İnsansız hava aracı (İHA) ve insansız su aracı (İSA) baz istasyonlarının kara ve su altı ağlarda maksimum kapsama sağlayacak şekilde yerleşimi
Localization of unmanned aerial vehicle (UAV) and unmanned water vehicle (UWV) base stations to provide maximum coverage on terrestrial and underwater networks
- Tez No: 693361
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ MURAT DEMİRTAŞ, PROF. BÜLENT TAVLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Son yıllarda insansız araçlarda meydana gelen teknolojik gelişmeler sayesinde insansız araçlar telekomünikasyon, sualtı araştırmaları ve savunma gibi birçok alanda spesifik uygulamalarda kullanılmaya başlanmıştır. Bu uygulamalarda cihazlar (sensör, mobil cihaz, veri depolama merkezi vb.) arası veri iletiminde meydana gelebilecek kayıpların minimum seviyede tutulması amaçlanmıştır. Bunun için hareket kabiliyeti yüksek olan insansız araçların baz istasyonu olarak kullanılması alternatif bir çözüm olmuştur. Bu çalışmada hem kara hem de deniz ağlarının iyileştirilmesi kapsamında maksimum sayıda kullanıcıyı veya sualtı algılayıcıyı kapsayacak şekilde İnsansız Hava Aracı Baz İstasyonu (İHABİ) ve İnsansız Su Aracı Baz İstasyonu (İSABİ) yerleşimi incelenmiştir. Çalışmanın ilk kısmında, birden fazla İHABİ yerleşim problemi için makine öğreniminde kullanılan metotlar önerilmiştir ve gerekli olan veri setinin oluşturulması için çoklu İHABİ yerleşim optimizasyon modeli oluşturulmuştur. Makine öğrenimi yaklaşımında sırasıyla; Evrişimsel Sinir Ağları (CNN), Artçıl Sinir Ağları (ResNet),Derin Sinir Ağları (DNN) ve K-Means algoritması kullanılmıştır. Makine öğrenimi yaklaşımında kullanılan yöntemler, Karma Tamsayılı Doğrusal Olmayan Programlama (KTDOP) optimizasyon modeli ile kapsanan kullanıcı sayısı bakımından kıyaslanmıştır. ResNet modelinin diğer makine öğrenimi modellerine göre üstün bir sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Çalışmanın ikinci kısmında, tek İSABİ yerleşimi için amaç fonksiyonu maksimum sayıda sualtı algılayıcı kapsanması olan KTDOP optimizasyon modeli oluşturulmuştur. Optimizasyon modeli sonuçları, farklı sayıda sualtı algılayıcı ve iletim gücü seviyeleri açısından Kıyaslama Konum Merkezi noktaları ile kıyaslanmıştır. Daha sonra birden fazla İSABİ kullanımı için optimizasyon modeli güncellenip, K-Means algoritması ile kapsanan sualtı algılayıcı sayısı bakımından kıyaslanmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, due to technological developments, unmanned vehicles have started to be used in specific applications in many areas such as telecommunication, underwater research, civilian, and defense. In these applications, it is aimed to keep the losses that may occur in data transmission between devices (sensor, mobile device, data storage center, etc.) at a minimum level. Therefore, the use of unmanned vehicles with high mobility as a base station has been an alternative solution. In this study, the placement of Unmanned Aerial Vehicle Base Station (UAVBS) and the placement of Unmanned Water Vehicle Base Station (UWVBS) were investigated to cover the maximum number of users or underwater sensors for the improvement of both terrestrial and underwater network. In the first part of our study, machine learning approach is proposed for multiple UVABS's placement problem. Required data that are used on machine learning models are generated by using a Mixed Integer Non-linear Programming (MINLP) optimization model of multi UAVBS placement problem. In the machine learning approach; Convolutional Neural Networks (CNN), Residual Neural Networks (ResNet), Deep Neural Networks (DNN) and K-Means algorithms were used respectively. The results are compared with the MINLP model in terms of user coverage. It is observed that the ResNet model gives better results than other machine learning models. In the second part of our study, we defined a MINLP optimization model for a single UWVBS placement to maximize the sensor coverage. The results of the optimization model were compared with the Benchmark Location in terms of a different number of underwater sensors and transmission power levels. For multiple UWVBS's deployment scenario, the optimization model is re-evaluated and compared with KMeans algorithm.
Benzer Tezler
- Physical layer security performance of satellite networks
Uydu ağlarının fiziksel katman güvenlık başarımı
OLFA BEN YAHIA
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
Assoc. Prof. Dr. EYLEM ERDOĞAN
- Investigating olive trees by monitoring phenological stages using multi-modal satellite sensor data
Çok-modlu uydu sensör verileri kullanılarak fenolojik aşamalarının izlenmesiyle zeytin ağaçlarının araştırılması
HAYDAR MUHAMMED AKÇAY
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Yüksek çözünürlüklü görüntülerde derin öğrenme tabanlı nesne tespiti için yeni bir önişleme yöntemi geliştirilmesi
Development of a new preprocessing method for deep learning based object detection in high resolution images
MUHAMMED TELÇEKEN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
PROF. DR. SEZGİN KAÇAR
- Horseshoe adası Antarktika'da İHA-GPR gözlemlerine dayalı buzul izleme ve 3D modelleme
Glacier monitoring and 3D modeling based on UAV-GPR observations on horseshoe island, antarctica
MEHMET ARKALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT OĞUZ SELBESOĞLU
- Biber bitkisinin farklı sulama seviyelerindeki tepkilerinin insansız hava aracı ve uzaktan algılama sensörleri ile belirlenmesi
Determination of response to different water stress levels of pepper using unmanned air vehicle and remote sensing sensors
EMRE TUNCA
Doktora
Türkçe
2022
ZiraatOndokuz Mayıs ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYÜP SELİM KÖKSAL