Geri Dön

Indoor location estimation through redundant lateration for indoor positioning system

Kapalı konumlandırma sistemi için yedek laterasyon ile kapalı konum tahmin

  1. Tez No: 470077
  2. Yazar: MOHAMMED KHUDHURAGHA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TAMER DAĞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Kapalı Konumlandırma Sistemleri, konuma dayalı servisler, global konumlandırma sistemi, laterasyon, yedek laterasyon, Indoor Positioning Systems, location-based serveces, global positioning system, lateration, redundant lateration
  7. Yıl: 2017
  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: 60

Özet

Kapalı Konumlandırma Sistemlerini (IPS) tanımanın en basit yolu, kapalı ortamlar için bir Global Konumlandırma Sistemi'ne (GPS) benzer olmasıdır. IPS, binalarda nesneleri veya kişileri bulmak için genellikle bir akıllı saat veya akıllı telefon veya tablet gibi bir mobil cihaz aracılığıyla kullanılabilir. Teknoloji, GPS'den daha yeni olmasına rağmen, sanat galerileri, müzeler, alışveriş merkezleri, hastaneler, havaalanları ve navigasyon ve diğer yer-tabanlı servislerin (LBS) gerekli olduğunu kanıtlayabilecek diğer kapalı mekanlar gibi yerlerde IPS'den faydalanan hizmetler hızla dikkat çekiyor. . Bu tezde, aynı noktanın yerini 4 kez hesaplayarak, ancak farklı erişim noktası grupları ile noktanın yerini hesaplamak için normal laterasyonu kullanan yedek yöntem kullanarak, laterasyon yöntemini yükselterek yeni bir konum tahmini yöntemi öneriyoruz. (123, 124, 134 ve 345). Ardından, bu gruplar için RSSI toplamaya başladık ve mesafelere dönüştürdük ve bu uzaklıklardan konumunu tahmin ettik ve bu testlerin sonuçları nihai sonuçlarla karşılaştırılacaktır. Sonuçlarımız, gerçek hayatta karşılaştırma yapmak için istatistiksel sonuçlar. Bizim algoritmamız, ortalama hata 2.470399, minimum hata 0.254138, maksimum hata 9.822816, standart sapma 1.371947 ve sayı 3 metreden fazla hata içeren sayı gruplarından 4 gruptan en iyi sonucu seçecektir.

Özet (Çeviri)

The simplest way to describe Indoor Positioning Systems (IPS) is that it's like a Global Positioning System (GPS) for indoor environments. IPS can be used to locate objects or people inside buildings, typically via a mobile device such as a smart watch or smart phone or tablet. Although the technology is newer than GPS, services that leverage IPS are quickly gaining attention in places like art galleries, museums, shopping malls, hospitals, airports and other indoor venues where navigation and other location-based services (LBS) can prove to be necessary. In this thesis we are suggesting a new method of location estimation by inhancing the lateration method by using the redundant method which uses normal lateration to calculate the location of the point by calculating the location of the same point 4 times but with different groups of access points (123, 124, 134, and 345). Then we started collecting the RSSI for these groups and convert it in to distances and estimate the location from these distances and the results for these tests will be compared with the final results. Our results are statistical results for comparison in real life. Our algorithm will chose the best result out of the 4 groups which is average error 2.470399, minimum error 0.254138, maximum error 9.822816, standard deviation 1.371947 and the number points with error above 3 meters 48.

Benzer Tezler

  1. 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

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kemerburgaz Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ BAYAT

  2. Yeraltı madenciliği takip ve izleme sistemi otomasyonu

    Underground mining and monitoring system automation

    İSMAİL GÖK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATİLLA ERGÜZEN

  3. Kapalı alanlarda konum belirleme için ROS tabanlı yüksek hassasiyetli veri toplama sistemi tasarımı ve uygulaması

    Design and implementation of ROS based high precision data collection system for determination of location in indoor areas

    MUHAMMET ALİ YÜCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPASLAN BURAK İNNER

  4. 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

  5. Kapalı ortamlarda RSS ve NI Filtresi kullanılarak farklı hareket modellerine sahip mobil robotların kablosuz konumlandırılması, takibi ve saha testleri ile doğrulanması

    Wireless indoor localization, tracking and verification with field tests of mobile robots with different motion models using RSS and NI Filter

    MUHAMMED ZAHİD KARAKUŞAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ