OzetçeAlışveriş merkezi, havaalanı gibi binaiçi ortamlarda konumtabanlı servislere olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu tür servisleri desteklemek için konum kestirim metodları gerekmektedir. Bu çalışmada, binaiçi ortamlarda mobil kullanıcının konumunu tespit etmek için alınan sinyal gücü (RSS) tabanlı RF parmakizi yöntemine dayalı K-Nearest Neighbor (K-NN) ve random decision forest (rastgele karar ormanı, RKO) iki algoritma sunulmuştur. Bu algoritmaların başarımlarını gerçek binaiçi ortamlarda elde etmek ve karşılaştırmak için Istanbul Ataşehir'deki Palladium alışveriş merkezinde GSM ag altyapısı kullanılarakölçümler yapılmıştır. Toplanılan GSM alınan sinyal gücü verileri kullanılarak her iki algoritma için CDF konum kestirim hata sonuçları elde edilmiştir. Yine, buölçüm verileri kullanılarak farklı iki telefon modeli olan Sony Ericsson ve Nokia telefonlarının konum kestirim hatasıüzerindeki etkileri araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre RKO algoritması K-NN algoritmasından az da olsa daha iyi başarım saglamıştır. Ayrıca, Sony Ericsson telefon modeli Nokia telefon modelinden daha iyi konum tespit başarımı göstermiştir. Abstract The demand for location-based services (LBS) in indoor environments such as shopping malls and airports has increasedrecently. In order to support such LBS applications accurate indoor localization systems are required. Therefore, in this paper, K-Nearest Neighbor (K-NN) and Random Decision Forest (RDF) algorithms for GSM RSS based RF fingerprinting method are presented in order find the location of mobile users in indoor environments. For studying the performance of these two algoritms in realistic indoor environments, a measurement campaign is conducted in Istanbul Ataşehir Palladium shopping mall using GSM cellular networks. The location estimation error performance of these two algoritms are obtained in the form of CDF results by using the collected GSM RSS data. Moreover, the effects of different mobile phone brands (Sony Ericsson and Nokia) on the location estimation error performance are investigated using the measurement data. According to the results, RDF method performs slightly better than K-NN method. Additionally, Sony Ericsson mobile phone provides better location estimation performance than that of Nokia mobile phone.

No abstract