İç mekân konum tespitinde sinyal haritasının küçültülmesi ve performans analizi

Serpil Üstebay; Ergün Gümüş; Muhammed Ali Aydın; Ahmet Sertbaş

doi:10.17341/gazimmfd.369507

İç mekân konum tespitinde sinyal haritasının küçültülmesi ve performans analizi

Öz

İç mekân konum tespitinde farklı yaklaşımlar geliştirilmiş olsa da mekânın “parmak izi” adı verilen sinyal haritasını kullanan yöntemler popülerliğini korumaktadır. Bu yöntemlerin; ekstra bir maliyet gerektirmemesi ve hali hazırda kurulmuş olan Kablosuz Erişim Noktalarını (KEN) kullanması en önemli avantajlarından biridir. Bu sistemlerde konum tespiti: (i) sinyal haritasının oluşturulması ve (ii) bu harita üzerinden kişinin konum tespitinin yapılması şeklinde iki aşamadan oluşmaktadır. Sinyal haritasını oluşturmak için kullanılan KEN sayısı ve konumu; sistemin maliyetini, konumlandırma doğruluğunu ve çalışma hızını etkileyen önemli faktörlerdir. Bu çalışma ile konumlandırma doğruluğundan ödün vermeden, daha düşük maliyetli ve daha hızlı bir sistemin oluşturulması için etkisiz KEN’leri eleyen bir küçültme yöntemi önerilmektedir. Bu amaçla başarılı bir boyut azaltım yöntemi olan Temel Bileşen Analizi (TBA) yöntemine başvurulmuştur. Önerilen yaklaşım, küçültülmüş sinyal haritası ve kullanıcının seçtiği üç farklı makine öğrenme yöntemini (K-En Yakın Komşuluk, Destek Vektör Makineleri, Doğrusal Ayırtaç Analizi) kullanan bir konumlandırma modelinden oluşmaktadır. Uygulama sonucunda, KEN sayısı %70 azaltılmış modelin, K-En Yakın Komşuluk yöntemi kullanıldığında %91 doğrulukla ve sinyal haritası küçültmesi yapılmamış modele göre ortalama %75 (test süresi üzerinden) daha hızlı bir şekilde kişinin konumunu tespit edebildiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

kablosuz erişim noktası seçimi,parmak izi küçültme,temel bileşen analizi,k-en yakın komşuluk,destek vektör makineleri,doğrusal ayırtaç analizi,İç mekân konumlandırma,doğrusal ayırtaç analizi

Kaynakça

1. Paramvir B., Padmanabhan V.N., RADAR: An in-building RF-based user location and tracking system, INFOCOM 2000. Nineteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, Proceedings. 2, 777-784, 2000.
2. Technavio. Top 33 Indoor Location-Based Services (LBS) Companies in the US. https://www.technavio.com/blog/top-33-indoor-location-based-services-lbs-companies-in-the-us, Yayın Tarihi 19 Haziran 2014, Erişim Tarihi 10.06.2016.
3. Ekahau. Wi-Fi Site Surveys: Passive, Active, RTLS, https://www.ekahau.com/blog/2010/04/27/wi-fi-site-surveys-passive-active-rtls. Yayın Tarihi 27 Nisan 2010. Erişim Tarihi 10.06.2016.
4. AeroScout Company. RTLS (Real Time Location Systems) Solutions: http://www.aeroscout.com/ Yayınlanma Tarihi 10. Ocak. 2011, Erişim Tarihi 10.06.2016.
5. Carlson J.D., Mittek M., Parkison S.A., Sathler P., Bayne D., Psota E.T., Bonasera S.J. Smart watch RSSI localization and refinement for behavioral classification using laser-SLAM for mapping and fingerprinting, Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2014 36th Annual International Conference of the IEEE, 2173-2176, August, 2014.
6. Tatar Y., Yıldırım G., A dynamic location estimation technique based on fingerprint using a reduced radio map in wireless sensor networks, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 29 (2), 217-226 2014.
7. Cherntanomwong, P., Suroso D.J., Indoor localization system using wireless sensor networks for stationary and moving target, Information in Communications and Signal Processing (ICICS) 8th International Conference of IEEE, 1-5 December 2011.
8. Zhang A., Yuan Y., Wu Q., Zhu S., Deng J., Wireless localization based on RSSI fingerprint feature vector, International Journal of Distributed Sensor Networks 11 (11), 2015.

9. Torres-Sospedra J., Montoliu R., Martínez-Usó, A., Avariento J.P., Arnau, T.J., Benedito-Bordonau M., Huerta J., Ujiindoorloc: A new multi-building and multi-floor database for wlan fingerprint-based indoor localization problems. In Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN) 2014 International Conference of IEEE, 61-270, October, 2014.
10. Chen G., Meng X., Wang Y., Zhang Y., Tian P., Yang H., Integrated WiFi/PDR/Smartphone using an unscented kalman filter algorithm for 3D indoor localization, Sensors, 15 (9), 24595-24614, 2015.
11. Gu Q., Li Z., Han J., Generalized fisher score for feature selection. arXiv preprint arXiv, 1202-3725, 2012. 12. Liu H., Setiono R., Chi2: Feature selection and discretization of numeric attributes. Tools with artificial intelligence, Seventh international conference on IEEE, 388-391, November, 1995.
13. Mitchell Tom M., Machine Learning.,The Mc-Graw-Hill Companies, Inc, 0070428077, 997, 1997.
14. Hotelling H., Analysis of a complex of statistical variables into principal components, Journal of Educational Psychology, 24 (6), 417–441, 1933.
15. Vapnyarskii I.B., Lagrange multipliers, Encyclopedia of Mathematics, 978, 1-55, 2001.
16. McLachlan G.J., Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition. Wiley Interscience, 544, 2004.
17. Alpaydin E., Yapay Öğrenme, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, 2013.
18. Chang C.C., Lin C.J., LIBSVM: A library for support vector machines, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2:3, 27, 2011.
19. Torres-Sospedra J., Montoliu R., Trilles S., Belmonte Ó., Huerta J., Comprehensive analysis of distance and similarity measures for Wi-Fi fingerprinting indoor positioning systems, Expert Systems with Applications, 42 (23), 9263-9278, 2015.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Serpil Üstebay ^*
0000-0003-0541-0765

Ergün Gümüş Bu kişi benim

Muhammed Ali Aydın

Ahmet Sertbaş

Yayımlanma Tarihi

8 Aralık 2017

Gönderilme Tarihi

11 Temmuz 2016

Kabul Tarihi

27 Nisan 2017

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2017 Cilt: 32 Sayı: 4

DOI

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.369507

IZ

https://izlik.org/JA87EE55FH

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Üstebay, S., Gümüş, E., Aydın, M. A., & Sertbaş, A. (2017). İç mekân konum tespitinde sinyal haritasının küçültülmesi ve performans analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(4), 1131-1142. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.369507

AMA

1.Üstebay S, Gümüş E, Aydın MA, Sertbaş A. İç mekân konum tespitinde sinyal haritasının küçültülmesi ve performans analizi. GUMMFD. 2017;32(4):1131-1142. doi:10.17341/gazimmfd.369507

Chicago

Üstebay, Serpil, Ergün Gümüş, Muhammed Ali Aydın, ve Ahmet Sertbaş. 2017. “İç mekân konum tespitinde sinyal haritasının küçültülmesi ve performans analizi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 32 (4): 1131-42. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.369507.

EndNote

Üstebay S, Gümüş E, Aydın MA, Sertbaş A (01 Aralık 2017) İç mekân konum tespitinde sinyal haritasının küçültülmesi ve performans analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 32 4 1131–1142.

IEEE

[1]S. Üstebay, E. Gümüş, M. A. Aydın, ve A. Sertbaş, “İç mekân konum tespitinde sinyal haritasının küçültülmesi ve performans analizi”, GUMMFD, c. 32, sy 4, ss. 1131–1142, Ara. 2017, doi: 10.17341/gazimmfd.369507.

ISNAD

Üstebay, Serpil - Gümüş, Ergün - Aydın, Muhammed Ali - Sertbaş, Ahmet. “İç mekân konum tespitinde sinyal haritasının küçültülmesi ve performans analizi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 32/4 (01 Aralık 2017): 1131-1142. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.369507.

JAMA

1.Üstebay S, Gümüş E, Aydın MA, Sertbaş A. İç mekân konum tespitinde sinyal haritasının küçültülmesi ve performans analizi. GUMMFD. 2017;32:1131–1142.

MLA

Üstebay, Serpil, vd. “İç mekân konum tespitinde sinyal haritasının küçültülmesi ve performans analizi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 32, sy 4, Aralık 2017, ss. 1131-42, doi:10.17341/gazimmfd.369507.

Vancouver

1.Serpil Üstebay, Ergün Gümüş, Muhammed Ali Aydın, Ahmet Sertbaş. İç mekân konum tespitinde sinyal haritasının küçültülmesi ve performans analizi. GUMMFD. 01 Aralık 2017;32(4):1131-42. doi:10.17341/gazimmfd.369507

Cited By

Üçgenleme ile Konumlandırmanın Hassasiyetinin Hata Yayılma Kanunu ile Belirlenmesi

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

https://doi.org/10.35234/fumbd.1477791