Geri Dön

Büyük boyutlu gezgin kablosuz algılayıcı ağlarda düğümlerin lokalizasyonu için çapa düğümlerin optimizasyon yöntemleriyle yerleşimi

Anchor node placement with optimization methods for localization of nodes in large-scale mobile wireless sensor networks

  1. Tez No: 698442
  2. Yazar: FARUK BATURALP GÜNAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TUĞRUL ÇAVDAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 130

Özet

Lokalizasyon, hedef izleme ve nesne izleme gibi çeşitli kullanım alanları için Kablosuz Algılayıcı Ağlarında (KAA) önemli bir süreç olmaktadır. Çapa düğümleri, konumlarını GPS sinyalleri veya elle verilen konumlar aracılığıyla bulabildikleri ve ağdaki diğer düğümlerin konumlarını belirlemelerine yardımcı oldukları için bu görevde kritik rol oynar. Bu nedenle, bir KAA'daki çapa düğümlerinin optimal yerleşimi, düğümlerin konumlarını bulmada daha kesin doğruluk sağlarken enerji tüketimini azaltmak için özellikle önem arz eder. Bu tezde, Bozkurt Optimizasyonu (GWO) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) yöntemlerine dayalı olarak, büyük ölçekli bir KAA'da en uygun çapa düğümü sayısını ve en uygun yerleştirme stratejisini bulmak amacıyla yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşımın ilk adımı olarak, sürecin verimliliğini optimize etmek için sanal lokalizasyon süreci bir sanal koordinat sistemi üzerinden sağlanmıştır. GWO ve PSO yöntemleri, kapsama alanı tabanlı bir analitik yöntem, Destek Vektör Makinesi (SVM) regresyonu ve Çoklu Regresyon gibi makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla karşılaştırılmıştır. Ayrıca lokalizasyon alanında DV-HoP yöntemiyle mukayese edilmiştir. Bir KAA'da farklı sayıda düğüm ve farklı maksimum kapsama uzaklıkları ile çalıştırdığımız simülasyonlar, önerilen yaklaşımların çapa düğümlerinin sayısını azaltırken lokalizasyon hatalarını en aza indirme anlamında üstün olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Localization is an important process in Wireless Sensor Networks (WSNs) for various usage areas such as target tracking and object tracking. Anchor nodes play a critical role in this task since they can find their location via GPS signals or manual setup mechanisms and help other nodes in the network determine their locations. Therefore, optimal placement of anchor nodes in a WSN is particularly important to reduce energy consumption while providing more precise accuracy in locating nodes. In this thesis, a new approach is proposed to find the optimal number of anchor nodes and the optimal placement strategy in a large-scale WSN, based on Gray Wolf Optimization (GWO) and Particle Swarm Optimization (PSO) methods. As the first step of this approach, the virtual localization process is provided over a virtual coordinate system to optimize the efficiency of the process. GWO and PSO methods are compared with machine learning approaches such as a coverage-based analytical method, Support Vector Machine (SVM) regression, and Multiple Regression. In addition, it was compared with the DV-HoP method in the localization aspect. The simulations we run in a WSN with different numbers of nodes and different maximum coverage distances show that the proposed approaches are superior in terms of minimizing localization errors while reducing the number of anchor nodes.

Benzer Tezler

  1. Kablosuz iletişim sistemlerinde zaman-frekans yaklaşımı ile kanal modelleme ve kestirimi

    Channel modeling and estimation for wireless communication systems using a time-frequency approach

    MAHMUT YALÇIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  2. Predictive and adaptive channel estimation models for cooperative wireless communications

    İşbirlikli kablosuz haberleşme için öngörüsel ve adaptif kanal kestirim modelleri

    OMAR GATERA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET HAMDI KAYRAN

  3. Kablosuz sistemlerde kayıt sinyal trafiğini en aza indirmek için optimum bölge alanı tasarım tekniği

    Optimal location area design technique to minimize registration signalling traffic in wireless systems

    ÜMİT ASLIHAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA

  4. Yapay arı kolonisi algoritması kullanarak gezgin satıcı probleminin Türkiyedeki il ve ilçe merkezlerine uygulanması

    Evaluation of traveling salesman problem to the nodes of city and township centers by using artificial bee colony algorithm

    MELİKE RUHAN AKÇA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER

  5. Gezgin hırsız problemi için matematiksel model ve genetik algoritma

    Mathematical model and genetic algorithm for the traveling thief problem

    KÜBRA YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUZAFFER KAPANOĞLU