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
- Tez No: 679602
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN, DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP TURGUT AKGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar ağları, Bina içi haberleşme, Konumlandırma, Makine öğrenmesi, Computer networks, Indoor communication, Positioning, Machine learning
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İç mekan konumlandırma problemlerinde kablosuz sinyallerin karakteristik özelliklerinden dolayı dış mekan konumlandırmada kullanılan GPS teknolojisi oldukça yetersiz kalmaktadır. Günümüzde iç mekan konumlandırma için genel kabul görmüş standart bir yöntem bulunmamaktadır. Bu tez çalışmasında, Wi-Fi ve BLE teknolojilerini hibrit şekilde kullanarak iç mekanda etkin bir konum belirleme yöntemi önerebilmek için Beacon cihazları, Bluetooth akıllı cihazlar, ve Wi-Fi erişim noktasından oluşan bir ekosistem oluşturulmuştur. Parmak izi yöntemi kullanılarak RSSI verisi toplanmıştır. Elde edilen RSSI verileri üzerindeki gürültüyü azaltmak ve daha kararlı hale getirmek için Kalman Filtresi kullanılmıştır. İlk bölümde Wi-Fi ve Beacon cihazlarından toplanan veriler kullanılarak istemciye ait tahmini konum, bölge ve tespit etmek amacıyla NLLS yöntemi kullanılmıştır. İkinci bölümde istemcinin bulunduğu alanı kestirebilmek için makine öğrenmesi yöntemiyle KNN ve SVM algoritmaları kullanılmıştır. Her bir algoritma için farklı eğitim ve test verileri üzerinde doğruluk oranları hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
In indoor positioning problems, the GPS technology used in outdoor positioning is quite inadequate due to the characteristics of the wireless signals. There is still no generally accepted standard method for the indoor positioning. In this thesis, an ecosystem consisting of Beacon devices, Bluetooth smart devices, and Wi-Fi access point has been created in order to propose an effective indoor location determination method by using Wi-Fi and BLE hybrid technologies. In the ecosystem, the data of the signal and the device were collected using the fingerprint method. Kalman Filter is used to reduce the noise on the obtained RSSI data and make it more stable. There are two main parts in this study. The first part, the NLLS is used to extract the estimated location, region and estimated path of the client by using the data collected from Wi-Fi and Beacon devices. The second part, KNN and SVM algorithms in machine learning are used to calculate the estimated area of the client. The accuracy scores were calculated for different training and test rates for each algorithm.
Benzer Tezler
- Nesnelerin interneti için hareketlilik yönetimi
Mobility management for internet of things
ZEYNEP TURGUT
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
- Hibrit bağlaşmalı şebekeler için performans modelleri
Başlık çevirisi yok
HAKKI ASIM TERCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÜNSEL DURUSOY
- Yaya navigasyonunda adım uzunluğu kestirimi ve yöntemlerin analizi
Stride length estimation and analysis of methods in pedestrian navigation
NİMET KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH GÜLGEN
- Konumlandırma Algoritmaları için Ultra Geniş Bant Tabanlı Düğümler Arası Dinamik Haberleşme Ağ Mimarisinin Geliştirilmesi ve Uygulanması
Development and Implementation of Ultra Wideband Based Node-to-Node Dynamic Communication Network Architecture for Positioning Algorithms
MEHMET DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ
- Düşük enerjili bluetooth teknolojisi kullanan yeni bir mobil iletişim ağının tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of a new mobile communication network using bluetooth low energy technology
MUSTAFA ÇETİNGÖZ
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ TAŞKIN