Geri Dön

Location estimation of base station of mobile phones using artificial neural networks

Mobil telefonların baz istasyonlarının yer tahminini yapay sinir ağları kullanarak yapmak

  1. Tez No: 422133
  2. Yazar: RAMAZAN CENGİZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ARİF SELÇUK ÖĞRENCİ
  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: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

MOBİL CİHAZLARIN BAZ İSTASYONLARININ YERİNİ SİNİR AĞLARI KULLANARAK BULMA Özet Mobil cihazların sinyal aldığı baz istasyonlarının yerini bulma bir problemdir.Literatürde yer bulma için çeşitli yaklaşımlar ve yöntemler vardır. Bu probleme yönelik bir çözüm de“gözetimli öğrenimdir”. Günümüzde“gözetimli öğrenim”birçok problemin çözümünde kullanılır. Örneğin,bilgisayar ilgili veri ile eğitilir. Bu veri giriş verisive hedef verisini içerir. Bilgisayar bu veri ile eğitilmesinin ardından bir dahaki sefere yeni giriş verisi geldiğinde mantıklı çıktılar(sonuçlar) verebilir. Baz istasyonu yeri tahmin programı için giriş verisi mobil kullanıcıdan alınan giriş verisi ve hedef verisi(baz istasyonları yeri) programa verilir. Eğitim sonrasında yeni gelen giriş verisi bilgisayara verildiğinde ,bilgisayar baz istasyonu lokasyonu tahmini yapabilir. Bu tezde, Matlab uygulamasından faydalanılmıştır. Matlab gözetimli öğrenimin yapay sinir ağları üzerinde uygulanması için iyi bir programdır. En iyi yapay sinir ağları topolojisini bulmak, en iyi eğitim metodunu bulmak için bu projede Matlab kullanılmıştır. Farklı verilerle, farklı yapay ağlarla ve farklı eğitim metodlarıyla deneyler yapılmıştır. En iyi yapay ağ teknolojisi bulunduktan sonra yapay veriden gerçek verilerle deney yapılmaya geçilmiştir. Cep telefonlarından ham veri toplanmıştır. Bu veri gereksiz bilgilerden ayıklandıktan sonra, sadeleştirilerek ve özeti alınarak anlamlı veri haline getirilmiştir. Sonrasında bu veri normalize edilerek programın çalıştırabileceği hale ve kullanıcıya kolaylık sağlar hale getirilmiştir. Sonrasında bu programın performansı deneylerle ölçülmüştür. En sonunda program Java platformunda implement edilmiştir. Bu tezde baz istasyonu yeri tespit etme programı anlatılmıştır. Bu program girdi olarak eğitim ve test datası alır. Bu program eğitim verisini kullanır ve kendisine verilen test verisinin çıktılarını buna göre tahmin eder. Çıktı olarak baz istasyonu yerlerini gösteren bir rapor verir.

Özet (Çeviri)

LOCATION ESTIMATION OF BASE STATION OF MOBILE PHONES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Abstract Finding the location of the base station of mobile phones is a problem. There are different approaches and methods for finding location in the literature. A solution to this problem is using“supervised learning”method. Recently, supervised learning technology is used in solving problems. For example, computer is trained and fed by necessary data. This data includes input and ideal targets. After computer is trained properly, it can make estimations of new data and give reasonable results. For the base station estimation program, mobile phone data(as input) of mobile phones and base station locations(as targets) are given to software. Software can estimate base location with input data, after training software Matlab is a good program for supervised learning methods and artificial neural networks. For finding the optimal neural network topology and optimal training methods, Matlab is used in this project. Experiments are made with different data,different neural networks and different training methods. Results and outputs are observed. After finding best neural network topology, experiments are made with real data. Raw data are collected from mobile phones and after converting it into useful numbers and after normalizing these numbers, performance of the program is evaluated. Finally, this solution is implemented in Java platform. In this thesis, we present base location estimation program. This program takes as input a training data and test data. It uses training data to estimate the output of the test data. As output it creates a report that shows the estimated base station location.

Benzer Tezler

  1. Gsm sinyal bazlı konum belirleme

    Gsm signal based localization

    ERCAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULKERİM ÖZTEKİN

  2. Step length estimation using sensor fusion for indoor positioning

    İç mekan konumlandırması için sensor füzyonu ile adım uzunlugu tahmini

    HASBİ SEVİNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  3. Environment aware location estimation in cellular networks

    Hücresel ağlarda ortam-bilinçli konum belirleme

    ONUR TÜRKYILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. FATİH ALAGÖZ

  4. Angle of arrival estimation for cellular networks in multipath environments

    Çokyollu ortamlarda hücresel ağlar için geliş açısı kestirimi

    ORÇUN TOPALOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. EMİN ANARIM

    Y.DOÇ.DR. KEREM HARMANCI

  5. Veri madenciliği teknikleri yardımıyla baz istasyonu arızalarının tahmin edilmesi

    Estimation of base station failures by data mining techniques

    MEHMET ANIL ATLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik BilimleriBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM KARAHOCA