Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/20.500.14365/18
Title: | Exploiting coplanar clusters to enhance 3D localization in wireless sensor networks | Other Titles: | 3B'de kablosuz algılayıcı ağ konumlamasının i·yi·leşti·ri·lmesi· i·çi·n eşdüzlemsel kümeleri·n kullanılması | Authors: | Çağırıcı, Onur | Advisors: | Evrendilek, Cem Akcan, Hüseyin |
Keywords: | Uzaklık-tabanlı konumlama kablosuz algılayıcı ağları,3B'de KAA konumlama NP-Zorluk. Range-based localization wireless sensor network WSN localization in 3D NP-Hardness Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol Computer Engineering and Computer Science and Control |
Publisher: | İzmir Ekonomi Üniversitesi | Abstract: | Bu tez, 3B'de mesafe ölçümüne dayalı kablosuz algılayıcı ağları (KSA) konumlama problemini, eşdüzlemselliği tetikleyen ortamlarda inceliyor.Gerçek hayat uygulamalarının çoğunda, ortam 3B olmasına rağmen, uçmayan algılayıcılar 2B düzlemsel yüzeyler üzerinde dizilirler.Bu yüzeyler iç mekan yüzeyleri (katlar, kapılar, duvarlar, masalar vb.) olabileceği gibi, dış mekan yüzeyleri (dağlar, vadiler, bayırlar vb.) de olabilir.Bu tür ortamlarda algılayıcılar tipik olarak eşdüzlemsel kümeler halinde görünürler.Bu tip dizilime düzlemsel dizilim adını veriyoruz. Düzlemsel dizilimin bulunduğu ortamlarda, eşdüzlemsellik geleneksel mesafe ölçümüne dayalı konumlama algoritmaları için zorluklar oluşturur çünkü bir düğüm, eşdüzlemsel düğümlerden elde edilen uzaklık ölçümleriyle muğlak olmayan bir şekilde konumlanamaz. Böylece, hali hazırda konumlanmış birçok düğüm grupları, eşdüzlemsel oldukları için etkisiz hale gelirler. Bu nedenle, düzlemsel konuşlanma olduğunu bildiğimiz durumlarda, bu güçlükle başa çıkmak için, Coplanarity Based Localization (CBL), Türkçe adıyla Eşdüzlemsellik Tabanlı Konumlama (ETK) adında bir algoritma sunuyoruz. Sunduğumuz algoritma herhangi bir konumlama algoritmasının uzantısı olarak kullanılabilmektedir.ETK, ilk olarak eşdüzlemsel yüzeylerde bulunan düğüm kümelerini, aynı kümedeki diğer düğümlere göre pozisyonlarını bulmak için bir 2B konumlama algoritması kullanır ve daha sonra kümelerin 3B'de yerlerini bulur.2B konumlama algoritması olarak trilateration'u ve 3B konumlama algoritması olarak quadrilateration'u kullanarak yürüttüğümüz deneylerde de gördüğümüz üzere, kümelenme bilgisini kullanmak, salt quadrilateration'dan daha doğru sonuç veren bir konumlamaya yol açıyor.Kümelenme bilgisinin gelmediği durumda ise, eşdüzlemsel kümeleri keşfetmeye yönelik ve geliştirilmeye açık bir sezgisel de sunuyoruz. This thesis studies range-based WSN localization problem in 3D environments that induce coplanarity. In most real-world applications, even though the environment is 3D, the grounded sensor nodes are usually deployed on 2D planar surfaces.Examples of these surfaces include structures seen in both indoor (e.g. floors, doors, walls, tables etc.) and outdoor (e.g mountains, valleys, hills etc.) environments.In such environments, sensor nodes typically appear as coplanar node clusters.We refer to this type of a deployment as a planar deployment. When there is a planar deployment, the coplanarity causes difficulties to the traditional range-based multilateration algorithms because a node cannot be unambiguously localized if the distance measurements to that node are from coplanar nodes.Thus, many already localized groups of nodes are rendered ineffective in the process just because they are coplanar.We, therefore propose an algorithm called Coplanarity Based Localization (CBL) that can be used as an extension of any localization algorithm to avoid most flips caused by coplanarity.CBL first performs a 2D localization among the nodes that are clustered on the same surface, and then finds the positions of these clusters in 3D.We carry out experiments using trilateration for 2D localization, and quadrilateration for 3D localization, algorithm and experimentally verified that exploiting the clustering information leads to a more precise localization than mere quadrilateration.We also propose a heuristic to extract the clustering information in case it is not available, which is yet to be improved in the future. |
URI: | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=sY7m19PfcL6F1NUw-cr80NfAgLAKn4VSynYHFXGPecHo9ZvWTNtqUnlIu2zH9Ef4 https://hdl.handle.net/20.500.14365/18 |
Appears in Collections: | Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu |
Show full item record
CORE Recommender
Page view(s)
62
checked on Nov 18, 2024
Download(s)
16
checked on Nov 18, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.