Improving the accuracy of indoor positioning system
Abstract
Indoor positioning applications needs high accuracy and precision to overcome the existing obstacles and relatively small areas. There are several methods which could be used to locate an object or people in an indoor location. Specifically, Ultra-wide band (UWB) sensor technology is a promising technology in indoor environments because of its high accuracy, resistance of interference and better penetrating. This thesis is focused on improving the accuracy of UWB sensor based indoor positioning system. To achieve that, optimization and machine learning algorithms are implemented. The impact of Kalman Filter (KF) on the accuracy is introduced in the implementation of the algorithms. The average localization error is reduced by approximately 54.53% (from 16.34 cm to 7.43 cm), when combining the big bang - big crunch algorithm (BB-BC) with Kalman Filter. Finally, a Hybrid (BB-BC KF K-Means) algorithm is improved and implemented separately, and the best results are obtained from this Hybrid algorithm. Thus, it has been obtained that the average localization error is reduced significantly by approximately 64.26% (from 16.34 cm to 5.84 cm). İç mekan konum belirleme uygulamaları, nispeten daha küçük alanlarda kullanılmak ve
mevcut engellerle başa çıkmak için dış mekan konum belirleme yöntemlerinden daha
yüksek doğruluk ve hassasiyet gerektirir. İç mekandaki bir nesnenin veya insanın
konumlarını belirlemek için kullanılabilecek çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Özellikle,
Ultra geniş bant (UWB) sensör teknolojisi, yüksek doğruluğu, bozuculara olan direnci ve
iç mekan uygulamalarında geniş bant sinyallerinin her taraftan algınabilmesi özelliği
sayesinde iç mekan konum belirlemede gelecek vaad eden bir teknolojidir.
Bu tez çalışması, UWB sensör tabanlı iç mekan konum belirleme sisteminin doğruluğunu
arttırmaya odaklanmıştır. Bunu başarmak için, optimizasyon ve makine öğrenmesi
algoritmaları kullanılmıştır. Kalman Filtresi (KF)’nin konum belirleme doğruluğu
üzerindeki etkisi algoritmaların uygulanması esnasında görülmüş ve açıklanmıştır.
Büyük patlama - büyük çöküş algoritması (BB-BC), Kalman filtresiyle birleştirildiğinde,
ortalama konum belirleme hatasının yaklaşık %54,53 oranındığı görülmüştür (16,34
cm'den 7,43 cm'ye düşer). Son olarak, bir Hibrit (BB-BC KF K-Ortalamalar) algoritma
ayrı olarak geliştirilmiş ve uygulanmıştır, en iyi sonuçlar bu Hibrit algoritmadan elde
edilmiştir. Bu sayede, ortalama lokalizasyon hatasının yaklaşık %64,26 oranında (16,34
cm'den 5,84 cm'ye) önemli ölçüde azaldığı belirlenmiştir.
Collections
- Tez Koleksiyonu [1348]
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
An energy-aware scheme for solving the routing problem in the internet of things based on jaya and flower pollination algorithms
Sadrishojaei, M.; Navimipour, N.J.; Reshadi, M.; Hosseinzadeh, M. (Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2023)Clustering and routing protocols for Internet of Things (IoT) need to consider energy usage and how to reduce it. Unbalanced power usage is a common concern with current solutions to cluster-based routing problems in the ... -
Leveraging saving-based algorithms by master-slave genetic algorithms
Battarra, Maria; Benedettini, Stefano; Roli, Andrea (Pergamon-Elsevier Science Ltd, 2011)Saving-based algorithms are commonly used as inner mechanisms of efficient heuristic construction procedures. We present a general mechanism for enhancing the effectiveness of such heuristics based on a two-level genetic ... -
A memetic random-key genetic algorithm for a symmetric multi-objective traveling salesman problem
Samanlıoğlu, Funda; Ferrell, William G., Jr.; Kurz, Mary E. (Pergamon-Elsevier Science Ltd, 2008)This paper proposes a methodology to find weakly Pareto optimal solutions to a symmetric multi-objective traveling salesman problem using a memetic random-key genetic algorithm that has been augmented by a 2-opt local ...