Abstract:

Kapalı alanlarda konum tespiti için kullanılan algoritmalardan birisi de kablosuz sensör ağlarında da kullanılan “İmza” veya “Parmak izi (Fingerprint)” tabanlı konum tespiti algoritmasıdır. İmza tabanlı konum tespiti,” Alınan Sinyal Gücü Göstergesi (RSSI)” radyo haritalama ve konum kestirim fazlarından oluşur. Haritalama fazında, elde edilen RSSI veritabanının küçük kapasiteli fakat çalışılacak alandaki RSSI dağılımını iyi ifade edebilecek yapıda olması, konum tespiti fazında ise kestirimin doğruluk miktarı ve hesaplama hızı önemli kriterlerdir. Bu çalışmada kapalı alanlardaki kablosuz sensör ağ ortamlarında kullanılabilen,  imza tabanlı konum tespiti yöntemi için iki yeni yaklaşım önerilmiştir. İlk yaklaşım, radyo haritalama fazında, “K-Means” metodunu kullanarak her bir çapa düğüme ait RSSI verilerinin ayrı ayrı indirgenip ilgili radyo haritasının boyutunun küçültülmesini sağlayan bir tekniktir. Ayrıca bu fazda konum kestirimi işleminin hassasiyetini arttırmak için “Mantıksal Alt Bölgeleme” işlemi gerçekleştirilmiştir. İkinci yaklaşım ise; konum kestirimi fazı için K-En Yakın Komşuluk (KNN) yöntemine alternatif olabilecek, karar için sabit bir “K” değerinin yerine, bu değerin mantıksal alt bölgelemedeki karar hücre sayısına göre dinamik olarak seçildiği bir tekniktir. Sistem kapalı bir ortamda TelosB düğümlerle gerçekleştirilerek, önerilen yaklaşımlara göre hesapsal ve deneysel sonuçlar elde edilmiştir. Bunun yanı sıra literatürde karar tabanlı yaklaşım olarak bilinen KNN temelli lokasyon tespit algoritması da mevcut test ortamına uygulanarak deneysel ve hesapsal sonuçları elde edilmiştir. Buradan elde edilen sonuçlar ile önerilen tekniğin sonuçları karşılaştırılarak önerilen tekniğin daha uygun olduğu test edilmiştir.

Keywords: