Dinamik yapay sinir ağı ile iç mekân konum kestirimi ve konum takibi
Indoor location estimation and location tracking with dynamic artificial neural network
Yazar: MERT TUNÇ
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN KAYA
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde konum belirleme işlemleri iç ve dış ortam olmak üzere iki şekilde yapılmaktadır. Konum tespiti ve konum takibi küresel konumlandırma sistemi (Global Positioning System - GPS), uydu tabanlı sistemler ve hücresel sistemler sayesinde dış mekanlarda başarılı bir şekilde uygulanmaktadır. Fakat bu sistemler iç mekanlarda çevresel etkilerden dolayı sinyallerin zayıflanmasından kaynaklı konum tespiti veya konum takibi açısından kullanılabilirliği sınırlıdır. Bu sebepten dolayı iç mekanlarda da etkin çalışabilecek yöntemlere ve sistemlere ihtiyaç vardır. Bu sistemler arasında literatürde çoğunlukla radyo frekans (Radio Frequency – RF) sinyali tabanlı konum belirleme sistemleri üzerinde durulmuştur. Bu tez çalışmasında, iç mekanlarda çalışılan üçgenleme yöntemi, Yapay Sinir Ağı (YSA) ve dinamik yapay sinir ağı yöntemlerinden bahsedilmiştir. Alınan sinyal gücü göstergesi (Received Signal Strength Indicator - RSSI) verisi üzerinde durularak konum belirleme yöntemlerinden birisi olan parmak izi tabanlı konum belirleme yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemde, iç mekânda parmak izi yöntemi ile ortamın radyo haritası çıkarılmıştır. Sinyalin çok yollu yayılımın sinyal üzerindeki etkisini azaltmak için ortamın radyo haritasının boyutunun küçültülmesi (hücrelere bölünmesi) üzerinde durulmuştur. Parmak izi yönteminde ortam küçültülmesi için destek vektör makinesi (Support Vector machine, SVM) kullanılmıştır. Gezgin cihazın konum tespiti ve konum takibi sırasında her bir hücreden ayrı ayrı elde edilen RSSI verileri YSA ile çevrimdışı eğitim yapılmıştır. 

Çevrimdışı eğitim sonunda gezgin cihazdan sabit cihazlara gelen RSSI güç verileri kullanılarak çevrimiçi gezgin cihazın konum tespiti ve konum takibi yapılmıştır. Üçgenleme, YSA ve dinamik YSA yöntemleri ayrı ayrı incelenmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.

Abstract:
The positioning systems are grouped into two categories: indoor and outdoor positioning. The global positioning system (GPS), location detection and location tracking, is successfully implemented at outdoors thanks to satellite-based systems and cellular systems. However, these systems are limited in terms of location detection or location tracking at the indoors due to the weakening of signals due to environmental effects indoors. Therefore, the methods and systems that works effectively indoors are required and have been investigated by researchers. Among these systems, mostly radio frequency (RF) signal-based positioning systems are emphasized in the literature. In this thesis, the triangulation method, Artificial Neural Network (ANN) and dynamic ANN methods are used to locate an indoor object. The fingerprint-based positioning method, which is one of the mostly used methods of indoor positioning, is implemented by using the received signal strength indicator (RSSI) data. In this method, the radio map of the environment is obtained by the fingerprint of the location (room, corridor etc.). In order to reduce the effect of the multipath fading, the size of the radio map is reduced (dividing into cells). Support vector machine (SVM) is used to divide into cells based on fingerprint method. For the location determination and location tracking of the mobile device, RSSI data is obtained separately from each cell and based on these RSSI data, an ANN is trained offline for each cell.

After the offline training, the location of the mobile device is determined and tracked online (real time) by using these trained ANNs based on RSSI data which is received by fixed devices (receivers). The triangulation, the ANN and dynamic ANN methods are examined separately, and the results are compared.