3D placement of unmanned aerial vehicle base stations using metaheuristic algorithms
İnsansız hava aracı baz istasyonlarının metasezgisel algoritmalar kullanılarak 3 boyutlu yerleştirilmesi
- Tez No: 839011
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERCAN DEMİRCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- UAV-assisted energy-aware data collection in robotic wireless sensor networks under battery prediction error
Pil tahmin hatası durumunda robotik kablosuz sensör ağlarında İHA destekli enerji bilinçli veri toplama
BEYZA DURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- 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
2021
İstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Design of fixed wing unmanned aerial vehicle with predictive maintenance approach
Kestirimci bakım yaklaşımı ile sabit kanat insansız hava aracı tasarımı
SAİM TAHA KARATAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Aydın Adnan Menderes ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- 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
2019
İstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- İnsansız hava aracı için bir borda bilgisayarının mimarisi ve tasarımı
Başlık çevirisi yok
SAİT N. YURT