Lorawan tabanlı kablosuz KBRN tehditleri algılama ve takip sistemi
Lorawan based wireless CBRN threat detection and tracking system
- Tez No: 909994
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÜNSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Savunma Sanayi Teknoloji ve Stratejileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Kimyasal, biyolojik, radyolojik ve nükleer (KBRN) tehditlerin erken tespiti, günümüz dünyasında artan bir öneme sahiptir. Özellikle kritik ve geniş bölgelerde, bu tür tehditlerin uzaktan ve güvenilir bir şekilde izlenmesi büyük bir gereksinimdir. Bu çalışma, KBRN tehditlerini algılamak ve izlemek için kullanılan kablosuz sensör ağları üzerine odaklanmıştır. Çalışmada, düşük güç tüketimi ve geniş kapsama alanına sahip LoRaWAN teknolojisi temel alınarak, enerji verimliliği ve maliyet etkinliği ön planda tutulmuştur. Bu teknoloji, geniş kırsal ve kentsel bölgelerdeki KBRN tehditlerini güvenli bir mesafeden izleme kapasitesini artırmaktadır. Sensör ağları, çeşitli parametreler için tasarlanmış polimer bazlı sensörler (VOC-eCO2, CO, NO2, C2H5CH, PM2.5-PM10, O2 vb.) kullanarak veri toplamakta ve bu verileri bir izleme merkezinden analiz etmektedir. Merkezden sensör verileri takip edilerek kablosuz sensör ağlarının kurulu olduğu bölgeden gelen verilerde değişiklikler tespit edilerek uyarı vermesi sağlanacaktır. Elde edilen sonuçlar, tasarlanan sistemlerin yapılan deneyler sonucunda izleme menzilinin yeterli olduğu ve KBRN tehditleri karşısında etkin bir şekilde çalıştığını ayrıca erken müdahale imkânı sunduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Early detection of chemical, biological, radiological and nuclear (CBRN) threats is of increasing importance in today's world. Remote and reliable monitoring of such threats is a major requirement, especially in critical and large areas. This study focuses on wireless sensor networks for detecting and monitoring CBRN threats. The study is based on LoRaWAN technology with low power consumption and wide coverage, prioritizing energy efficiency and cost effectiveness. This technology increases the capacity to monitor CBRN threats in large rural and urban areas from a safe distance. Sensor networks collect data using polymer-based sensors designed for various parameters (VOC-eCO2, CO, NO2, C2H5CH, PM2.5-PM10, O2 etc.) and analyze these data from a monitoring center. By monitoring the sensor data from the center, changes in the data coming from the region where wireless sensor networks are installed will be detected and warnings will be provided. The results of the experiments show that the designed systems have sufficient monitoring range and work effectively against CBRN threats and provide early intervention.
Benzer Tezler
- Lorawan tabanlı ıot haberleşme sistemlerinde performans analizi ve sensör uygulamaları geliştirme
Performance analysis and development sensor applications of Lorawan based iot communication systems
MEHMET FURKAN SARIĞÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAT DALDAL
- Smart spreading factor assignment for lorawans
Lorawan'lar için akıllı yayılma faktörü ataması
TUĞRUL YATAĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ
- LoRaWAN tabanlı güvenli iletişime sahip çok amaçlı takip ve kontrol sistemi
LoRaWAN based multi-purpose tracking and control system with secure communication
OSMAN GÖKHAN KÖMÜRKARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Savunma ve Savunma TeknolojileriSivas Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ COŞKUN
- Akıllı şehirler için LoRaWAN ağlarında makine öğrenimi tabanlı dış mekan konumlandırma tekniklerinin performans analizi
Performance analysis of machine learning based outdoor positioning techniques in LoRaWAN networks for smart cities
GUFRAN BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
- Design and performance analysis of a loRa-based smart agriculture irrigation system
LoRa tabanlı akıllı tarım sulama sisteminin tasarımı ve performans analizi
DOĞAN CAN ŞENOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKER ŞENER