Indoor positioning system development / triangulation algorithm with least square method
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Gelişen teknoloji ile birlikte her geçen gün akıllı telefon kullanım oranı artmaktadır. Buna bağlı olarak kapalı alanda konum tespiti daha da önemli olmaktadır.Örneğin havaalanında konum bazlı olarak hangi kapıdan girileceğine göre yön tayini yapılması, büyük alışveriş merkezinde gidilmek istenilen mağazaya konum bazlı yön gösterilmesi ya da kişinin alışveriş merkezindeki lokasyonuna göre satışı arttırmak amacıyla, konuma göre indirim fırsatı sunulması kapalı alanda konum tespitinin kullanılacağı yerlerden birkaç tanesidir. Tezimde, üçgenleme algoritmasını en küçük kareler yöntemi ile birlikte kullanıp, Wi-Fi kanal sabitleme, log normal formülünde kullanılan A ve n değerlerinin optimizasyonu ve 3 ten fazla kullanımı geliştirmeleri ile daha verimli yapıyorum. Test ortamından elde ettiğim dataları kullanarak tahmin edilen konumları karşılaştırma amacıyla, sentetik olarak veri hazırlayıp konum tahmin ederek algoritmanın başarısını inceliyorum. Ölçüm sonuçları gösteriyor ki, üçgenleme algoritması en küçük kareler yöntemi, kanal sabitleme, optimize A ve n değerleri ve 3ten fazla modem kullanımı ile birlikte kapalı alanda konumu, yalın üçgenleme algoritmasına göre daha doğru buluyor. Bu tez, üçgenleme algoritması ile en küçük kareler yönteminin birlikte kullanılarak kapalı alanda konum tespit edilip, hayata geçirilmesi konusunda yol gösterici olacaktır. Nowadays, smartphone market penetration continues to grow with developing technology. Accordingly, position detection in closed areas has become an important research area. For instance; finding a direct route to the gate based on location at an airport, determining a route to the destination that could be a shop or cafe at a shopping center or informing about sales discount to increase sales using location are several applicable areas of position estimation. In the thesis, I developed triangulation algorithm more efficient using least square method with the developments of Wi-Fi channel fixing, optimized A and n values used in log normal formula and more than 3 access points. I used synthetic data which is created from sample data and estimate location for comparison to analyzing success rate of algorithm. According to the measurement results, triangulation algorithm with least square method, channel fixing, optimized A and n values, more than 3 Access Points gives accurate location in closed areas more than simple triangulation algorithm does. The thesis will lead to detect position in closed areas and use it in daily lives using triangulation algorithm with least square method.
Collections