Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
695275		Kablosuz algılayıcı ağlar için tek çapalı yeni bir yol planlama modeli: N-Hex benzetimi / A novel path planning model with single anchor for wireless sensor networks: N-Hex simulation Yazar:DOĞAN YILDIZ Danışman: DOÇ. DR. SERAP KARAGÖL Yer Bilgisi: Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2021 122 s.
Kablosuz Algılayıcı Ağları (Wireless Sensor Networks, WSN'ler) kullanan birçok uygulamada, bir algılayıcı düğümün yer bilgisi, ilgilenilen olayın veya durumun nerede meydana geldiğini belirlemek için çok önemlidir. Bu nedenle, yerelleştirme, WSN'lerdeki çözülmesi gereken önemli problemlerden biridir. Ağdaki bilinmeyen düğümleri bulmak için mantıklı bir yöntem, bu düğümler arasında hareket eden Küresel Konumlandırma Sistemi (Global Positioning System, GPS) birimleriyle donatılmış bir veya birkaç hareketli çapa kullanmak ve hareketli çapanın mevcut konumlarını periyodik olarak yayınlamaktır. Dolayısıyla, Hareketli Çapa Düğüm Destekli Yerelleştirme (Mobile Anchor Node Assisted Localization, MANAL), statik olarak yerleştirilmiş algılayıcıların yerelleştirilmesi için gelecek vaat eden çözümlerden biridir. Buradaki temel zorluk, bilinmeyen düğümlerin konumlarını mümkün olduğunca doğru tahmin etmek, ağdaki tüm düğümlere ulaşmak ve yerelleştirme sürecini olabildiğince çabuk tamamlamak için optimum bir yol tasarlamaktır. Bu tez çalışmasında, MANAL için İç İçe Altıgen Eğriler (Nested Hexagon Curves, NHexCurves) adlı yeni bir yol planlama yaklaşımı önerilmiştir. NHexCurves, ağdaki tüm bilinmeyen düğümleri bulmak için en az üç eşdoğrusal olmayan işaretten mesaj alacak şekilde tasarlanmıştır. Önerilen model, farklı değerlendirme kriterleri altında Ağırlıklı Merkezi Yerelleştirme (Weighted Centroid Localization, WCL) ve Doğruluk Öncelikli Üçleme (Accuracy Priority Trilateration, APT) yerelleştirme teknikleri kullanılarak literatürdeki sekiz farklı yol planlama şemasıyla karşılaştırılmıştır. Bu benzetimlerde öncelikle bazı istatistiksel teknikler kullanılarak modellerin yerelleştirme hataları karşılaştırılmıştır. İkinci olarak, yerelleştirme hatasının değişimi, çözünürlük ve gürültünün standart sapması (σ) gibi parametrelere göre gözlemlenmiştir. Ardından benzer yaklaşımlarla hataların standart sapması, yerelleştirme oranı, ölçeklenebilirlik performansları ve son olarak modellerin yol uzunlukları incelenmiştir. Ayrıca, ele alınan statik modellerin yerelleştirme performansı, aynı değerlendirme kriterleri ve yerelleştirme teknikleri kullanılarak, düzgün şekilli engeller içeren ağ ortamlarında da karşılaştırılmıştır. Modeller için kullanılan engelden kaçınma yörüngeleri ile engelin yerelleştirme üzerindeki olumsuz etkisi azaltılmıştır. Önerilen model, engel varlığı senaryosunda tam kapsama ve yüksek yerelleştirme doğruluğu sağlamaktadır Benzetim sonuçları, H-curve modeli ile önerilen NHexCurves yol planlama modelinin mevcut şemalara göre avantajlarını göstermektedir.
In many applications using Wireless Sensor Networks (WSNs), the location information of a sensor node is crucial for determining where the event or condition of interest occurred. Therefore, localization is one of the most important problems to be solved in WSNs. A logical method for finding unknown nodes in the network is to use one or more mobile anchors equipped with Global Positioning System (GPS) units that move between these nodes and periodically broadcast the current positions of the mobile anchor. Hence, Mobile Anchor Node Assisted Localization (MANAL) is one of the promising solutions for localizing statically placed sensors. The main challenge here is to estimate the locations of unknown nodes as accurately as possible, to design an optimal path to reach all nodes in the network and complete the localization process as quickly as possible. In this dissertation, a new path planning approach called Nested Hexagon Curves (NHexCurves) is proposed for MANAL. NHexCurves is designed to receive messages from at least three non-collinear beacons to find all unknown nodes in the network. The proposed model is compared with eight different path planning schemes in the literature using Weighted Centroid Localization (WCL) and Accuracy Priority Trilateration (APT) localization techniques under different evaluation criteria. In these simulations, first of all, the localization errors of the models are compared using some statistical techniques. Secondly, the variation of the localization error was observed according to parameters such as resolution and standard deviation (σ) of noise. Then, the standard deviation of errors, localization rate, scalability performances and finally the path lengths of the models are examined with similar approaches. In addition, the localization performance of the static models under consideration is also compared in network environments with regular shaped obstacles using the same evaluation criteria and localization techniques. With the obstacle-handling trajectories used for the models, the negative effect of the obstacle on the localization is reduced. The proposed model provides full coverage and high localization accuracy in obstacle-presence scenario. The simulation results show the advantages of the H-curve model and the proposed NHexCurves path planning model over existing schemes.