Geri Dön

A sensor fusion and machine learning approach for predicting signal power path loss in wireless communications

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 597880
  2. Yazar: YUNUS EĞİ
  3. Danışmanlar: DR. CARLOS E. OTERO
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Florida Institute of Technology
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

When it comes to Wireless Communication systems and their optimization in different environments, estimation of SPPL for different terrain models becomes one of the most tedious problems for Radio Frequency engineers. Since every terrain has their complex terrain structures and contains micro-variations, they end up with an ambiguous SPPL via scattering and absorption. Also, modern SPPL prediction models are error free since they use predefined estimation parameters for classified terrain model. Sometimes, terrain-related estimation errors may cause over undesirable SPPL level which is much larger than 5% tolerance error. To avoid this problem, one can benefit from 3D map of the environment by using Light Detection and Ranging (LiDAR) and Artificial Neural Network which is one of the most common Machine Learning (ML) algorithm. This tools can be utilized to classify the objects and their structures which are the main reason for scattering and absorption. The fusion process of LiDAR and corresponding color classified satellite images can be fused to extract desired tree canopies. In this dissertation, Machine Learning and image processing techniques will be used to model SPPL for deployment of WCS.

Benzer Tezler

  1. 4 bacaklı robot sistemi üzerinde 3d LiDAR ile sensör füzyonuve haritalama

    Sensor fusion and mapping on a 4 legged robot system with 3DLiDAR

    ONURCAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL UYANIK

  2. Scientific machine learning supported track-to-track fusion

    Bilimsel makine öğrenmesi destekli takip bilgisi füzyonu

    RECEP AYZİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ BAŞPINAR

  3. Kestirimci bakım uygulamalarında makine öğrenimine dayalı anomali tespiti yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of machine learning based anomaly detection methods in predictive maintenance applications

    ÖMER KÜLLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP ÇİNAR