Geri Dön

RSSI-based hybrid algorithm for real-time pedestrian tracking in indoor environments by using RFID technology

RFID teknolojisi kullanarak kapalı alanlarda gerçek zamanlı RSSI tabanlı hibrid yaya takibi algoritması

PDF İndir

  1. Tez No: 583048
  2. Yazar: EBUBEKİR DEMİR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ÇAVUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Alınan sinyal gücü, GPS, IPS, RFID teknolojisi, Takip, Takip algoritmaları, Yaya trafiği, Yayalar, Algorithms, Received signal strength, Global Positioning System, Indoor Positionin System, RFID tecnology, Stalke, Tracking algorithms, Pedestrian traffic, Pedestrians
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kapalı ortamlarda lokasyon bazlı hizmetlerin kullanımı ve önemi her geçen gün artmaktadır. Bu servisler için tam ve gerçek zamanlı konum bilgisi gerekmektedir. Ulusal Konumlandırma Sistemi (GPS) kapalı ortamlar için tasarlanmadığından bu tip ortamlar için yeni teknolojiler ve yeni metotlar kullanan yeni konumlandırma sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, RFID tabanlı gerçek zamanlı iç mekan konumlandırma sistemleri ve algoritmaları geliştirilmiştir. Alınan Sinyal Gücü (RSS) tabanlı konumlandırma teknikleri, detaylı olarak incelenmiştir. Başlıca sinyal haritasına dayanan bir hibrid algoritma geliştirilmiştir. Her yöntemin avantajları vurgulanmıştır. Mevcut algoritmaların yetersizliklerine çözüm olacak orijinal ve özgün bir hibrit algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma ve yöntem 2 farklı kapalı alanda test edilmiştir. Bu orijinal ve özgün metodoloji ve algoritmanın doğruluğu 2,5 m'dir.

Özet (Çeviri)

The usage and importance of Location Based Services for indoor environments are increasing recently. The knowledge of the exact and real-time location is required by many of these services. Since Global Positioning System (GPS) is not designed for indoor environment, new positioning systems based on new technologies and methods are needed for these type of environments. In this thesis, RFID-based real-time indoor positioning systems and algorithm are developed. Received Signal Strength (RSS) based positioning techniques, are studied in detail. A hybrid algorithm is developed which depends on the mainly fingerprinting. The advantages of each method are emphasized. An original and unique hybrid algorithm is developed in this study in order to overcome available algorithm's' drawbacks. The algorithm and methodology is tested in two different indoor environments. As a result, the accuracy of this original and unique methodology and algorithm is 2,5 m.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    283054

    Yeni nesil gezgin haberleşme teknolojileri için yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme yöntemi ve uygulaması

    Artificial intelligence based vertical handoff method and application for new generation mobile communication technologies

    ALİ ÇALHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CELAL ÇEKEN

  2. Tez No

    679602

    Wi-Fi ve BLE hibrit teknolojilere dayalı makine öğrenme destekli iç mekan konumlandırma

    Machine learning-aided indoor positioning based on Wi-Fi and BLE hybrid technologies

    YUNUS HAZNEDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP TURGUT AKGÜN

  3. Tez No

    672442

    Load balancing based on the received signal strength indication of the load using optimized knn clustering in hybrid wifi/ lifi networks

    Hibrit wıfı / lıfı ağlarında optimize edilmiş KNN kümeleme kullanarak yükün alınan sinyal gücü göstergesine dayalı yük dengeleme

    MOHAMMED KHALEEFAH AHMED AHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUHAMMAD ILYAS

  4. Tez No

    439726

    Granitlerde mineraloji kaynaklı jeolojik sorunların araştırılması: Aksaray (İç anadolu Bölgesi-Türkiye)

    The investigation of mineralogy-induced geological problems in granites: Aksaray (Central Anatolia Region - Turkey)

    OSMAN SERKAN ANGI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİN ÇİFTÇİ

  5. Tez No

    292390

    RSSI based localization in sensor network

    Sensör ağlarda alınan sinyalin gücüne dayalı konumlama

    KAZIM FIRAT TARAKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN AKGÜL

Geri Dön