Radio frequency fingerprinting-based emitter localization in IoT-enabled smart cities
IoT erişimli akıllı şehirlerde radyo frekansı parmak izi tabanlı yayıcı konumlandırma
- Tez No: 815152
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YASER DALVEREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kablosuz teknolojinin hızlı gelişimi, Nesnelerin İnterneti'nin (IoT) önemini artırdı. IoT uygulamaları, çeşitli sektörlerde maliyetleri azaltmak ve performansı yükseltmek için kullanılıyor. Akıllı şehirlerde bu tür uygulamalardan yararlanılarak konumlandırma tabanlı hizmetler de sunulmaktadır. Coğrafi bölgelerde konumlandırma talebi nedeniyle uzun yıllardır çeşitli konumlandırma prosedürleri kullanılmaktadır. Radyo frekansı parmak izi (RFF) konumlandırması, makine öğrenimi (ML) yöntemlerindeki son gelişmelerin sağladığı avantajlar dikkate alındığında en etkili yöntemlerden biri haline geldi. Makul fiyatlı ve yüksek performanslı bir IoT kablosuz teknolojisini uygulamak, konumlandırmada zorlu bir konudur. Bu bağlamda, IQRF teknolojisi yeni fırsatlar sunmaktadır. Bu nedenle, 868 MHz bandında çalışan IQRF sensör düğümlerini içeren bir sistemde bu tez, makine öğreniminde denetimli sınıflandırma yöntemlerini uygulayan bir alınan sinyal gücü göstergesi (RSSI) parmak izi tabanlı konumlandırma yöntemi önerir. Bu amaçla, Görüş Hattı (LoS) bağlantıları için yerel bir dış ortamda ölçümler yürütüldü. Elde edilen sonuçlar,“Torbalı Ağaçlar”,“Ağırlıklı k-NN”ve“Orta Gaussian SVM”yöntemlerinin son derece güçlü tahmin doğruluğunu gösterir. Tezin sonuçları, akıllı şehirlerde radyo frekansı parmak izine dayalı konumlandırma sistemlerinin ilerlemesine destek olma potansiyeline sahiptir.
Özet (Çeviri)
The rapid advancement of wireless technology has grown the significance of the Internet of Things (IoT). IoT applications are being used to decrease costs and improve performance across various industries. In smart cities, such applications are also utilized to offer localization-based services. Several localization procedures have been used for long years due to the demand for localization in geographic regions. Radio frequency fingerprinting (RFF) localization has become one of the most effective methods when considering the advantages provided by recent advancements in machine learning (ML) methods. Implementing a reasonable-priced and high-performance IoT wireless technology is a challenging issue in localization. In this regard, IQRF technology presents novel opportunities. Thus, in a system comprising IQRF sensor nodes operating in the 868 MHz band, this thesis proposes a received signal strength indicator (RSSI) fingerprint-based localization method implementing supervised classification methods in ML. To this end, measurements for Line-of-Sight (LoS) links were conducted in a local outdoor environment. The achieved results show the exceptionally strong prediction accuracy of the“Bagged Trees”,“Weighted k-NN”, and“Medium Gaussian SVM”methods. The results of the thesis have the potential to assist in the advancement of localization systems based on RFF in smart cities.
Benzer Tezler
- Variational mode decomposition based radio frequency fingerprinting of bluetooth devices
Varyasyonel kip ayrıştırıcı kullanarak bluetooth cihazların radyo frekans parmak izi çıkarımı
ALGHANNAI AGHANAIYA
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ALİ KARA
- Deep learning-based radio frequency fingerprinting in smart grid security
Akıllı şebeke güvenliğinde derin öğrenme tabanlı radyofrekansı parmak izi
RICHMOND BOAMAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET KARAKAYA
- Use of wavelet decomposition in radio frequency fingerprinting of bluetooth signals
Bluetooth sinyanlerinin radyo frekansı parmak izi kontrolünde dalgacık ayrıştırma kullanımı
HEMAM AL-MASHAQBEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASER DALVEREN
PROF. DR. ALİ KARA
- Radyo frekans parmak izi ile cihaz kimliklendirmelerinde yaşlanma etkisinin incelenmesi
Examining the impact of aging on device identification with radio frequency fingerprinting
HARUN ŞENOL DEMİROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KARA
- Düşük maliyetli alıcılarda RF parmak izi oluşturma yöntemine dayalı kablosuz vericilerin kimlik tespiti
Identification of wireless transmitters based on RF fingerprinting in low-end receivers
ABDULLAH ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK TAŞCIOĞLU