SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2014 / Cilt: 29 - Sayı: 2

KABLOSUZ SENSÖR AĞLARINDA KÜÇÜLTÜLMÜŞ RADYO HARİTASI KULLANAN İMZA TABANLI DİNAMİK KONUM BULMA TEKNİĞİ

Yetkin TATAR
Güngör YILDIRIM
Pages
0
Publication Date
2014-06-13
DOI
—
🏛️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)

Buradan elde edilen sonuçlar ile önerilen tekniğin sonuçları karşılaştırılarak önerilen tekniğin daha uygun olduğu test edilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Kapalı alanlarda konum tespiti için kullanılan algoritmalardan birisi de kablosuz sensör ağlarında da kullanılan “İmza” veya “Parmak izi (Fingerprint)” tabanlı konum tespiti algoritmasıdır.
📊
Key Findings & Data:İkinci yaklaşım ise; konum kestirimi fazı için K-En Yakın Komşuluk (KNN) yöntemine alternatif olabilecek, karar için sabit bir “K” değerinin yerine, bu değerin mantıksal alt bölgelemedeki karar hücre sayısına göre dinamik olarak seçildiği bir tekniktir.
💡
Conclusion & Impact:Buradan elde edilen sonuçlar ile önerilen tekniğin sonuçları karşılaştırılarak önerilen tekniğin daha uygun olduğu test edilmiştir.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Konum Bulma · Kablosuz Sensör Ağları · İmza Tabanı

Özet

Kapalı alanlarda konum tespiti için kullanılan algoritmalardan birisi de kablosuz sensör ağlarında da kullanılan “İmza” veya “Parmak izi (Fingerprint)” tabanlı konum tespiti algoritmasıdır. İmza tabanlı konum tespiti,” Alınan Sinyal Gücü Göstergesi (RSSI)” radyo haritalama ve konum kestirim fazlarından oluşur. Haritalama fazında, elde edilen RSSI veritabanının küçük kapasiteli fakat çalışılacak alandaki RSSI dağılımını iyi ifade edebilecek yapıda olması, konum tespiti fazında ise kestirimin doğruluk miktarı ve hesaplama hızı önemli kriterlerdir. Bu çalışmada kapalı alanlardaki kablosuz sensör ağ ortamlarında kullanılabilen, imza tabanlı konum tespiti yöntemi için iki yeni yaklaşım önerilmiştir. İlk yaklaşım, radyo haritalama fazında, “K-Means” metodunu kullanarak her bir çapa düğüme ait RSSI verilerinin ayrı ayrı indirgenip ilgili radyo haritasının boyutunun küçültülmesini sağlayan bir tekniktir. Ayrıca bu fazda konum kestirimi işleminin hassasiyetini arttırmak için “Mantıksal Alt Bölgeleme” işlemi gerçekleştirilmiştir. İkinci yaklaşım ise; konum kestirimi fazı için K-En Yakın Komşuluk (KNN) yöntemine alternatif olabilecek, karar için sabit bir “K” değerinin yerine, bu değerin mantıksal alt bölgelemedeki karar hücre sayısına göre dinamik olarak seçildiği bir tekniktir. Sistem kapalı bir ortamda TelosB düğümlerle gerçekleştirilerek, önerilen yaklaşımlara göre hesapsal ve deneysel sonuçlar elde edilmiştir. Bunun yanı sıra literatürde karar tabanlı yaklaşım olarak bilinen KNN temelli lokasyon tespit algoritması da mevcut test ortamına uygulanarak deneysel ve hesapsal sonuçları elde edilmiştir. Buradan elde edilen sonuçlar ile önerilen tekniğin sonuçları karşılaştırılarak önerilen tekniğin daha uygun olduğu test edilmiştir.

🔖

Cite This Article

TATAR, Y., YILDIRIM, G. (2014). KABLOSUZ SENSÖR AĞLARINDA KÜÇÜLTÜLMÜŞ RADYO HARİTASI KULLANAN İMZA TABANLI DİNAMİK KONUM BULMA TEKNİĞİ. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 29 - Sayı: 2, 0. https://ajindex.com/articles/20495

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Pal, A., “Localization Algorithms in Wireless Sensor Networks: Current Approaches and Future Challenges”,Network Protocols and Algorithms, Cilt 2, No 1, 45-74, 2010.
  2. Farahani, S., ”ZigBee Wireless Networks and Transceivers”, Newness is An Imprint of Elsevier-Oxford, ISBN: 978-0-7506-8393-7, 2008.
  3. Kulaib, A. R., Shubair, R. M., Al-Qutayri, M. A., ve Jason, W. P. N., ”An Accurate Localization Technique for Wireless Sensor Networks Using MUSIC Algorithm”, Journal Of Communications, Cilt 7, No 4, 281-288, 2012.
  4. Naik, G.A., Khedekar, M.P., Krishnamoorthy, M., ve Deshmukh. R.N., “Comparison of RSSI Techniques in Wireless Indoor Geolocation”, NCCCS, Hindistan, 1-5, 21 Kasım 2012
  5. Yıldırım, G., ve Tatar, Y., ”Enhancement Of The Empiric RSSI – Distance Relationship By Experimental Datum In Wireless Sensor Networks”, IADIS International Conference Applied Computing 2012,
  6. Madrid, İspanya, 380-384, 2012
  7. Mitilineos, S. A., Kyriazanos, D. M., Segou, O. E., Goufas, J. N., ve Thomopoulos, S. C. A.,”Indoor Localisation With Wireless Sensor Networks” Progress In Electromagnetics Research, Cilt 109, 441-474, 2010.
  8. Bahl, P., ve Padrnanabhan, V.N.,"RADAR: An In-Building RF-BASED User Location and Tracking System," INFOCOM, Cilt 2,775-784, April,2000.
  9. Narzullaev, A., Park,Y., Yoo, K., ve Yu J., ”A Fast and Accurate Calibration Algorithm For Real-Time Locating Systems Based On The Received Signal Strength Indication”, Int. J. Electronic Communitaion (AEÜ), Cilt 65, No 4, 305–311, 2011.
  10. Mengual L., Marbán O., ve Eibe, S., “Clustering-based location in wireless Networks”, Expert Systems with Applications, Cilt 37, No 9, 6165-6175, 2010. Forero P.A.,, Cano A.,, Giannakis G.B., “Consensus-based k-means Algorithm for Distributed Learning using Wireless Sensor Networks”, Workshop on Sensors, Signal and Information Process., 2008. Gómez, J.A., Medina, A., Dorronzoro, V., Rivera, O., ve Martín,S., “Fingerprint Indoor Position System Based on Bitcloud and Openmac”, Journal of Networks, Cilt 8, No 1, 37- 44, 2013.
  11. Hur, S., Choi, J., ve Park, Y., ”Fingerprint Location Database Construction for Enhancing Accuracy of WiFi based Indoor Localization”, ISA-IST2012,
  12. Şangay, Çin, 188-190, Nisan, 2012
  13. Rodrigues, M., L., ve Campos, M.F., ”Fingerprinting-based Radio Localization in Indoor Environments Using Multiple Wireless Technologies”, 22nd PIMRC2011,
  14. Toronto, Kanada, 1207-1212, 2011
  15. Pei, L., Chen, R., Liu, J., Kuusniemi, H., Tenhunen, T., ve Chen, Y.,” Using Inquiry-based Bluetooth RSSI Prob