Kablosuz sensör ağlarında konum belirlemede optimizasyon yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of optimization methods for localization in wireless sensor networks
- Tez No: 760953
- Danışmanlar: PROF. DR. TOLGA EREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kablosuz Sensör Ağları, Konumlandırma, K-bağlılık, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yarasa Algoritması, Diferansiyel Gelişim Algoritması, Ateşböceği Algoritması, Wireless Sensor Networks, Localization, K-connectivity, Particle Swarm Optimization, Bat Algorithm, Differential Evolution Algorithm, Firefly Algorithm
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
Kablosuz sensör ağlarında konum belirleme günümüzde birçok alanda önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. Kablosuz sensör ağlarının (KSA) kullanıldığı uygulamalarda sensörlerin gerçek konumlarını en az hata ile tespit etmek çok önemlidir. Sensörlerden toplanan kısıtlı bilgileri kullanarak o sensörün gerçek konumunu tespit etmek KSA'larda konum belirleme probleminin temelidir. KSA'larda konum belirleme fikri, konumu bilinmeyen bir düğümün (sensörün) iletim mesafesi içinde bulunan referans ve komşu düğümler arasındaki gürültü eklenmiş ölçümlerden gerçek konumunun tespit edilmesine dayanır. Bu tez çalışmasında, KSA'larda sensörlerin konumlarını daha doğru tespit edebilmek için sezgisel optimizasyon metotları kullanılmaktadır. Çalışmalar MATLAB ortamında simüle edilmiştir. Önerilen optimizasyon yöntemleri, doğada yaşayan canlıların davranışlarından ilham alınarak keşfedilen optimizasyon yöntemleridir. Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Yarasa Algoritması (BA), Diferansiyel Gelişim Algoritması (DEA) ve Ateşböceği Algoritması (FA) metotları KSA'larda konum belirleme probleminin çözülmesi amacı ile karşılaştırılmıştır. Sensörlerin iletim yarıçapı KSA'ların k-bağlılık özelliğini gösterdiği durumlara göre seçilmiş olup algoritmaların performansı ortalama konumlandırma hatası ve algoritma hesaplama süresi gibi parametrelere göre kıyaslanmıştır. KSA'larda k-bağlılık özelliğinin ortalama konumlandırma hatası üzerindeki etkisi incelenerek literatüre katkı sağlanmıştır. Elde edilen sonuçlar analiz edildiğinde en uygun olan optimizasyon yöntemini ve k-bağlılık değerini tespit etmek hedeflenmiştir.
Özet (Çeviri)
Positioning in wireless sensor networks has become an important research topic in many fields today. In applications where wireless sensor networks (WSN) are used, it is very important to detect the actual location of the sensors with minimum error. Using the limited information gathered from the sensors, determining the actual location of that sensor is the basis of the localization problem in WSN. The idea of localization in WSN is based on determining the actual position of an unknown node (sensor) from noise-added measurements between the reference and neighboring nodes located within the transmission distance. In this thesis, metaheuristic optimization methods are used in order to more accurately determine the positions of the sensors in WSN. Studies were simulated in MATLAB environment. The proposed methods are optimization methods that are inspired by the behavior of living things in nature. Particle Swarm Optimization (PSO), Bat Algorithm (BA), Differential Evolution Algorithm (DEA) and Firefly Algorithm (FA) methods were compared with the aim of solving the localization problem in WSN's. The transmission radius of the sensors was chosen according to the cases where the WSN's showed k-connectivity, and the performance of the algorithms was compared according to parameters such as mean localization error and algorithm processing time. A contribution to the literature has been made by examining the effect of k-connectivity on the mean localization error in WSN. When the obtained results are analyzed, it is aimed to determine the most appropriate optimization method and k-connectivity value.
Benzer Tezler
- Kablosuz sensör ağlarında graf bağlılığın konumlandırma üzerindeki etkisinin ve hatalı konumlandırılan sensör düğümlerinin incelenmesi
Investigation of the effect of graph connectivity on positioning and misplaced sensor nodes in wireless sensor networks
FEYZA NUR ÇAKICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOLGA EREN
- An inquiry into the metrics for evaluation of localization algorithms in wireless ad hoc and sensor networks
Tasarsız ve algılayıcı ağlarda yer belirleme algoritmalarının değerlendirilmesinde kullanılan metrikler üzerine bir araştırma
HİDAYET AKSU
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
- Kablosuz sensör ağlarında yumuşak hesaplama teknikleri kullanarak konum tahmini
In wireless sensor networks using soft computing techniques estimate of location
SEVİL TUNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANER TUNCER
- A new energy efficient forwarder set based dynamic duty cycled routing in wireless sensor networks
Kablosuz sensör ağlarında yönlendirme kümesine göre dinamik çevrimli yeni bir yönlendirme tekniği
SILA ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ
- Identification and localization on a wireless magnetic sensor network
Kablosuz bir manyetik algılayıcı ağında hedef tanıma ve konum belirleme
SAJJAD BAGHAEE
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF UYSAL BIYIKOĞLU
YRD. DOÇ. DR. SEVGİ ZÜBEYDE GÜRBÜZ