Kablosuz duyarga ve aktivatör ağları yardımıyla karasal filoların insansız denetimi

Abstract

Kablosuz duyarga ağlar birçok uygulamalarda kullanılan, belirli bir alandan bilgi toplayabilen düşük güçlü ve düşük maliyetli düğümlerin kullanıldığı ağlardır. Konum tahmini bu ağların kullanıldığı alanlardan biridir. Bu çalışmada, sadece en öndeki araçta sürücünün olduğu gezgin bir araç filosunda, gerideki insansız araçların kontrolünün kablosuz duyarga ağlarla sağlanması amaçlanmıştır. Simülasyon çalışmasında filo içindeki bazı araçların konumu GPS ile belirlenirken diğer araçların konumları RSSI (Received Signal Strength Indication), TOA (Time of Arrival) ve TDOA (Time Difference of Arrival) lokalizasyon yöntemleriyle belirlenecektir. Simülasyonlarda MATLAB platformu kullanılmış olup, GPS ile konumlandırılan (çapa) düğüm sayısı, düğümler arası mesafe vb. faktörlerin etkileri analiz edilmiştir. Simülasyon sonuçları lokasyon tahmin hatalarının, doğru çapa düğüm sayısının sağlanması ve çapa düğümlerin uygun konumlandırılması ile önemli ölçüde azaltılabileceğini göstermiştir. Uygulama çalışmasında ise üç aracın konumu GPS ile belirlenirken, GPS entegre edilmemiş aracın konumu RSSI tekniği vasıtasıyla trilaterasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu işlem yapılırken sırasıyla Cramer-Rao, Tulip ve En Küçük Kareler yöntemlerinden faydalanılacaktır. Uygulama çalışmasında simülasyon çalışmasında etki eden faktörlerin yanında haberleşme kalitesi, sistemin tepki süresi, senkronizasyon vb. birçok şartların etkileri de incelenmiştir. Wireless sensor networks are created for using low cost, low power sensor nodes to collect useful information from a targeted environment in various applications. Location estimations are one of the areas where these networks can be exploited. The main aim of this study is to control a fleet via wireless sensor networks that only leader vehicle has controlled by a human being. Instead, some of the vehicles can be equipped with GPS receivers and the rest of fleet can find their own position via RSSI (Received Signal Strength Indication), TOA (Time of Arrival) and TDOA (Time Difference of Arrival) methods. Based on our MATLAB based simulations, we analyse the relationship among various factors such as GPS (beacon) node number and distance etc. Simulation results show that location estimation errors can be significantly reduced with right beacon node number selection and correct positioning of nodes. There are three GPS integrated vehicles in this experimental study. Naturally, location informations of these vehicles will be known. Moreover another vehicle can estimate its location according to those three vehicles via Trilateration method with the help of RSSI technique. Cramer-Rao, Tulip and Least Square methods will be applied to trilateration and results of those methods will be compared. Communication quality, calculation time and speed synchronization will be other factors which affects in experimental study in addition to simulation factors.