Izgara tabanlı parmak izi algoritmalarıyla kapalı alan konumlandırma optimizasyonu
Optimization of indoor localization with grid based fingerprinting algorithms
- Tez No: 467468
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Günümüzde açık alanlar için geliştirilen konumlandırma sistemleri alışveriş merkezleri, havaalanları, hastaneler, fabrikalar gibi kapalı alanlar için de yaygınca kullanılmaktadır. GPS gibi açık alanlarda oldukça başarılı olabilen küresel konumlandırma sistemleri, uydu görüş açısı eksikliği veya düşük baz istasyonu çekim kalitesi nedenleriyle iç mekanlarda aynı şekilde yeterlilik gösterememektedirler. Bu bakımdan kapalı alanlarda en az masraf ile en hassas konumlandırma performansına ulaşabilmek için birçok metot geliştirilmektedir. Bu metotlar arasında parmak izi ile konumlandırma, mobil cihazlar gibi yaygınca rastlanan donanımlar ile çevredeki sinyalleri kullanarak başarılı pozisyonlama yapabilmesi sayesinde diğer kapalı alan konumlandırma yöntemlerine göre üstünlük göstermektedir. Bu tez çalışmasında, mobil cihazların yerlerinin tespitine yönelik olarak bir kapalı alan parmak izi algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmada alışagelmiş mutlak güçlerin uzaklığa dönüştürülmesi yöntemleri aksine, farksal güçlerin analizi ve süregelen sinyallerin etkilerinin işlenmesi ile birkaç basamaktan oluşan bir algoritma önerilmiştir ve diğer yöntemlerle karşılaştırılmaları sunulmuştur. Uygulamanın ilk aşamasında kapalı alandan toplanan sinyal verileri ile bir referans parmak izi veritabanı oluşturulmuştur. İkinci aşamada ise anlık sinyal değerleri referans veritabanı ile kıyaslanarak yer tespiti yapılmaya çalışılmıştır. Konum tespiti arama uzayı küçültme, ızgara eşleştirme ve kestirim ve yumuşatma olarak üç temel aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalar için farklı teknikler karşılaştırılmış ve içlerinden Öklid eşleşmesi kullanılarak Kalman filtreleme ve Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama ile gelişmiş bir genetik algoritma tekniği olan Büyük Patlama-Büyük Çöküş tekniği birleştirilerek %95 güven aralığında 3 metre konumlandırma hassasiyetine ulaşılmıştır. Elde edilen sonuç ile üçgenleme ve basit parmak izi yöntemleri karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, positioning systems developed for outdoors are widely being used for indoor areas such as shopping malls, airports, hospitals and factories. Global positioning systems, that proved their success in the outdoors, cannot perform as well in enclosed environments because they suffer from absence of satellites' line of sight or bad reception quality of base stations. In this regard, methods are being developed for highest accuracy indoor locating performance with the least cost. Among these methods localization with fingerprinting is far more superior to other indoor localization methods as it uses the surrounding signals in the environment for accurate positioning and is available to most common mobile devices. In this study, an indoor fingerprinting algorithm for localization of mobile devices is developed. Instead of using customary methods of absolute power to distance conversion, an algorithm comprises of several steps which utilizes differential power analysis and continuous signal effects processing is proposed and comparisons with other techniques are presented. First phase consists of forming a reference fingerprint database by collecting the signal data from the indoor area. For the second phase, actual signal values are compared with the reference database to return a position estimate. Search space minimization, pattern matching and estimation and smoothing are the three main subsections of the localization process. Several techniques are compared and Big Bang – Big Crunch method, which is an improved genetic algorithm technique, with Euclidean matching followed by Kalman filtering and exponential weighted moving averaging achieved a location precision of 95% within 3 meters. Obtained results are compared with triangulation and simple fingerprinting techniques and improvements are presented.
Benzer Tezler
- Automatic fingerprint identification and classification
Otomatik parmakizi tanıma ve sınıflandırma
DEVRİM ÖNDER
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METE SEVERCAN
- Izgara tabanlı haritalama kullanımı ile robotik denetleme yöntemi
Robotic inspection method by using grid-based mapping
CANSU AKDENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN ÖZKAN
- Fiber Bragg ızgara tabanlı optik sensörlerin analizi
Analysis of Fiber Bragg grating sensors
LALE KARAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. N. ÖZLEM ÜNVERDİ
- Görevdeş ağlarda ızgara tabanlı video akışlandırma uygulamaları için işbirlikçi seçiminin etmen tabanlı gerçeklenmesi
Görevdeş ağlarda izgara tabanli video akişlandirma uygulamalari için işbirlikçi seçiminin etmen tabanli gerçeklenmesi
KEMAL DENİZ TEKET
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GEYLANİ KARDAŞ
- Chiral metamaterial and high-contrast grating based polarization selective devices
Kiral metamalzeme ve yüksek kontrast ızgara tabanlı polarizasyon seçici yapılar
MEHMET MUTLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKMEL ÖZBAY