İç Mekan Konumlandırma Sistemlerinde Konum Belirlemesinin Geliştirilmesi

dc.contributor.advisor Arsan, Taner
dc.contributor.author Türker, Mehmet Nasuhcan
dc.contributor.author Arsan, Taner
dc.contributor.other Computer Engineering
dc.date.accessioned 2024-06-24T11:40:11Z
dc.date.available 2024-06-24T11:40:11Z
dc.date.issued 2024
dc.department Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstract Son yıllarda, kapalı alan konumlandırma teknolojileri önemli ölçüde gelişmiş ve birçok uygulama alanında büyük potansiyele sahiptir. Kapalı alan konumlandırma belirleme, özellikle akıllı ev sistemleri, endüstriyel otomasyon, inşaat, sağlık ve konum tabanlı hizmetler gibi birçok alanda önemli bir rol oynamaktadır. Bu alandaki teknolojik gelişmeler, mevcut kapalı alan konumlandırma yöntemlerinin doğruluğunu ve hassasiyetini sürekli olarak artırmayı amaçlamaktadır. Bu tez, Federe Kalman Filtresi uygulanarak, Ultra Geniş Bant teknolojisinde görüş hattı dışı (NLOS) senaryoları tarafından oluşan konum sapmasını azaltmaya odaklanmaktadır. Federe Kalman Filtresinin NLOS senaryolarında kullanımı, konum sapmasında dikkate değer bir azalmayı göstermiştir. Bu tez, Federe Kalman Filtresini, kapalı mekân ayarlarında görüş hattı (LOS) ve görüş hattı dışı (NLOS) koşullar altında alınan ölçümleri analiz etmek için kullanmaktadır. Bu çalışmanın bulguları, Ultra Geniş Bant teknolojisi alanında gelecekte yapılacak olan araştırmalar için umut verici bir temel sunarak zorlayıcı çalışma ortamlarında iyileştirilmiş performans ve azaltılmış hata payı ile bu alanın güçlü taraflarını göstermektedir. Federe Kalman Filtresi, ortalama doğruluk iyileştirmesi olarak yaklaşık %96,64'ünü gösterdi. Başlangıçta 0,30 metreye ulaşan hata payı, Federe Kalman Filtresinin entegrasyonu ile 0,0072 metreye önemli ölçüde azaltılmıştır. Benzer şekilde, görüş hattı dışı (NLOS) senaryolarında yaklaşık %96'lık bir iyileştirme gözlemlenmiştir.
dc.description.abstract Indoor positioning technologies have advanced significantly in recent years and offer a variety of possible uses. Indoor positioning has an important role in many industries. If give examples of the main sectors that do this indoor positioning: industrial automation, smart home systems, construction, healthcare, and location-based service areas. Technological developments of this sector aim to constantly increase the sensitivity and accuracy of existing indoor positioning techniques. This thesis focuses on reducing position detection error occurring in Non-Line-Of-Sight (NLOS) scenarios in Ultra Wideband technology by applying the Federated Kalman Filter. It has been demonstrated that using the Federated Kalman Filter in NLOS circumstances greatly reduces position deviation. In this thesis, measurements made indoors location Line-Of-Sight (LOS) and NLOS conditions were analyzed using the Federated Kalman Filter. The results obtained in this thesis provide a promising basis for future studies in the field of ultra-broadband technology. The results of the thesis underline the potential for improved performance and accuracy to be gained in challenging operational environments. The Federated Kalman Filter showed an average accuracy improvement of approximately 96.64%. After applying the Federated Kalman Filter, the error margin which had previously been as high as 0.30 meters was significantly lowered to 0.0072 meters. Similarly, a comparable increase of approximately 96% was observed in NLOS conditions. en_US
dc.identifier.endpage 67
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12469/5907
dc.language.iso en
dc.status Onaylandı
dc.subject Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
dc.subject Hedef konumlandırma
dc.subject Kalman filtre
dc.subject Mobil konum izleme
dc.subject Electrical and Electronics Engineering en_US
dc.subject Target localization en_US
dc.subject Kalman filter en_US
dc.subject Mobile location tracking en_US
dc.title İç Mekan Konumlandırma Sistemlerinde Konum Belirlemesinin Geliştirilmesi
dc.title The Enhancement of Location Determination in Indoor Positioning Systems en_US
dc.type Master Thesis
dspace.entity.type Publication
relation.isAuthorOfPublication 7959ea6c-1b30-4fa0-9c40-6311259c0914
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 7959ea6c-1b30-4fa0-9c40-6311259c0914
relation.isOrgUnitOfPublication fd8e65fe-c3b3-4435-9682-6cccb638779c
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery fd8e65fe-c3b3-4435-9682-6cccb638779c

Files

Collections