Geri Dön

Ultra geniş bant sensörü kullanılarak kapalı alanda nesne konumlandırma

Indoor object positioning using ultra wide band sensor

  1. Tez No: 849971
  2. Yazar: GÖKHAN KARAÇOBAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MURAT EFE, DR. MURAT EREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Electrical and Electronics Engineering, Defense and Defense Technologies
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 237

Özet

Günümüzde, kapalı alan konumlandırma sistemleri hem sivil hem de askeri birçok alanda kullanılmakta olup önemli bir çalışma alanı haline gelmiştir. Kapalı alanlarda nesne konumlandırmak için küresel konumlandırma sistemleri kullanılamadığından dolayı, kapalı alanlarda konum belirleme problemlerinin çözümü için, farklı konumlandırma sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, ultra geniş bant sensörü kullanılarak kapalı alanda nesne konumlandırma probleminde, genişletilmiş Kalman Filtre algoritmasının başarım sınırlarının belirlenmesi ile farklı sensör geometrilerinin ve sensör sayısının, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının kestirim performansı üzerindeki etkilerinin araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla farklı sensör geometrileri oluşturulup, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasında bu geometrilerin kullanılmasıyla, nesnenin hareketi esnasında bulunduğu konumlara ait kestirimler ve kestirim hataları elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, sensör geometrisi değiştirildiğinde, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının kestirim hatalarının da değiştiği görülmüştür. Dolayısıyla, sensör geometrisinin, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının konum kestirim performansını etkilediği gözlemlenmiş ve bu nedenle, genişletilmiş Kalman filtre algoritması kullanılarak, düşük hatalarla konum kestirimi elde edilebilmesi için, sensör geometrisinin optimum bir şekilde tasarlanması gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca, sensör sayısının, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının kestirim hatası üzerindeki etkilerinin incelenmesi için, tez çalışması kapsamında tasarlanan farklı sensör geometrilerinin her birisinde, kullanılan sensör sayıları arttırılarak, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının konum kestirim hataları elde edilmiştir. Sensör sayısı arttırıldığında, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının konum kestirim hatasının azalmasının sensör geometrisine bağlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler : Genişletilmiş Kalman filtresi, ultra geniş bant sensörü, kapalı alan konum belirleme, sensör geometrisi

Özet (Çeviri)

Today, indoor positioning systems are used in many areas, both civil and military and they become an important study field. Since global positioning systems cannot be used to locate objects indoors, different positioning systems are needed to solve indoor positioning problems. In this thesis, it is aimed to determine the performance limits of the EKF algorithm and to investigate the effects of different sensor geometries and sensor numbers on the estimation performance of the EKF algorithm in indoor object positioning problem using an ultra wideband sensor. Therefore, position estimation and estimation errors of the EKF algorithm were obtained by using different sensor geometries. When the results were examined, it was seen that the estimation errors have changed when sensor geometry was changed. Therefore, sensor geometry affects the estimation performance of the EKF algorithm. Consequently, sensor geometry should be designed optimally to obtain position estimation with low errors. Also, to examine the effects of the sensor numbers on position estimation performance of the EKF algorithm, estimation errors of the EKF algorithm were obtained by increasing the sensor numbers. It was concluded that when the number of sensors is increased, the decrease in the estimation error of the EKF algorithm depends on the sensor geometry. Key Words : Extended Kalman filter, UWB sensor, indoor positioning, sensor geometry

Benzer Tezler

  1. 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

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR ÖZDEMİR

  2. Mapping and obstacle avoidance algorithms for quadrotors in the indoor environments

    İHA ile GPS kullanmadan ve engellere çarpmadan kapalı alanların haritasının çıkarılması

    ÖMER ORAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ EMRE TURGUT

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTLUK BİLGE ARIKAN

  3. Dielectric metasurfaces as passive radiative coolers, colorimetric refractive index sensors, color filters, and one-way perfect absorber/reflectors with transparent sidebands

    Uzay aracı pasif radiatif soğutucu, kolorimetrik kırıcılık indisi sensörü, renk filtresi, ve komşu bantlarda geçirgen tek taraflı mükemmel soğurucu/ yansıtıcılar olarak dielektrik metayüzeyler

    DENİZ UMUT YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EKMEL ÖZBAY

  4. Meme kanserinin erken tespiti için radar tabanlı mikrodalga görüntüleme sistemi tasarlanması ve gerçekleştirilmesi

    Design and realizing of a radar based microwave imaging system for early detection of breast cancer

    HÜSEYİN ÖZMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED BAHADDİN KURT

  5. Bayesian compressive sensing approach for ultra-wideband channel estimation

    Ultra geniş bant kanal kestirimi için bayes sıkıştırılmış algılama yaklaşımı

    MEHMET ÖZGÖR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN