Sinyal alım gücü ağırlıklı ortalamaya dayalı ağ konumlandırması için kablosuz ağlarda referans düğümlerinin yerleştirilmesi
Positioning of reference nodes in wireless networks for the network localization based on received signal strength weighted averaging
Yazar: NİYAZİ BOZKURT
Danışman: DOÇ. DR. TOLGA EREN
Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada Robot ve Sensör Ağları (RSA) konusunda konumlandırma problemi incelenmiştir. Çalışmalar simülasyon programı yardımıyla yapılmıştır. Konumlandırılması gereken nesneler, robot ağlarındaki robotlar veya kablosuz sensör ağlarındaki sensör düğümlerinden oluşmaktadır.

Konumlandırma için kullanılan uzaklık ölçme tekniklerinden birisi olan Sinyal Alım Gücü (Received Signal Strength- RSS) bu tezde uzaklık tahmininde kullanılmaktadır. Sinyalin şiddeti arttıkça (azaldıkça) komşu düğümün yakınlığı (uzaklığı) belirlenebilmektedir. Komşu düğümlerin uzaklıkları RSS Ağırlıklı Ortalama yönteminde kullanılarak yerleri bilinmeyen düğümlerin konumları tahmin edilmiştir. RSS Ağırlıklı Ortalama yönteminde kullanılan katsayılar özel bir teknikle belirlenmiştir. 

RSS Ağırlıklı Ortalama yönteminin pek çok sisteme uygulanabileceği görülmüştür. Referans düğümlerin konumuna bağlı olarak RSS Ağırlıklı Ortalama yönteminin başarı oranının değiştiği gözlemlenmiştir. Örneğin, ormanlık bir alan için referans düğümlerin ormanlık alanın çevresine eşit uzaklıklarla yerleştirilmesi daha uygulanabilirdir. Bir depo için ise deponun tüm iç alanının eşit alanlara bölünmesiyle referans düğümler homojen yerleştirilebilmektedir. 

RSS Ağırlıklı Ortalama yönteminin hassasiyetinin referans düğümlerinin sayısıyla değişkenlik gösterdiği tahmin edilebilir. Referans düğümlerinin sayısı sistemin başarısında bir noktaya kadar önemli etkiler göstermektedir. Referans düğümleri yüksek maliyetli sensörler olduklarından sayıları önem arz etmektedir. Bu nedenle konumlandırma için en az sayıda referans düğümüyle en iyi çözümün bulunabilmesini sağlamak temel hedeftir.

Anahtar kelimeler: Sensör ağlarında konumlandırma, Sinyal alım gücü (RSS),
                   Robot ağlarında konumlandırma, RSS Ağırlıklı Ortalama,
	           Kablosuz ağlarda konumlandırma.

Abstract:
In this study, the localization problem in Robot and Sensor Networks (RSN) is investigated. The study is performed with the help of a simulation program. Localized objects consist of robots in robot networks and sensor nodes in wireless sensor networks. 

Received Signal Strength (RSS), which is one of the distance measurement techniques, is used in localization. The proximity (remoteness) of a neighbor node can be determined as the signal strength increases (decreases). Location of unknown nodes is estimated by a RSS weighted averaging process among the neighbor nodes. Coefficients of RSS weighted averaging are determined with a special method.

RSS weighted averaging can be performed for most of the systems. It is observed that the success rate of RSS weighted averaging technique depends on the locations of reference nodes. For instance, placing the reference nodes at the borders of a forest with equal distances is more practical. On the other hand, reference nodes can be placed inside homogenously in a storage area.

It can be inferred that RSS weighted averaging technique is dependent on the number of reference nodes. The number of reference nodes affects the accuracy in RSS weighted averaging up to a certain degree. The number of reference nodes is critical because reference nodes are expensive. One of the goals of the localization problem addressed in this thesis is to find the best estimate of the locations of ordinary nodes by using the minimum number of reference nodes.

Key Words:  Localization in sensor networks, Received Signal Strength (RSS),
            Localization in robot networks, RSS weighted averaging,
            Localization in wireless networks.