Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
325520		Detection quality measure in surveillance wireless sensor networks / Gözetim amaçlı kablosuz algılayıcı ağlarda tespit kalitesi ölçütü Yazar:CAN KOMAR Danışman: PROF. CEM ERSOY Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Kablosuz ağlar = Wireless networks ; Sensörler = Sensors	Onaylandı Doktora İngilizce 2012 119 s.
Bir gözetim kablosuz algılayıcı ağın başarımı genellikle, algılayıcı sayısı, algılayıcı menzili, alanın genişliği ve hedefin hareketlilik modeli gibi ¸ceşitli verilerden etkilenenhedef tespit kapasitesi ile ölçülmektedir. Hedeflerin rastgele bir hareketlilik modelini takip etmek yerine, coğrafi avantajları sebebiyle bir takım patikaları tercih ettiğini veburalardan geçtiğini varsaymaktayız. Bu patikalar ise genel olarak birbirinin yakınında bulunmakta ve belirli bir alan içinde sınırlandırılabilmektedir. Bu tezde, hedeflerinsık kullandıkları bölgeleri incelemekte ve bir sınır bölgesi içindeki yerlerini tespit etmek için bazı görüntü işleme araçlarını kullanmaktayız. Bunun ardından, hedeflerinsık kullandıkları patikalar olması durumunda, bir tespit kalite ölçütü olarak tespit olasılığını bir formül halinde sunmaktayız. Hedef tespit olasılığı eşleşme metodu ilegeometrik çizgi kesişim problemine dönüştürülmekte ve sınır alanı ve sık kullanılan alanlar içerisinde bulunan ve hedeflerin takip ettiği yolların geometrik sınır koşullarıtespit edilmektedir. Çizgi kesişim problemi integral geometri ve geometrik olasılık yöntemleri ile çözümlenmektedir. Sık kullanılan alanların farklı koşullar altında hedeftespit kalitesine etkileri olasılıksal modeller kullanılarak hesaplanmaktadır. Sunulan kalite ölçütünün doğruluğu analitik sonuçlar ve benzetim sonuçları ile gösterilmektedir.Ayrıca, gerçekçi senaryolar ile hedef hareketlilik modelinin ağ başarımı üzerindeki önemi gösterilmektedir. Sık kullanılan patikaların varlığının hedef tespit kalitesi üzerinebüyük etkisi olduğu gösterilmektedir. Çalışmamızı çoklu sık kullanılan alanlardan oluşan sınır bölgeleri için genelleştirmekte ve bu genel durum için tespit kalitesi ölçütükapalı matematiksel form halinde sunmaktayız. Ayrıca algılama modeli, uygulama senaryoları ve diğer sistem parametrelerinin tespit kalitesi üzerindeki etkileri de analitikaraçlar ve benzetimler ile sunulmaktadır. önerilen yöntem bir ağın beklenen tespit performansını öngörmek ve hedef hareketlilik modeline bağlı olarak ağın başarımınıiyileştirmek amacıyla kullanılabilecek araçlar sunmaktadır.
The performance of a surveillance wireless sensor network is generally measured with its detection capability which is affected by various parameters such as the sensor count, the sensor range, the area width and the target mobility model. We assume that intruders prefer some favorite paths because of their geographical advantages and pass through them instead of following a random mobility model. These paths are generally in close vicinity of each other and they can be bounded in a region. In this thesis, we inspect the travelers? favorite region notions and propose some image processing tools to detect their location within a border area. Following this, we present a closed form of the detection probability as the detection quality measure in the existence of travelers? favorite paths. The detection probability is reduced to the geometric line intersection problem using bijection and the boundary conditions of intruder trajectories for the border area and the favorite regions are determined. The line intersection problem is solved using tools from the integral geometry and geometric probability. The effect of the favorable region on the detection quality under different conditions is calculated using probabilistic models. The accuracy of the proposed quality measure is validated by both analytical methods and simulation results. Furthermore, the importance of the intrusion model on the network performance is presented using realistic scenarios. It is shown that the existence of favorite paths has significant impact on the detection quality of the network. We extend our work to border areas with multiple favorite path regions and present a closed form of detection probability for such generic cases. We also inspect the effects of various system parameters such as the sensing model and application scenarios on the detection quality measure using both analytical tools and simulations. The proposed detection quality measure provides analytical tools to forecast the expected detection performance and to optimize the network according to the intruder mobility model.