Çoklu veri füzyonu tabanlı iç ortam konumlandırma ve takip sistemi tasarımı
Multi sensor fusion based indoor localization and tracking system design
Yazar: SERTAÇ BUĞRA KAYA
Danışman: PROF. DR. ALİ ZİYA ALKAR
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında alınan sinyal gücü ve ivme ölçümleri kullanılarak iç ortam konumlandırma sistemi çalışılmıştır. Alınan sinyal gücü ve ivmeölçer ile ayrı ayrı yapılan konumlandırma çalışmalarının ardından bu iki veri farklı tipte Kalman filtresinde füzyonda kullanılarak iç ortamda konumlandırma ve takip konusu üzerine çalışılmıştır.   
Alınan sinyal gücü ile yapılan çalışmalarda iç ortamda yol kayıp katsayısı olası farklı anten konumları ve bunun sonucu olarak farklı anten örüntüleri kesişimleri dikkate alınarak hesaplanmıştır. Simülasyon ortamında trilaterasyon yöntemi kullanılarak farklı standart sapmalara sahip gürültü sinyalleri ile alınan sinyal gücü tabanlı konumlandırma hedef hareketli ve hedef sabitken yapılmıştır. 
Sayısal integral alma yöntemleri kullanılarak ivme verisinden konum hesaplanmıştır. İvmeölçer tabanlı konumlandırmada iki farklı ivmeölçer modeli çıkarılmış ve bu modeller üzerinden iki farklı algoritma ile hız ve konum hesaplanmıştır. Farklı ivme modelleri ile farklı iki konum ve hız hesaplama algoritması simülasyon ortamında test edilmiştir. Seçilen algoritma kullanılarak elde edilen hız verisi, veri füzyonunda ekstra girdi olarak kullanılmıştır. 
İvme ve alınan sinyal gücü ölçümlerini veri füzyonunda kullanmak amacıyla genişletilmiş Kalman filtresi uygulanmıştır. Süreç gürültüsünün Genişletilmiş Kalman filtresinin kestirim performansına etkisi üretilen gürültüsüz ve gürültülü hareket verileri üzerinden incelenmiştir. Genişletilmiş Kalman filtresinde ivme ve alınan sinyal gücü verilerine ek olarak, hız verisinin füzyona dâhil edilmesinin konum kestirim performansına etkileri incelenmiştir. 
Alınan sinyal gücü gibi gürültü sinyalinin modellenmesi zor ve gürültü karakteristiği değişken verilerin kullanıldığı sistemlerde ölçüme ve sürece ait gürültü kovaryanslarını uyarlanır olarak hesaplayan uyarlanır Kalman filtresi tezde çalışılmıştır. Uyarlanır Kalman filtresinin değişken süreç gürültülerinde konum kestirim performansı incelenmiştir. Ayrıca, alınan sinyal gücü, ivme ve hız verilerine eklenen standart sapması değişen gürültü sinyalleri ile genişletilmiş Kalman filtresi ve uyarlanır genişletilmiş Kalman filtresinin konum kestirim performansları simülasyonlar yapılarak karşılaştırılmıştır. 
Tez çalışmasında kapalı ortamda deneysel veri toplamak ve simülasyonlar ile elde edilen sonuçları deneysel veriler üzerinde gözlemlemek amacıyla bir test düzeneği tasarlanmıştır. Sistemde sabit hareketli düğümler arasında alınan sinyal gücü ölçümü yapan ve ölçülen değeri sayısal sinyal işlemcisine gönderen, ivmeölçerden ve düğümlerden alınan ham verileri anlamlandıran ve veri kaydediciye istenilen frekansta gönderen gerçek zamanlıya yakın yazılımlar geliştirilmiştir. Simülasyonlardan elde edilen çıkarımlar, veri kaydedicide kayıt altına alınan deneysel veriler üzerinde uygulanmış konum kestirim çıktıları gösterilmiştir.

Abstract:
In this thesis, indoor localization problem is investigated using received signal strength indicator and acceleration measurements. After localization with received signal strength and accelerometer separately, indoor localization is studied with the fusion of these two measurements with Kalman filter.
In studies with received signal strength, path loss exponent is calculated according to possible different antenna pattern intersections. Localization of a static and dynamic target with generated signals that have noise with different standard deviation is studied in a simulation environment. Position is calculated by using integration of the accelerometer data. In accelerometer based positioning, two accelerometer models with two different algorithms are studied to obtain velocity and position. The speed data obtained using the selected algorithm is used as an extra input in the data fusion. 
Extended Kalman filter is applied to use the acceleration and received signal strength measurements in the data fusion. The values of the process and measurement noise used in the Extended Kalman filter are explained. Also the state transition matrix and measurement matrices used in thesis are specified. The effect of process noise on the estimation performance of Extended Kalman filter with noise and no noise motion is studied. In addition to acceleration and received signal strength in extended Kalman filter, the effect of inserting speed data into fusion is analyzed.
The estimation performance of adaptive Kalman filter with unknown noise characteristics of measurement model and the position estimation performance of the Kalman filter with variable process noise are studied. Extended Kalman filter and the adaptive extended Kalman filter's position estimation performance in variable covariance values in received signal strength, acceleration and velocity data were compared by simulations.
In the thesis study, a test set up is designed to collect empirical data and to observe the results obtained by simulations in indoor environment. The interfaces of the hardware components and components used in the test setup are explained. Real-time software that measures the signal strength between anchor nodes and beacon node in the system is developed. Raw data that is obtained from the accelerometer and nodes is sent to the data recorder with the critical frequency by means of a real time software. The inferences obtained from the simulations are applied on the empirical data and the location estimation results on empirical data are shown.