Developing an indoor localization method for the internet of things (IoTs)
Nesnelerin interneti (IoTs) için iç ortam konumlandırma yöntemi geliştirilmesi
- Tez No: 583501
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NURAY AT, DR. ÖĞR. ÜYESİ CİHAN TOPAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Bu tezde, nesnelerin interneti (IoT) uyumlu Raspberry Pi 3 cihazlar kullanılarak yeni bir iç ortam konumlandırma sistemi geliştirilmiştir. Bu kapsamda ilk olarak, geleneksel çevrimdışı RF parmak izi konumlandırma yöntemi yerine çevrimiçi RF parmak izi konumlandırma yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yaklaşımın iki boyutlu konumlandırma için etkinliği, en yakın K-komşu (KNN) algoritmasında Wi-Fi sinyal güç değerlerinin kullanılmasıyla gösterilmiştir. Daha sonra, önerilen çevrimiçi RF parmak izi konumlandırma yaklaşımının üç boyutlu konumlandırma için uygulanabilirliği ve performansı incelenmiştir. Bu amaçla, KNN algoritması yedi farklı uzaklık metriği ve üç farklı konum tahmin yöntemiyle gerçeklenmiştir. Kanal girişiminin konumlandırma doğruluğuna ve sistem gürbüzlüğüne etkileri ayrıca gösterilmiştir. Bu tezde önerilen ve gerçeklenen iç ortam konumlandırma yöntemi, cihazlar ve çalışılan ortam göz önüne alındığında özgündür ve umut verici sonuçlar verdiği başarıyla gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new indoor localization system that uses Raspberry Pi 3 Internet of Things (IoT)-enabled devices is developed. In this context; first, an online Radio Frequency (RF) fingerprinting positioning approach is proposed instead of the traditional offline RF fingerprinting positioning. Using Wi-Fi received signal strengths, and by employing K-Nearest-Neighbour (KNN) algorithm, the effectiveness of the new approach is evaluated on a two-dimensional positioning system through real-life experiments. Next, the applicability and performance of the proposed online RF fingerprinting localization approach is studied on a three-dimensional positioning system. To this effect, seven distance metrics together with three location prediction methods are tested in the KNN algorithm. Additionally, effects of channel interference on both positioning accuracy and system robustness are investigated. The proposed and implemented indoor localization method presented in the thesis is unique when it comes to the approach, devices and the environment of deployment, and it is successfully shown to yield promising results.
Benzer Tezler
- 2-step indoor localization for 'smart AGVs'
'Akıllı AGV'ler' için iki aşamalı iç mekan konumlama yaklaşımı
ABDURRAHMAN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- İç mekan konum belirleme sistemlerinde konum kestirim doğruluğunun yükseltilmesi
Improvement of the location estimation accuracy in indoor localization systems
EMRE DORUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN KAAN EROL
DOÇ. DR. TANER ARSAN
- Otonom sistemler için sensör füzyon ve görsel tabanlı konumlandırma
Sensor fusion and visual-based localization for autonomous systems
ABDULLAH YUSEFI
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL SUNGUR
DOÇ. DR. AKİF DURDU
- Development of a mobile robot platform to be used in mobile robot research
Mobil robot araştırmalarında kullanılmak üzere bir mobil robot platformu geliştirmesi
MUHAMMET KASIM GÖNÜLLÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET BUĞRA KOKU
DOÇ. DR. ERHAN İLHAN KONUKSEVEN
- RFID-based indoor tracking system (ITO)
RFID destekli ev-içi aktivite takip sistemi
SİYAR ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Ekonomi ÜniversitesiDOÇ. DR. MEHMET SÜLEYMAN ÜNLÜTÜRK