Telsiz duyarga ağlarında hedef takibi
Target tracking in wireless sensor networks
Yazar: AYŞEGÜL ALAYBEYOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. AYLİN KANTARCI ; PROF. DR. KAYHAN ERCİYEŞ
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Hedef takibi uygulamaları, kablosuz duyarga ağlarının en yaygın uygulama alanlarından birisidir. Literatürde birçok hedef takibi algoritmaları mevcuttur ve bu çalışmalarda, t anındaki lider/kök düğüm, hedefin sadece t+1 anındaki konumunu tahminler. Bu yaklaşımlarda, hedefin hızlı gitmesi durumunda hedef, düğümler tarafından algılanmadan hızlı bir şekilde ilerleyebilir. Sonuç olarak bu çalışmalarda, hedef hızını arttırdıkça, hedefin kaybedilmesi olasılığı da artmaktadır. Tez kapsamında önermiş olduğumuz yaklaşım ile, hedefi kaybetme riskini minimuma indirerek, hedefin kaybedilmesi durumunda yeniden yakalamak için kullanılan düzeltme algoritmalarına olan ihtiyacı azaltmak hedeflenmiştir. Hedefi kaybetme riskini minimuma indirmek için de hedefin tahminlenen yönü doğrultusundaki düğümler uyandırılarak, bu yönde belirlenen sayıda küme, kapsama ağacı gibi yapıların hedef henüz gelmeden oluşturulması önerilmiştir. Ayrıca düzeltme mekanizmalarının kullanım sıklığının azalmasıyla, enerji tüketiminde de azalma olmakta ve bu da ağın genel yaşam süresini arttırmaktadır. Bu tezin katkıları; önermiş olduğumuz yaklaşımların literatürdeki genel yaklaşımlar ile karşılaştırılması, şu ana kadar literatürde karşılaşmadığımız hızlarda hareket eden hedefin başarıyla takip edilmesi, çok hızlı hareket eden hedefin takibi için yeni dört farklı dağıtık hedef takip algoritmasının önerilmesi, sadece doğrusal hareket eden değil, doğrusal olmayan hareketler yapan hedefin takibi de yapılarak, Parçacık Filtresi ve Genişletilmiş Kalman Filtresi gibi iki yaygın tahminleme algoritmalarının karşılaştırılması ve son olarak da düzeltme mekanizmasına olan ihtiyacın azaltılmasıyla enerji tüketiminden kazanç sağlanması olarak özetlenebilir.

Abstract:
Target tracking applications are among the most common applications of wireless sensor networks. There are many tracking algorithms in the literature in which the current leader/root node at time t predicts the location only for time t+1. In case the target moves at high speed, it can pass by a group of nodes very fast without being detected. Therefore, in these studies, as the target increases its speed, the probability of missing that target also increases. In this thesis, instead of using recovery mechanisms frequently to detect the target again, we aim to find a way to decrease the target misses. In order to do this, we propose to wake up nodes in the predicted trajectory and form a number of clusters or spanning trees before the target comes. As the ratio of target missing decreases, the usage of recovery mechanisms also decreases leading to less energy consumption and higher network life time. The contributions of this thesis can be summarized as providing a comparison of existing target tracking approaches with the proposed approaches, tracking the targets moving at very high speed that we haven?t met in the literature yet, proposing and implementing four new different distributed tracking algorithms, tracking not only the target with linear movement but also tracking the target with nonlinear movement, comparing the prediction accuracy of two favorite prediction algorithms Particle Filtering and Extended Kalman Filtering and lastly prolonging the network lifetime by decreasing the usage of recovery mechanism.