Benzetim destekli gürbüz eniyileme ile enerji verimli su altı kablosuz algılayıcı ağ tasarımı
A simulation-informed robust optimization framework for the design of energy efficient underwater sensor networks
- Tez No: 985182
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALTIN KAYHAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sensörlerin veri üretim hızları, yapılandırma aşamasında öngörülen değerlerden; olay tabanlı veri yoğunlukları, dinamik çevresel koşullar, yayılma gecikmeleri ve verilerin belleğe alınması gibi çeşitli etkenler nedeniyle sapma gösterebilmektedir. Bu durum, Su Altı Kablosuz Algılayıcı Ağları (SKAA) için dayanıklı veri iletim stratejilerinin tasarımını kritik hale getirmektedir. Su altı teknolojilerinde kaydedilen önemli ilerlemelere rağmen, trafik belirsizliği altında SKAA optimizasyonu literatürde sınırlı bir şekilde ele alınmıştır. Bu çalışma, enerji verimliliği yüksek SKAA'ların tasarımına yönelik simülasyon tabanlı bir gürbüz eniyileme çerçevesi önermektedir. Öncelikle, kablosuz ağ tasarımında sistem parametrelerindeki belirsizliği ele alan çalışmalar kapsamlı şekilde incelenmekte, ardından su altı nesnelerinin hareketinin modellenmesine odaklanan araştırmalar analiz edilmektedir. Son aşamada ise, üç boyutlu rotalar boyunca hareket eden otonom su altı araçları ve denizaltıları içeren bir belirsiz giriş tespit ortamının simülasyonu önerilmektedir. Simülasyon doğruluğunu artırmak amacıyla, su altı araçları, sensörler ve deniz topografyası dahil olmak üzere sistem öğeleri arasındaki etkileşimleri tanımlamak için gerçek batimetrik veriler kullanılmaktadır. Bu aşamanın ardından, sensörlerin beklenen veri üretim hızları ile bu hızlara ilişkin kabul edilebilir aralıklar, çoklu simülasyon çalışmaları sonucunda belirlenmektedir. Elde edilen veri seti, bir sensöre tahsis edilen maksimum batarya miktarını minimize eden optimal deterministik ve gürbüz konfigürasyonların belirlenmesi ve kapsamlı analizlerin gerçekleştirilmesi için kullanılmaktadır. Deterministik ve gürbüz konfigürasyonlar arasındaki ağ işlevsellik süresi değişiminin belirlenen durum alternatifleri üzerinden karşılaştırılması, gürbüz tasarımın, nominal veri üretim hızlarından en düşük sapma seviyelerinde dahi deterministik tasarıma kıyasla anlamlı bir üstünlük sağladığını ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Given that data generation rates of sensors might deviate from what is anticipated during the configuration phase due to several reasons such as event-driven data spikes, dynamic environmental conditions, propagation delay and data buffering, etc., designing robust transmission schemes is pivotal for Underwater Wireless Sensor Networks (UWSNs). Despite advances in underwater technologies, UWSN optimization under traffic uncertainty remains underexplored. This paper presents a novel simulation-informed robust optimization framework for designing energy-efficient UWSNs. We begin with a comprehensive review of the literature that addresses uncertainty in system parameters for wireless network design, followed by an analysis of research focused on modeling the motion of underwater objects. Then, we propose simulating an intrusion detection environment that includes moving targets, such as autonomous underwater vehicles and submarines navigating along 3D routes. To improve simulation accuracy, real bathymetric data is used to define the interactions between system elements including vehicles, sensors, and ocean topography. Then, the expected data generation rates of sensors and the corresponding admissible intervals are determined using the results from multiple simulation runs. The resulting data set is used to determine and conduct comprehensive analyses on optimal deterministic and robust configurations, where the maximum battery allocated to a sensor is minimized. The scenario-based comparison of network functional time between deterministic and robust configurations indicates that the robust design substantially outperforms the deterministic configuration across all data rate realizations, even at the lowest level of deviation from the expectations.
Benzer Tezler
- A novel real-time full parameters estimator and multi-purpose MPC for pmasynrms: A sparsity and parallelization based approach
Pmasynrmler için yenilikçi gerçek zamanlı tüm parametre kestirimcisi ve çok amaçlı bir MPC: Seyrek ve koşut zamanlı bir yaklaşım
ALPER TAP
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE ERGENE
- Robust relative navigation for small satellites using line-of-sight measurements
Küçük uydular için görüş hattı ölçümleri kullanılarak gürbüz bağıl navigasyon
ELİF KOÇ LEBLEBİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL ERSİN SÖKEN
- Estimation theoretic analyses of location secrecy and ris-aided localization under hardware impairments
Konum gizliliğinin ve donanımsal hatalar altında YYAY destekli konumlandırmanın kestirim kuramsal analizleri
CÜNEYD ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN GEZİCİ
- Robust and intelligent control of unmanned aerial vehicles
İnsansız hava araçlarının akıllı ve gürbüz kontrolü
ABDURRAHMAN BAYRAK
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE
- Stochastic bitstream-based vision and learning machines
Stokastik bit akışı tabanlı görü ve öğrenme makineleri
SERCAN AYGÜN
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ