Improving the accuracy of indoor positioning system
İç konum belirleme sisteminin doğruluğunun iyileştirilmesi
- Tez No: 586916
- Danışmanlar: ASST. ASSOC. DR. TANER ARSAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İç mekan konum belirleme uygulamaları, nispeten daha küçük alanlarda kullanılmak ve mevcut engellerle başa çıkmak için dış mekan konum belirleme yöntemlerinden daha yüksek doğruluk ve hassasiyet gerektirir. İç mekandaki bir nesnenin veya insanın konumlarını belirlemek için kullanılabilecek çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Özellikle, Ultra geniş bant (UWB) sensör teknolojisi, yüksek doğruluğu, bozuculara olan direnci ve iç mekan uygulamalarında geniş bant sinyallerinin her taraftan algınabilmesi özelliği sayesinde iç mekan konum belirlemede gelecek vaad eden bir teknolojidir. Bu tez çalışması, UWB sensör tabanlı iç mekan konum belirleme sisteminin doğruluğunu arttırmaya odaklanmıştır. Bunu başarmak için, optimizasyon ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Kalman Filtresi (KF)'nin konum belirleme doğruluğu üzerindeki etkisi algoritmaların uygulanması esnasında görülmüş ve açıklanmıştır. Büyük patlama - büyük çöküş algoritması (BB-BC), Kalman filtresiyle birleştirildiğinde, ortalama konum belirleme hatasının yaklaşık %54,53 oranındığı görülmüştür (16,34 cm'den 7,43 cm'ye düşer). Son olarak, bir Hibrit (BB-BC KF K-Ortalamalar) algoritma ayrı olarak geliştirilmiş ve uygulanmıştır, en iyi sonuçlar bu Hibrit algoritmadan elde edilmiştir. Bu sayede, ortalama lokalizasyon hatasının yaklaşık %64,26 oranında (16,34 cm'den 5,84 cm'ye) önemli ölçüde azaldığı belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Indoor positioning applications needs high accuracy and precision to overcome the existing obstacles and relatively small areas. There are several methods which could be used to locate an object or people in an indoor location. Specifically, Ultra-wide band (UWB) sensor technology is a promising technology in indoor environments because of its high accuracy, resistance of interference and better penetrating. This thesis is focused on improving the accuracy of UWB sensor based indoor positioning system. To achieve that, optimization and machine learning algorithms are implemented. The impact of Kalman Filter (KF) on the accuracy is introduced in the implementation of the algorithms. The average localization error is reduced by approximately 54.53% (from 16.34 cm to 7.43 cm), when combining the big bang - big crunch algorithm (BB-BC) with Kalman Filter. Finally, a Hybrid (BB-BC KF K-Means) algorithm is improved and implemented separately, and the best results are obtained from this Hybrid algorithm. Thus, it has been obtained that the average localization error is reduced significantly by approximately 64.26% (from 16.34 cm to 5.84 cm).
Benzer Tezler
- İç mekanlarda zemin yol modeli üzerinde derin öğrenme ile otonom araçların rota takibi
Route tracking of autonomous vehicles with deep learning on the floor path model in indoor areas
MUSTAFA ERGİNLİ
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ÇİL
- Accurate visible light positioning through power adaptation of LED arrays
LED dizilerinde güç uyarlaması ile hassas görünür ışık konumlandırma
RAMAZAN YAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN GEZİCİ
- WLAN-based Indoor Navigation
WLAN-temelli IC navigasyon
MUHYIDDEEN YAHYA MUSA
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZirve ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN APAYDIN
- Numerical investigation of micro- and nanoparticle behaviour in fluid flow and heat transfer
Mikro ve nanotaneciklerin ısı geçişi ve akışkan akışı içindeki davranışının sayısal olarak incelenmesi
OKTAY ÇİÇEK
Doktora
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CİHAT BAYTAŞ
- Enhanced out of boundary uwb based localization for industrial digital twins
Endüstriyel dijital ikizler için alıcı alanın dışında uwb tabanlı konumlandırma iyileştirmesi
LÜTFÜ SİRAC KÜÇÜKARABACIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ