Multi-sensor indoor positioning
Kapalı mekanda çok sensörlü konumlandırma
- Tez No: 726354
- Danışmanlar: PROF. DR. FEZA KERESTECİOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Bu ¸çalışmada, hedefin üçgenlenmiş konum bilgilerini birleştiren, çoklu sensörlü kapalı alanda konumlandırma metodlarına yer verilmiştir. Üçgenleme işlemi Wi-Fi erişim noktalarından alınan sinyal gücünün ¸çevrimi ile elde edilen mesafe bilgileri ile gerçekleştirilmiştir. Yeni bir yöntem olarak, Federe Kalman Filtresine (FKF) dayanan ve parmak izi verilerini kullanan, Federe Kalman Filtresi-Kovaryans Güncellemesi Atlama (FKF-KGA) yöntemi sunulmuştur. Sonrasında FKF yapısında zorlu konulardan biri olan, bilgi paylaşım katsayısı atama problemi için iki yeni uyarlanabilir yöntem sunulmuştur. Bu yöntemler erişim noktalarından elde edilen, alınan sinyal gücü göstergesi ve mesafe bilgilerine dayanarak geliştirilmiştir. Son olarak, FKF-KGA yapısı uyarlanabilir bilgi paylaşım katsayı yöntemleri ile birleştirilmiştir. İki farklı kapalın alanda toplanan gerçek veriler, sunulan federe filtre yapıları ile standart federe ve merkezileştirilmiş süzgeç yapılarının performanslarını karşılaştırmak için kullanılmıştır. Test verileri ile gerçeklenen benzetimler sonunda, sunulan yöntemlerin konum doğruluğu ve erişim noktasında sinyal kaybı durumundaki hata toleransında iyileşme sağladığı gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, multi-sensor indoor positioning methods, which fuse the tri-laterated position data of the target are considered. The lateration is based on the distances that are obtained using the signal strengths received from different Wi-Fi access points. A new method, which is based on federated Kalman filtering (FKF) and makes use of the fingerprint data, namely, federated Kalman filter with skipped covariance updating (FKF-SCU) is proposed for indoor positioning. After that challenging issue of FKF, information sharing coefficient assignment is studied and two online adaptation methods based on received signal strength indication (RSSI) and distance information gathered from APs are proposed. Lastly, FKF-SCU structure is combined with adaptive FKF configuration. The data collected on two different test beds are used to compare the performance of the proposed positioning methods to those of the regular federated and centralized filters. It is shown on the test data that these algorithms improve the position accuracy and provide fault tolerance whenever signal reception is interrupted from an access point.
Benzer Tezler
- Kapalı alan konum belirlemede RFID ve UWB teknolojilerinin performans karşılaştırılması
The performance comparison of RFID and UWB technologies in indoor positioning
ÖMER FARUK BAĞDATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ÖZDEMİR
- Çoklu veri füzyonu tabanlı iç ortam konumlandırma ve takip sistemi tasarımı
Multi sensor fusion based indoor localization and tracking system design
SERTAÇ BUĞRA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ZİYA ALKAR
- Navigation based on inertial sensor data using deep learning techniques
Ataletsel sensör verileriyle derin öğrenme teknikleri kullanılarak navigasyon
MUHAMMET SERHAT SOYER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CENGİZ ONBAŞLI
- Mobile assisted range-based localization in multi-storey buildings
Gezgin yardımıyla çok katlı binalarda uzaklık ölçümüne dayalı konumlama
ALİ TEOMAN UNAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Ekonomi ÜniversitesiAkıllı Mühendislik Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN AKCAN
DOÇ. DR. CEM EVRENDİLEK
- Otonom araçlar için 2B lazer tarayıcı kullanılarak yeni 3B LIDAR sistemi elde edilmesi ve engel tespiti
Obtaining a new type 3D LIDAR system using 2D laser scanner for autonomous vehicles and obstacle detection
AHMET KAĞIZMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ