KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 34 - Sayı: 2

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

Merve KANMAZ
Muhammed Ali AYDIN
Sayfa
975–986
Yayın Tarihi
2019-05-23
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

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

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İç mekan konumlandırma teknolojisine çokça ihtiyaç duyulması ile birlikte yeni teknikler arayışına girilmiş, GPSin dış mekan konumlandırmasındaki başarısına ulaşabilecek yöntemler üzerinde çalışmalar yapılmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri: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.
💡
Sonuç & Katkı:Bu noktada k means++ kümeleme yöntemi seçilmiş ve probleme uygulandığında doğruluk oranının %50e kadar artabildiği görülmüştür.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler: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.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KANMAZ, M., AYDIN, 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://ajindex.com/articles/19976

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (7)

  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. Otsason, V., Varshavsky, A., LaMarca A., E. de Lara, 2005,
  5. 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. 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. 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. 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. Bilinmeyen, 2016, WhereNet, http://www.wherenet.com, [Ziyaret Tarihi: 01.04.2016 ] 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. Bilinmeyen, 2016, Trilateration, https://en.wikipedia.org/wiki/Trilateration, [Ziyaret Tarihi: 01.06.2016]. 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. Nazir, U., Arshad, M.A., Shahid, N.,Raza, S.H.,2012, Classification of localization