KABLOSUZ SENSÖR AĞLARINDA YUMUŞAK HESAPLAMA TEKNİKLERİ KULLANARAK KONUM TAHMİNİ

Abstract

Son yıllardaki teknolojik ilerlemelerin ve buna bağlı olarak açığa çıkan ihtiyaçların artması, kablosuz ortamı gerekli kılmıştır. Böylece kablosuz sensör ağlardaki konum bulma yöntemleri ise araştırmacılara yeni bir uğraş alanı sunmuştur. Kablosuz sensör ağlar diğer stabil ağlara göre birkaç önemli noktada ayrılıklar içermektedir. En önemli farklılıklar arasında; diğer ağlara nazaran çift taraflı yani veriyi gönderebilme veya alabilme özelliğini sağlamaktadır. Ayrıca Kablosuz sensör ağlar Akıllı Ağ (Smart Network) sınıfına dahil edilmiştir. Veriyi gönderebilme ve alabilme yeteneğinin yanında yorumlama özelliğine de sahiptir. Bu sayede işe yarar yorumlar oluşturup eldeki verilerle çalışmalara ışık tutabilmektedir. Kablosuz sensör ağların ilk ortaya çıkışı askeri alan olmuştur. Fakat teknolojinin hızla gelişmesi ve sensörlere daha kolay ve rahat ulaşabilme sebebiyle sağlık ve doğa gibi alanlarda da kullanılmaya başlanmıştır. Ardından artan ihtiyaçlara göre Tarım, Sanayi, Trafik, Eğitim gibi alanlarda da sıklıkla tercih edilmiştir. Kullanım rahatlığı sebebiyle kullanımı artarak yaygınlaşmaktadır. Kablosuz sensör ağların çalışma alanlarından biride konum tespitidir. Konum tespiti 2 ana başlık altında incelenebilir. Bunlar sırasıyla dış ortam ve iç ortamda konum tespitidir. Dış ortamda konum tespiti için GPS kullanılmakta ve doğru sonuçlar elde edilebilmektedir. Ancak GPS sistemleri iç ortam yani kapalı ortamlarda doğru sonuç vermemektedir. Bu yüzden kapalı ortamlarda doğru konum tespiti yapmak daha önemlidir. Ayrıca kapalı ortamlarda konum tespiti yapmak için geliştirilmiş Range Based ve Range Free tabanlı yöntemler mevcuttur. Bu tezde RSSI değeri kullanarak kapalı ortamda konumu bilinmeyen bir sensörün konumunu bulma problemi ele alınmıştır. Konum bulma problemini çözmek için yumuşak hesaplama yöntemlerinden Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağları(YSA) kullanılarak konum tespitinin yapılabilmesi üzerine çalışılmıştır. Kapalı (indoor) bir ortamdaki gezici sensörlerin, konumu bilinen anchor sensörler yardımıyla konum tespitinin hata payını en aza indirerek yapılmaya çalışılması bizim için öncelikli amaçtır. Tezde iki farklı uygulama gerçekleştirilmiştir. Bunlardan ilki RSSI ve LQI değerlerini kullanan bulanık mantık tabanlı konum belirleme yöntemi diğeri ise yapay sinir ağları tabanlı konum belirleme yöntemidir. Elde ettiğimiz sonuçlar ise Centroid Localization (CL) yöntemi ile karşılaştırılarak gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: Kablosuz Sensör Ağlar, Kablosuz Sensör Ağların Avantajları, Sensör Donanımı, Kablosuz Sensör Ağlarda Konum Belirleme Yöntemleri, Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağları.In Wıreless Sensor Networks Using Soft Computing Techniques Estimate of Location Requirements and developments of communication technologies are tending on wireless environment. So, methods of location on networks become a new field for researchers. Wireless Sensor Network is more different than other networks. The most significant specifications are; other wireless networks only have single side connection on data transferring/receiving but wireless sensor network has double side connection. Also wireless sensor network is claassified as Smart Network rather than other networks. Even these networks are capable of data tranferring/receiving and commenting. Early on wireless sensor network was used especially on military services. Additionally, because of decreasing fees on technological developments and sensors that was used for healthy, environment and habitat observing. Then, it is started to use for as Agriculture, Industry, Traffic, Education and it spreads almost all sectors. One of the Wireless Sensor Network's working area is location. Location estimation is inspected on two main subject. These subjects are outdoor and indoor. GPS is used on outdoor for location and it gives real results. However GPS systems don't give real results on indoor. So, real location on indoor is more important than outdoor. Also Range Based and Range Free Based methods will be used for indoor location. This thesis based on problem of finding location that unknown location sensor and it is made with using RSSI result. For solving this problem, worked on finding location with using Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks. Our primary purpose is minimizing margin of error on mobile sensors in indoor when finding location (It is made with anchor sensors-their locations' are known). Two different applications are realized in this thesis. First of this applications is Fuzzy Logic Based Location with using RSSI and LQI results. The other one is location method the Artificial Neural Networks Based. Obtained results are compared with method of Centroid Localization. Key Words: Wireless Sensor Networks, Advantage of Wireless Sensor Network, Hardware of Sensor, Methods of Location on Wireless Sensor Network, Fuzzy Logic, Artificial Neural Network.