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.
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
Subjects | Engineering |
---|---|
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | December 8, 2017 |
Submission Date | July 11, 2016 |
Acceptance Date | April 27, 2017 |
Published in Issue | Year 2017 Volume: 32 Issue: 4 |