Kablosuz sensör ağlarında graf bağlılığın konumlandırma üzerindeki etkisinin ve hatalı konumlandırılan sensör düğümlerinin incelenmesi

Abstract

Teknolojinin gelişmesi kablosuz sensör ağlara (KSA) olan ilgiyi arttırmaktadır. Literatürde KSA'lara ait birçok farklı uygulamalar bulunmaktadır. KSA'lar birden fazla ucuz sensör düğümlerinden meydana gelmektedir. Sensör düğümleri ortamdaki veriyi toplayabilme, işleyebilme ve baz istasyonuna iletebilme donanımına sahiptir. Toplanan verilerin anlamlı hale gelebilmesi için konumunun belirlenmesi önemli ve bu sorun konumlandırma problemi olarak adlandırılmaktadır. Konumlandırma problemini çözebilmek için literatürde mesafeye bağlı ve mesafeden bağımsız konumlandırma yöntemleri kullanılmaktadır. Mesafeye bağlı konumlandırmada, konumu bilinen çapa düğümleri ile konumu tespit edilmemiş sensör düğümleri arasındaki mesafe kullanılmaktadır. Mesafeden bağımsız konumlandırma da ise hop sayısı kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında konum belirleme problemini çözebilmek için iki senaryo ele alınmıştır. Her iki senaryoda konumu bilinmeyen sensör düğümlerinin iletim aralığında bulunan çapa düğümleri ile komşu olan sensör düğümlerin mesafeleri ölçülerek konumu tespit edilmiştir. Ayrıca birinci senaryoda ise Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Sürekli Zaman Karınca Koloni Optimizasyonu (ACOR) ve Girdap Arama Algoritması (VSA) kullanılmıştır. İkinci senaryoda ise bu üç algoritmalara ek olarak Yabani Ot Optimizasyon (IWO) algoritması eklenmiştir. İkinci senaryoda k-bağlılık özelliği kullanılarak elde edilen iletim aralığı PSO, ACOR, VSA ve IWO algoritmalarına uygulanmıştır. MATLAB ortamında her iki senaryo simüle edilmiştir. Kullanılan algoritmaların ortalama hata değerleri hesaplanmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları şekiller ve çizelgeler halinde sunulmuştur. Her bir iletim aralığında bazı sensör düğümlerinin tahmini konumlarında hata meydana gelmiştir. Tahmini konumlarında hata meydana gelen sensör düğümleri tespit edilmiş ve hatanın nedenleri açıklanarak literatüre katkı sağlanmıştır.

The development of technology increasing the interest in Wireless Sensor Networks (WSN). There are many different applications of KSA's in the literature. WSN's consist of multiple inexpensive sensor nodes. Sensor nodes are equipped to collect, process, and transmit data from the environment to the base station. It is important to determine the position of the collected data in order to become meaningful and this problem is called the positioning problem. In order to solve the positioning problem, distance dependent and distance independent positioning methods are used in the literature. In distance dependent positioning, the distance between anchor nodes whose position is known and sensor nodes whose position is not detected is used. The number of hops is used in positioning independent of distance. In this thesis study, two scenarios are considered in order to solve the positioning problem. In both scenarios, the location of the sensor nodes whose location is unknown is measured by measuring the distances of the anchor nodes located in the transmission range and the adjacent sensor nodes. In addition, in the first scenario, Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization for Continuous Domains (ACOR) and Vortex Search Algorithm (VSA) were used. In the second scenario, in addition to these three algorithms, Invasive Weed Optimization (IWO) algorithm was added. In the second scenario, the k-connectivity obtained using transmission range was applied to PSO, ACOR, VSA and IWO algorithms. Both scenarios are simulated in the MATLAB environment. The average error values of the algorithms used were calculated and the results obtained were compared. Simulation results are presented in shapes and charts. Errors occurred in the estimated positions of some sensor nodes in each transmission range. Sensor nodes with errors in their estimated positions were detected and the reasons for the error were explained, contributing to the literature.