Monitoring of miner by RF signal

Saray, Tugba; Mendi, Sekip Engin

doi:10.1109/ubmk.2017.8093441

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 2 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…RSSI değeri, çok yollu sapma gibi hassasiyeti fazlasıyla etkileyen faktörler nedeniyle çevre koşullarından etkilenmesine karşın kolay elde edilebilmesinden dolayı, konum belirlemede RSSI ve mesafe arasındaki ilişkiye dayalı yöntemler vardır. [7]'de yer altı maden ocağında çalışan madencilerin konum tespiti için, verici cihazdan tek bir alıcı cihaza gelen sinyallerin RSSI değerlerine bağlı olarak mesafe ölçümü ve harita üzerinde konumlandırma yapılmıştır. [8]'de konumu belirlenecek olan noktanın RSSI değeri üç farklı alıcıda elde edilerek mesafe bilgisine çevrilmiş ve bu mesafe bilgilerinden üçgenleme yöntemi ile konum tespiti yapılmıştır.…”

Section: Introductionunclassified

Dinamik Yapay Sinir Ağı ile İç Mekân Konum Kestirimi

Tunç¹,

Kara²,

Kaya³

2020

El-Cezeri Fen Ve Mühendislik Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Dış mekanlarda konum belirlemek için küresel konumlama sistemi, küresel uydu seyir sistemi veya cep telefonu baz istasyonları günlük hayatımızda yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat bina içleri gibi kapalı alanlarda bu yöntemler etkin olarak kullanılamamaktadır. Bu nedenle kapalı ortamlarda da çalışabilecek etkin konum belirleme sistemlerine ve yöntemlerine ihtiyaç vardır. Bu çalışmada, alınan sinyal gücü göstergesi (Received Signal Strength Indicator -RSSI) verisine dayalı bir konum belirleme yöntemi olan parmak izi tabanlı konum belirleme sistemlerinin hata oranlarının azaltılmasına yönelik yeni bir sistem modeli sunulmuştur. Bu yöntemde, öncelikle çok yollu yayılımın sinyal gücü üzerindeki etkisini azaltmak için parmak izi yönteminde oluşturulan ortamın radyo haritasının boyutunun küçültülmesi (ortamın hücrelere bölünmesi) amaçlanmıştır. Bunun için sınıflandırma yöntemlerinden destek vektör makinesi (Support Vector machine, SVM) kullanılmıştır. Son olarak gezgin cihazın konum tespiti için, her bir hücrede elde edilen RSSI değerlerine göre Yapay Sinir Ağı (YSA) ile çevrimdışı eğitim yapılmıştır. Çevrimdışı eğitilen ağ ve gezgin cihazdan sabit cihazlara gelen RSSI değerleri kullanılarak çevrimiçi gezgin cihazın konum tespiti yapılmıştır. Önerilen yöntemin, literatürde sıklıkla kullanılan üçgenleme ve YSA ile konum belirleme yöntemlerinden daha etkin olduğu gösterilmiştir.

show abstract

Section: Introductionunclassified