Location estimation of base station of mobile phones using artificial neural networks

Abstract

Finding the location of the base station of mobile phones is a problem. There are different approaches and methods for finding location in the literature. A solution to this problem is using “supervised learning” method. Recently supervised learning technology is used in solving problems. For example computer is trained and fed by necessary data. This data includes input and ideal targets. After computer is trained properly it can make estimations of new data and give reasonable results. For the base station estimation program mobile phone data(as input) of mobile phones and base station locations(as targets) are given to software. Software can estimate base location with input data after training software Matlab is a good program for supervised learning methods and artificial neural networks. For finding the optimal neural network topology and optimal training methods Matlab is used in this project. Experiments are made with different datadifferent neural networks and different training methods. Results and outputs are observed. After finding best neural network topology experiments are made with real data. Raw data are collected from mobile phones and after converting it into useful numbers and after normalizing these numbers performance of the program is evaluated. Finally this solution is implemented in Java platform. in this thesis we present base location estimation program. This program takes as input a training data and test data. it uses training data to estimate the output of the test data. As output it creates a report that shows the estimated base station location.

MOBİL CİHAZLARIN BAZ İSTASYONLARININ YERİNİ SİNİR AĞLARI KULLANARAK BULMA Özet Mobil cihazların sinyal aldığı baz istasyonlarının yerini bulma bir problemdir.Literatürde yer bulma için çeşitli yaklaşımlar ve yöntemler vardır. Bu probleme yönelik bir çözüm de"gözetimli öğrenimdir". Günümüzde "gözetimli öğrenim" birçok problemin çözümünde kullanılır. Örneğin,bilgisayar ilgili veri ile eğitilir. Bu veri giriş verisive hedef verisini içerir. Bilgisayar bu veri ile eğitilmesinin ardından bir dahaki sefere yeni giriş verisi geldiğinde mantıklı çıktılar(sonuçlar) verebilir. Baz istasyonu yeri tahmin programı için giriş verisi mobil kullanıcıdan alınan giriş verisi ve hedef verisi(baz istasyonları yeri) programa verilir. Eğitim sonrasında yeni gelen giriş verisi bilgisayara verildiğinde ,bilgisayar baz istasyonu lokasyonu tahmini yapabilir. Bu tezde, Matlab uygulamasından faydalanılmıştır. Matlab gözetimli öğrenimin yapay sinir ağları üzerinde uygulanması için iyi bir programdır. En iyi yapay sinir ağları topolojisini bulmak, en iyi eğitim metodunu bulmak için bu projede Matlab kullanılmıştır. Farklı verilerle, farklı yapay ağlarla ve farklı eğitim metodlarıyla deneyler yapılmıştır. En iyi yapay ağ teknolojisi bulunduktan sonra yapay veriden gerçek verilerle deney yapılmaya geçilmiştir. Cep telefonlarından ham veri toplanmıştır. Bu veri gereksiz bilgilerden ayıklandıktan sonra, sadeleştirilerek ve özeti alınarak anlamlı veri haline getirilmiştir. Sonrasında bu veri normalize edilerek programın çalıştırabileceği hale ve kullanıcıya kolaylık sağlar hale getirilmiştir. Sonrasında bu programın performansı deneylerle ölçülmüştür. En sonunda program Java platformunda implement edilmiştir. Bu tezde baz istasyonu yeri tespit etme programı anlatılmıştır. Bu program girdi olarak eğitim ve test datası alır. Bu program eğitim verisini kullanır ve kendisine verilen test verisinin çıktılarını buna göre tahmin eder. Çıktı olarak baz istasyonu yerlerini gösteren bir rapor verir.