Yeni nesil kablosuz ağlar için etkin bir kullanıcı konumlandırma sistemi tasarımı
Design of an efficient user localization system for next generation wireless networks
Yazar: SERPİL ÜSTEBAY
Danışman: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Konuma dayalı uygulamaların gelişmesi beraberinde nesne/kişilerin konum bilgilerinin elde edilmesi için yapılan araştırmalara hız kazandırmıştır. Dış mekânlarda kullanılan konum belirleme sistemleri,  daha hassas sonuç içeren iç mekânlar için uygun değildir. Bu nedenle farklı teknolojiler ile gerçekleştirilen çözüm arayışları devam etmektedir. Bu doktora tezi kapsamında parmak izi haritalama tekniği ile geliştirilmiş iç mekân konumlandırma yöntemleri üzerinde çalışılmıştır. Parmak izi haritalama yönteminde bina içerisinde bulunan Kablosuz Erişim Noktalarından(KEN) ölçülebilen sinyal gücü seviyesi, KEN tekil kimlik bilgisi ve ölçüm yapılan konum bilgisi ile ilişkilendirilerek mekanın sinyal haritası elde edilmiştir. Elde edilen sinyal haritası iç mekan konumlandırma modeli oluşturmak için kullanılır. Konumu tespit edilecek kişi/nesne üzerinde taşıdığı mobil bir cihaz ile bulunduğu noktadaki ölçülebilen sinyal gücü seviyelerini merkezi bir sunucuya iletir. Sunucu kendisine gönderilen bilgileri, sinyal haritası ve konumlandırma modeline uygun şekilde işleyerek kişinin konumunu tespit eder. Ancak sinyal haritasının oluşturulma işlemi oldukça maliyetli bir süreçtir. Bu nedenle mekânın büyüklüğüne göre boyutu ve oluşturulma zamanı değişir. Bu tez kapsamında sinyal haritasının büyüklüğü ve kişinin konum tespiti arasındaki ilişki incelenmiştir. Bunun için Temel Bileşen Analizi, Bilgi Kazancı Yöntemi, Fisher Değeri ve Ki-Kare testi ile sinyal haritasının boyutu küçültülmüş ve elde edilen konumlandırma doğruluğu değerleri karşılaştırılmıştır. Ayrıca sinyal haritası oluşturulurken kullanılabilecek farklı veri yapılarının konumlandırmaya dahil edilmesinin konumlandırma başarısına olan etkisi incelenmiştir. Bunun için bir test ortamında IEEE 802.10x standardına uygun KEN sinyalleri, Bluetooth sinyalleri ve dünyanın manyetik alan verisini içeren bir sinyal haritası elde edilmiştir. Her bir veri çeşidi ayrı ayrı kullanılarak En Yakın K-Komşu algoritması, Destek Vektör Makineleri, Doğrusal Ayrımcılık Analizi, Yapay Sinir Ağları, Karar Ağaçları, N- Yakın Komşu Algoritması, Gruplandırılmış Komşu Algoritması ve Kosinüs benzerlik yöntemleri ile konumlandırma modelleri oluşturulmuştur. Elde edilen konumlandırma doğruluğu değerleri karşılaştırılmıştır. Veri füzyonu ile farklı veri yapıları hibrid bir model olarak kullanılmış ve hibrid veri yapısının konumlandırmadaki doğruluk değerleri ve konumlandırma başarısı incelenmiştir. Veri füzyonunun gösterdiği yüksek başarıyı artırmak için Kalman Filtresi, Bilgi kazancı Yöntemi ve Kosinüs Benzerlik Yöntemi birleştirilerek yeni bir konumlandırma modeli sunulmuştur. Geliştirilen modelin en yüksek doğruluk değerine sahip olduğu testler ile kanıtlanmıştır.

Abstract:
The development of location based applications has accelerated the research for object/person location information. Outdoor positioning systems are not suitable for indoor spaces with more accurate results. For this reason, the search for solutions realized with different technologies is continuing. In this doctoral thesis, interior location methods developed by fingerprint mapping technique have been studied. In the fingerprint mapping method, the signal strength level measured from the Wireless Access Points (WAP) in the building is correlated with the WAP unique identification information and the measured position information to obtain the signal map of the room. This is used to create a positioning pattern with the signal map. The mobile device transmits signal strength levels that can be measured from the point where the location is detected to the central server. The server determines the location of the person by transmitting the information communicated to it, the signal map and the positioning model. The creation of the signal map is a very costly process For this reason, the size of the signal map can vary according to the size of the space.  In this thesis, the effect of the size of the signal map on the location of the person is examined. For this, the size of the signal map was reduced and the obtained accuracy values were compared with the Principle Component Analysis, Information Gain Method, Fisher Value and Chi-Square Test. In addition, the effect of positioning different data structures that can be used when generating the signal map in positioning is examined. In order to achieve this, a signal map including a WAP signal according to the IEEE 802.10x standard, a Bluetooth signal and a magnetic field data of the world is obtained in a test environment. Each data type was used separately to create positioning models with Nearest K-Neighbor algorithm, Support Vector Machines, Linear Discriminant Analysis, Artificial Neural Networks, Decision Trees, N- Near Neighbor Algorithm, Binned Nearest Neighbors Algorithm and Cosine Similarity methods. The obtained accuracy values are compared. By using data fusion, different data structures were used as a hybrid model and the effect of positioning in hybrid data structure was investigated and accuracy value was obtained. In order to increase the high success of data fusion, a new positioning model has been developed by combining Kalman Filter, Data Acquisition Method and Cosinus Similarity Method. It has been proven that the developed model has the highest accuracy value.