Geri Dön

The performance of the rss-based least squares lateration algorithm for indoor localization

İç mekân konumlandırma için rss tabanlı en küçük kareler laterasyon algoritmasının performansı

  1. Tez No: 560324
  2. Yazar: LUBANA BARODI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TAMER DAĞ, YRD. DOÇ. DR. KORHAN CENGİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: İç mekân konum belirleme sistemleri, alınan sinyal gücü, yol kaybı üsteli, en küçük kareler laterasyonu, Indoor positioning systems, Received Signal strength, Path Loss Exponent, Least Squares Lateration
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Konumlandırma yöntemleri, küresel konumlandırma sistemi (GPS) teknolojisinin icat edilmesine kadar yıllar içerisinde gelişmiştir. Teknoloji geliştikçe ve insanların zamanlarının çoğunu iç mekânlarda geçirdikleri görüldükçe, iç mekân konumlandırmasına duyulan ihtiyaç artış göstermiştir. Bina dışı ortamların konumlandırılmasında GPS çok iyi bir şekilde çalışmakta, fakat iç mekân konumlandırması için faydasız kalmaktadır çünkü GPS uydularından gelen sinyaller binalara nüfuz edemeyecek kadar zayıftır. Bu nedenle, iç mekân konum belirleme sistemleri günümüzde önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. İç mekânlardaki konumu saptamak için çeşitli yöntem ve algoritmalar mevcuttur. Bu yöntemlerden biri, RSS tabanlı laterasyon algoritmasıdır. Bu metotta, mevcut altyapı kullanıldığından dolayı düşük maliyet avantajına sahiptir. Bununla beraber, yüksek düzeyde doğruluk sağlamaktadır. Bu nedenlerden dolayı, bu tezde bahsi geçen algoritmanın performansı değerlendirilmektedir. Simülasyon, bu algoritmanın performansını farklı durumlarda farklı parametreler kullanarak test etmek için tasarlanmıştır. Sentetik veri oluşturulmakta ve benzetimler için kullanılmaktadır. Algoritma ilk olarak yol kaybı üstel değeri bilgisiyle test edilmektedir. Daha sonra, yol kaybı üsteli tahmin edilmekte ve benzetimlerde kullanılmaktadır. Son olarak, en küçük kareler metodu kullanılarak RSS değerleri hesaplanmaktadır. Bu tez çalışmasında, farklı parametrelerin tahmini pozisyonun ortalama yanılgı üzerindeki etkisi test edilmiştir. RSS tabanlı en küçük kareler algoritması, 1 dBm gürültü seviyesiyle test edildiğinde çoğu test alanında 2 metreyi geçmeyen yüksek bir doğruluk seviyesine sahip olduğunu göstermiştir. Ayrıca, oda büyüklüğünün veya gürültü seviyesinin arttırılmasının ortalama yanılgı üzerinde olumsuz bir etkiye sahip olduğu gösterilmiştir. Bununla birlikte, arttırılmış yol kaybı üstel değerleri, ortalama hata üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir.

Özet (Çeviri)

Localization methods have evolved over the years until the invention of the technology of global positioning system (GPS). As the technology developed and seeing that people spend most of their times in indoor environments, the need for indoor localization has arised. For localization in outdoor environments, the GPS works extremely well, but it is useless for indoor localization because the signals from the GPS satellites are too weak to penetrate the buildings. Because of that reason, the indoor positioning systems became an important research topic nowadays. There are many various methods and algorithms for locating position indoors. One of these methods is the RSS-based lateration algorithm. This method has the advantage of low cost since it uses the existing infrastructure. In addition, it provides a high level of accuracy. For these reasons, the performance of this algorithm is evaluated in this thesis. Simulation is designed to test the performance of this algorithm under different cases by using different parameters. Synthetic data is generated and used for the simulations. The algorithm is first tested with knowledge of the path loss exponent value. Then, the path loss exponent is estimated and used in the simulations. Finally, the values of RSS are estimated by using the least squares method. In this thesis, the impact of different parameters on the average error of estimated position is tested. The RSS-based least squares algorithm showed that it has a high level of accuracy which didn't exceed 2 meters in most testing areas when tested with 1 dBm noise level. It has also been shown that increasing the room size or noise level have a negative impact on the average error. However, increased path loss exponent values have a positive impact on average error.

Benzer Tezler

  1. Location estimation using RSS measurements with unknown path loss exponents

    Yol kaybı üssellerinin bilinemediği durumlarda RSS ölçümleri ile konum belirleme

    MUSA BORA ZEYTİNCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. EMİN ANARIM

    YRD. DOÇ. DR. FREDERİC KEREM HARMANCI

  2. Kapalı mekân konum belirlemede mesafe tabanlı yeni bir yöntem önerisi ve doğruluk analizi

    An accuracy analysis of a proposed distance-based method for indoor positioning

    VELİ İLÇİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VAHAP ENGİN GÜLAL

  3. Comparison of indoor positioning techniques using visible light communication

    Görünür ışık iletişimi ile iç mekân konumlandırma tekniklerinin karşılaştırılması

    ALI ADNAN HUSSEIN AL-KHAZRAJI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ERGÜL

  4. Akıllı ulaşım sistemleri ve otonom taşıt teknolojileri için yüksek doğruluklu konumlandırmanın sağlanması

    Providing positioning with high accuracy in intelligent transportation systems and autonomous vehicle technologies

    ERHAN SESLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKÇE HACIOĞLU

  5. Predictive and adaptive channel estimation models for cooperative wireless communications

    İşbirlikli kablosuz haberleşme için öngörüsel ve adaptif kanal kestirim modelleri

    OMAR GATERA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET HAMDI KAYRAN