Büyük Patlama – Büyük Çöküş Optimizasyon Yöntemi Kullanılarak Bluetooth Tabanlı İç Mekan Konum Belirleme Sisteminin Doğruluğunun İyileştirilmesi

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.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%.