RF based indoor positioning system
RF tabanlı iç ortam konumlandırma sistemi
- Tez No: 495454
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERKAN GÜNAL, DOÇ. DR. AHMET YAZICI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Küresel Konumlama Sistemi, dış ortamlarda konumlandırma için herkes tarafından kabul gören bir teknoloji olmasına karşın iç ortamlarda etkisiz kalmaktadır. Bu nedenle, araştırmacıların iç ortamlarda konum belirlemek için etkili çözüm arayışları devam etmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, parmak izi yöntemini temel alan radyo frekansı (RF) tabanlı, yüksek doğruluğa sahip ve düşük maliyetli iç ortam konumlandırma yaklaşımları geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu doğrultuda, literatürde var olan iç ortam konumlandırma veri kümelerine ilave olarak yeni bir veri kümesi oluşturulmuş ve araştırmacıların kullanımına sunulmuştur. Seçilen performans kriterleri açısından üç farklı iç ortam için en uygun algoritma, çok-kriterli optimizasyon tekniği ile belirlenmiştir. WiFi alınan sinyal gücü ve manyetik alan ölçümleri bir arada kullanılarak hibrid parmak izleri tanımlanmıştır. Önerilen hibrid parmakizi veri kümesi, farklı sınıflandırma algoritmalarıyla birlikte kullanıldığında konumlandırma doğruluğunun iyileştiği görülmüştür. WiFi alınan sinyal gücü ve manyetik alan ölçümlerini bir araya getiren F-skor ağırlıklı iç ortam konumlandırma algoritması önerilmiştir. Önerilen algoritmanın sağladığı doğruluğun geleneksel algoritmalardan daha yüksek olduğu gözlenmiştir. Ayrıca, daha hassas konum belirleme amacıyla, WiFi alınan sinyal gücü ve manyetik alan parmak izlerini kullanan, geliştirilmiş bir iç ortam konumlandırma yaklaşımı önerilmiştir. Bu yaklaşım ile yüksek hassasiyette konum tahmini yapılabilmiştir.
Özet (Çeviri)
Although the Global Positioning System is a publicly recognized technology for positioning in the outdoor environment, it is ineffective in the indoor environment. For this reason, the search for effective solutions to indoor positioning still continues. Within the scope of this dissertation, it is aimed to develop radio frequency (RF) based, high-accuracy and low-cost indoor positioning approaches based on the fingerprint method. For this purpose, in addition to the existing indoor positioning datasets in the literature, a new dataset has been constituted and made available to researchers. In terms of selected performance criteria, the most suitable algorithm for three different indoor environments is determined by multi-criteria optimization technique. Hybrid fingerprints are defined using a combination of WiFi received signal strength and magnetic field measurements. It has been observed that the positioning accuracy is improved when the proposed hybrid fingerprint dataset is used with different classification algorithms. F-score weighted indoor positioning algorithm combining WiFi received signal strength and magnetic field measurements is proposed. It has been observed that the accuracy of the proposed algorithm is higher than that of the conventional algorithms. In addition, an improved indoor positioning approach has been proposed that uses WiFi signal strength and magnetic field fingerprints for more precise locating. With this approach, high accuracy position estimation can be done.
Benzer Tezler
- Bölge tanımlı kapalı alanlar için düşük güçlü bluetooth konumlama sistemi
Bluetooth low energy based zone-defined indoor positioning system
MUSTAFA GÜLERYÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. HASAN BÜLENT YAĞCI
- Comparison and analysis of various indoor positioning systems techniques
Çeşitli kapalı alan sistem tekniklerinin analizi ve karşılaştırılması
DERYA DEMİRKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TAMER DAĞ
YRD. DOÇ. DR. TANER ARSAN
- Design and implementation of mm-precise ranging for indoor positioning systems
Başlık çevirisi yok
TUBA AYHAN
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKatholıeke Unıversıteıt Leuven (catholıc Unıversıty Of Leuven)Prof. WIM DEHAENE
Prof. MARIAN VERHELST
- Wireless positioning based on GSM network
GSM şebekesi kullanarak kablosuz konumlama
CENK TOSUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZKURT
- Indoor Location Estimation by Using Maximum Likelihood Estimation Based Algorithm on Small Cell Networks
Küçük hücre ağlarında en yüksek olabilirlik kestirimi tabanlı bina içi yer kestirimi algoritması
MUHAMMAD ILYAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Kemerburgaz ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ BAYAT