A comparative study of localizationalgorithms for wireless sensor network
Kablosuz sensör ağları için konumlandırmaalgoritmalarına yönelik karşılaştırmalı bir çalışma
- Tez No: 521548
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELÇUK ÖKDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Wireless sensor network, WSN localization, metaheuristic, optimization, Grey Wolf Optimization (GWO) Algorithm, BAT algorithm, Dragonfly algorithm (DA), Kablosuz sensor ağı, WSN konumlandırma üstsezgisel, optimizasyon, Grey Wolf Optimizasyon (GWO) algoritması, BAT Algoritması, Dragonfly Algoritması (DA)
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Currently, wireless sensor networks (WSNs) and their applications have attracted many researchers attention. The prominence of the sensor networks has clearly emerged in numerous vital and critical applications. The location information of all sensor nodes in WSNs is crucial especially in WSN applications where the collected information must be associated with a physical occurrence happening in a particular region and time. The idea of WSN localization is to estimate physical coordinates of each node with an unknown position. In this sense, target nodes estimate their physical coordinates using noisy distance measurements from anchors within communication range of the target node. The aim of this study is to seek for the geographical position of unknown nodes with the assistance of anchor nodes in WSN. In this study, the results will be compared using the algorithms to find the optimal solution in the accuracy of localization of nodes in the wireless sensor network by getting less error and time to find the unknown nodes. To deal with this problem, the work was done in the Matlab environment while the nodes were deployed randomly within the required network area where GWO algorithm showed better results than others by employing a variety of transactions (Anchor nodes, Intensity, variation of errors and range of communication and time).
Özet (Çeviri)
Bugünlerde, kablosuz sensor ağları (WSNs) ve uygulamaları birçok araştırmacının dikkatini çekmektedir. Kullanılan sensor ağlarının ehemmiyeti çeşitli hayati ve kritik uygulamada açıkça ortaya çıkmıştır. KSA'lardaki bütün sensor devrelerinin konum bilgisi bilhassa toplanan bilginin belirli bir bölge ve zamanda meydana gelen fiziksel bir vaka ile ilişkilendirilmesi gerektiği KSA uygulamalarında hayati öneme sahiptir. KSA yerleşiminin amacı belirsiz bir konuma sahip her bir devrenin fiziksel koordinatlarını tespit etmektir. Bu bağlamda, hedef devreler onların iletişim kapsamı içerisinde bulunan tutturuculardan elde edilen gürültülü mesafe ölçümlerinden faydalanarak fiziksel koordinatları tespit etmektedir. Bu tez çalışmasının amacı WSN'deki sensor devrelerin yardımıyla belirsiz devrelerin coğrafi konumunu aramaktır. Bu çalışmada, belirsiz devreleri bulmak için daha az hata ile ve daha kısa zamanda kablosuz sensor ağındaki devrelerin yerleşim tutarlılığı için en uygun çözümü bulmak amacıyla sonuçlar algoritmalar kullanılarak karşılaştırılmıştır. Bu sorunu çözmek için döğümler gerekli ağ alanı içerisine rastgele yerleştirilerek MATLAB ortamında çalışma uygulamaya konmuştur. GWO algoritması çeşitli işlemleri (tutturucu devreler yoğunluk, hata değişimleri,iletişim ve zaman kapsamı ) kullanarak diğerlerinden daha iyi sonuçlar vermiştir
Benzer Tezler
- A comparative study on pose estimation algorithms using visual data
Poz kestirim algoritmalarının görsel veriler kullanılarak karşılaştırılması
GÜVEN ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. A. AYDIN ALATAN
- Detection and localization of energy theft in distribution networks using artificial intelligence neural networks
Yapay zeka sinir ağları kullanılarak dağıtım şebekelerinde enerji hırsızlığının tespiti ve lokalizasyonu
ALİ HAWİ MEZBAN MEZBAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMOUD HK. ALDABABSA
DOÇ. DR. KHALİD O.MOH. YAHYA
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- A Comparative evaluation of edge detectors and preprocessing algorithms
Başlık çevirisi yok
GÜNHAN DÜNDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
1991
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ.DR. EMİN ANARIM
- A Comparative study of verbal interaction patterns used in Turkish EFL classes
Başlık çevirisi yok
OYA YÜKSEL