Wi-fi based indoor positioning with spatial filtering and feature selection
Özel filtreleme ve özellik seçimi ile wi-fi tabanlı iç konum analizi
- Tez No: 604701
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ECE GELAL SOYAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Konum belirleme sistemlerinde parmak izi tabanlı konumlandırma yöntemleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Parmak izinde, ilgili alanda alınan sinyal gücü değerleri kullanılarak bir veritabanı oluşturulur. Konum tahmini, çevrimiçi ölçülen RSS değeri ile veritabanındaki mevcut RSS değerleri arasındaki en iyi eşleşmeyi bularak gerçekleştirilir. Bu pozisyon belirleme sürecinde, pek çok makine öğrenme algoritması kullanılmıştır. Alışveriş merkezleri ve havaalanları gibi geniş alanlara sahip yerler için konumlandırma giderek daha önemli hale geldiği için, parmak izi veritabanları daha büyük olacak ve hedeflerin gerçek zamanlı olarak konumlandırılmasını hesaplamak daha zor hale gelecektir. Öte yandan, Artırılmış Gerçeklik (AR) gibi gerçek zamanlı uygulamaların hâkimiyetinin artmasıyla, bir hedefi neredeyse gerçek zamanlı olarak konumlandırabilmemiz gerekir. Bu nedenle, bu tezde, konumlandırmada basit ve hızlı bir sistem oluşturmak için en yakın K (komşu) (KNN) ve Destek Vektör Makinesi (SVM) algoritmalarıyla özellik seçim algoritmaları kullanmayı öneriyoruz. Çeşitli özellik seçim algoritmalarını değerlendirdik. Sonuçlarımız, özellik seçim algoritmalarıyla birlikte hesaplama ek yükünün %60'tan fazla azaltılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Fingerprint based positioning methods have been widely used in location positioning systems. In fingerprinting, a database is created using the received signal strength values in the area of interest. The position prediction is performed by finding the best match between the online measured RSS value and the existing RSS values in the database. In this position estimation process, many machine learning algorithms have been used. With location positioning being increasingly important for places with large areas such as malls and airports, the fingerprinting databases will become larger, making it computationally more difficult to position targets in real time. On the other hand, with increasing dominance of real-time applications such as Augmented Reality (AR), we need to be able to position a target in almost real time. Therefore, in this thesis, we propose to use feature selection algorithms with the K-nearest neighbors (KNN) and Support Vector Machine (SVM) algorithms to create a simple and swift system in location positioning. We have evaluated various feature selection algorithms . Our results showed that with the proper feature selection algorithms, computational overhead could be reduced by more than %60.
Benzer Tezler
- Kapalı alan konum belirleme ve navigasyon tekniklerinin farklı uygulama alanlarında etkin kullanımına ilişkin bir süreç modeli yaklaşımı
A process model approach for efficient use in different applications of closed area positioning and navigation techniques
YUNUS BAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER GÜNEY
- Yapay zekâ teknikleri ile Wi-Fi ve bluetooth tabanlı kapalı alan konumlandırma sistemi geliştirilmesi
Development of Wi-Fi and bluetooth based indoor positioning system with artificial intelligence techniques
KADİR ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiMalzeme Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL KIRBAŞ
- Sürü zekâsı optimizasyon algoritmaları ile iç mekân konumlandırma
Indoor positioning with swarm intelligence optimization algorithms
YASİN KAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR
- Kapalı mekânlarda RSS tabanlı konum belirleme yaklaşımı: Parmak izi metodunun uygulanması ve performans analizi
RSS based indoor positioning approach in indoor environments: Implementation of fingerprinting method and its performance analysis
BEHLÜL NUMAN ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN CEYLAN
- 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
2017
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VAHAP ENGİN GÜLAL