Tez Arşivi

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özete göre tezleri arayabilirsiniz.


İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Anabilim Dalı / Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı

A generalized localization framework for terrestrial and aerial systems

Kara ve hava sistemleri için genel bir konumlandırma çerçevesi

Teze Git (tez.yok.gov.tr)

Bu tezin tam metni bu sitede bulunmamaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi tarama bölümünde 539561 tez numarasıyla arayabilirsiniz.

Özet:

There is a growing demand for localization that is one of the most important context for a wide range of real world applications due to the ever increasing diversified user scenarios and applications with the advances in wireless and mobile devices. Thus, localization has become an indispensable component of the current and the next generation wireless networks spanning from terrestrial systems to aerial systems. In this context, this thesis addresses several crucial localization problems in radio frequency (RF) and non-RF (NRF) networks. For the purpose of coping with these problems, this thesis contributes on localization based on shadowing model, single-tier homogeneous network types and multi-tier heterogeneous network types. In the light of the corresponding studies, a generalized localization framework for terrestrial and aerial systems are envisaged. This is mainly grounded on the together utilization of many different networking options with diverse wireless radio access technologies for localization, as in heterogeneous networks (HetNets). Localization can be defined as determining the location of a target by exploiting the measurement of one or more physical parameters of the radio signal between the target and monitors. Signal power is one of the most powerful physical parameter in terms of providing a low cost and easy implementation localization solution due to its capability to utilize the existing infrastructure of distinct networks, without the requirement for additional hardware. However, the performance of such localization solutions considerably depends on signal power model and hence accurate modeling of this parameter has a vital significance. In the available localization literature, this is typically characterized by log-distance path loss model and lognormal shadowing model. This thesis studies localization based on shadowing model to ensure more accurate signal power model for enhancing localization performance. As a generalized form of the existing lognormal shadowing, a lognormal mixture shadowing model is proposed, where the effects of distinct scattering clusters are considered. With the goal to integrate this mixture model that provides more accurate signal power characterization into localization, a lognormal mixture shadowing model based maximum likelihood estimator (MLE) localization solution is introduced. A tight upper bound for Cramer-Rao bound (CRB) of lognormal mixtures is also derived as a theoretical performance benchmark. Gamma shadowing model is another promising statistical signal power model but not yet to be utilized in the existing localization works. To fulfill this gap, in this thesis, a Gamma shadowing model based MLE localization solution is developed. Localization is of great interest in the available communication technologies spanning from RF based signaling to visible light communication (VLC) based signaling. This thesis addresses several vital challenges of localization based on the existing homogeneous networks, by particularly focusing on cellular, VLC and aerial networks. To take into account the possible sector structures along with their directional antennas in cellular networks, an extended signal power model is introduced, in which the distance and the angular losses are jointly considered. A fingerprinting based localization solution for such sectorized cellular networks is also provided. Despite VLC embodies a powerful technology for accurate and reliable indoor localization, its performance is severely affected to the inevitable measurement noise and mainly effective at short ranges. To achieve more robustness localization performance against the measurement uncertainties, by exploiting the great potential of probabilistic solution, a novel probabilistic VLC localization solution is proposed based on Metropolis-Hastings (MH) algorithm from a Bayesian perspective. Our solution also circumvents the shortcomings in the existing least square (LS) based VLC localizations. For aerial networks, that have a promising ability to ensure localization in a variety of different scenarios such as natural disaster due to their agility and mobility, an LS based localization solution is introduced by considering line-of-sight (LoS) and non-LoS (NLoS) mixed signal power model. HetNets have a significant potential for both communication and localization systems due to envisaged the use of different wireless networks with several access technologies over multiple frequency bands. In particular, as a promising concept, multi-connectivity, which connects to these multiple technologies simultaneously, ensures to make efficient use of HetNets. However, the propagation characteristics of such networks dramatically differentiate depending on the frequency band. In this thesis, for multi-connectivity HetNets, by flexibly taking into account the physical effects of individual network tiers, two different inter-network localization frameworks are proposed. These frameworks can also applicable to non-standalone new radio networks. The first is inter-network noncooperative (INN) that relies on the weighted superposition of the location estimates of individual network tiers along with their reliability levels. The second is inter-network cooperative (INC) that grounds on the joint utilization of raw received power measurements from all network tiers. These frameworks are formulated as an MLE localization problem. Their CRBs are also derived as a theoretical performance limit. Apart from these, to meet the short range challenge in VLC localization, a probabilistic INN localization framework based on MH algorithm is introduced, where our VLC localization scheme is extended to the multi-connectivity HetNets, jointly considering VLC and RF networks. Furthermore, a novel probabilistic INC localization framework is developed for two-tier HetNets with unknown transmit powers.

Summary:

Konumlandırma, akıllı ve mobil cihazların hızla gelişmesi ve günden güne çeşitlenen kullanım senaryoları ile, açık alanlardan iç mekanlara kadar farklı ortamlardaki birçok sivil ve askeri uygulamalar için, anahtar bir teknoloji ortaya koymaktadır. İlgili uygulamalardaki önemi nedeniyle, konumlandırma, kısa menzilli Bluetooth ağlarından uzun menzilli telekomünikasyon ağlarına kadar mevcut ve yeni nesil kablosuz ağların vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Var olan literatürde çok çeşitli konumlandırma yaklaşımları olmakla birlikte, sinyalizasyon perspektifinden bakıldığında bu yaklaşımlar, radyo frekansı (RF) ve radyo frekansı olmayan (NRF) temelli teknikler olmak üzere iki ana kategoride sınıflandırılabilmektedir. Her ne kadar bahsi geçen araştırma alanında dikkate değer bir literatür ortaya konulmuş olsa da, henüz adreslenmemiş pek çok konumlandırma problemi varlığını devam ettirmektedir. Bu bağlamda, bu tez kapsamında, RF ve NRF ağlardaki bazı hayati konumlandırma problemleri ele alınmaktadır. Söz konusu problemlere efektif çözümler üretebilmek adına gerçekleştirilen çalışmalar doğrultusundaki tezin katkıları, gölgeleme modeli bazlı konumlandırma, tek-katmanlı homojen ağ tiplerine dayalı konumlandırma ve çok-katmanlı heterojen ağ tiplerine dayalı konumlandırma olmak üzere birbirini tamamlayıcı üç ana başlık altında toplanabilmektedir. Ek olarak, bahsi geçen bu araştırmalardan edinilen kazanımlar ışığında, bu tezde, kara ve hava sistemleri için genelleştirilmiş bir konumlandırma çerçevesi öngörülmektedir. Bu şema, özellikle, hem kara hem de hava sistemlerinde bulunan, çeşitli radyo erişim teknolojilerine sahip birçok farklı ağ seçeneğinin birlikte kullanımını öngören heterojen ağların konumlandırma için kullanılması adına heyecan verici bir fırsat vaat etmektedir. En temel haliyle, konumlandırma, radyo sinyalinin fiziksel parametrelerinin bir veya daha fazlasının mekansal olarak dağıtılmış monitörlerde ölçümlenmesi temeline dayanarak, hedefin bilinmeyen konumumun tespit edilmesi şeklinde tanımlanabilmektedir. Bu parametreler, erişilebilir donanıma bağlı olarak, varış açısı, varış yönü, varış süresi, varış süresi farkı ve sinyal gücü olabilmektedir. Burada, ilgili parametrelerin uygulama karmaşıklığı ile konumlandırma performansı arasında kaçınılamaz bir ödünleşim vardır. Sinyal gücü, düşük maliyetli ve kolay uygulanabilir bir konumlandırma çözümü ortaya koyabilme açısından, ek donanım gerektirmeksizin, farklı ağların hali hazırda var olan altyapılarını kullanabilmesi ile, en güçlü fiziksel parametre olarak ifade edilebilir. Söz konusu etkinliği nedeniyle, bu tez kapsamında, konumlandırma için sinyal gücü parametresi dikkate alınmaktadır. Sinyal gücü modelinin, bu parametreyi esas alan konumlandırma yaklaşımlarının performansı üzerinde oldukça önemli bir etkiye sahip olmasından ötürü, doğru ve güvenilir bir şekilde modellenmesi dikkate değer bir araştırma konusudur. Mevcut konumlandırma literatüründe, sinyal gücü tipik olarak log-mesafe yol kaybı modeli ve lognormal gölgeleme modeli ile karakterize edilmektedir. Her ne kadar lognormal gölgeleme modeli ilgili yazında genel geçer kabul görse de, çeşitli ortam ve senaryolarda sinyal gücününün efektif modellenmesinde yetersiz kalabilmektedir. Buradan hareketle, bu tez kapsamında, daha doğru bir gölgeleme modeli ile, sinyal gücü bazlı konumlandırma yaklaşımlarının başarımını artırabilmek adına, gölgeleme modeli temelli konumlandırma konusunda önemli katkılar ortaya konulmaktadır. Lognormal karışım gölgeleme modeli, söz konusu etkinin altında yatan fiziksel gerçekliklere uygun bir şekilde, telsiz kanalda bulunan farklı saçılma karakteristiği gösteren obje grupları dikkate alınarak, lognormal gölgeleme modelinin genelleştirilmiş bir formu olarak önerilmektedir. Lognormal karışım gölgeleme modelinin geçerliliğini doğrulamak için, İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) Maslak kampüsündeki kentsel bir hücresel haberleşme ortamında, GSM $900$ aşağı-yönlü iletim hattı üzerinden sinyal gücü ölçümleri gerçekleştirilmiştir. İlgili deneysel çalışmalar neticesinde, önerilen lognormal karışım modelinin daha doğru bir gölgeleme modeli sağladığı teyit edilmiştir. Bunu takiben, daha doğru ve güvenilir bir sinyal gücü modeli vaat eden karışım modelinin konumlandırma problemlerine entegre edilmesi amacı ile, lognormal gölgeleme modeli üzerinden en büyük olabilirlik kestirici (MLE) tabanlı bir konumlandırma çözümü tasarlanmıştır. Tasavvur edilen konumlandırma çözümüne teorik bir performans kriteri ortaya koyabilmek adına, lognormal karışım modeline ilişkin Cramer-Rao sınırı (CRB) için sıkı bir üst sınır türetilmiştir. Gerçekleştirilen detaylı benzetimler ile, karışım bazlı önerilen çözümün konumlandırma başarımını önemli ölçüde artırdığı gösterilmiştir. Lognormal karışım gölgeleme modelinin dışında, Gamma gölgeleme modeli, her ne kadar gölgelemenin fiziksel gerçekliklerini ihtiva etmese de, ilgili kanal etkisini istatistiksel olarak etkin bir şekilde karakterize edebilmektedir. Bu bağlamda, Gamma gölgeleme modelinin umut verici potansiyelinden yararlanabilmek ve mevcut konumlandırma literatüründeki ilgili boşluğu giderebilmek motivasyonu ile, Gamma gölgeleme modeline dayanan MLE konumlandırma çözümü geliştirilmiştir. Bahsi geçen gölgeleme modelinin geçerliliğini ve önerilen konumlandırma yaklaşımının başarımını deneysel olarak analiz etmek maksadıyla, tipik bir iç mekan olan ofis ortamında, her yerde ve sürekli telsiz ağ kapsama alanı sağlamak için zaten var olan WiFi erişim noktaları kullanılarak sinyal gücü ölçümleri gerçekleştirilmiştir. Bu analiz neticesinde, Gamma gölgeleme modelinin, lognormal gölgeleme modelinin önemli bir alternatifi olduğu ve konumlandırma performansını dikkate değer ölçüde iyileştirdiği gösterilmiştir. Mevcut konumlandırma literatüründeki, telsiz kanalın sönümleme etkisinden farklı olarak, tek-katmanlı homojen ağlar ile ilgili çeşitli zorlukları adreslemek hedefiyle, bu tez kapsamında, hücresel ağlar, görünür ışık haberleşmesi (VLC) ağları ve hava ağları olmak üzere günümüzün üç önemli homojen ağlarındaki kritik konumlandırma problemleri ele alınmaktadır. Bu bağlamda, hücrelerin her biri kendi yönlü antenine sahip sektörlere ayrıldığı hücresel ağlarda, sinyal gücü ve dolayısı ile konumlandırma performansı, telsiz kanal karakteristiklerinin yanı sıra, antenlerinin yönlülüğünden oldukça etkilenmektedir. Buradan hareketle, olası sektör yapılarının bahsi geçen etkilerini hesaba katmak adına, hem uzaklık hem de açısal kayıpların birlikte değerlendirildiği genişletilmiş bir sinyal gücü modeli ortaya konulmuştur. Ayrıca, bu tür sektörlü hücresel ağlar için parmakizi tabanlı bir konumlandırma çözümü sağlanmıştır. Genişletilmiş sinyal gücü modelinin geçerliliğini teyit etmek amacı ile, İTÜ Maslak kampüsündeki kentsel bir hücresel haberleşme ortamında, sinyal gücü ölçümleri yapılmıştır. Söz konusu deneysel analizler neticesinde, yönlü antenlerin dikkate alınmasının konumlandırma başarımına kayda değer ölçüde tesir ettiği gözlemlenerek, tasavvur edilen sinyal gücü modeli doğrulanmıştır. RF teknolojileri dışında, VLC, yüksek doğruluklu ve güvenilir iç mekan konumlandırma için umut verici bir aday olarak, son yıllarda hızla ivme kazanmaktadır. VLC konumlandırma her ne kadar pek çok avantaj ihtiva etse de, kaçınılamaz varlığı ile ölçüm gürültüsü bunların performansını ciddi bir şekilde sınırlandırmaktadır. Ek olarak, bu tür konumlandırma yaklaşımları ancak ve ancak kısa menzillerde etkili olabilmektedir. Bu tez kapsamında, ölçüm belirsizliklerine dirençli bir VLC konumlandırma çözümü geliştirebilmek adına, Bayesian bakış açısına haiz, Metropolis-Hastings (MH) algoritması temelli bir konumlandırma çerçevesi önerilmiştir. MH algoritması ile, olasılıksal yöntemlerin potansiyellerinden faydalanılarak, var olan yaklaşımlara göre, ölçüm belirsizliklerine, kanalın değişken iletim koşullarına ve VLC ağının yerleşiminden kaynaklı bozulmalara daha dayanıklı bir konumlandırma çözümü tesis edilebilmektedir. Bununla birlikte, önerilen olasılıksal çözüm ile, en küçük kareler (LS) algoritması temelli mevcut VLC konumlandırma yaklaşımlarındaki, özellikle, VLC ağının konuşlandırılması ile ilgili kısıtlamalar ortadan kaldırılabilmektedir. MH algoritması tabanlı VLC konumlandırma çözümünün etkinliği, literatürdeki LS ve farksal LS algoritmalarına dayalı VLC yaklaşımları ile karşılaştırmalı olarak gerçekleştirilen detaylı benzetimler ile gösterilmiştir. Hücresel ve VLC ağları ile ilgili araştırmaları takiben, hareketlilik, esneklik, çeviklik ve uyarlanır yükseklik gibi tabii özellikleriyle günümüzde oldukça dikkat çeken, beklenmedik ve geçici birçok senaryolarda konumlandırma temini hususunda ümit vaat eden insansız hava araçları destekli hava ağları için, açık ve açık olmayan görüş (LoS ve NLoS) iletim hatlarının karışımı temelli olasılıksal bir sinyal gücü modeli öngörülerek, LS algoritmasını kullanan bir konumlandırma yaklaşımı geliştirilmiştir. Yürütülen benzetimlerle, havadan karaya telsiz kanal karakteristiklerinin etkileri yol kaybı ve LoS iletim hattı olasılığı açılarından incelenerek, bunların, söz konusu konumlandırma çözümünün başarımına nasıl etkidiği tespit edilmiştir. Heterojen ağlar, çoklu frekans bantları üzerinden çeşitli radyo erişim teknolojilerine sahip birçok ağın beraber kullanımının tasavvur edilmesi nedeniyle, konumlandırma için heyecan verici bir potansiyel ortaya koymaktadır. Bilhassa, bahsi geçen teknolojilere aynı anda erişimi vaat eden çoklu-bağlantı kavramıyla, heterojen ağların etkin ve verimli değerlendirilmesi sağlanabilmektedir. Ancak, böylesi kaotik ağların telsiz kanal karakteristikleri, frekans bandına bağlı olarak büyük ölçüde farklılık gösterdiğinden, literatürde homojen ağlar için çalışılmış sinyal gücü modeli, burada yetersiz kalmaktadır. Bu bağlamda, bu tez kapsamında, çoklu-bağlantılı heterojen ağlar için, her bir ağ katmanının kanal özelliklerinin fiziksel etkilerinin esnek şekilde göz önünde bulundurulduğu, ağlar-arası işbirliksiz (INN) ve ağlar-arası işbirlikli (INC) olarak isimlendirilen, iki farklı konumlandırma şeması önerilmektedir. INN yaklaşımı, her bir ağ katmanından elde edilen konum tahminlerinin güvenilirlik seviyeleri ile, ağırlıklı süperpozisyonu prensibine dayanmaktadır. INC yaklaşımı, tüm ağ katmanlarından elde edilen sinyal gücü ölçümlerinin direkt olarak ortak kullanımını esas almaktadır. INN ve INC şemaları bir MLE konumlandırma problemi olarak formüle edilerek, teorik bir performans kriteri olarak, adı geçen şemaların CRB ifadeleri türetilmiştir. Ortaya konulan konumlandırma şemalarının performansları, bir LTE ve bir milimetre-dalga ağlarından meydana gelen iki-katmanlı heterojen ağın dikkate alındığı, detaylı benzetimler ile değerlendirilmiştir. Benzetimlerde, milimetre-dalga ağına ilişkin blokaj ihtimalinin konumlandırma başarımına etkisi ayrıca incelenmiştir. İlgili analizler neticesinde, en iyi konumlandırma performansını INC yaklaşımının sağladığı, bunu INC yaklaşımının takip ettiği ve ağ katmanlarının tekli kullanımı ile kıyaslandığında her ikisininde daha üstün konumlandırma doğruluğu tesis ettiği gözlemlenmiştir. Mevzu bahis katkılara ek olarak, VLC konumlandırma araştırma alanındaki en önemli kısıtlardan bir olan kısa mesafe problemine etkin bir çözüm sunabilmek motivasyonu ile, tez kapsamında önerilen olasılıksal VLC konumlandırma çözümünün, RF ve VLC ağlarının birlikte değerlendirildiği heterojen ağlara genişletilmesiyle, MH algoritmasına dayalı olasılıksal bir INN konumlandırma şeması geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen kapsamlı benzetimler neticesinde, olasılıksal konumlandırma yaklaşımıyla VLC ağının etkin olduğu kısa mesafede başarımının iyileştiği ve bunun yanı sıra olasılıksal INN şemasıyla konumlandırma kapsamının genişletildiği doğrulanmıştır. Heterojen ağlar, düşük güçlü pek çok baz istasyonunun ortamda konuşlandırılmasıyla, sinyal gücünü ve dolayısı ile konumlandırma başarımını iyileştirilebilmektedir. Gerçekte, konumlandırma ortamındaki söz konusu cihazların iletim güçleri çeşitlilik gösterebilir, aynı zamanda bilinemeyebilir. Bu kapsamda, bilinmeyen iletim güçlerine sahip iki-katmanlı heterojen ağlar için, hedefin konumunun ve iletim güçlerinin ortak tahmin edilebildiği, olasılıksal INC konumlandırma şeması sunulmuştur. Söz konusu yaklaşımın geçerliliği benzetimler ile onaylanmıştır.