| dc.contributor.advisor | Günal, Serkan | |
| dc.contributor.advisor | Yazıcı, Ahmet | |
| dc.contributor.author | Bozkurt Keser, Sinem | |
| dc.date.accessioned | 2018-05-04T10:46:27Z | |
| dc.date.available | 2018-05-04T10:46:27Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.identifier.uri | | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11421/4401 | |
| dc.description | Tez (doktora) - Anadolu Üniversitesi | en_US |
| dc.description | Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı | en_US |
| dc.description | Kayıt no: 480272 | en_US |
| dc.description.abstract | Küresel Konumlama Sistemi, dış ortamlarda konumlandırma için herkes tarafından kabul gören bir teknoloji olmasına karşın iç ortamlarda etkisiz kalmaktadır. Bu nedenle, araştırmacıların iç ortamlarda konum belirlemek için etkili çözüm arayışları devam etmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, parmak izi yöntemini temel alan radyo frekansı (RF) tabanlı, yüksek doğruluğa sahip ve düşük maliyetli iç ortam konumlandırma yaklaşımları geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu doğrultuda, literatürde var olan iç ortam konumlandırma veri kümelerine ilave olarak yeni bir veri kümesi oluşturulmuş ve araştırmacıların kullanımına sunulmuştur. Seçilen performans kriterleri açısından üç farklı iç ortam için en uygun algoritma, çok-kriterli optimizasyon tekniği ile belirlenmiştir. WiFi alınan sinyal gücü ve manyetik alan ölçümleri bir arada kullanılarak hibrid parmak izleri tanımlanmıştır. Önerilen hibrid parmakizi veri kümesi, farklı sınıflandırma algoritmalarıyla birlikte kullanıldığında konumlandırma doğruluğunun iyileştiği görülmüştür. WiFi alınan sinyal gücü ve manyetik alan ölçümlerini bir araya getiren F-skor ağırlıklı iç ortam konumlandırma algoritması önerilmiştir. Önerilen algoritmanın sağladığı doğruluğun geleneksel algoritmalardan daha yüksek olduğu gözlenmiştir. Ayrıca, daha hassas konum belirleme amacıyla, WiFi alınan sinyal gücü ve manyetik alan parmak izlerini kullanan, geliştirilmiş bir iç ortam konumlandırma yaklaşımı önerilmiştir. Bu yaklaşım ile yüksek hassasiyette konum tahmini yapılabilmiştir. | en_US |
| dc.language.iso | eng | en_US |
| dc.publisher | Anadolu Üniversitesi | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.title | RF based indoor positıoning system | en_US |
| dc.title.alternative | RF tabanlı iç ortam konumlandırma sistemi. | en_US |
| dc.type | doctoralThesis | en_US |
| dc.contributor.department | Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.identifier.startpage | 73 yaprak : resim + 1 CD-ROM. | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
