Geri Dön

Çoklu sensör konumlandırma probleminin genetik algoritmalar ve gen havuzu tabanlı genetik algoritmalar ile çözülmesi

Solution of multiple sensor placement problem with genetic algorithms and gene pool based genetic algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 300259
  2. Yazar: MUHAMMED MUSTAFA KEVRAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OKYAY KAYNAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Genetik algoritma tekniği, Genetik algoritmalar, Matlab ortamı, Optimizasyon problemi, Sayısal arazi modelleri, Sayısal yükseklik modelleri, Sezgisel algoritmalar, Sezgisel yöntemler, Genetic algorithm technique, Genetic algorithms, Matlab medium, Optimization problem, Digital terrain models, Digital elevation models, Heuristic algorithms, Heuristic methods
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hava Harp Okulu Komutanlığı
  10. Enstitü: Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada iki veya daha fazla sayıda sabit konumlu sensörün bir arazi üzerinde veya havada sabit konum ve sabit irtifada konumlandırılması durumunda en geniş kaplama alanının elde edilmesi amacıyla bir simülasyon ortamı oluşturulmuştur. Bu simülasyon ortamında arazi modeli MATLAB yazılımında DTED (Digital Terrain Elevation Data - Sayısal Arazi Yükseklik Verisi) Level 1 kullanılarak oluşturulmuştur. Sensör modeli ise küresel görüşe sahip, menzili dahilinde algılama amaçlı olarak kullanılan işaretin zayıflamadığı ve çizgisel görüş (LOS - Line Of Sight) prensibine gore çalıştığı kabul edilen bir sensör olarak kurgulanmıştır. Kurgulanan modelde söz konusu sensörlerin kaplama alanının maksimize edilmesi maksadıyla önce geleneksel Genetik Algoritmalar kullanılmış, daha sonra ?Gen Havuzu Tabanlı Genetik Algoritmalar? olarak isimlendirilen alternatif bir yöntem kullanılmıştır. Çalışma sonucunda her iki yöntem ve ayrıca kullanılan ek yöntemlerle elde edilen sayısal sonuçlar karşılaştırılmıştır. Tüm kurgulanan model ve çalışma MATLAB yazılımında kodlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, a simulation environment is constructed in order to obtain the maximum coverage area with multiple sensors on a terrain or in the air at a constant altitude and constant position. In this simulation environment, the terrain model is constructed with MATLAB software using DTED (Digital Terrain Elevation Data) Level 1. Sensor model is constructed as a sensor which has a spherical view, with a signal power that does decay up to its range, and works with the Line Of Sight (LOS) principle. Two meta-heuristic optimization methods, Genetic Algorithms and an alternative method named ?Gene Pool Based Genetic Algorithms? are used in order to maximize the coverage area of the sensors. At the end of the study the two methods and their derivatives are compared with numerical values. For the implementation of the proposed approaches and the simulation studies MATLAB environment is utilized.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    987418

    Development of LPV-MPC and LQR control strategıesfor multı-uav formatıon wıth battery-awareweıght matrıx optımızatıon

    Batarya farkındalığına sahip ağırlık matrisi optimizasyonuile çoklu iha formasyonu için lpv-mpc ve LQRkontrol stratejilerinin geliştirilmesi

    HACI MUHAMMED YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR

  2. Tez No

    1008551

    UAV-assisted energy-aware data collection in robotic wireless sensor networks under battery prediction error

    Pil tahmin hatası durumunda robotik kablosuz sensör ağlarında İHA destekli enerji bilinçli veri toplama

    BEYZA DURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER MELİH GÜL

    PROF. DR. SEİFEDİNE KADRY

  3. Tez No

    972067

    Domain adaptive visual inertial global localization in GNSS-denied environments

    GNSS olmayan ortamlarda görüntü uyarlamalı görsel-ataletsal küresel konum belirleme

    ABDÜLBAKİ ŞANLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU

  4. Tez No

    856471

    Fiber optic network-based remote sensing of rail systemsvehicles

    Raylı sistem araçlarının fiber optik ağlar kullanılarakuzaktan algılanması

    SERHAT BOYNUKALIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK PAKER

  5. Tez No

    521693

    Multi-object tracking by associations on temporal window

    Geçici pencerede çağrışımlara dayalı çoklu nesne takibi

    GÜLTEKİN GÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TANKUT ACARMAN

Geri Dön