Distributed human sensing in sensor networks for disaster relief operations management (sendrom)

Abstract

ÖZET Son yıllarda, dijital elektronik, kablosuz iletişim ve mikro-elektro-mekanik sistemlerdeki gelişmeler, algılama, proses ve iletişim yeteneklerini birleştiren, Kablosuz Sensör Ağlan konseptini mümkün kıldı. Kablosuz sensör ağlarından, doğal afet kurtarma operasyonlarında yararlanma fikri, 1999 da Marmara depreminden sonra ortaya çıktı. 1999 da deprem bölgesinde, esas mesele sadece arama-kurtarma ekiplerini organize ve görevlendirme değil, ayrıca hangi enkazın ilk olarak kazılmasıydı. Tez, insan vücudu ve deprem enkazı hakkında giriş bilgisini ve sensör teknolojilerinde araştırma çalışmalarını içerir. Hayatta kalanları tespit etmek için 5 tip sensör kullanılmaktadır. Bir tespit algoritması dizayn edilerek uygulanmış ve her sensör tipinin ve algoritmanın performans tespiti için simülasyonu yapılmıştır. Deneyler, enkaz altında hayatta kalanların tespitinin mümkün olduğunu ve sensör karışımının, herhangi bir sensör tipinden daha iyi sonuçlar verdiğini, fakat yanlış tespit sinyallerinin muhtemel bir sorun olduğunu göstermiştir. Hayatta kalanların tespit oranlan arttıkça, yanlış tespit oram da artmaktadır. Yanlış tespit sinyalleri göz önüne alındığında, sensör networkü oluşturmadan önce, performansının ne olacağını bilmek gereklidir. Farklı sensör karışımlarının performans tahmini için, iki model üretildi ve doğrulaması yapıldı. xııı

ABSTRACT Recent enhancements in digital electronics, wireless communication and micro-electro mechanical systems have enabled the concept of Wireless Sensor Networks which integrate sensing, processing, and communication capabilities. The idea of utilization sensor networks in a disaster relief operations appeared after Marmara Earthquake in 1999. Not only organizing and deploying of the search and rescue teams, but also deciding which debris will be digged first, was the main issue at earthquake region in 1999. Thesis includes human body, earthquake wreckage introduction, and sensor technologies exploration. 5 types of sensor are used for the detection of survivors. A detection algorithm is designed and implemented, then simulation is used to determine the performance of the algorithm and each sensor type. Experiments show that; it is possible to detect survivors under debris and a mixture of sensors performs better than any of the sensor types, but false detection signals are the prominent problems. While increasing survivors detection rates, false detection rates increases too. It's essential to know what will be the performance of sensor network before deploying, as far as the false detection rates are concerned. For performance estimation, with different sensor mixtures, two models are generated and verified. xn