Geri Dön

3D placement of unmanned aerial vehicle base stations using metaheuristic algorithms

İnsansız hava aracı baz istasyonlarının metasezgisel algoritmalar kullanılarak 3 boyutlu yerleştirilmesi

  1. Tez No: 839011
  2. Yazar: SADAT DURAKI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERCAN DEMİRCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

İnsansız hava araçları (İHA'lar), son on yılda çeşitli sektörlerde ve alanlarda önemli gelişmelerle birlikte uygulama ve kullanım açısından dikkate değer bir büyüme gözlemlemiştir. İHA'ların artan kullanımında, geliştirilmiş pil ömrü, yük kapasitesi ve uçuş kontrol sistemleri gibi temel faktörler etkili olmuştur. İHA'ların önemli bir uygulama alanı, özellikle felaket bölgelerinde kablosuz baz istasyonu olarak görev almalarıdır. Ancak, enerji tüketimi sorunu, İHA baz istasyonları için yaygın bir zorluk oluşturmaktadır. Bu çalışmada, Animal Migration Optimization (AMO), Immune Plasma Algorithm (IPA) ve Firefly Algorithm (FA) olmak üzere üç meta-sezgisel algoritma kullanarak bu sorunu ele almaktayız. Bu algoritmalar, tek İHA yerleştirme, çoklu İHA yerleştirme ve geri besleme bilinci olan yerleştirme olmak üzere üç ayrı 3D İHA yerleştirme sorununu çözmek için kullanılmaktadır. Bu araştırmada gerçekleştirilen deneysel çalışmalar, meta-sezgisel algoritmaların İHA 3D yerleştirmesini optimize etme ve enerji tüketimini azaltma konusunda umut verici bir yaklaşım olduğunu göstermektedir. Deneysel sonuçlar, tek İHA yerleştirmede, her üç algoritmanın makul bir performans sergilediğini ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, çoklu İHA yerleştirme ve geri besleme bilinci olan yerleştirme durumlarında, Firefly Algorithm (FA), Immune Plasma Algorithm (IPA) ve Animal Migration Optimization (AMO) yöntemlerine kıyasla daha düşük bir performans sergilemektedir. Bu bulgular, meta-sezgisel algoritmaların İHA enerji tüketimi sorunlarına ve 3D yerleştirmenin optimize edilmesine yönelik önemini vurgulamaktadır. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar, meta-sezgisel yaklaşımların kablosuz baz istasyonu senaryolarında İHA performansını artırmak için pratik uygulamasına değerli bir perspektif katmaktadır. Ayrıca, İHA teknolojisi bağlamında meta-sezgisel algoritmaların daha fazla keşfedilmesi ve geliştirilmesi potansiyelini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Unmanned aerial vehicles (UAVs) have witnessed a remarkable growth in application and utilization over the past decade, owing to significant advancements in various industries and domains. Key factors contributing to the increased use of UAVs include improved battery life, payload capacity, and flight control systems. One noteworthy application of UAVs lies in their role as wireless base stations, particularly in disaster-stricken areas. However, the issue of energy consumption poses a common challenge for UAV base stations. In this study, we address this problem by employing three meta-heuristic algorithms: Animal Migration Optimization (AMO), Immune Plasma Algorithm (IPA), and Firefly Algorithm (FA). These algorithms are utilized to solve three distinct 3D UAV placement problems, namely single UAV placement, multi UAV placement, and backhaul-aware placement. Experimental studies conducted in this research demonstrate the effectiveness of meta-heuristic algorithms as a promising approach for optimizing UAV 3D placement and reducing energy consumption. Specifically, the experimental results reveal that all three algorithms perform reasonably well for single UAV placement. However, in the cases of multi UAV placement and backhaul-aware placement, the Firefly Algorithm (FA) exhibits lower performance compared to the Immune Plasma Algorithm (IPA) and Animal Migration Optimization (AMO). These findings underscore the significance of meta-heuristic algorithms in addressing UAV energy consumption challanges and optimizing 3D placement. The results obtained from this study contribute valuable insights into the practical application of meta-heuristic approaches for enhancing UAV performance in wireless base station scenarios. Furthermore, they highlight the potential for further exploration and refinement of meta-heuristic algorithms in the context of UAV technology.

Benzer Tezler

  1. Bina rölevesi kapsamında yersel lazer tarama ve insansız hava araçları yardımıyla üretilen verilerin doğruluk analizi

    Accuracy analysis of data produced by terresterial laser scanner and unmanned aerial vehicle in building relief scope

    HACI TEVFİK ÇAŞKURLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURAN ERDEN

  2. Design and control of a winch driven grasping mechanism for a quadrotor unmanned aerial vehicle

    Dört rotorlu insansız hava aracı için makaralı yük alma-bırakma mekanizması tasarımı ve kontrolü

    MEHMET OKAN GÜNEY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  3. An intelligent 3D placement methodology for drone networks

    Dron ağlarında akıllı 3B yerleştirme metodolojisi

    ÇAĞLAR KARAHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERK CANBERK

  4. Optimum placement of high energy inductors for capacitive pulse power supplies

    Kapasitif darbe güç kaynaklarında kullanılan yüksek güç bobinlerinin optimum yerleşimi

    İBRAHİM GÜNGEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE BOSTANCI

  5. Drag characteristics of a historical bridge pier

    Tarihi köprü ayaklarının sürtünme karakteristikleri

    MEHMET MERT BÜLBÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURAY TOKYAY