Geri Dön

Heuristic methods for solving the sensor network localization problem

Duygaç ağlarında konum belirleme probleminin çözümü için sezgisel yöntemler

  1. Tez No: 325563
  2. Yazar: EMEL ŞEYMA LÖK
  3. Danışmanlar: PROF. NECATİ ARAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Kablosuz algılayıcı ağlarda en düşük ağırlıklı röle düğümlerinin yerleştirilmesi

    Minimum weighted relay node placement for wireless sensor networks

    ŞENER KİMENÇE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLKER BEKMEZCİ

  2. 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

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALTIN KAYHAN

  3. Optimal resource allocation for delay and energy constrained wireless networks

    Gecikme ve enerji kısıtlı kablosuz ağlarda optimal kaynak özgüleme

    YALÇIN ŞADİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN

  4. 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

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYBARS UĞUR

  5. 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

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RECEP ÖZDAĞ