Geri Dön

Location estimation of multiple emitters in wireless communication networks

Kablosuz iletişim ağlarında çoklu yayıcılar için lokasyon tahmini

  1. Tez No: 754150
  2. Yazar: MAHMUT AĞAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SUZAN ÜRETEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 46

Özet

Kablosuz iletişim ağlarında hızlı ve doğru konum tahmin tekniklerine olan ihtiyaç, kullanıcı sayısı ve daha gelişmiş hizmet taleplerine paralel olarak artmaktadır. Günümüz uygulamalarının çoğu, kullanıcıların konum bilgilerine ihtiyaç duyarken, doğru ve etkin konumlandırma çözüm tekniklerine yönelik çalışmalar önemini artırmıştır. Literatürde özellikle emitörün konumu olmak üzere konum tahmini ile ilgili birçok çalışma yapılmış ve günümüzde bilişsel radyo ağlarında yeni yöntemler geliştirilmeye devam etmektedir. Binlerce düğümden oluşan bir kablosuz iletişim ağında, her bir düğüm konumuna bir konumlandırma sensörünün yerleştirilmesi maliyetli olabilir ve konumlandırma sensörleri, görüş hattı dışı durumlarda yüksek doğrulukta konum sonuçları sağlamayabilir. Böyle yoğun bir ağda, her sensör düğümünde manuel olarak konum referansları oluşturmak da mümkün olmayabilir. Bu, sensör düğümlerinin GPS (Global positioning system) veya manuel konfigürasyon gibi ek donanımlar kullanmadan mevcut konumlarını belirlemeleri için bir ikilem yaratır. Literatürde bu sorunu çözmek için pek çok yöntem ve yaklaşım çalışılmış olup, en yaygın olanı kaynaklarla doğrusal olmayan ilişki özellikleri kullanılarak emitörlerin konumunun tahmin edildiği çalışmalardır. Bilişsel radyo ağlarında, birincil vericilerin konum tahmini, birincil kullanıcılara zararlı parazitlere neden olacak şekilde koordine olmayan bir şekilde yapılabilir. Bu tezde, yan yana bulunan kapsama bölgelerinde aynı anda çalışan birkaç ortak kanallı radyo vericisinin konumlarını tahmin etme problemi incelenmiştir. Birden fazla radyo vericisinin konum tahmini, ilgilenilen bölgede rastgele dağıtılan birkaç sensörde kaydedilen sinyal gücü (RSS) ölçümleri kullanılarak yapılır. Metropolis Hastings algoritmasında, çoklu yayıcı senaryosunun olasılık modeline dayanan bir Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) tekniği önerilmiştir. Bunun temel mantığı, MCMC tabanlı tekniklerin, özellikle tahmin edilecek çok sayıda parametre olduğunda, parametre tahmin problemlerine daha az karmaşık çözümler sağlamasıdır. Bildiğimiz kadarıyla, MCMC yaklaşımları, literatürde birden fazla emitörün konumunu tahmin etme problemi için kullanılmamıştır.

Özet (Çeviri)

The need for fast and accurate location estimation techniques in wireless communication networks is increasing in parallel with the number of users and more advanced service demands. While most of today's applications need users' location information, studies on accurate and effective positioning solution techniques have increased their importance. In literature, many studies have been made about location estimation, especially about emitter's location and new methods are still being developed in cognitive radio networks (CRNs). In a wireless communication network of thousands of nodes, deploying sensors in a given area may be costly, but more importantly those sensors may not provide highly accurate location estimation results, specifically in non-line-of-sight (NLOS) situations. On the other hand, for scenarios where sensor measurements are done manually, it is not practical to locate the emitting node in such a dense network. This creates a dilemma for the sensor nodes to determine their current position without using additional hardware such as GPS or manual configuration. Many methods and approaches have been studied in literature to solve this problem, and the most common studies are those in which the position of emitters is estimated by using the nonlinear relationship features with the sources. In cognitive radio (CR) networks, location estimation of primary transmitters can be done in an uncoordinated fashion causing interference that is harmful to primary users. In this thesis, the problem of predicting the locations of several co-channel radio transmitters that operate simultaneously in adjacent coverage regions is studied. Location estimation of multiple radio transmitters is done by using received signal strength (RSS) measurements recorded at several sensors that are deployed randomly in the region of interest. The Metropolis Hastings algorithm, a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) technique based on the probability model of the multi-emitter scenario, is proposed. The fundamental rationale for this is that MCMC-based techniques provide lower computational complexity solutions to parameter estimation problems, particularly when the number of parameters to be estimated is high. To the best of our knowledge, MCMC approaches have not been used in the literature for the problem of estimating the location of multiple emitters.

Benzer Tezler

  1. A friendly physical layer warden system

    Dost bir fiziksel katman bekçi sistemi

    MİRAÇ KUMRAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  2. Comparison and evaluation of three dimensional passive source localization techniques

    Üç boyutlu pasif konum belirleme tekniklerinin karşılaştırılması ve değerlendirilmesi

    EMRAH BATUMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER

  3. Volumetric array geometry design for direction of arrival estimation under array imperfections

    Dizi kusurları altında varış yönü kestirimi için hacimsel dizi geometrisi tasarımı

    FESİH KESKİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANSU FİLİK

  4. Telsiz algılayıcı ağlar ile genişbant kaynak konum kestirimi

    Wideband source localization using sensor networks

    SERAP ÇEKLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  5. Hava platformundan RF kaynak konumlandırma

    Airborne RF emitter geolocalization

    AHMET AK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ