Izgara tabanlı parmak izi algoritmalarıyla kapalı alan konumlandırma optimizasyonu
Optimization of indoor localization with grid based fingerprinting algorithms
Yazar: AHMET ALPER BAŞAK
Danışman: DOÇ. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Kalman filtre = Kalman filter ; Konumlandırma = Positioning ; Öklid = Euclidean

Özet:
Günümüzde açık alanlar için geliştirilen konumlandırma sistemleri alışveriş merkezleri, havaalanları, hastaneler, fabrikalar gibi kapalı alanlar için de yaygınca kullanılmaktadır. GPS gibi açık alanlarda oldukça başarılı olabilen küresel konumlandırma sistemleri, uydu görüş açısı eksikliği veya düşük baz istasyonu çekim kalitesi nedenleriyle iç mekanlarda aynı şekilde yeterlilik gösterememektedirler. Bu bakımdan kapalı alanlarda en az masraf ile en hassas konumlandırma performansına ulaşabilmek için birçok metot geliştirilmektedir. Bu metotlar arasında parmak izi ile konumlandırma, mobil cihazlar gibi yaygınca rastlanan donanımlar ile çevredeki sinyalleri kullanarak başarılı pozisyonlama yapabilmesi sayesinde diğer kapalı alan konumlandırma yöntemlerine göre üstünlük göstermektedir. Bu tez çalışmasında, mobil cihazların yerlerinin tespitine yönelik olarak bir kapalı alan parmak izi algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmada alışagelmiş mutlak güçlerin uzaklığa dönüştürülmesi yöntemleri aksine, farksal güçlerin analizi ve süregelen sinyallerin etkilerinin işlenmesi ile birkaç basamaktan oluşan bir algoritma önerilmiştir ve diğer yöntemlerle karşılaştırılmaları sunulmuştur. Uygulamanın ilk aşamasında kapalı alandan toplanan sinyal verileri ile bir referans parmak izi veritabanı oluşturulmuştur. İkinci aşamada ise anlık sinyal değerleri referans veritabanı ile kıyaslanarak yer tespiti yapılmaya çalışılmıştır. Konum tespiti arama uzayı küçültme, ızgara eşleştirme ve kestirim ve yumuşatma olarak üç temel aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalar için farklı teknikler karşılaştırılmış ve içlerinden Öklid eşleşmesi kullanılarak Kalman filtreleme ve Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama ile gelişmiş bir genetik algoritma tekniği olan Büyük Patlama-Büyük Çöküş tekniği birleştirilerek %95 güven aralığında 3 metre konumlandırma hassasiyetine ulaşılmıştır. Elde edilen sonuç ile üçgenleme ve basit parmak izi yöntemleri karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Nowadays, positioning systems developed for outdoors are widely being used for indoor areas such as shopping malls, airports, hospitals and factories. Global positioning systems, that proved their success in the outdoors, cannot perform as well in enclosed environments because they suffer from absence of satellites' line of sight or bad reception quality of base stations. In this regard, methods are being developed for highest accuracy indoor locating performance with the least cost. Among these methods localization with fingerprinting is far more superior to other indoor localization methods as it uses the surrounding signals in the environment for accurate positioning and is available to most common mobile devices. In this study, an indoor fingerprinting algorithm for localization of mobile devices is developed. Instead of using customary methods of absolute power to distance conversion, an algorithm comprises of several steps which utilizes differential power analysis and continuous signal effects processing is proposed and comparisons with other techniques are presented. First phase consists of forming a reference fingerprint database by collecting the signal data from the indoor area. For the second phase, actual signal values are compared with the reference database to return a position estimate. Search space minimization, pattern matching and estimation and smoothing are the three main subsections of the localization process. Several techniques are compared and Big Bang – Big Crunch method, which is an improved genetic algorithm technique, with Euclidean matching followed by Kalman filtering and exponential weighted moving averaging achieved a location precision of 95% within 3 meters. Obtained results are compared with triangulation and simple fingerprinting techniques and improvements are presented.