SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 34 Sayı: 2

Kablosuz Sensör Ağlarda Konumlandırma Yöntemleri ve K-means++ Kümeleme Yöntemi ile Yeni Yaklaşım

Merve Kanmaz
Muhammed Ali Aydın
Pages
975–986
Publication Date
2019-05-23
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bu noktada k means++ kümeleme yöntemi seçilmiş ve probleme uygulandığında doğruluk oranının %50e kadar artabildiği görülmüştür.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:İç mekan konumlandırma teknolojisine çokça ihtiyaç duyulması ile birlikte yeni teknikler arayışına girilmiş, GPSin dış mekan konumlandırmasındaki başarısına ulaşabilecek yöntemler üzerinde çalışmalar yapılmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Sensör ağlarda konumlandırma yapılırken kendi konum bilgisine sahip olan çapa düğümler kullanılmakta, bunlar üzerinden alınan sinyallerin gücü, varış zamanı, varış açısı gibi özellikleri ile sinyalin iletilirken kaç farklı düğüm üzerinden iletildiği bilgisi gibi özelliklerde kullanılabilmektedir.
💡
Conclusion & Impact:Bu noktada k means++ kümeleme yöntemi seçilmiş ve probleme uygulandığında doğruluk oranının %50e kadar artabildiği görülmüştür.
🔬Design:Makale
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Kablosuz Sensör Ağlar · Konumlandırma Yöntemleri · İç Mekan Konumlandırma

Özet

İç mekan konumlandırma teknolojisine çokça ihtiyaç duyulması ile birlikte yeni teknikler arayışına girilmiş, GPSin dış mekan konumlandırmasındaki başarısına ulaşabilecek yöntemler üzerinde çalışmalar yapılmaktadır. Ancak iç mekanda bulunan objeler ve mimari yapı dolayısı ile sinyalleri kırılması ve kayba uğraması uğraşılan bu yöntemin doğru sonuçlar vermesini zorlaştırmaktadır. Bu sorunun aşılabilmesi için pek çok yöntem denenmekte ve uygun çözüm aranmaya devam etmektedir. Kablosuz sensör ağlarda bunun için kullanılan teknolojilerden bir tanesidir. Sensör ağlarda konumlandırma yapılırken kendi konum bilgisine sahip olan çapa düğümler kullanılmakta, bunlar üzerinden alınan sinyallerin gücü, varış zamanı, varış açısı gibi özellikleri ile sinyalin iletilirken kaç farklı düğüm üzerinden iletildiği bilgisi gibi özelliklerde kullanılabilmektedir. Bu yöntemlerden biri olan Dv-hop yöntemi bu çalışma içerisinde incelenmiş ve farklı yöntemlerle performans açısından kıyaslanmıştır. Bu kıyaslama yapılırken merkez etrafına dağıtılan düğüm noktalarının iletimi kolaylaştırdığının görülmesi üzerine uygun bir topoloji oluşturmak için uygun bir kümeleme yönteminin kullanılması gerektiği fark edilmiştir. Bu noktada k means++ kümeleme yöntemi seçilmiş ve probleme uygulandığında doğruluk oranının %50e kadar artabildiği görülmüştür.

🔖

Cite This Article

Kanmaz, M., Aydın, M. A. (2019). Kablosuz Sensör Ağlarda Konumlandırma Yöntemleri ve K-means++ Kümeleme Yöntemi ile Yeni Yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 34 Sayı: 2, 975–986. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.460495

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (39)

  1. Pahlavan, K., Li, X., Ylianttila, M., Chana, R.S.,Latva-aho, M., An overview of wireless indoor geolocation techniques and systems, 2000, Proceedings of the IFIPTC6/European Commission International Workshop on in Mobile and Wireless Communications Networks, 1–13.
  2. Enge, P., Misra, P., Special issue on GPS: The global positioning system, 1999, Proceedings of the IEEE, 3–172.
  3. Kitasuka, T., Hisazumi, K., Nakanishi, T., Fukuda, A., 2005, Positioning Technique of Wireless LAN Terminals Using RSSI between Terminals, PSC, CSREA Press, 47-53.
  4. Doğancı, Y.U., 2008, 802.11 Standartlarını kullanarak pozisyon Tespiti, Yüksek Lisans, TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
  5. Otsason, V., Varshavsky, A., LaMarca A., E. de Lara, 2005, Accurate gsm indoor localization, Ubicomp (M. Beigl, S. S. Intille, J. Rekimoto, and H. Tokuda, eds.), vol. 3660 of Lecture Notes in Computer Science, 141–158.
  6. Ustebay, S., Gümüş, E., Aydın, M.A, Sertbaş, A., Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University,2016
  7. Bahl, P., Padmanabhan, V., 2000, RADAR: An In-Building RF-Based Location and Tracking System, IEEE INFOCOM.
  8. King, T., Kopf, S., Haenselmann, T., Lubberger C., Effelsberg, W., 2006, COMPASS: A probabilistic indoor positioning system based on 802.11 and digital compasses, WiNTECH ’06: Proceedings of the 1st international workshop on Wireless network testbeds, experimental evaluation & characterization (New York, NY, USA), 34– 40.
  9. Hightower, J., Want, R., Borriello, G., 2000, An Indoor 3D Location Sensing Technology Based on RF Signal Strength, University of Washington, Department of Computer Science and Engineering.
  10. Ni, L. M., Y. Liu, Y. C. Lau, and A. P. Patil, 2004, LANDMARC: Indoor Location Sensing Using Active RFID, Wireless Networks, vol. 10, no. 6, 701–710.
  11. Bilinmeyen, 2016, WhereNet, http://www.wherenet.com, [Ziyaret Tarihi: 01.04.2016 ]
  12. Papapostolou A, 2009, Indoor Localization and Mobility Management in the Emerging Heterogeneous Wireless Networks, Doctor of Science, Telecom & Management SudParis and Pierre & Marie Curie University.
  13. Bilinmeyen, 2016, Trilateration, https://en.wikipedia.org/wiki/Trilateration, [Ziyaret Tarihi: 01.06.2016].
  14. Nazir, U., Arshad, M.A., Shahid, N.,Raza, S.H.,2012, Classification of localization algorithms for wireless sensor network: A survey, IEEE International Conference on Open Source Systems and Technologies (ICOSST), Lahore,1 – 5.
  15. Kanmaz, M., 2016, Etkin Kullanıcı Hareketliliği İle Kesin Konumlandırma, Yüksek Lisans, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
  16. Kul G., Özyer T.,Tavli B., 2014, IEEEE 802.11 WLAN Based Real Time Indoor Positioning: Literature Survey and Exprimental Investigations, 9th International Conference on Future Networks and Communications (FNC-2014).
  17. Hamdoun, S., Rachedi, A., Benslimane, A., 2013. Comparative analysis of RSSI-based indoor localization when using multiple antennas in Wireless Sensor Networks, Mobile and Wireless Networking (MoWNeT) 2013 International Conference on Selected Topics, DOI=10.1109/MoWNet.2013.6613811, 146-151.
  18. Bulusu, N., Heidemann, J., Estrin, D., 2000, GPS-less low-cost outdoor localization for very small devices, IEEE Personal Communications, vol. 7, 28-34.
  19. Niculescu, D., Nath, B., 2001, Ad-hoc Positioning System, IEEE Global Telecommunications Conference, San Antonio,vol.5, 2926 – 2931.
  20. Tian S., Zhang X., Liu P., Wang X., 2007, A RSSI-based DV-Hop Algorithm for Wireless Sensor Network, Wireless Communications, Networking and Mobile Computing 2007, DOI: 10.1109/WICOM.2007.636,2555-2558.
  21. Hadir, A., ZineDine, K., Bahhouya, M., El Kafi, J.,,2014, An optimized DV-hop localization algorithm using average hop weighted mean in WSNs, Codes, Cryptography and Communication Systems (WCCCS), 2014 5th Workshop on, IEEE, 25 – 29.
  22. Kulaib, A. R., Shubair, R. M., Al-Qutayri, M. A., Jason, W. P., 2015, Improved DV-hop localization using node repositioning and clustering, Communications, Signal Processing, and their Applications(ICCSPA),2015 International Conference on,10.1109/ICCSPA.2015.7081314,1-6.
  23. Işık, M., Çamurcu, A. Y., 2007, K-Means, K-Medoıds Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti,İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 6 Sayı:11Bahar 2007/1, 31-45.
  24. Arthur, D., Vassilvitskii, S., 2007, k-means++: the advantages of careful seeding, Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms. Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia, PA, USA.,1027–1035.
  25. Pahlavan, K., Li, X., Ylianttila, M., Chana, R.S.,Latva-aho, M., An overview of wireless indoor geolocation techniques and systems, 2000, Proceedings of the IFIPTC6/European Commission International Workshop on in Mobile and Wireless Communications Networks, 1–13.
  26. Enge, P., Misra, P., Special issue on GPS: The global positioning system, 1999, Proceedings of the IEEE, 3–172.
  27. Kitasuka, T., Hisazumi, K., Nakanishi, T., Fukuda, A., 2005, Positioning Technique of Wireless LAN Terminals Using RSSI between Terminals, PSC, CSREA Press, 47-53.
  28. Doğancı, Y.U., 2008, 802.11 Standartlarını kullanarak pozisyon Tespiti, Yüksek Lisans, TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
  29. Otsason, V., Varshavsky, A., LaMarca A., E. de Lara, 2005, Accurate gsm indoor localization, Ubicomp (M. Beigl, S. S. Intille, J. Rekimoto, and H. Tokuda, eds.), vol. 3660 of Lecture Notes in Computer Science, 141–158.
  30. King, T., Kopf, S., Haenselmann, T., Lubberger C., Effelsberg, W., 2006, COMPASS: A probabilistic indoor positioning system based on 802.11 and digital compasses, WiNTECH ’06: Proceedings of the 1st international workshop on Wireless network testbeds, experimental evaluation & characterization (New York, NY, USA), 34– 40.
  31. Nazir, U., Arshad, M.A., Shahid, N.,Raza, S.H.,2012, Classification of localization algorithms for wireless sensor network: A survey, IEEE International Conference on Open Source Systems and Technologies (ICOSST), Lahore,1 – 5.
  32. Kul G., Özyer T.,Tavli B., 2014, IEEEE 802.11 WLAN Based Real Time Indoor Positioning: Literature Survey and Exprimental Investigations, 9th International Conference on Future Networks and Communications (FNC-2014).
  33. Bulusu, N., Heidemann, J., Estrin, D., 2000, GPS-less low-cost outdoor localization for very small devices, IEEE Personal Communications, vol. 7, 28-34.
  34. Niculescu, D., Nath, B., 2001, Ad-hoc Positioning System, IEEE Global Telecommunications Conference, San Antonio,vol.5, 2926 – 2931.
  35. Tian S., Zhang X., Liu P., Wang X., 2007, A RSSI-based DV-Hop Algorithm for Wireless Sensor Network, Wireless Communications, Networking and Mobile Computing 2007, DOI: 10.1109/WICOM.2007.636,2555-2558.
  36. Hadir, A., ZineDine, K., Bahhouya, M., El Kafi, J.,,2014, An optimized DV-hop localization algorithm using average hop weighted mean in WSNs, Codes, Cryptography and Communication Systems (WCCCS), 2014 5th Workshop on, IEEE, 25 – 29.
  37. Kulaib, A. R., Shubair, R. M., Al-Qutayri, M. A., Jason, W. P., 2015, Improved DV-hop localization using node repositioning and clustering, Communications, Signal Processing, and their Applications(ICCSPA),2015 International Conference on,10.1109/ICCSPA.2015.7081314,1-6.
  38. Işık, M., Çamurcu, A. Y., 2007, K-Means, K-Medoıds Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti,İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 6 Sayı:11Bahar 2007/1, 31-45.
  39. Arthur, D., Vassilvitskii, S., 2007, k-means++: the advantages of careful seeding, Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms. Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia, PA, USA.,1027–1035.