
ZigBee algılayıcı ağlarında AİŞG tabanlı konum algılama
FATİH İLERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKAR
- Kablosuz sensör ağlarında yumuşak hesaplama teknikleri kullanarak konum tahmini
In wireless sensor networks using soft computing techniques estimate of location
SEVİL TUNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANER TUNCER
- Kablosuz algılayıcı ağlar ile çocuk oyun alanı güvenliği
Secure playground wıth wıreless sensor networks
UĞUR BEKÇİBAŞI
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MAHMUT TENRUH
- Enhancing indoor positioning performance through Wi-Fi/RSSI-based machine learning classifiers
İç mekan konumlandırmasını geliştirme Wi-Fi/RSSI tabanlı makine öğrenimi sınıflandırıcıları aracılığıyla performans
HIND ABDULJALEEL HAMEED
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Okan ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİDEM KIVANÇ TÜRELİ