Geri Dön

Density estimation in large-scale wireless sensor networks

Geniş ölçekli algılayıcı ağlarında yoğunluk tahmini

  1. Tez No: 383040
  2. Yazar: ALPEREN EROĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERTAN ONUR, DOÇ. DR. MEHMET HALİT SEYFULLAH OĞUZTÜZÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Yoğunluk, ağ performansını büyük ölçüde etkilediğinden geniş ölçekli kablosuz ağlardaki yoğunluk kestirimi önemli bir problemdir. Önceden tahmin edilemeyen yoğunluk değişikliklerine, çalışma zamanında ağın uyum sağlaması önemlidir. Çalışma zamanı kontrol kararları ve ağ performansını artırmak için bölgesel yoğunluk kestirimi gereklidir. Bir algılayıcı komşularının göndermiş olduğu paketlerin sinyal gücü değerlerini kullanarak bölgesel yoğunluk kestirimi yapabilir. Bu tezde sinyal gücü değerini kullanan iki adet yoğunluk kestirimi uygulaması, bireysel ve iş birlikli yoğunluk kestirimi, kontrollü alan deneyleri ile Fransa'da yer alan IoT-Lab algılayıcı ağında değerlendirilmiştir. Sonuçlara göre bireysel yoğunluk kestirimi ve işbirlikli yoğunluk kestirimi metodları pratikte verimli yoğunluk tahmincisi olarak kullanılamayabilirler. Bireysel yoğunluk tahmincisinin başarısı tahminci düğümün bulunduğu yerden ve komşularının sayılarından büyük ölçüde etkilenmektedir. Diğeri ise korele verilerden etkilenmektedir. Bu çalışmada daha başarılı sonuçlar veren ve bu iki tahmincinin birleştirilmesinden oluşan yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu çalışmanın sonuçları sinyal gücünün geniş ve küçük ölçekli zayıflamaya maruz kalması nedeniyle yoğunluk kestiriminin doğruluğunu olumsuz şekilde etkilediğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Density estimation is a significant problem in large-scale wireless ad-hoc networks since the density drastically impacts the network performance. It is crucial to make the network adaptive in the run-time to the density changes that may not be predictable in advance. Local density estimators are required while taking run-time control decisions to improve the network performance. A wireless node may estimate the density locally by measuring the received signal strength (RSS) of packets sent by its neighbours. In this thesis, RSS-based individual and cooperative density estimators are validated by controlled field experiments conducted in the FIT IoT-LAB test-bed, in France. According to the experiments these methods cannot be used as accurate density estimators in practice. The success of the individual density is significantly affected by the position of the estimating node and the number of its neighbours. Also, the cooperative density estimator is affected negatively by correlated data. Hence, a new fusion approach is proposed as a new density estimator. New method is more accurate than the two other density estimators. However, it should be considered that the RSS is prone to large- and small-scale fading, and this phenomenon negatively affects the accuracy of density estimators.

Benzer Tezler

  1. Mathematica ile portföy optimizasyonu

    Portfolio optimization with mathematica

    BÜŞRA POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ÜSTÜNDAĞ

  2. Seyahat talep matrisinin doğrudan tahmininde kalibrasyon yöntemlerinin sınanması

    Examination of calibration methods for direct estimation of trip demand matrix

    KEMAL YASİN GÖKA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    TrafikPamukkale Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİM CEYLAN

  3. Hava lidar verilerinin sınıflandırılması ve orman ağaçlarına ait özniteliklerin değerlendirilmesi: İstanbul Belgrad Ormanı örneği

    Estimation of forest tree types structure by using classification of airborne lidar data a case study: Istanbul, Belgrad Forest

    BİLGE CİVELEKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FÜSUN BALIK ŞANLI

  4. Investigation of transposition models, optimization of tilt angles, and solar radiation intensity for fixed and tracked south-facing solar photovoltaic surfaces in provinces of türkiye

    Transpozisyon modellerinin incelenmesi, türkiye illerinde sabit ve güneş takipli güneye bakan fotovoltaik yüzeyler için eğim açılarının ve güneş radyasyon yoğunluğunun optimizasyonu

    BATUR ALP AKGÜL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHasan Kalyoncu Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SADETTİN ÖZYAZICI

  5. Yer tabanlı destek sistemleri için uyarlamalı bölgesel iyonküre izleme yöntemi geliştirilmesi

    Development of regional ionosphere monitoring algorithm for ground based augmentation systems

    MELTEM KÖROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEZA ARIKAN