Geri Dön

Kablosuz sensör ağlarında sıkıştırılmış örnekleme

Compressive sampling in wireless sensor networks

  1. Tez No: 650827
  2. Yazar: ALİ YASİN ÇAKILCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CENK TOKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 166

Özet

Haberleşme günümüzün en önemli konularından biri olarak öne çıkmaktadır. Günden güne veri trafiği inanılmaz bir şekilde artış göstermektedir. Pratik açıdan kullanım kolaylığı ile birlikte kablosuz haberleşme teknolojisi bu zamana kadar önemli gelişmeler kat etmiştir. WSN'ler kablosuz haberleşmeyi kullanan, çeşitli fiziksel ölçümleri yapıp belli bir bölgeyi gözetlemeyi veya o bölgeden bilgi toplama imkânı veren ağlardır. Bu ağ kısıtlı enerjiye sahip düğümlerden ve bu düğümlerin verilerinin toplandığı ve işlendiği en az bir erişim noktasından oluşmaktadır. WSN'lerdeki düğümlerin yaşam sürelerini uzatmak için enerjilerinin verimli bir şekilde kullanılması gerekmektedir. Harcanan enerji, veri iletimi ve hesaplamalar ile doğrudan ilişkilidir. CS teorisi de bu noktada çözüm sunmaktadır; eğer ölçülen sinyal seyrekse, bu sinyal Nyquist oranına göre daha az sayıda ölçümle yeniden oluşturabilmektedir. Bundan dolayı CS, WSN için önemli bir tekniktir. Bu tez çalışmasında incelenen sinüzoidal, doğrusal ve ikinci derece alanlar için örnekleme noktaları tekdüze, Gauss, H-PPP ve eş aralıklı olarak seçilmiştir. Bu örnekleme noktalarından alınan ölçümler OMP ve CoSamp algoritmaları kullanılarak geri dönüşüm başarımları incelenmiştir. Düğümlerin alana rasgele dağıtılmasını öneren, bir başka deyişle örnekleme noktalarının rasgele seçildiği, tekdüze ve H-PPP dağılımları daha başarılı sonuçlar vermiştir.

Özet (Çeviri)

Communication is emerging as one of the most important topics of today. Data traffic has been increasing incredibly day by day. Wireless communications is convenient to use and has been widely used in daily life with an increasing penetration. Wireless Sensor Networks use sensors to sense the environment and use wireless communications to send and receive the related information. WSN consists of sensor nodes which has limited battery power and a base station to gather the observation data and process it. It is necessary to use energy efficiently in order to increase the lifetime of the network. Furthermore, the energy consumed by the network is directly related to data communication and data processing. Compressive Sampling theory has a solution at this point. If the signal is sparse in a certain transform domain, Compressive Sampling theory states that less number of measurements can be used to reconstruct the function representing the physical parameter of concern. Because of this, CS has become an important technology for WSNs. In this study, the sensor nodes in a WSN are assumed to be distributed over a geographical region using the Gauss distribution, uniform distribution, grid distribution and H-PPP distribution, and the reconstruction performance of the OMP and CoSamp algorithms are assessed over measurements taken from sampling points.

Benzer Tezler

  1. Sparse representation frameworks for inference problems in visual sensor networks

    Görsel algılayıcı ağlarındaki istatiksel çıkarım problemleri için seyrek temsil yöntemleri

    SERHAN COŞAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

  2. Kablosuz multimedya sensör ağlarda (WSN) güvenli veri iletişim için alternatif bir uygulama

    An alternative application for Secure Data Communication in wireless multimedia Sensor Networks (WMSN)

    CEBRAİL BARUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YETKİN TATAR

  3. Sıkıştırılmış algılamanın kablosuz algılayıcı ağların enerji tüketimi ve yaşam süresi üzerindeki etkinliğinin incelenmesi

    Investigation of the impact of compressive sensing on the energy dissipation and lifetime of wireless sensor networks

    CELALETTİN KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ CAFER GÜRBÜZ

    DOÇ. DR. BÜLENT TAVLI

  4. Optimal energy efficient sensor network design

    Algılayıcı ağ tasarımı

    RAED S.M. DARAGHMA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURAY AT

  5. Kablosuz sensör ağlarında yönlü anten kullanımı ve uçtan uca gecikmeyi kısıtlamanın farklı performans metrikleri üzerindeki etkisi

    The impact of directional antenna use and restriction of end-to-end delay on different performance metrics in wireless sensor networks

    AHMET KEREM YUMUŞAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ MURAT DEMİRTAŞ