Görünür ışık haberleşmesinde çok yollu kanal için iç mekan konumlandırması

Abstract

Görünür ışık haberleşmesinde, haberleşme kanalında meydana gelen çok yollu yansımalar, RSS-temelli iç mekân konumlandırma sistemleri için önemli bir problem oluşturmaktadır. Bu tez kapsamında, çok yollu yansımaların konumlandırma hassasiyeti üzerindeki bozucu etkileri ortadan kaldırılmaya çalışılmıştır. Bu amaçla, türev alıcı yardımlı RSS-temelli bir iç mekân konumlandırma sistemi ile yapay sinir ağı yardımlı bir iç mekân konumlandırma sistemi önerilmiştir. Türev alıcı filtre yardımlı RSS-temelli bir iç mekân konumlandırma sistemi ile optik sinyal üzerindeki çok yollu yansımaların etkisi ortadan kaldırılarak konumlandırma hataları azaltılmış ve milimetrik seviyelere indirgenmiştir. Yapay sinir ağı yardımlı iç mekân konumlandırma sistemi ile gerçekleştirilen bir konumlandırma tahmininde de başarım oranı çok yüksek olarak tespit edilmiştir. Ancak, bu yöntem kanal bilgilerine ve farklı ortamlar için daha önceden test edilen giriş-çıkış haritalarına ihtiyaç duymaktadır. Tezde, bir iç mekân konumlandırma sistemi senaryosu düşünülmüş ve tüm benzetim çalışmaları bu senaryoya göre gerçekleştirilmiştir. Bunun için tezin ikinci kısmında, kablosuz optik bir kanalın modelleme aşamalarına yer verilmiş ve önerilen konumlandırma tekniklerinin de sistem tasarımı yapılmıştır. Tezin üçüncü bölümünde ise optik kanalın dürtü tepkileri incelenmiş ve konumlandırma sistemlerinin benzetimleri başarıyla gerçekleştirilmiştir. Daha sonra ise önerilen sistemler, konumlandırma hataları yönünden incelenmiş, değerlendirilmiş ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır. The multipath reflections in visible light communication pose a significant problem for RSS-based indoor positioning systems. In this thesis, effects of the multipath reflections on indoor positioning systems have been tried to be eliminated. For this purpose, a differentiator filter-assisted RSS-based indoor positioning system and an artificial neural network-assisted indoor positioning system have been proposed. Thanks to the differentiator filter-assisted RSS-based indoor positioning system, the distortions of the multipath reflections on the optical signal have been eliminated, so the positioning errors have been decreased and reduced to the millimetric order. At the same time, the positioning estimation performed by the artificial neural network assisted indoor positioning system has been found to demonstrate a great performance as with the former system. However, this method requires channel information along with previously tested input-output maps for different environments. In this thesis, an indoor positioning system scenario was considered and all simulation studies were performed according to this scenario. In the second part of the thesis, the modeling stages of a wireless optical channel have been introduced and the system designs of the proposed positioning techniques have been realized. Last but not least, the proposed systems have been examined, evaluated and compared with each other in terms of the positioning errors.