AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAt this point k means ++ clustering method was proposed and it was seen that the accuracy rate could be increased up to 50% when probing.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
With the great need for indoor positioning technology, new techniques have been searched for, and studies are being carried out on methods that can achieve the success of GPS (Global Positioning System) outdoor positioning. However, due to the objects and architectural structure of the interior, it is difficult to break down the signals and give the correct results to this method. Many methods have been tried and appropriate solutions are being sought to overcome this problem. A wireless sensor network is one of the technologies used for this. When positioning in sensor networks, anchor nodes that have their own position information are used, and their features such as power, arrival time, arrival angle and how many different nodes are used while the signal is transmitted can be used for positioning. One of these methods, Dv-hop method, has been studied in this study and it has been compared with different methods in terms of performance. It has been observed that when this comparison is made, it is necessary to use an appropriate clustering method to create an appropriate topology when node points distributed around the center facilitate transmission. At this point k means ++ clustering method was proposed and it was seen that the accuracy rate could be increased up to 50% when probing.
Özet
İç mekân konumlandırma teknolojisine çokça ihtiyaç duyulması ile birlikte yeni teknikler arayışınagirilmekte, GPS'in (Global Positioning System - Küresel Konumlandırma Sistemi) dış mekânkonumlandırmasındaki başarısına ulaşabilecek yöntemler üzerinde çalışmalar yapılmaktadır. Ancak içmekânda bulunan objeler ve mimari yapı dolayısı ile sinyallerin kırılması ve kayba uğraması üzerindeçalışılan bu yöntemin doğru sonuçlar vermesini zorlaştırmaktadır. Bu sorunun aşılabilmesi için pek çokyöntem denenmekte ve uygun çözümler aranmaya devam etmektedir. Kablosuz sensör ağlar da bunun içinkullanılan teknolojilerden bir tanesidir. Sensör ağlarda konumlandırma yapılırken kendi konum bilgisinesahip olan çapa düğümler kullanılmakta, bu düğümlerden alınan sinyallerin gücü, varış zamanı, varış açısıgibi özellikleri ile sinyalin iletilirken kaç farklı düğüm üzerinden iletildiği bilgisi gibi özelliklerdekullanılabilmektedir. Bu yöntemlerden biri olan Dv-hop yöntemi bu çalışma içerisinde incelenmiş ve farklıyöntemlerle performans açısından kıyaslanmıştır. Bu kıyaslama yapılırken merkez etrafına dağıtılan düğümnoktalarının iletimi kolaylaştırdığının görülmesi üzerine uygun bir topoloji oluşturmak için uygun birkümeleme yönteminin kullanılması gerektiği tespit edilmiştir. Bu noktada k means++ kümeleme yöntemiönerilmiş ve probleme uygulandığında doğruluk oranının %50’ye kadar arttırılabildiği görülmüştür.