Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
456325		Kablosuz multimedya algılayıcı ağlar için görüntü sıkıştırmaya dayalı yeni bir enerji duyarlı uygulama katmanı algoritması geliştirme / Yazar:ARAFAT ŞENTÜRK Danışman: DOÇ. DR. RESUL KARA Yer Bilgisi: Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2017 161 s.
Kablosuz Algılayıcı Ağ (KAA)'lar, algılayıcı düğümlerin veri işleme ve hesap yapma yeteneğini kablosuz kanal üzerinden gerçekleştirebilen ve birçok iletişim cihazlarından oluşan ağlardır. Kablosuz Multimedya Algılayıcı Ağ (KMAA)'lar ise, ses, resim veya video gibi gerçek zamanlı multimedya verilerini birbirlerine veya baz istasyonuna aktarabilen düşük maliyetli donanıma sahip algılayıcı düğümlerin oluşturduğu ağlardır. KAA'lara göre daha fazla boyuta sahip verileri transfer edebilen KMAA'lar, daha fazla enerjiye ve bant genişliğine ihtiyaç duymaktadır. Algılayıcı düğümlerin birbirlerine ve baz istasyonuna ilettikleri verinin büyüklüğü enerjilerinin harcanmasında önemli bir etken olmaktadır. Enerji tüketimi KMAA'lar için temel bir sorundur. KMAA'ların gelişimini etkileyen diğer önemli sorunlar ise, sınırlı bant genişliği ve bellek sınırlamasıdır. Düğüm batarya ömürlerinin önemli kaynak olduğu bu ağlarda, çevreden alınan verinin işlenerek gereksiz bilgilerin atılması ile iletilen veri boyutu azaltılarak sınırlı kaynakların verimli bir şekilde kullanılması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, KMAA üzerindeki algılayıcı düğümlerin birbirlerine veya baz istasyonuna görüntü aktarımı sağlarken harcadıkları enerjiyi en aza indirerek, algılayıcı düğümler için en önemli kaynak olan batarya ömrünü etkin bir biçimde kullanılmasını sağlayan yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Kablosuz Multimedya Algılayıcı Ağlar için Görüntü Sıkıştırmaya Dayalı Yeni Bir Enerji Duyarlı Uygulama Katmanı Algoritması (GSD-EDUKA) olarak isimlendirilen bu algoritma, KMAA'larda kullanılan en iyi üç görüntü sıkıştırma algoritmasından faydalanmaktadır. GSD-EDUKA, bu görüntü sıkıştırma algoritmalarından belirli parametrelere (düğümler arası mesafe, toplam düğüm sayısı ve veri gönderme sıklığı) göre en verimli olanına anlık olarak karar vererek algılayıcı düğümlerin batarya ömürlerini en etkin biçimde kullanmalarını sağlamaktadır. Öncelikle kullanılacak görüntü sıkıştırma algoritmasını seçme işlemi için "karar ağacı yöntemi" kullanılarak elde edilen çıkarımların değerleri daha aza indirgenmiştir. Bu sayede GSD-EDUKA'nın işlem yükü azaltılmıştır. Daha sonra aza indirilen çıkarımlar, kural tabanlı bilgilere dayandırılarak "bulanık mantık yöntemi" kullanılması sağlanmıştır. Yapılan bu işlemlerin sonucunda, GSD-EDUKA için karar verme mekanizması gerçekleştirilmiştir. Ek olarak, en verimli görüntü sıkıştırma algoritması ile sıkıştırılan görüntünün kablosuz iletişimde kabul edilebilir PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) kayıp değeri kontrol edilerek bu değerin sağlandığı duruma kadar algoritmanın sıkıştırma oranı arttırılmıştır. Bu sayede kablosuz iletişimde kabul edilebilir PSNR değerinden ödün vermeden görüntüyü daha fazla sıkıştırarak görüntü aktarımında daha az enerji harcanması sağlanmıştır. Geliştirilen algoritma, Network Simulator – 2 (NS - 2) ile başarım değerlendirmesi yapılarak, enerji oranı, paket ulaşım oranı ve PSNR değer kaybı açısından diğer algoritmalarla karşılaştırmalı olarak sunulmaktadır.
Wireless Sensor Networks (WSN) are the networks which realizes data processing and computation on wireless channels and they are composed of several communication devices. As for Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSN), they are the networks which may transmit multimedia data like audio, image or video to each other (or to sink) with low cost hardware. WMSN needs more energy and bandwidth than WSN since they transfer larger amount of data. The size of the transmitted data is an important factor in terms of the energy consumption of the nodes. Energy consumption is a fundamental issue in WMSN. Other important issues related to WMSN are bandwidth and memory limitations. Limited resources must be used efficiently by removing redundant information after sensing it from the environment, and so decreasing the amount of transmitted data. In this thesis, a new algorithm which uses the battery life of the nodes effectively by reducing the data amount during image transmission to the nodes (or to sink) is developed. This algorithm, named as Energy-Aware Application Layer Algorithm based on Image Compression Algorithms for WMSN (GSD-EDUKA), makes use of the best three image compression algorithms used in WMSN. GSD-EDUKA makes the nodes use their battery efficiently by deciding instantly which compression algorithm is the best according to certain parameters (distance between the nodes, total number of nodes, and data transmission frequency). Firstly, the amount of the arguments for selecting the compression algorithm is minimized by using Decision Tree Method. By this means, the computation load of GSD-EDUKA is reduced. Then, these reduced arguments are based upon rule based information and Fuzzy Logic Method is used. GSD-EDUKA makes a decision at the end of these operations. Additionally, acceptable PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) loss values are iteratively checked and the images are compressed by the best compression method until the lower bound of PSNR loss value is reached. Thus, the wireless communication is provided with less energy consumption in image transmission without sacrificing acceptable PSNR value. The developed algorithm is represented comparatively with other algorithms in terms of energy rate, packet access ratio, and PSNR loss value after performance analysis realized on Network Simulator – 2 (NS - 2).