dc.contributor.author | Arsan, Taner | |
dc.date.accessioned | 2020-08-24T11:12:38Z | en_US |
dc.date.available | 2020-08-24T11:12:38Z | en_US |
dc.date.issued | 2018 | en_US |
dc.identifier.issn | 1300-7688 | en_US |
dc.identifier.issn | 1308-6529 | en_US |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12469/3246 | |
dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/329016 | |
dc.description.abstract | Düşük enerjili Bluetooth işaretçi (Bluetooth low energy - BLE beacon)
teknolojisi, iç mekan konum belirleme sistemlerinde başarılı ve düşük maliyetli
çözümler sunan gelişmekte olan bir teknolojidir. Bu çalışmada, BLE işaretçileri
(beacons) kullanan bir iç mekan konum belirleme sistemi geliştirilmiş, kullanılan
ilave algoritmalarla standart sensörlerden elde edilen konum değerlerinin
doğruluğunun artırılması amaçlanmıştır. Bunun için, deneysel iç mekan konum
algılama sisteminden elde edilen konum bilgilerine Büyük Patlama – Büyük Çöküş
(Big Bang – Big Crunch (BB-BC)) optimizasyon yöntemi uygulanmış ve konum
doğruluğunun geliştirildiği yapılan testlerle kanıtlanmıştır. Test alanı olarak, 9,60
m × 3,90 m boyutundaki 37,44 m2'lik alan seçilmiş ve 2,40 m × 1,30 m boyutundaki
oniki tane ızgara alanına ayak izi (fingerprinting) algoritması uygulanmıştır. Test
alanına dört tane BLE işaretçi (beacon) yerleştirilmiş, on iki test alanından 150
saniye boyunca toplam 9.000 ölçüm yapılmıştır. Ölçüm sonuçları Büyük Patlama –
Büyük Çöküş optimizasyon yöntemi ile Öklid uzaklık eşleştirme yöntemi ve
Kalman Filtresi kullanılarak iyileştirilmiş, bu sayede konum doğruluğu %26,62'den
%75,69'a arttırılmıştır. | en_US |
dc.description.abstract | Bluetooth low energy (BLE) beacon technology is a cheap and an
emerging technology that offers successful solutions in many indoor positioning
systems. In this study, an indoor positioning system using BLE beacons was
developed and it was aimed to increase the accuracy level of the standard
equipment with the additional algorithms used while reducing the average error.
For this purpose, the Big Bang – Big Crunch (BB-BC) optimization method has been
applied to the experimental indoor positioning system and the positive effect on
the measurement accuracy has been proved by the tests made. An area of 37.44 m2
was selected as a test area of 9.60 m × 3.90 m and fingerprinting algorithm was
applied to twelve grid areas with dimensions of 2.40 m × 1.30 m. Four BLE beacons
were placed in the test area and a total of 9,000 measurements were made for 150
seconds from twelve test points. The measurement results were improved by
using the Big Bang – Big Crunch optimization algorithm with Euclidean distance
matching method and Kalman filter, where the accuracy increased from 26.62% to
75.69%. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | Süleyman Demirel Üniversitesi | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Büyük Patlama – Büyük Çöküş optimizasyon yöntemi | en_US |
dc.subject | İç mekan konum belirleme | en_US |
dc.subject | Konum doğruluğu | en_US |
dc.subject | Düşük enerjili bluetooth işaretçi (beacon) | en_US |
dc.subject | Kalman filtresi | en_US |
dc.subject | Big Bang – Big Crunch optimization method | en_US |
dc.subject | Indoor positioning | en_US |
dc.subject | Accuracy | en_US |
dc.subject | Bluetooth low energy beacon | en_US |
dc.subject | Kalman filter | en_US |
dc.title | Büyük Patlama – Büyük Çöküş Optimizasyon Yöntemi Kullanılarak Bluetooth Tabanlı İç Mekan Konum Belirleme Sisteminin Doğruluğunun İyileştirilmesi | en_US |
dc.type | article | en_US |
dc.identifier.startpage | 367 | en_US |
dc.identifier.endpage | 374 | en_US |
dc.relation.journal | Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi | en_US |
dc.identifier.issue | Özel | en_US |
dc.identifier.volume | 22 | en_US |
dc.department | Fakülteler, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü | en_US |
dc.institutionauthor | Arsan, Taner | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
dc.identifier.trdizinid | 329016 | en_US |