Araçlar arası haberleşmede (V2V) makine öğrenmesi tabanlı yayılım ortamı sınıflandırması ve yol kaybı tahmini
Machine learning-based propagation environment classification and path loss estimation in vehicle-to-vehicle (V2V) communication
- Tez No: 944024
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP HASIRCI TUĞCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Araçtan araca haberleşme (V2V), trafik akışını optimize ederek ulaşım verimliliğini artırmayı ve trafik kazası olasılığını azaltmayı amaçlayan kritik bir teknolojidir. V2V haberleşme sistemlerinde karşılaşılan temel zorluklardan biri olan yol kaybı tahmini ve yayılım ortamı belirsizliği, bu tez çalışmasında makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak ele alınmıştır. Çalışmanın amacı, farklı çevresel koşullarda (kent, yarıkent, kırsal ve anayol), V2V haberleşmesindeki olası hataları en aza indirgenmesi amacıyla yayılım ortamı sınıflandırması gerçekleştirmek ve buna bağlı olarak yol kaybını yüksek doğrulukla tahmin edebilen modeller geliştirmektir. Bu doğrultuda, Trabzon ve Gümüşhane illerinde gerçekleştirilen saha çalışmaları sonucunda, farklı çevresel koşulları temsil eden 161.940 ortam sınıfı verisi ve 111.512 yol kaybı örneğinden oluşan büyük ölçekli ve kapsamlı bir veri seti kullanılmıştır. Yayılım ortamı sınıflandırması ve yol kaybı tahmini için çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmış; her iki problem için elde edilen sonuçlar, literatürdeki benzer makine öğrenmesi temelli çalışmalar ile kıyaslanmış, ayrıca yol kaybı tahmini özelinde sonuçlar, log-mesafe, iki-ışın ve log-ışın gibi geleneksel ampirik modellerle de karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Çalışmanın çıktıları, çevresel farklılıkların dikkate alındığı, dinamik ve ortama duyarlı yol kaybı tahmini yapılabileceğini ortaya koymakta; bu sayede adaptif iletim gücü stratejilerine yönelik veri temelli bir yaklaşım sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Vehicle-to-vehicle (V2V) communication is a critical technology designed to optimize traffic flow, improve transportation efficiency, and reduce traffic accidents. This thesis addresses path loss prediction and propagation environment uncertainty, two key challenges in V2V systems, by employing machine learning algorithms. The study aims to classify propagation environments under varying conditions (urban, semi-urban, rural, and highway) to minimize potential communication errors and to develop models that accurately predict path loss based on these classifications. Accordingly, a comprehensive dataset of 161,940 environment class samples and 111,512 path loss measurements was used through field studies conducted in Trabzon and Gümüşhane. Several machine learning algorithms were implemented for both classification and prediction tasks. The results were compared with similar machine learning-based studies in the literature and, for path loss prediction, also with traditional empirical models such as log-distance, two-ray, and log-ray. The findings show that accounting for environmental variability enables dynamic, context-aware path loss prediction and offers a data-driven basis for adaptive transmission power strategies in V2V systems.
Benzer Tezler
- Vehicular visible light communication channel modeling and performance analysis
Araç görünür ışık haberleşmesi kanal modellemesi ve performans analizleri
BUĞRA TURAN
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNEM ÇÖLERİ
- Close follow up truck platooning using IPG and MATLAB/Simulink
IPG ve MATLAB/Simulink kullanarak kamyon birleştirmesinin yakın takibi
OSAMAH MOHAMMED AZAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Okan ÜniversitesiOtomotiv Mekatroniği ve Akıllı Araçlar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER CİHAN KIVANÇ
- Araçlar-arası (V2V) haberleşme kanalının ölçülmesi ve modellenmesi
Measurement and modeling of vehicle-to-vehicle (V2V) communication channel
KENAN KUZULUGİL
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI ÇAVDAR
- Design of vehicular communication systems employing physical layer network coding over cascaded fading channels
Kaskad sönümlemeli kanallarda fiziksel katman ağ kodlama yapan araçlar arası haberleşme sistemlerinin tasarımı
SERDAR ÖZGÜR ATA
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ
- Design of the communication network to be used in smart transportation systems
Akıllı ulaşım sıstemlerınde kullanılacak haberleşme ağının planlanması
SALİH CAN AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYSEL ŞAFAK