RSSI-based hybrid algorithm for real-time pedestrian tracking in indoor environments by using RFID technology
RFID teknolojisi kullanarak kapalı alanlarda gerçek zamanlı RSSI tabanlı hibrid yaya takibi algoritması
- Tez No: 583048
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ÇAVUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Kapalı ortamlarda lokasyon bazlı hizmetlerin kullanımı ve önemi her geçen gün artmaktadır. Bu servisler için tam ve gerçek zamanlı konum bilgisi gerekmektedir. Ulusal Konumlandırma Sistemi (GPS) kapalı ortamlar için tasarlanmadığından bu tip ortamlar için yeni teknolojiler ve yeni metotlar kullanan yeni konumlandırma sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, RFID tabanlı gerçek zamanlı iç mekan konumlandırma sistemleri ve algoritmaları geliştirilmiştir. Alınan Sinyal Gücü (RSS) tabanlı konumlandırma teknikleri, detaylı olarak incelenmiştir. Başlıca sinyal haritasına dayanan bir hibrid algoritma geliştirilmiştir. Her yöntemin avantajları vurgulanmıştır. Mevcut algoritmaların yetersizliklerine çözüm olacak orijinal ve özgün bir hibrit algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma ve yöntem 2 farklı kapalı alanda test edilmiştir. Bu orijinal ve özgün metodoloji ve algoritmanın doğruluğu 2,5 m'dir.
Özet (Çeviri)
The usage and importance of Location Based Services for indoor environments are increasing recently. The knowledge of the exact and real-time location is required by many of these services. Since Global Positioning System (GPS) is not designed for indoor environment, new positioning systems based on new technologies and methods are needed for these type of environments. In this thesis, RFID-based real-time indoor positioning systems and algorithm are developed. Received Signal Strength (RSS) based positioning techniques, are studied in detail. A hybrid algorithm is developed which depends on the mainly fingerprinting. The advantages of each method are emphasized. An original and unique hybrid algorithm is developed in this study in order to overcome available algorithm's' drawbacks. The algorithm and methodology is tested in two different indoor environments. As a result, the accuracy of this original and unique methodology and algorithm is 2,5 m.
Benzer Tezler
- Yeni nesil gezgin haberleşme teknolojileri için yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme yöntemi ve uygulaması
Artificial intelligence based vertical handoff method and application for new generation mobile communication technologies
ALİ ÇALHAN
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL ÇEKEN
- Wi-Fi ve BLE hibrit teknolojilere dayalı makine öğrenme destekli iç mekan konumlandırma
Machine learning-aided indoor positioning based on Wi-Fi and BLE hybrid technologies
YUNUS HAZNEDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP TURGUT AKGÜN
- Load balancing based on the received signal strength indication of the load using optimized knn clustering in hybrid wifi/ lifi networks
Hibrit wıfı / lıfı ağlarında optimize edilmiş KNN kümeleme kullanarak yükün alınan sinyal gücü göstergesine dayalı yük dengeleme
MOHAMMED KHALEEFAH AHMED AHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUHAMMAD ILYAS
- Akıllı şehirler için LoRaWAN ağlarında makine öğrenimi tabanlı dış mekan konumlandırma tekniklerinin performans analizi
Performance analysis of machine learning based outdoor positioning techniques in LoRaWAN networks for smart cities
GUFRAN BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
- RSSI based localization in sensor network
Sensör ağlarda alınan sinyalin gücüne dayalı konumlama
KAZIM FIRAT TARAKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL