Heuristic methods for solving the sensor network localization problem
Duygaç ağlarında konum belirleme probleminin çözümü için sezgisel yöntemler
- Tez No: 325563
- Danışmanlar: PROF. NECATİ ARAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Duygaç ağlarında yer bilgisi bazı uygulamalar için gereklidir. Bu bilgi var olmadığında, duygaçların konumları duygaçların arasındaki uzaklık ölçümlerini kullanarak elde edilebilir. Ancak ölçümleme hataları ve diğer kısıtlardan dolayı uzaklık bilgisinde hata olabileceği göz önüne alınmalıdır. Mevcut yöntemler çözüm sonucunda elde edilecek uzaklık ile gerçek ikili uzaklıkların farkını enküçükleyecek duygaç konumlarının belirlenmesini hedeflemektedir. Sık kullanılan yöntemleri çeşitli problem örnekleri ile inceledik. İncelenen yöntemleri Kuvvet Yönelimli Algoritma ve devamında eşleşmeli eğim yöntemi, eğim düşümü, Sammon haritalandırma, İtme-Çekme Yöntemi ve Stokastik Yakınlık Yerleştirme olarak sıraladık. Başarım ölçütleri olarak gerilim-tabanlı hatalar ve konum-tabanlı hataları kullandık. Gerilim değerleri, yöntemler sonucu elde edilen duygaçlar arası ikili uzaklık bilgisinin gerçek uzaklık bilgisine yakın olup olmadığını ölçümlemede kullanıldı. Konum-tabanlı hatalar ise yöntemler ile elde edilen duygaç koordinatlarının gerçek koordinatlarla karşılaştırılmasında kullanıldı. Konum-tabanlı hataları hesaplamadan önce, daha nitelikli karşılaştırma yapmak için Procrustes Analizlerini yaptık. Deneysel çerçevede, iki genişletmeyi düşündük. İlkinde, gerçek uzaklık matrisinde eksik girdiler mevcuttur. İkinci genişletme ise bazı duygaçların konumlarının bilindiği durumdur. İtme-çekme ve Stokastik Yakınlık Yerleştirme yöntem-lerinin duygaçların konum bilgisinden daha çok faydalanan ve uzaklık matrisinde eksik girdiler olması durumuna daha dayanıklı olan yöntemler oldukları sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Location information in sensor networks is necessary for some applications. When this information is not present, the locations of the sensors can be obtained by using the distance measurements among sensor nodes. However, it must be considered that due to the measurement errors and other constraints, there can be a noise in the distance data. Existing methods aim to determine the sensor locations by minimizing the difference between resulting and real distances. We investigate most frequently used solution methods for different problem instances. We classify these methods as the force directed method continued with the conjugate gradient method, the gradient descent method, Sammon?s mapping, the Attraction-Repulsion Method and Stochastic Proximity Embedding. As the performance measure, we use stress-based errors and location-based errors. Stress values are used to determine how close the resulting inter-sensor distances are to the real inter-sensor distances. Location-based errors are used to compare the resulting coordinates obtained by the methods to the real coordinates. Prior to computing the location-based errors, we perform the Procrustes Analysis to make a more qualified comparison. In our experimental setting, we also consider two extensions. In the first one, there are missing entries in the actual distance matrix. The second extension involves the case where locations of some sensors are already known. We find out that the Attraction-Repulsion Method and Stochastic Proximity Embedding benefit more from the known location information of the sensors and are also robust when there are missing entries in the distance matrix.
Benzer Tezler
- Kablosuz algılayıcı ağlarda en düşük ağırlıklı röle düğümlerinin yerleştirilmesi
Minimum weighted relay node placement for wireless sensor networks
ŞENER KİMENÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKER BEKMEZCİ
- Kablosuz algılayıcı ağlarda fazlalıpa dayalı güvenilirli stratejisi ile enerji verimli ağ tasarımı
Extended center description and neighbor-copy with improvent of wireless sensor networks
TUĞÇE YÜCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALTIN KAYHAN
- Optimal resource allocation for delay and energy constrained wireless networks
Gecikme ve enerji kısıtlı kablosuz ağlarda optimal kaynak özgüleme
YALÇIN ŞADİ
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN
- Yapay zeka yöntemleri ile kablosuz sensör ağlarındaki eniyileme problemlerinin çözümü
Solving wireless sensor networks optimization problems using artificial intelligence techniques
TAHİR EMRE KALAYCI
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYBARS UĞUR
- Kablosuz algılayıcı ağlarda kapsanma oranının elektromagnetizma-benzer algoritması ve elfes olasılıksal algılama modeli ile optimizasyonu
Optimization of coverage ratio by electromagnetism-like algorithm and elfes probabilistic detection model in wireless sensor networks,
NAWZAD HASAN ALİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RECEP ÖZDAĞ