Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Akdeniz Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tez Danışmanı: Hüseyin Gökhan Akçay
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Özet:
Bağlanabilirliğin ve bilgi paylaşımının arttığı bir dünyada,
kullanıcıların konumlarını doğru bir şekilde belirlemek, kişiselleştirilmiş
içerik sunmak için çok önemli hale gelmiştir. İster mobil cihazlar, ister IoT
sensörleri veya başka herhangi bir bağlı unsur olsun, konumların doğru bir
şekilde belirlenmesi, içinde çalıştıkları ortamlar hakkında paha biçilmez
bilgiler sağlayabilir, bu tür bilgiler durumlara uygun şekilde tepki verme
fırsatı verebilir. Ağ yerelleştirmesi veya göreceli konumlandırma olarak da
adlandırılan işbirlikçi yerelleştirme (CL), konum tahminlerinin doğruluğunu ve
güvenilirliğini artırmak için işbirliği yapmak üzere birden fazla hedefi
kullanır. Bu tezde, düğümler arasındaki mesafeleri tahmin etmek için ölçüm
olarak simülasyonlardan elde edilen RSS değerlerini kullanarak işbirlikçi
yerelleştirme sorununu olasılıksal bir bakış açısıyla ele alıyoruz. Problemi,
her bir köşenin konumu bilinmeyen bir hedefi ya da sabit bir konuma sahip bir
çapayı temsil ettiği grafiksel bir model olan MRF olarak modelliyoruz. Problemi
çözmek için, sürekli alanlar için parçacık tabanlı bir mesaj geçirme
algoritması olan parametrik olmayan inanç yayılımını (NBP) kullanıyoruz. NBP,
Gauss karışımı ile temsil edilen inançları yaklaşık olarak tahmin etmek için parçacık
filtreleme ve kernel yoğunluk tahminini birleştirir. Performansı test etmek adına
simülasyonlar gerçekleştirdik