Ultra geniş bant sensörü kullanılarak kapalı alanda nesne konumlandırma
Indoor object positioning using ultra wide band sensor
Yazar: GÖKHAN KARAÇOBAN
Danışman: PROF. DR. MURAT EFE ; DR. MURAT EREN
Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Savunma ve Savunma Teknolojileri = Defense and Defense Technologies

Özet:
Günümüzde, kapalı alan konumlandırma sistemleri hem sivil hem de askeri birçok alanda kullanılmakta olup önemli bir çalışma alanı haline gelmiştir. Kapalı alanlarda nesne konumlandırmak için küresel konumlandırma sistemleri kullanılamadığından dolayı, kapalı alanlarda konum belirleme problemlerinin çözümü için, farklı konumlandırma sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, ultra geniş bant sensörü kullanılarak kapalı alanda nesne konumlandırma probleminde, genişletilmiş Kalman Filtre algoritmasının başarım sınırlarının belirlenmesi ile farklı sensör geometrilerinin ve sensör sayısının, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının kestirim performansı üzerindeki etkilerinin araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla farklı sensör geometrileri oluşturulup, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasında bu geometrilerin kullanılmasıyla, nesnenin hareketi esnasında bulunduğu konumlara ait kestirimler ve kestirim hataları elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, sensör geometrisi değiştirildiğinde, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının kestirim hatalarının da değiştiği görülmüştür. Dolayısıyla, sensör geometrisinin, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının konum kestirim performansını etkilediği gözlemlenmiş ve bu nedenle, genişletilmiş Kalman filtre algoritması kullanılarak, düşük hatalarla konum kestirimi elde edilebilmesi için, sensör geometrisinin optimum bir şekilde tasarlanması gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca, sensör sayısının, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının kestirim hatası üzerindeki etkilerinin incelenmesi için, tez çalışması kapsamında tasarlanan farklı sensör geometrilerinin her birisinde, kullanılan sensör sayıları arttırılarak, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının konum kestirim hataları elde edilmiştir. Sensör sayısı arttırıldığında, genişletilmiş Kalman filtre algoritmasının konum kestirim hatasının azalmasının sensör geometrisine bağlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler : Genişletilmiş Kalman filtresi, ultra geniş bant sensörü, kapalı alan konum belirleme, sensör geometrisi

Abstract:
Today, indoor positioning systems are used in many areas, both civil and military and they become an important study field. Since global positioning systems cannot be used to locate objects indoors, different positioning systems are needed to solve indoor positioning problems. In this thesis, it is aimed to determine the performance limits of the EKF algorithm and to investigate the effects of different sensor geometries and sensor numbers on the estimation performance of the EKF algorithm in indoor object positioning problem using an ultra wideband sensor. Therefore, position estimation and estimation errors of the EKF algorithm were obtained by using different sensor geometries. When the results were examined, it was seen that the estimation errors have changed when sensor geometry was changed. Therefore, sensor geometry affects the estimation performance of the EKF algorithm. Consequently, sensor geometry should be designed optimally to obtain position estimation with low errors. Also, to examine the effects of the sensor numbers on position estimation performance of the EKF algorithm, estimation errors of the EKF algorithm were obtained by increasing the sensor numbers. It was concluded that when the number of sensors is increased, the decrease in the estimation error of the EKF algorithm depends on the sensor geometry.

Key Words : Extended Kalman filter, UWB sensor, indoor positioning, sensor geometry