A POWER EFFICIENT FRAMEWORK FOR DISTRIBUTED SEARCH DURING DISASTERS
AFETLER SIRASINDA DAĞITILMIŞ ARAMA İÇİN GÜÇ VERİMLİ BİR ÇERÇEVE
- Tez No: 667386
- Danışmanlar: Prof. Dr. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsansız Arial Araçlar (İHA'lar), bu araçların sağladığı yüksek hareketlilik ve kontrol kolaylığı gibi üstün özelliklere göre, çeşitli görev türlerine ulaşmak için son yıllarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu araçların kullanıldığı önemli uygulamalardan biri, şebekeyi kurmak için gereken altyapının artık kullanılamadığı felaket bölgelerinde geçici şebeke uygulamasıdır. Bu ağ, arama kurtarma ekiplerine bölgedeki hayatta kalanları tespit etme ve onlarla iletişim kurma konusunda yardımcı olur. Bununla birlikte, bu İHA'larda mevcut olan sınırlı enerjinin yanı sıra akıllı telefonlar gibi hayatta kalanların iletişim cihazlarına ve hayatta kalanların çevrede bilinmeyen dağılımına göre, bu araçların çevreye konumlandırılması, bir uygulama. İHA'ları felaket alanlara yerleştirmek için çeşitli yöntemler önerilmiştir, böylece araçlar ve kurtulanlar arasında iletişim kurulur. Bununla birlikte, bu yöntemler, enerji tüketimini artıran ve nispeten düşük tespit oranı elde edebilen İHA'ları konumlandırmak için uzun zaman gerektirir, yani hayatta kalanların çoğu İHA'ların konumlarına dayanarak iletişim kuramamıştır. Bu çalışmada, hem hayatta kalanların hem de İHA'ların cihazlarındaki güç tüketimini en aza indirecek yeni bir çerçeve önerilmiştir. Önerilen çerçeve, akıllı telefonda güç tüketimini azaltmak için ağ taramasını sınırlayan bir felaket modu kullanıyor. Bununla birlikte, bu çerçeve, tüm hayatta kalanların aracı bağlamak için yeterli zamana sahip olmasını sağlamadan önce İHA'ların pozisyonlarını terk etmekten kaçınmak için hareketini sınırlar. İHA'ların konumlandırılması, bölgede tespit edilen hayatta kalanların sayısını mümkün olan en kısa sürede en üst düzeye çıkarmak için eğitilmiş bir sinir ağına dayanarak Takviye Öğrenme (RL) kullanılarak gerçekleştirilir. Önerilen yöntemin performansını değerlendirmek için yapılan deneylerin sonuçları iki farklı senaryo kullanarak tespit oranında% 95.2 ve% 96 oranında önemli bir iyileşme göstermiştir. Önerilen yöntem İHA'ları sadece 250 saniyede önerilen çerçevenin gereklilikleri göz önüne alarak konumlandırmıştır.
Özet (Çeviri)
Unmanned Arial Vehicles (UAVs) are being widely used in recent years to achieve several types of tasks, according to the outstanding features these vehicles provide, such as high mobility and ease of control. One of the important applications that these vehicles are used for is the implementation of temporary network in disastrous regions, in which the infrastructure required to establish the network is no longer available. Such network assists the search and rescue teams to detect and communicate with any survivors in the region. However, according to the limited energy available on these UAVs as well as the survivors communication devices, such as smartphones, and the unknown distribution of the survivors in the environment, the positioning of these vehicles in the environment is one of the main challenges against such an application. Several methods have been proposed to position the UAVs in disastrous areas, so that, communications are established among the vehicles and the survivors. However, these methods require long time to position the UAVs, which increases the energy consumption, and have been able to achieve relatively low detection rate, i.e. many survivors have not been able to establish communications based on the positions of the UAVs. In this study, a new framework is proposed to minimize the power consumption in both the devices of the survivors and the UAVs. The proposed framework uses a disaster mode in the smartphone, which limits the scanning for networks to reduce the power consumption. However, this framework limits the movement of the UAVs to avoid leaving their positions before ensuring that all survivors have enough time to connect the vehicle. The positioning of the UAVs is accomplished using Reinforcement Learning (RL), based on a neural network that is trained to maximize the number of survivors detected in the region in the less possible time. The results of the experiments conducted to evaluate the performance of the proposed method has shown significant improvement in detection rate, 95.2% and 96% using two different scenarios. The proposed method has positioned the UAVs while considering the requirements of the proposed framework in only 250 seconds.
Benzer Tezler
- Dağıtık veri tabanlarında sorgu optimizasyonu
Query optimization of distributed database systems
BANU TEZEL
- Gümrük Birliği sürecinin Türk sermaye piyasasına etkileri
The Effects of Customer Union course on Turkish capital market
ÖNDER HALİSDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
EkonomiMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN ULUDAĞ
- Güç sistemleri için arıza akım sınırlayıcı optimizasyonu
Fault current limiter optimization for power systems
FIRAT AKIN
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY ARIKAN
- Dynamic optimization of radio resource management in LTE-based high-speed railway wireless networks
LTE tabanlı hızlı demiryolu kablosuz ağlarda radyo kaynak yönetiminin dinamik optimizasyonu
ALİ HÜSEYİN RÜSTEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN