Kablosuz sensör ağları için RSSI değeri ile yapay sinir ağı yaklaşımlı konum bulma

Kablosuz sensör ağlarda RSSI ile mesafe kalibrasyonu ve konum bulma üzerine birçok yöntem, algoritma ve çalışma mevcuttur. Bu tez çalışmasında RSSI ile mesafe kalibrasyonu ve konum bulmaya, yapay sinir ağları kullanarak farklı bir bakış açısı getirilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla öncelikle kablosuz sensör düğüm ihtiva eden hareketli bir araç tasarlanmıştır. Bu araç 4 bir köşesinde kablosuz sensör düğüm bulunan ve her birimi 60 cm olan 16x14'lük bir deney ortamında, 60 cm'lik ilerlemelerle köşe düğümlere olan uzaklık – RSSI değerleri ve aracın x, y koordinatları bilgisayar ortamında kayıt altına alınmıştır. Bu işlemler her noktada her düğüm için, gürültüden etkilenen ölçümlerin sonuca etkisini azaltmak için, 100 kez tekrarlanmış, sonuç olarak toplamda 4x100x(16x14) adet RSSI mesafe ve konum bilgisi kayıt altına alınmıştır. Bu veriler sonraki aşamada, MATLAB ortamında tasarlanan yapay sinir ağlarında eğitim ve test verisi olarak kullanılmış ve ağırlıkları hesaplanan yapay sinir ağları fonksiyonları elde edilmiştir. Aynı şekilde yine MATLAB ortamında Bounding Box algoritması için bir fonksiyon yazılmış, hem Bounding Box algoritmasına göre hem de elde edilen YSA'lardan elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Uygulamanın gerçekleştirilmesinde Arduino IDE, MATLAB, Netbeans IDE yazılım gerçekleştirme ortamları yanında, uygulama sonucunda elde edilen verilerin saklanması amacıyla MySql veri tabanı kullanılmıştır. Kablosuz sensör düğümler Arduino ve XBee modüller kullanılarak oluşturulmuş, XBee modüllerin konfigürasyonu, XCTU ara yüzü kullanılarak USB üzerinden yapılmıştır.