Density estimation in large-scale wireless sensor networks
Geniş ölçekli algılayıcı ağlarında yoğunluk tahmini
- Tez No: 383040
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERTAN ONUR, DOÇ. DR. MEHMET HALİT SEYFULLAH OĞUZTÜZÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yoğunluk, ağ performansını büyük ölçüde etkilediğinden geniş ölçekli kablosuz ağlardaki yoğunluk kestirimi önemli bir problemdir. Önceden tahmin edilemeyen yoğunluk değişikliklerine, çalışma zamanında ağın uyum sağlaması önemlidir. Çalışma zamanı kontrol kararları ve ağ performansını artırmak için bölgesel yoğunluk kestirimi gereklidir. Bir algılayıcı komşularının göndermiş olduğu paketlerin sinyal gücü değerlerini kullanarak bölgesel yoğunluk kestirimi yapabilir. Bu tezde sinyal gücü değerini kullanan iki adet yoğunluk kestirimi uygulaması, bireysel ve iş birlikli yoğunluk kestirimi, kontrollü alan deneyleri ile Fransa'da yer alan IoT-Lab algılayıcı ağında değerlendirilmiştir. Sonuçlara göre bireysel yoğunluk kestirimi ve işbirlikli yoğunluk kestirimi metodları pratikte verimli yoğunluk tahmincisi olarak kullanılamayabilirler. Bireysel yoğunluk tahmincisinin başarısı tahminci düğümün bulunduğu yerden ve komşularının sayılarından büyük ölçüde etkilenmektedir. Diğeri ise korele verilerden etkilenmektedir. Bu çalışmada daha başarılı sonuçlar veren ve bu iki tahmincinin birleştirilmesinden oluşan yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu çalışmanın sonuçları sinyal gücünün geniş ve küçük ölçekli zayıflamaya maruz kalması nedeniyle yoğunluk kestiriminin doğruluğunu olumsuz şekilde etkilediğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Density estimation is a significant problem in large-scale wireless ad-hoc networks since the density drastically impacts the network performance. It is crucial to make the network adaptive in the run-time to the density changes that may not be predictable in advance. Local density estimators are required while taking run-time control decisions to improve the network performance. A wireless node may estimate the density locally by measuring the received signal strength (RSS) of packets sent by its neighbours. In this thesis, RSS-based individual and cooperative density estimators are validated by controlled field experiments conducted in the FIT IoT-LAB test-bed, in France. According to the experiments these methods cannot be used as accurate density estimators in practice. The success of the individual density is significantly affected by the position of the estimating node and the number of its neighbours. Also, the cooperative density estimator is affected negatively by correlated data. Hence, a new fusion approach is proposed as a new density estimator. New method is more accurate than the two other density estimators. However, it should be considered that the RSS is prone to large- and small-scale fading, and this phenomenon negatively affects the accuracy of density estimators.
Benzer Tezler
- A review and evaluation of development in exploration, production, reserves estimation, and research efforts for shale gas and oil
Şeyl gazı ve petrolü için arama, üretim, rezerv kestirimive araştırma çalışmalarının incelenmesi ve değerlendirilmesi
OSMAN MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM METİN MIHÇAKAN
- Jeodezik nokta hız kestiriminde yapay sinir ağlarının kullanılabilirliği
The utility of artificial neural networks in geodetic point velocity estimation
MUSTAFA YILMAZ
Doktora
Türkçe
2012
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEVLÜT GÜLLÜ
- Approximate methods for state estimation with nonlinear measurements and unknown noise covariances
Doğrusal olmayan ölçümler ve bilinmeyen gürültü kovaryansları ile durum kestirimi için yaklaşık yöntemler
ERAY LAZ
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UMUT ORGUNER
- Climatologies of severe convective storms in Turkey, their environments, and their impacts
Türkiye şiddetli konvektif fırtına klimatolojileri, çevre koşulları ve etkileri
ŞEYDA TİLEV TANRIÖVER
Doktora
İngilizce
2016
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİKDAT KADIOĞLU
PROF. DR. DAVID M. SCHULTZ