Geleneksel zaman varış farkı tabanlı konumlama sistemlerinde doğrudan konum belirleme algoritmasına farklı yaklaşım önerisi
Different approach to direct positioning algorithm traditional arrival time difference based positioning systems
- Tez No: 928071
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Geleneksel Zaman Varış Farkı (ZVF) sistemleri, birbirleriyle senkronize ve farklı konumlarda bulunan almaçlara ulaşan sinyallerin zaman farkını kullanarak bir vericinin konumunu kestirmeyi amaçlar. Bu sistemlerde, ilk olarak birbirleriyle zaman senkronize olan farklı alıcılarda alınan sinyallerin referans seçilen alıcıya göre zaman farkı parametresi kestirilir, ardından bu parametre kullanılarak konum belirleme denklemi çözülür. Ancak, bu iki aşamalı süreçte, ilk aşamada meydana gelen hatalar ikinci aşamada birikimli şekilde artabilir. Literatürdeki çalışmalarda, bu iki aşamalı yaklaşımın sınırlamaları ortaya konmuş ve En Büyük Olabilirlik (EBO) maliyet fonksiyonunu kullanan Doğrudan Konum Belirleme (DKB) yöntemi önerilmiştir. DKB algoritması, iki boyutlu sınırlı bir alanda arama yaparak hedefin konumunu doğrudan kestirmeyi amaçlar. Ancak bu iyileşme, işlem yükü açısından dezavantajlar yaratmakta ve pratikte uygulanabilirliği sınırlamaktadır. Bu nedenle, literatürde DKB algoritmasının hızlandırılmasına yönelik çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Bu tez çalışmasında, DKB algoritmasının hızlandırılmasına yönelik yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Farklı konumlarda bulunan üçten fazla almaç tarafından alınan bir Gauss çörp (chirp) sinyalinin kaynağının konum bilgisi elde edilmesine yönelik önerilen yöntemin kestirim performansı ve işlem karmaşıklığı incelenmiştir. Farklı senaryolar altında geleneksel ZVF ve DKB algoritmaları karşılaştırılmıştır. Ayrıca, iki aşamalı geleneksel algoritma ile DKB'nin farklı yaklaşımlarının işlem performansı önerilen DKB yaklaşımı ile kıyaslanmıştır. Farklı senaryolar altında yapılan benzetimler sonucunda önerilen yöntemin DKB yönteminden yaklaşık 250 kat ve hızlı Fourier dönüşümü (HFD) yönteminden yaklaşık 4 kat hızlı olduğu gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Traditional Time Difference of Arrivals (TDOA) systems aim to estimate the position of a transmitter by using the time differences of signals arriving at receivers that are synchronized with each other and located at different positions. In these systems, signals received at different receivers that are time-synchronized with each other are first used to estimate the time difference parameter relative to a reference selected receiver, and then the positioning equation is solved using this parameter. However, in this two-step process, errors that occur in the first step can accumulate in the second step. Studies in the literature have highlighted the limitations of this two-step approach and proposed the Direct Position Determination (DPD) method using the Maximum Likelihood (ML) cost function. The DPD algorithm aims to directly estimate the target's position by searching within a limited two-dimensional area. However, this improvement creates disadvantages in terms of computational load and limits its practical applicability. Therefore, various studies have been conducted in the literature to accelerate the DPD algorithm. In this thesis work, a new approach is proposed to accelerate the DPD algorithm. The estimation performance and computational complexity of the proposed method for obtaining the position information of the source of a Gaussian chirp signal received by more than three receivers located at different positions have been examined. Under different scenarios, traditional TDOA and DPD algorithms have been compared. Additionally, the computational performance of the two-step traditional algorithm and different approaches of DPD have been compared with the proposed DPD approach. As a result of simulations conducted under different scenarios, it has been shown that the proposed method is approximately 250 times faster than the DPD method and approximately 4 times faster than the Fast Fourier Transform (FFT) method.
Benzer Tezler
- Güneş enerji santrallerinde makine öğrenmesi algoritmaları ve coğrafi bilgi verileri kullanılarak enerji üretiminin tahminlenmesi
Prediction of energy production in solar power plants usi̇ng machine learning algorithms and geographic information data
EREN POLATCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ HAKAN DENLİ
- Multi agent intersection management considering energy consumption
Enerji tüketimini göz önünde bulunduran çok etmenli kavşak yönetimi
FERİT HACIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Beam alignment for İEEE 802.11be powered by task oriented indoor UWB localization
IEEE 802.11be için iç mekan UWB yerelleştirmesi ile destekli görev odaklı ışın hizalaması
SEMİH SERHAT KARAKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ
- Varış zamanları farkı tabanlı ve yüksek doğruluklu yeni konumlandırma yöntemleri
Time difference of arrival based and high accurate new localization methods
OĞUZHAN ÇAKIR
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL KAYA
- A robust framework covering measures developed using EVM metric against jamming attacks in next-generation communication systems
Yeni nesil haberleşme sistemlerinde karıştırma saldırılarına karşı EVM metriği kullanılarak geliştirilen önlemleri kapsayan güçlü bir çerçeve
CEM ÖRNEK
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL