Geri Dön

Afet durumları için drone destekli erişim noktasının başarım analizi

Performance analysis of drone assisted access point for disaster situations

  1. Tez No: 646963
  2. Yazar: NOYAN TANRIVER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ÇALHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Bu araştırma herhangi bir ortamda bulunan WiFi sinyal güçlerinin attırılması amacıyla gerçekleştirilmiş ve bu ortama, drone'a entegreli hareketli bir WiFi çoğaltıcı konumlandırması yaparak afet olayları gibi riskli durumlarda iletişimin daha hızlı ve daha kolay nasıl gerçekleştirilebileceğini göstermeyi hedeflemiştir. Örnek olay yöntemiyle yürütülen bu çalışmada öncelikle WiFi çoğaltıcı drone'a entegre edilmiş ve sahaya çıkabilir hale getirilmiştir. Drone, belirlenen ortamda uçurulmadan önce gerekli ölçümler yapılmış ve ortam parametre değerleri elde edilmiştir. Kaynaktan gelen WiFi sinyallerini çoğaltmak ve geniş bir alana yayılmasını sağlamak için WiFi çoğaltıcı adaptör kullanılmıştır. Bunun yanı sıra drone'a yerleştirilen kamera sayesinde, etrafın eş zamanlı olarak izlenmesine olanak tanıyan bir gözlük kullanılmıştır. Lityum-polimer bataryaya sahip olan drone'un üzerine GPS modülü bağlanmıştır. Daha sonra WiFi çoğaltıcı entegreli drone uçurulmuş, parametre değerleri yeniden kayıt altına alınmıştır. Çalışmada kullanılan INAV programı ile drone'a harita üzerinden belirli bölgeler atanmıştır ve GPS modülü sayesinde drone bu bölgelerde otonom şekilde uçmuştur. Parametre sonuçları değerlendirildiğinde; drone uçurulan bölgelerde bilgisayar internet gücünde yaklaşık 2 kat, telefon internet gücünde ise yaklaşık olarak 23 kat sinyal artışı gözlenmiştir. Sonuç olarak afet yardım personellerinin, afet bölgesinde fiilen bulunmadan, INAV ve benzeri uygulamaları yöneterek drone ile arama yapabilecekleri, o bölgenin fotoğraflarını çekebilecekleri ve bölge hakkındaki bilgileri elde ederek afetzedelere hızlıca yardım edebilecekleri kanısına varılmıştır.

Özet (Çeviri)

This research was conducted to increase the WiFi signal strength that is present in any area and aimed to demonstrate how communication can be performed faster and easier in risky conditions such as disasters by placing a mobile WiFi extender in this setting which is integrated to a drone. In the study conducted by the case method, firstly, the WiFi extender was integrated into the drone and become suitable for the field. Required measurements were applied and environmental parameters were obtained in the specified environment before start flying the drone. To multiply the WiFi signals originating from the source and to distribute them across a large region, a WiFi extender adapter has been used. Besides this, glasses that allow simultaneous tracking of the surrounding are used thanks to the camera mounted on the drone. The drone, which has a lithium-polymer battery, has a GPS module attached to it. Then, the drone with the WiFi extender mounted was flown and the parameter values were documented again. Certain areas were allocated to the drone on the map with the INAV software used in the study, and thanks to the GPS module, the drone flew in these areas autonomously. Based on the obtained parameter results, 2 times increase in computer internet power and 23 times increase in telephone internet power were observed in the areas where the drone was flown. Consequently, it was concluded that by managing INAV or similar applications, disaster relief personnel may search the disaster field with a drone, take photos of the area, gather information, and quickly aid the victims without physically being there.

Benzer Tezler

  1. Enhancing disaster management through deep learning: Building damage assessment using satellite imagery

    Derin öğrenme ile afet yönetiminin geliştirilmesi: Uydu görüntüleri kullanılarak bina hasar tespiti

    MOHAMMADREZA MOHAMMADIAHANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Afet ve Acil Durum Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİDEM SALOĞLU DERTLİ

  2. Orman yangını risklerine karşı aloha destekli bir zarar azaltma çalışması; Sarnıç Tepe Mesire Alanı ve Hayvanat Bahçesi örneklemi

    A mitigation study for the wildfire risks by using aloha software; Sarnıç Tepe Recreation Area and Zoo case study

    SİNEM YAĞMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Afet ve Acil Durum Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HİKMET İSKENDER

  3. Planlamada afet bilgi sistemi ve yönetiminin coğrafi bilgi sistemleri ile modellenmesi: Adana örneği

    Modelling of disaster information system and management in planning with geographic information systems: Adana case study

    NAZAN DUYGU YİĞİTER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ŞULE TÜDEŞ

  4. Tünel tasarımına etki eden faktörlerin incelenmesi

    Investigation of the factors affecting the design of tunnel structures

    ONUR EFE HEPBOSTANCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği ve Afet Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURGUT ÖZTÜRK

  5. Simülasyon modeli kullanarak bir üniversitede acil durum tahliye planı oluşturulması

    Creating an emergency evolution plan at A university using A simulation model

    BORA ÜREDEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Kazalarİstanbul Yeni Yüzyıl Üniversitesi

    İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYRUL CANBAZ