Kapalı ortamlar için makine öğrenmesi temelli konum algılama yöntemi geliştirilmesi
Development of  machine learning based location sensing method for indoor environments
Yazar: GÜLŞAH ÇİFÇİ
Danışman: DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK ; DOÇ. DR. AHMET GÜRKAN YÜKSEK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde  insanların zamanlarının çoğunu iç mekânlarda geçirdikleri görüldükçe, iç mekân konumlandırma sistemlerine duyulan ihtiyaç artış göstermektedir. Dış ortamlarda konum algılama için GPS iyi bir şekilde çalışırken,iç mekân konum algılama için uydu görüş açısının sürekli sağlanamaması veya düşük çekim kalitesi sebebiyle iç mekânlarda aynı şekilde başarı sağlayamaktadır. Bu nedenle, iç mekân konum belirleme sistemleri için birçok teknoloji ve yöntem geliştirilmektedir. Bu teknolojiler  arasında literatürde çoğunlukla radyo frekans (Radio Frequency – RF) sinyali tabanlı teknolojiler ve yöntem  olarak parmak izi ile konumlandırma üzerinde durulmaktadır.Parmak izi ile konum algılama yöntemi akıllı cihazlar gibi ulaşımı kolay  donanımlar ile çevredeki sinyalleri kullanarak başarılı konum algılama  yapabilmesi sayesinde diğer iç mekân konumlandırma yöntemlerine göre daha iyi sonuç vermektedir.
Bu tez çalışmasında radyo frekans tabanlı teknolojiler ve parmak izi yöntemi ile  makine öğrenmesi yaklaşımı kullanarak daha başarılı bir iç mekân konumlandırma sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın ilk adımında radyo frekans tabanlı teknolojiler kullanılarak iç mekândan toplanan veriler ile referans bir parmak izi veri tabanı oluşturulmuştur. İkinci adımda ise yapay sinir ağı modelleri kurularak, ilk adımda oluşturulan parmak izi veri tabanı ile eğitilmiş ve anlık sinyal değerleri kullanılarak konum tespiti yapılmaya çalışılmıştır.

Abstract:
Today, as people spend most of their time indoors, the need for indoor positioning systems is increasing. While GPS works well for location detection in outdoor environments, it could not achieve success indoors on account of the not providing constant satellite viewing angle for indoor location detection or poor shooting quality. Thus, many technologies and methods have been developed for indoor positioning systems. Among these technologies, the literature mostly focuses on radio frequency (Radio Frequency - RF) signal-based technologies and positioning with fingerprint as a method. The fingerprint location detection method gives better results than other indoor positioning methods, thanks to its ability to successfully detect location using easy-to-reach equipment such as smart devices and surrounding signals.
In this thesis, it is aimed at developing a more successful indoor positioning system by using radio frequency based technologies and fingerprint method, machine learning approach. Firstly in the study, a reference fingerprint database was created with the data collected from the interior using radio frequency-based technologies. Secondly, by establishing machine learning models, trained with the fingerprint database created in the first step, and location detection was tried to be made using instant signal values.