On localization and tracking using received signal strength measurements
Alınan sinyal gücü ölçümlerini kullanan konumlandırma ve takip üzerine
- Tez No: 383046
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ ÖZGÜR YILMAZ, DOÇ. DR. UMUT ORGUNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 155
Özet
Bu çalışmada, ilk olarak, en yüksek benzerlik kestirimini (MLE), çok boyutsal seviyelendirmeyi (MDS) ve ağırlıklandırılmış en küçük kareleri (WLS) içeren, alınan sinyal gücüne (RSS) dayanan bazı konumlandırma teknikleri araştırılmakta ve işbirlikçi bir konumlandırma senaryosu bakış açısı içerisinde yapılan bir benzetim çalışması yoluyla birbirleriyle karşılaştırılmaktadır. RSS-MLE olarak adlandırılan RSS ölçüm modelini kullanan MLE, literatürde ciddi derecede yönelimli olarak bilinir. Bu çalışmanın önemli bir gözlemi, bazı işbirlikçi konumlandırma senaryolarında, bağlantısızlık bilgisinin en yüksek benzerlik (ML) maliyet fonksiyonuna dahil edildiği durumda, bahsedilen yönelimin açıkça azaltılabildiğidir. Bağlantısızlık bilgisini içeren ML algoritmasını, melez RSS-MLE (h-RSS-MLE) olarak anıyoruz. Azaltılan yönelim gözlemini desteklemek ve h-RSS-MLE nin yönelimi düşerebileceği durumları belirlemek için, probleme bağlantı kısıtını dahil ederek, ML kestiriminin yönelimi için, MLE maliyet fonksiyonunun ikinci derece Taylor seri açılımına dayanan bir analitik ifade türetiyoruz. Bu analiz, bir 2-D senaryosundaki benzetim sonuçlarıyla uyuşmadığı için, biz ayrıca RSS ölçümlerinin Taylor seri açılımına dayanan başka bir ifade türetiyoruz. Son analiz, işbirlikçi olmayan bazı 2-D konumlandırma senaryoları altında, ızgara arama ile çözülen MLE için yapılan bir benzetim çalışmasıyla doğrulanmaktadır. Son olarak, konumlandırma algoritmalarını, Kalman süzgeçlerini ve bir parçacık süzgecini içeren bazı geleneksel takip yöntemleriyle karşılaştırmak için, deneysel bir çalışmayla birlikte benzetimler yapmaktayız. Konumlandırma algoritmalarıyla karşılaştırıldığında, takip yöntemlerinin işbirlikçi olmayan bir durum için, bir metre civarında doğruluğu artırabildiği deneylerde gözlenmektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, first, some received signal strength (RSS) based localization techniques, including maximum likelihood estimation (MLE), multidimensional scaling (MDS) and weighted least squares (WLS), are investigated and compared to each other via a simulation study within the perspective of a collaborative localization scenario. MLE using RSS measurement model, called RSS-MLE is known in the literature to be significantly biased. An important observation of this work is that the aforementioned bias can be clearly reduced in some collaborative localization scenarios when the non-connectivity information is incorporated into maximum likelihood (ML) cost function. We refer to the ML algorithm including the non-connectivity information as hybrid RSS-MLE (h-RSS-MLE). In order to support the reduced bias observation and determine the conditions in which h-RSS-MLE can mitigate the bias, we derive an analytical expression for the bias of the ML estimator based on a second order Taylor series expansion of MLE cost function by incorporating connectivity constraints into the problem. Since this analysis gives results which do not match the simulation results in a 2-D scenario, we also derive another expression based on a Taylor series expansion of the RSS measurements. The latter analysis is validated under some 2-D non-collaborative localization scenarios through a simulation study for MLE optimized by a grid-search. Finally, we make simulations as well as an experimental study to compare the localization algorithms with some conventional tracking methods including Kalman filters and a particle filter. It is observed in the experiments that the tracking methods can increase the accuracy about one meter compared to the localization algorithms for a non-collaborative case.
Benzer Tezler
- Çoklu veri füzyonu tabanlı iç ortam konumlandırma ve takip sistemi tasarımı
Multi sensor fusion based indoor localization and tracking system design
SERTAÇ BUĞRA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ZİYA ALKAR
- Environment aware location estimation in cellular networks
Hücresel ağlarda ortam-bilinçli konum belirleme
ONUR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. FATİH ALAGÖZ
- Application, comparison, and improvement of known received signal strength indication (RSSI) based indoor localization and tracking methods using active rfid devices
İç ortamda, alınan sinyal gücü (RSSI) tabanlı, bilinen yer bulma ve takip yöntemlerinin, aktif rfıd kullanarak uygulama, karşılaştırma ve geliştirilmesi
BORA ÖZKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DR. ARZU KOÇ
PROF. DR. SENCER KOÇ
- Ultra geniş bant (UGB) kablosuz sistemlerin vücut içi ortamlarda kullanımı ve mesafe ölçüm hatalarının modellenmesi
Ultra wide band (UWB) wireless systems in implant body area networks and modeling of the distance measurement error
MEMDUH SUVEREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mekatronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUZAFFER KANAAN
- Indoor Location Estimation by Using Maximum Likelihood Estimation Based Algorithm on Small Cell Networks
Küçük hücre ağlarında en yüksek olabilirlik kestirimi tabanlı bina içi yer kestirimi algoritması
MUHAMMAD ILYAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kemerburgaz ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ BAYAT