599
Arşivlenen Tez
0
DOI Atanmış
0%
DOI Oranı
Anabilim Dalı
FM verici cihaz arızalarının yapay sinir ağları ile tespiti
Bu çalışma, günümüzde popülerliği yüksek olan yapay sinir ağlarını kullanarak FM verici cihaz arızalarını tespit etme üzerinedir. Yapay sinir ağları, 1940'lı yıllarda ortaya çıkan, matematiksel formüller ile biyolojik sinir ağlarının modelleme işlemidir. Birçok alanda kullanılan bu yöntem karmaşık problemlerin çözümünde güvenli sonuçlar vermektedir. Avantajlarının yanında dezavantajları da bulunan Yapay sinir ağları (YSA) ile yapılan bu çalışmada elektronik bir cihaz olan FM vericinin parametreleri kullanılmıştır. Veri seti MATLAB programının içinde bulunan YSA modelleri ile denenmiş ve en iyi sonuç veren yöntem bulunmuştur. Elektronik cihaz arızalarını tespit etmede kullanılabilecek bir yöntem mi sorusunun cevabını aramaktayız. FM verici iki kısımdan oluşur. Bunlar; Exciter ve Amplifikatördür. Exciter olarak; İDİL elektronik firması tarafından üretimi yapılan AFM-30 isimli cihaz kullanılmıştır. Bu çalışma Exciter ünitesinde meydana gelen ve gelebilecek olan arızaların tespiti, Yapay sinir ağı modelleri kullanılarak yapılmıştır. Yapay sinir ağı mimarisinde, 12 adet girdi verisine karşılık binary sayı sistemi kullanılarak kodlanmış şekilde 3 adet çıktı verisi üretmesi sağlanmıştır. Bu tez çalışmasında amplifikatörün ne olduğundan bahsedilmiş ancak konu dışı olduğu için ayrıntılara girilmemiştir. İlkel yöntemlerin dışında teknolojinin gelişmesi de göz önüne alınarak farklı yöntem ve tekniklerin bulunmaya çalışıldığı günümüz dünyasında bir başka yöntem olan YSA ile de arızaların tespit edilebildiğini söyleyebiliriz.
Doğrusal olmayan ikiz motorlu çok girişli çok çıkışlı bir sistemin kontrolcüsüne ait parametrelerin metasezgisel optimizasyon yöntemleriyle bulunması
Bir helikopter simülatörü olan ikiz motorlu çok girişli ve çok çıkışlı sistem (TRMS) doğrusal olmayan bir sistemdir. Bu çalışmada, kullanılan TRMS sistemi ana ve kuyruk pervanelerinden oluşmaktadır. Sistemi dengede tutmak için pervaneleri hareket ettiren DC motorların hızlarının kontrol edilmesi gerekir. Bu kontrol için ayrık zaman Oransal- İntegral-Türevsel (ayrık zaman-PID) kontrolcü kullanılmıştır. Doğrusal olmayan sistemlerin kontrolcü katsayılarının bulunması klasik yaklaşımlarla oldukça zordur. Metasezgisel algoritmalar, temelde sürü halinde hareket eden canlıların davranışlarından esinlenerek geliştirilmiş algoritmalardır. Çalışmada, sistemi dengede tutacak ayrık zaman PID katsayıları parçacık sürü optimizasyonu (PSO), kelebek tabanlı parçacık sürü optimizasyonu (KTPSO), yusufçuk algoritması (Dragon), genetik algoritma (GA), gri kurt optimizasyon algoritması ve guguk kuşu metasezgisel algoritmaları kullanılarak belirlenmiştir. Algoritmalardan elde edilen katsayılar kullanılarak yapılan benzetim ve deneysel çalışmaların sonuçları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma, hata ve performans yönünden yapılmıştır. Hata yönünden integral mutlak hata (IAE), integral kare hatası (ISE), integral zaman kare hatası (ITSE) ve integral zaman mutlak (ITAE) değerleri, performans yönünden ise referans değere yükselme zamanı, oturma zamanı, yüzde aşım miktarı ve pik değerleri kullanılmıştır. İstenilen cevaba uygun olarak algoritmalardan elde edilen katsayılarla, eğer, hızlı bir cevap isteniyor ve hatanın sorun olmayacağı düşünülüyorsa, GA'dan elde edilen katsayılar kullanılmalıdır. Fakat hatanın sorun olacağı ve zaman açısından bir problem görülmüyorsa; gri kurt veya KTPSO kullanılabilir. Bu açıdan bakıldığında PID kontrolcü katsayı bulmada GA, gri kurt ve KTPSO algoritmaları ikiz motorlu çok girişli çok çıkışlı bir sistem (TRMS) için öne çıkmıştır.
Enerji iletim hattındaki kayıpların yapay sinir ağları ile tahmini
Hayatımızın bir parçası olan elektrik enerjisine talep her geçen gün artmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının yetersiz kalması ve yenilenebilir enerji kaynaklarının hızla tükeniyor oluşu, bilim insanlarını yeni alternatif çalışmalara yönlendirirken aynı zamanda enerji üretim, iletim ve dağıtım hatlarında meydana gelen kayıpların azaltılmasını da zorunlu kılmaktadır. Kayıpları azaltmak için kayıpları etkileyen faktörlerin doğru tespit edilerek hesaplanması gerekmektedir. Enerji iletim hattı onarımının uzun sürmesi ve maliyetinin yüksek olmasından dolayı enerji iletim hatlarının iyi bir şekilde planlanması ve yenilenmesi önem arz etmektedir. Bu bağlamda enerji iletim hatlarının verimli bir şekilde planlanması için enerji iletim hat kayıplarına etki eden faktörlerin doğru belirlenerek kayıpların iyi hesaplanması gerekmektedir. Yapılan bu çalışmada enerji iletim hattında meydana gelen kayıpların tahmini için hattın gerilim değeri, kullanılan iletken cinsi, hat uzunluğu, basınç seviyesi, sıcaklık değeri, pürüzsüzlük faktörü ve yük akımı ağ girdileri olarak ve enerji iletim hattı kaybı da ağ çıktısı olarak belirlemek üzere 7 girişli ve 1 çıkışlı bir YSA modeli MATLAB yazılım programı kullanılarak geliştirilmiştir. Bu çalışmada ileri beslemeli geri yayılımlı YSA kullanılarak gizli katmanların sayısı ve bu katmanlardaki nöronların sayısı ile diğer eğitim parametreleri eğitim süreci boyunca Levenberg Marquardt (LM) algoritması ile optimize edilmiştir. Kayıpları hesaplamak için MATLAB/nntool kullanılarak, hem aynı anda tüm parametre girdileri için, hem de her defasında 6 giriş parametresi sabit kalmak şartıyla 1 giriş parametresi belirli aralıklarda değiştirilerek bu giriş parametresinin enerji iletim hattı kaybı üzerindeki etkinliği başarılı bir şekilde tahmin edilmiştir.
Fotovoltaik enerji sistemlerinin elektrik dağıtım şebekesine entegrasyonunun analiz edilmesi
Elektrik dağıtım sistemlerinin tasarım süreci sırasında fotovoltaik (FV) sistemlerin dağıtım şebekesine entegre edilmesinden kaynaklanabilecek potansiyel sorunları ve operasyonel zorlukları dikkatle değerlendirmek önemlidir. Elektrik dağıtım şebekesinin güvenilir şekilde çalışmasını sağlamak için zorunlu düzenlemelerin oluşturulması ve kapsamlı planların geliştirilmesi gerekmektedir. FV enerji sistemlerin dağıtım şebekesine entegre edilmesiyle gerilim regülasyonu, harmonik sorunlar, bakım ve işletme topraklama yapısındaki değişiklikler, anlık kısa devre akım değerlerindeki artış, arıza sırasında veya arıza sonrasındaki davranışlar ve dağıtım şebekesinin gerilim ve frekans dalgalanmalarına verdiği tepkiler yer almaktadır. Bunun yanında jeneratörlerin karakteristiği, statik yükler ve tüketicilerin gereksinimleri dağıtım şebekesinin karakteristiğini etkilemektedir. Bu kapsamda, bu tez çalışmasında bir FV enerji santralinin dağıtım şebekesine entegrasyonu ile yük akış analizi, kısa devre akımı, röle koordinasyon kontrolü ve FV tabanlı dönüştürücü ve/veya statik yük harmoniklerinin etkileri araştırılmış ve incelenmiştir. Röle koordinasyon kontrolü ile arıza akımına en yakın yerden elektrik kesilerek elektrik kesintisi birçok noktada hissedilmeden arıza bölgesi koruma altına alınmaktadır. Kısa devre arıza akımına karşı röle koordinasyon kontrolü ile aşırı akım önlenerek ve arıza akımının devam etmesi durumunda ise kesici ile şebekenin enerjisi kesilmektedir. Ayrıca enerji depolama ünitelerinin sisteme entegre edilmesi ile FV enerji sisteminin ürettiği fazla gücü bataryalara aktarılarak yük akış dengesi sağlanmış, güneş enerjisinin sınırlamaları aşılmış, şebeke istikrarı arttırılmış ve enerji kullanımı optimize edilerek sürdürülebilir bir enerji sağlanmıştır. Bunun yanında, statik yüklerinin ve FV enerji sistemlerinin neden olduğu harmonikler analiz edilerek IEEE-519 standartlarına göre azaltılmıştır. FV santralinin elektrik dağıtım şebekesine entegrasyonu ETAP yazılım programı ortamında incelenmiş ve analiz edilmiştir.
Elektrikli araç uygulamaları için katı hal transformatörü tabanlı güç dönüştürücü kontrolü
Elektrik iletim ve dağıtımında önemli bir yere sahip transformatörler, gelişen güç elektroniği teknolojileriyle birlikte yerini katı hal transformatörlerine (KHT) bırakmaktadır. KHT'ler; yüksek kontrol edilebilirlik, çift yönlü güç akışı, kompakt yapı ve yüksek frekanslı çalışma özellikleriyle geleneksel transformatörlerin sınırlamalarını ortadan kaldırır. Ayrıca akım-gerilim regülasyonu, reaktif güç desteği, enerji depolama yönetimi ve güç kalitesi iyileştirmesi gibi işlevler sunar. Bu özellikleri sayesinde KHT'ler, yenilenebilir enerji entegrasyonu, mikro şebekeler, dağıtık üretim ve elektrikli araçlar (EA) şarj sistemleri gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, EA uygulamalarına yönelik tek fazlı ve üç fazlı KHT tabanlı çift yönlü aktif köprü (ÇYAK) güç dönüştürücüsü incelenmiştir. Bu yapıda yüksek dinamik performans ve kararlı çalışma elde etmek için kayan kipli kontrol ve oransal–integral kontrol yöntemleri uygulanmış ve performansları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Tez kapsamında öncelikle KHT tabanlı güç dönüştürücü topolojileri ayrıntılı olarak analiz edilmiş; verimlilik, kontrol esnekliği, çift yönlü güç akışı, yüksek frekans izolasyonu ve enerji depolama entegrasyonu gibi temel kriterler göz önünde bulundurularak EV şarj altyapıları için uygun yapı belirlenmiştir. Bu doğrultuda, yüksek verimli DA/DA güç dönüşümünü sağlayan ÇYAK ile entegrasyonu sağlanmıştır. KHT tabanlı ÇYAK dönüştürücüsünün matematiksel modeli oluşturulmuş ve kontrol algoritmaları tasarlanarak sistem üzerinde uygulanmıştır. Tasarlanan modelin dinamik ve kararlı hâl performansı, farklı yük ve giriş koşulları altında değerlendirilmiştir. Tüm modelleme ve benzetim çalışmaları, güç elektroniği ve güç sistemleri analizinde yaygın olarak kullanılan MATLAB/Simulink ortamında gerçekleştirilmiştir.
Makine öğrenmesinde gradient boosting algoritması ile müşteri ayrılma tahminlemesi
Müşteri kaybı, bir işletmenin kârlılığına büyük ölçüde etki edebilir; bu yüzden, bu ayrılmaları önceden tahmin etmek ve önlemek için stratejiler geliştirmek önemlidir. Bu amaca yönelik teknikler ve algoritmalar, müşteri davranışları ve eğilimleri hakkında derinlemesine bilgi sağlar ve şirketlerin müşteri ayrılmasını daha etkili bir şekilde yönetmelerine yardımcı olur. Bu çalışmada çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak müşteri ayrılmasının tahmin edilmesi yeteneği geliştirmeye çalışılmıştır. Ayrıca makine öğrenmesi yöntemlerinin telekomünikasyon ve bankacılık sektöründeki müşteri ayrılma problemine nasıl uygulanabileceği ve müşteri kaybının azaltması için nasıl kullanılabileceği tartışılmıştır. Bu çalışmada kullanılan telekomünikasyon veri seti, 21 farklı özelliğe sahip 7.043 veri noktası içerirken, bankacılık veri seti ise 14 farklı özelliğe sahip 10.000 veri noktası içermektedir. Veri setlerinin %80'i modelin eğitimi için, %20'si ise test için kullanılmıştır. Gradient Boosting algoritmasının performansını iyileştirmek için hiper parametre ayarlamaları yapılmış ve her parametre değişikliği sonrasında bu değişikliğin modelin performansına etkisi gözlemlenmiştir. En iyi hiper parametre değerleri için GridSearchCV ve RandomSearchCV yöntemi kullanılmıştır. Dengesiz veriler için SMOTE ve SMOTEEN fonksiyonu kullanılmış ve SMOTE parametreleri ayarlanarak modelin performansı artırılmıştır.
Elektrikli araç lı-ıon batarya dolum sistemlerindekiharmoniklerin pasif filtre yapılarıyla düzeltilmesi
Bu çalışmada, elektrikli araçlarda kullanılan Li-ion bataryaların şarj sürecinde oluşan harmonik bozulmaların analizi ve adaptif olarak bastırılması amaçlanmıştır. Sabit filtreleme yöntemlerinin, CC-CV (Sabit Akım–Sabit Gerilim) şarj modlarının dinamik yapısına uyum sağlayamadığı bilinmektedir. Bu kapsamda, 400 V gerilim, 11 kW güç ve 50 kWh kapasiteli bir batarya ve şarjı MATLAB/Simulink ortamında modellenmiş ve batarya doluluk oranına (SoC) bağlı harmonik davranış incelenmiştir. Analizler, %0–%50 SoC aralığında (CC modu) harmonik bozulmaların nispeten durağan seyrettiğini, ancak CV moduna geçişle birlikte üst harmonik bileşenlerin ve toplam harmonik distorsiyon (THD) değerlerinin belirgin şekilde arttığını ortaya koymuştur. Özellikle %70–%75 SoC aralığında THD'nin maksimum değere ulaştığı belirlenmiştir. Harmonik spektrumunda en baskın bileşenlerin 5., 7., 9., 11. ve 13. harmonikler olduğu tespit edilmiş ve bu harmoniklerin bastırılması amacıyla pasif LC filtreler tasarlanmıştır. Örneğin, 5. harmonik (250 Hz) için 10 mH endüktans ve 40.5 µF kapasitans değeri belirlenmiştir. Filtre seçimi için, SoC ve harmonik bozulma faktörlerini (DFn) giriş olarak kullanan K-En Yakın Komşu (KNN) algoritması uygulanmış, dört filtre sınıfı tanımlanmış ve bu yapı ESP32 tabanlı bir mikrodenetleyicide gerçek zamanlı olarak test edilmiştir. Sonuçlar, adaptif filtreleme sonrasında THD değerlerinde anlamlı iyileşmeler sağlandığını göstermektedir. Ortalama güç bazında yapılan karşılaştırmada, filtreleme ile enerji verimliliğinde genel olarak %1.23, hızlı şarj bölgesinde ise %0.73 iyileştirme elde edilmiştir. Çalışma, bataryaların şarj sürecinde harmonik üretiminin statik değil dinamik bir yapı sergilediğini ve harmonik yönetiminde adaptif algoritmaların güç kalitesi ile batarya ömrü açısından kritik önem taşıdığını ortaya koymaktadır.
Efficient implementation of simplified aes and its side-channel analysis
Lightweight cryptography is gaining momentum as the number of connected Internet of Things (IoT) devices in the world is expected to reach beyond 50 billion by 2030. With all that massive amount of connectivity, the demand for communication security will be higher as well as the edge processing speed. In this thesis, the Simplified AES (S-AES) algorithm, a popular, fast and feasible solution for the security of embedded devices concerning other ultra-lightweight block ciphers is studied. S-AES has been considered as one of the better options in terms of memory usage in microcontrollers, where memory is already in high demand. In this thesis, the S-AES encryption performance was improved by simple, yet efficient techniques applied on the MixColumns layer. STM32F4-DISCOVERY board having an ARM Cortex-M4 embedded processor is used to demonstrate these techniques while relatively comparing them concerning each other to show the performance improvements. Additionally, Altera Cyclone-IV and Xilinx BASYS-3 FPGA demo boards are used to demonstrate the high performance and low-area implementation of this algorithm compared to other lightweight block ciphers. Side-channel security of the implementation techniques was analyzed on STM32F4-DISCOVERY board to prove the implementation is still secure even though the performance is improved. As a conclusion, the embedded software and hardware implementations of S-AES showed that this encryption algorithm can be used in performance-critical areas such as Internet of Things (IoT).
Uydu haberleşme sistemlerinde girişim kaynağı yer belirleme yöntemleri
Uzak mesafelerde iletişimi mümkün kılan, hızlı ve yüksek kapasiteli ama aynı zamanda da düşük maliyetli sistemlere sahip olan uydu haberleşmesi, günümüzde sivil ve askeri haberleşme amaçlı olarak sıklıkla kullanılmaktadır. Kasıtlı veya kasıtlı olmayan bozucu sinyallerden dolayı haberleşmede aksaklıklar meydana gelebilmektedir. Haberleşmenin olumsuz etkilenmesi TÜRKSAT gibi uydu operatörlerinin kullanıcılara düzgün hizmet verememesi, askeri birlikler arası koordinasyonun sağlanamaması gibi önemli problemlere yol açmaktadır. Bu gibi sorunların çözümlenebilmesi için öncelikle bozucu sinyalin nereden kaynaklandığının bilinmesi gerekmektedir. Dünya üzerinde bulunan uydu operatörleri ve silahlı kuvvetler bozucu sinyal kaynağının yerini tespit eden konum belirleme sistemlerine sahiptir. Bu sistemler karıştırıcı yayınların yerlerini tespit etmek için yörünge üzerinde aktif olarak kullanımda olan uydulardan yararlanmaktadır. Mevcut konum belirleme sistemleri yörünge üzerindeki iki veya üç uydu ile konum belirleme işlemini yapabilmektedir. Bu tez çalışmasında, uydu haberleşmesini olumsuz yönde etkileyen bozucu sinyal kaynaklarının konumlarının belirlenmesi için kullanılan çeşitli yaklaşımlar ve yöntemler irdelenmiştir. Bozucu sinyal kaynağının konum tahmini işlemleri uyduların, konum belirleme sisteminin ve karıştırıcı sistemin oluşturduğu TDOA, FDOA ve Dünya'nın şeklinden kaynaklı elipsoid denklemlerine dayanmaktadır. TDOA ve FDOA denklemlerinin oluşturulabilmesi için gerekli olan uyduların konum ve hız bileşenleri ise uydu TLE veri setindeki Kepler elemanları kullanılarak elde edilmektedir. Bu denklemlerin oluşturdukları doğrusal olmayan denklem sistemlerinin çözümü için Newton ve Broyden yöntemleri gibi sayısal analiz yöntemlerinden yararlanılarak bozucu sinyal yeri belirleme yöntemleri çalışılmıştır.
Batarya - süperkapasitör hibrit sistemlerinde programlanabilir soc ile güç yönetimi
Günümüzde artan çevresel etmenlerden dolayı fosil yakıt tüketiminin düşük seviyelerde tutulması önem arz etmektedir. Bu bağlamda özellikle otomotiv endüstrisinde elektrikli sistemlerinin kullanımı giderek önem kazanmıştır. Büyük ölçekli sistemlerden düşük boyutlardaki taşınabilir elektronik cihazlara kadar batarya kullanımının yaygınlaştığı aşikardır. Ancak batarya ve enerji depolama sistemlerindeki gelişmeler uygulamaya bağlı enerji yönetim konfigürasyonlarını öne çıkarmıştır. Günümüzde yüksek enerji yoğunluğuna sahip Li-iyon pillerin yanında yüksek güç yoğunluğuna sahip süperkapasitörlerlerin hibrit kullanımı önemli araştırma alanları arasında yer almaktadır. Bataryaların ömrünü uzatmak için tampon işlevi gören süperkapasitörler askeri amaçlar için kullanıma çok uygundur. Süperkapasitörler düşük sıcaklıklarda çalışabilen, şarj imkanının olmadığı veya şarj için yeterli sürenin bulunmadığı durumlarda ihtiyacı karşılayabilen en uygun enerji depolama aygıtıdır. Bu tez çalışması kapsamında süperkapasitör ve Li-iyon pillerinde hibrit kullanım için bir batarya yönetim sistemi ilk kez bir programlanabilir SoC kullanılarak geliştirilmiştir. PSoC, özellikle birçok analog arabirimi içerdiği için batarya yönetiminde oldukça önemli kazanımlar sağlamaktadır. Yapılan deneysel çalışmalarda süperkapasitör ve üç Li-iyon pilin kontrollü şarj-deşarjları yapılmış, piller arasında doluluk oranları muhafaza edilebilmiştir. Geliştirilen yazılımı ve donanım farklı enerji depolama sistemlerinde kullanıma olanak sağlamaktadır.
Analysis and design of antenna and passive microwave circuit elements on flexible substrate
This dissertation is about the design and analysis of passive microwave circuits on flexible substrates. The work is divided into three parts material characterization, design, and fabrication. Two types of textile samples cotton, jeans, and two types of synthesized mold silicone PDMS, and AK-Sil1310T are selected for analysis. The dielectric properties of cotton, jeans, PDMS, and AK-Sil1310T are determined using a waveguide and modified ring resonator for a 1-12 GHz frequency band. The waveguide setup consists of X-band (8.2-12.5 GHz) rectangular waveguides, a vector network analyzer, the coaxial cables, and the N-type coaxial to waveguide converters. The scattering parameters of test materials are measured through a waveguide setup whereas the Nicolson-Ross-Wier algorithm is used to extract the dielectric properties from measured scattering parameters. To determine material properties using the resonant method two microwave structures microstrip transmission line a and microstrip ring resonator are realized. The dielectric properties obtained through both methods are significantly matched. The different conductive materials such as conductive ink, conductive textile, and conductive yarn are investigated to compare their performance when used in the fabrication of circuit elements on textiles. The fabrication techniques including screen printing, Physical Vapor deposition, sticking, and stitching are also examined. In the design phase, an X-band reflectarray with a rectangular patch element is simulated using Ansys HFSS electromagnetic simulation software. The phase range corresponding to patch dimension for single-layer and 2-layer unit cells is obtained. The single-layer unit cell has a phase range of around 330o but has steeper phase variation whereas the 2-layer unit cell has more the 300o has gradual phase variation Based on fabrication error tolerance and bandwidth criteria 2-layer unit cell is used to design complete reflectarray. The simulations of reflectarray for center feed configuration having 15x15 elements and offset feed configuration having 17x17 elements are carried out by using the ANSYS HFSS simulation tool. The radiation patterns, gains, and efficiencies are calculated for both antennas. The gain for center feed configuration is around 21 dB and the estimated efficiency is around 43%, similarly the gain for offset feed configuration is around 23 dB while the estimated efficiency is around 45%. Both designs are fabricated through computerized embroidery technique using silver-coated conductive thread while the ground plane is made using conductive textile. The fabricated design was tested with the help of a wooden structure built in the lab and compared with simulations.
GNSS karıştırma tipi sınıflandırmada makine öğrenmesi yaklaşımı
GNSS sinyalleri günümüzde uydu takımına bağlı olarak konumun, zamanın ve hızın tespit edilmesinde değerlendirilen sinyallerdir. Askeri ve sivil unsurların birçoğu ilgili verileri elde edebilmek için GNSS yapısında olan GPS, GLONASS, BEIDOU gibi sistemlerden gelen bu sinyalleri kullanır. Bu bilgi insanlı/insansız tüm platformların ulaşmak istediği hedefe en düşük sapmayla en doğru şekilde ulaşmasını amaçlar. Ancak, bu sinyallerin karıştırılması ve kullanıcının bu sinyalden elde etmesi gereken veriye ulaşmasının engellenmesi yaklaşımı günümüzde sıkça kullanılan yaklaşımlardandır. Karıştırıcıların müdahalesiyle platformlar ve sistemler konum veya hız kaybederek etkisiz hale gelebilmektedir. Unsurların ele geçirilmesi, kırıma uğraması, kaybolması, istenen şekilde görev icra edememesi gibi durumlar karıştırma faaliyetlerinin ana çıktılarındandır. Kullanıcı karıştırmanın bahsedilen bu olumsuz etkilerinden kurtulabilmek amacıyla karıştırıcıyı tespit etmeyi ve etkisini azaltıcı bazı yaklaşımlar sergilemeyi hedefler. Karıştırıcıların belirli türleri bulunmaktadır. Bu türlerin birbirinden ve karıştırma olmayan durumdan ayrılabilmesi, karıştırıcı etkisinin azaltılmasında kritik öneme sahip bir durum olarak değerlendirilmektedir. Sınıflandırmanın doğru yapılabilmesi negatif etkilerin azaltılmasına dair en doğru çözümün uygulanabilmesine imkan sağlar. Bu sınıflandırmanın yüksek hızlarda yapılabilmesi insan eliyle mümkün olamamaktadır. Bu nedenle ve en doğru sınıflandırmayı elde edebilmek amacıyla bu sınıflandırma problemlerinin çözümünde makine öğrenmesi yaklaşımlarından birinin ya da birkaçının kullanılması birçok farklı çalışmada ele alınmıştır. GNSS karıştırıcıların tespit edilmesini ve karıştırıcı türünün doğru sınıflandırılmasını amaçlayan bu çalışmada, AM, FM, NB ve Chirp karıştırıcı olarak dört durum ve karıştırıcı olmayan durum olmak üzere beş durum belirlenmiş, her durum için 10000 adet sinyal olarak toplamda 50000 adet sinyal üretilmiştir. Oluşturulan sinyaller belirli gürültü ve karıştırma oranlarına bağlı olarak daha gerçekçi bir hale getirilmiştir. Elde edilen sinyaller öncelikle doğrudan ham veri olarak, sonrasında kısa zamanlı Fourier dönüşüm (STFT) ile elde edilen öznitelikler kullanılarak ve ardından Wigner-Ville Dağılımı ile elde edilen öznitelikler kullanılarak makine öğrenmesi modellerine girdi olarak sağlanmıştır. Öznitelik çıkarılarak yürütülen çalışmalarda tercih edilen STFT ve Wigner-Ville analiz yöntemlerinden hangisinin daha iyi performans sergilediği ve öznitelik çıkarılmadan doğrudan ham verilerle yapılan çalışmalarda elde edilen performansın öznitelik çıkarılarak yürütülen çalışmalara kıyasla nasıl bir sonuç sağladığı analiz edilmiştir. Ham veri ve zaman-frekans analizleriyle elde edilen öznitelikler CNN, SVM, RF, MLP ve NN olarak belirlenen beş ayrı makine öğrenmesi modeline verilmiş ve öğrenme performansları elde edilmiştir. Tüm verilerle elde edilen sonuçlar AM, FM, NB, Chirp ve NJ olarak etiketlenmiştir. NJ durumu karıştırmanın olmadığı durumu ifade ederken, AM, FM, Chirp ve NB durumları ilgili karıştırıcıların varlığının tespit edildiği durumları ifade etmektedir. Tercih edilen makine öğrenmesi modellerinden en iyi performansın STFT ile elde edilen özniteliklerin kullanılmasıyla yürütülen CNN öğrenme modeli sonucunda sağlanabildiği ve sınıflandırma performansının \%98.5 olduğu gözlenmiştir.
Metro ve hafif raylı ulaşım araçları için süperkapasitör depolamalı frenleme enerjisi geri kazanımı sistemi geliştirilmesi
Bu tez çalışmasında, süperkapasitör tabanlı enerji depolama sisteminin metro ve hafif raylı araçlarda frenleme enerjisinin geri kazanılması amacıyla geliştirilmesi, laboratuvar ortamında kurulumu ve gerçekleştirmesi sunulmuştur. Enerjinin boşa harcanması, hem ülkemiz hem de dünyamız için ciddi bir kayıp oluşturmaktadır. Bu bağlamda, genellikle boşa harcanan frenleme enerjisinin depolanıp yeniden kullanılması ciddi bir önem taşımaktadır. Süperkapasitörler güç yoğunluğu yüksek, enerji yoğunluğu ise görece düşük aygıtlar olup, sürekli dur-kalk yapan şehiriçi raylı ulaşım sistemlerinde enerjiyi verimli olarak depolamaya uygun ürünlerdir. Raylı ulaşım sistemlerinde frenleme, çoğunlukla mekanik enerjinin elektrik enerjisine dönüştürülmesi ve bu enerjinin frenleme dirençlerinde ısı enerjisine dönüştürülmesi şekilde olmaktadır. Bu tez çalışmasında, yeni nesil silisyum karbür (SiC) tabanlı metal oksit yarı-iletkenli alan etkili güç tranzistörü (güç MOSFET'i) kullanılan, yüksek verimli, uzun ömürlü ve işitsel gürültüsü düşük çift yönlü güç aktarımı yapabilen düşük hacimli bir çevirgeç tasarlanarak süperkapasitör enerji depolama sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen bu sistem yine aynı labortuvarda geliştirilen ve kurulan, katener ve raylı çekiş simülatörlerine entegre edilerek test edilmiş ve doğrulanmıştır. Bu üç sistemin geliştirilmesinde SiC güç MOSFET'lerinin yenilikleri, olası problemleri, ve etkileri üzerinde çokça durulmuş ve bunlarla ilgili çalışmalar da yürütülmüştür. Bunun yanında süperkapasitörlerin frenleme enerjisi geri kazanımını daha etkin hale getirmeyi hedefleyen algoritmalar ve çalışma yöntemleri üzerinde araştırma ve geliştirme yapılmıştır. Standart yöntemleri uygulayarak düz yolda yaklaşık % 31 olan enerji tasarrufu geliştirilen algoritma ile % 38 olmuş, hafif negatif eğimli yolda ise yaklaşık %33 olan enerji tasarrufu yine bu algoritma ile % 43'e yükseltilmiştir. Bu algoritma bütün bir parkura uygulandığında ise enerji tasarrufunu % 31'den % 39 seviyesine çıkarmıştır. Çalışılan bu yöntemler laboratuvar ortamında kurulu tüm sistem çalıştırılarak doğrulanmıştır.
GNSS tabanlı zamanlama ve senkronizasyon
Zaman, bir süreci ifade eden kavram ve kullanılan bir ölçüt olarak ele alınmaktadır. Zamanın hassas şekilde elde edilmesi bazında atomik saat birimlerinin bu alandaki en hassas birimler olduğu ve uydu sistemlerinde kullanıldığı bilinmektedir. Bu bilgi ışığında uydu atomik saatleri yardımı ile dünya üzerinde daha az maliyetli ve daha hassas zaman yönetimi ve kullanımı durumu doğmuştur. Global Positioning System (GPS) – Küresel Konumlama Sistemi tabanlı zamanlama ve senkronizasyon sistemleri sürekli gelişen yaygın ve doğru zaman işleyişini temel alan sistemlerdir. GPS tabanlı sistemlerde zaman işlevinin sürekli olarak sistemlere sağlanması için bir atomik osilatör, yani GPS'den gelen sinyalleri temel alarak oluşturulan GPS tabanlı zamanlama ve senkronizasyon sistemleri ile birleşerek çalışırlar. Çalışma kapsamında, bir GPS alıcısının mevcut durumunda güvenilir zamanlama çözümleri sağlayamadığı bu ortamlarda ve özellikle havacılık olmak üzere birçok sektörde ihtiyaç olan referans zaman kaynağı olarak kabiliyetini göstermeyi ve sonuçlarını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. PLL entegre devresi ile yapılan tasarımda GPS sinyali var iken ve yok ikenki şartlar altında çeşitli ölçümler alınmıştır. Bu sayede GPS tabanlı zamanlama ve senkronizasyon sistemlerinde istenen ve maliyet etkin yapısı da elde edilmiştir. ii Çalışma sonunda nanosaniyeler mertebesinde sapma/zamansal kaymalar gözlemlenmiş kabul edilebilir doğruluk ve hassaslıkta sonuçlar alınmıştır. Anahtar Kelimeler: GNSS, GPS, Zamanlama, Senkronizasyon, PLL
Baskı devre kartlarında lehim hatası denetimi
Elektronik baskı devre kartı (BDK) üretiminde yüzey montaj elemanlarının (YME) BDK'ya yerleştirilmesi sırasında oluşan hataların büyük kısmı lehim hatalarından kaynaklanır. Lehimlerin boyutlarının küçük olması ve farklı şekiller alabilmeleri sebebiyle denetimleri zordur. Bu tez kapsamında lehim denetimini farklı koşullarda yapabilmek için iki farklı yöntem önerilir: Gözetimsiz derin üretken modeller ile anomali tespiti ve entropi düzenlileştirmesi tabanlı ince taneli gözetimli sınıflandırma. İlk olarak, lehim denetimi sınırlandırılmamış bir bağlamda yani hatasız referans kart veya özel bir aydınlatma olmadan hem entegre hem de entegre olmayan devre elemanları denetimi için beta-Değişimsel Özkodlayıcı (beta-VAE) mimarisi tasarlanmıştır. Önerilen modelin, verinin daha ayrıştırılabilir çözülmüş bir temsilini öğrendiği, niteliklerin bağımsızlığını arttırdığı gösterilmiştir. Anomaliyi karakterize etmede kullanılan aktivasyon ve gradyan tabanlı temsiller karşılaştırılmıştır. Farklı beta değerlerinin daha ayrıştırılabilir temsil öğrenimine ve model başarımına olan etkisi araştırılmıştır. Beta-VAE ile anomali lehimlerin model eğitiminde yalnızca hatasız lehimler kullanarak yüksek başarı oranı ile sınıflandırılabileceği gösterilmiştir. Lehim denetimi için önerilen bir diğer yaklaşım ise ince taneli sınıflandırmadır. Hatalı ve hatasız lehim nitelikleri birbirine benzer olduğundan lehim denetiminin ince taneli sınıflandırma problemi olduğu gösterilmiştir. Lehim denetiminin ince taneli sınıflandırmasında entropiyi düzenlileştirici yöntemler karşılaştırılmış ve önerilen çarpık Jensen-Shannon ıraksamasının (JSD), farklı mimarilerde diğer yöntemlerden daha başarılı olduğu gösterilmiştir. Ayrıca, çarpık JSD ile entropi düzenlileştirilmesinin lehimler üzerinde daha ayrıştırıcı bölgelerden çıkarım yapılmasını sağladığı gösterilmiştir. Gözetimsiz derin üretken modeller, model eğitimi sırasında nadir bulunan hatalı lehim örneklerine ihtiyaç duymazken gözetimli evrişimsel ağlar kadar yüksek başarı oranı elde edemezler. Dolayısıyla önerilen gözetimli ince taneli sınıflandırma ile gözetimsiz derin üretken model tabanlı yöntemler arasında bir ödünleşim vardır.
5G ve ötesi ağ dilimlemesinde makine öğrenmesi yöntemlerinin başarımının incelenmesi
Son yıllarda haberleşme sektöründeki hızlı gelişmeler sayesinde, yeni uygulamalar ve imkanlar ortaya çıkmıştır. Bu uygulamalar, düşük gecikme, yüksek veri hızı, yüksek güvenilirlik ve güvenlik ihtiyacı doğurmuştur. Dördüncü nesil (fourth generation, 4G) iletişim sistemlerinin karşılayamadığı bu ihtiyaçlar için yeni öneriler verilmesi gerekmiştir ve beşinci nesil (fifth generation, 5G) haberleşme sistemleri ortaya çıkmıştır. Örneğin 4G sistemlerde programlanabilir yapılar için yazılım tanımlı ağ (software defined networking, SDN) ve ağ fonksiyonlarının sanallaştırılması (network function virtualization, NFV) teknolojileri kullanılırken, gelecek 5G sistemlerinde bu iki teknolojinin yanı sıra Ağ dilimleme yöntemlerinin de kullanılması planlanmıştır. Bu çalışmada, makine öğrenmesi ile oluşturulmuş modeller ve ek mekanizmalar ile 5G Ağ Dilimleme, Veri Hızı Yönetim ve Kullanıcı Devir Mekanizmaları oluşturulmuştur. Oluşturulan bu mekanizmaların test edilebilmesi için gerçekçi bir benzetim ortamı geliştirilmiştir. Bu benzetim ortamına 3. Nesil Ortaklık Projesi (3rd Generation Partnership Project, 3GPP) uyumlu kullanıcılar ve baz istasyonları yerleştirilmiştir. Çalışmada beş farklı makine öğrenmesi modeli kullanılmıştır, ağ dilimleme için dört farklı model ve modellerin karar çoğunluğu ile çalışan bir sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. Oluşturulan makine öğrenmesi modellerinin gerçekçi senaryolardaki performansını test edebilmek için, hata payı içeren kullanıcı verisi oluşturulmuştur. Bu kullanıcı verisi ile gerçek durumlarda yaşanabilecek hata paylı veri ile sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırmalar, 3GPP tarafından önerilen gelişmiş mobil şebeke (enhanced mobile broadband, eMBB), çok düşük gecilmeli veri iletişimi (ultra reliable low latency communications, URLLC), büyük nesnelerin interneti (massive internet of things, MIoT) ve araçtan her şeye (vehicle to everything, V2X) ağ dilimleri arasında gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen mekanizmalar, farklı senaryolarda test edilip, performansları karşılaştırılmıştır.
Hücresel haberleşme sistemlerinde İHA haberleşme kanal modellerinin incelenmesi
İnsansız Hava Araçlarını gündelik yaşamda insan sağlığına herhangi bir tehdit yaratmayacak şekilde otomatik bir sistem halinde getirmek, uçuş rotaları için hava koridorları belirlemek farklı zorlukları da beraberinde getirir. Bu çalışmada asıl araştırılmak istenen ise yer yüzeyindeki baz istasyonlarının 120 metrelik irtifalara kadar sunduğu kapsama alanının İHA uygulamarını için incelenmesidir. Bundan dolayı dikkat edilmesi gereken en önemli noktalardan biri, İnsansız Hava Araçları ile nasıl iletişim kuracağımızdır. Karasal haberleşme sistemlerinin drone haberleşmesinde kullanılabilirliği, gökyüzüne sunulan sinyal gücü ve kapsamanın yeterliliği araştırma konuları arasındadır. İnsansız Hava Araçlarının dinamik yapısından dolayı bu çalışmada asıl hedef farklı senaryolar için karasal haberleşme sistemlerinde kullandığımız baz istasyonları ile İnsansız Hava Araçları arasında fizksel bir kanal modeli oluşturmaktır. Bu kanal modeli ile farklı etkileşimlere uğrayan çoklu-yol sinyallerinin yol kayıpları ve gerçekleşme olasılıkları gibi özelliklerini incelemek, 5G ve ötesi gibi yeni nesil haberleşme sistemleri için alçak irtifalı insansız hava araçlarının etkileneceği hava kapsamasını irtifalara göre modellemek, ayrıca bu şekilde bir kanal modellemesi yapılırken gerçekçi yaklaşımlar kullanarak kabul edilebilir hata payları doğrultusunda bir sonuca varmak amaçlanmaktadır. Farklı istatistiksel parametrelere göre şekillenmiş bir Manhattan şehir modeli üzerinde, üç sektörden oluşan karasal bir baz istasyonunun simulasyon modeli hazırlanmış, farklı irtifalar ve şehir yapıları için üç boyutlu ışın izleme yöntemi kullanılmıştır. Buna ek olarak birden çok baz istasyonunun bulunduğu kırsal bir bölgede 3 farklı irtifa için saha çalışmaları yapılmış, bu saha MATLAB ortamında modellenmiş, modelleme yapılırken eksik görülen bilgiler ITU-R önerilerine göre tamamlanmış ve matematiksel bir yol-kaybı modeli çıkartılmıştır. Simulasyon modeli ile ölçüm verileri kıyaslanarak belirli hata payları incelenmiş, iki hücre arasında yapılan frekans geçişleri değerlendirilmiştir. Bitki örtüsünün elektromanyetik özellikleri göz önünde bulundurularak yerden yansıyan sinyallere etkisi de incelenmiştir. İki-ışın modeline eklemeler yapılarak hücresel haberleşme sistemlerinde İHA haberleşme kanal modelleri incelenmiştir.
Hibrit araçlar için yapay zeka tabanlı bir kontrol stratejisi
Dünya çapında ulaşım sisteminin büyük çoğunluğunu içten yanmalı motorlu (İYM) taşıtlar oluşturmaktadır. İYM'lu taşıtlar enerji kaynağı olarak petrol kaynaklarını kullanmaktadır ve karbon salımını çok fazla yaparak küresel ısınma ve çevre kirliliğine sebep olmaktadırlar. Hibrit elektrikli araçların geliştirilmesindeki en temel gerekçelerden biri karbon salınımını azaltmaktır. Literatürde hibrit elektrikli araçların enerji kontrol yöntemi için yapılan çok sayıda çalışmalar mevcuttur. Bu çalışmada paralel hibrit elektrikli aracın deneysel modelinde sürüş çevrimlerinde yakıt tüketimi ve karbon emisyon değerlerini minimize etmek için kural tabanlı yeni bir kontrol yöntemi önerilmiştir. Önerilen kontrol yöntemi içten yanmalı motorun optimum noktada çalışmasını sağlamaktadır. Ayrıca elektrik motoru (EM) düşük hızlarda daha sık devreye girmekte ve elektrik motoru jeneratör olarak da çalışabilmektedir. Ardından, ECE-15 (Şehir içi çevrim), EUDC (Şehir Dışı Çevrim) ve WLTC (Dünya Çapında Uyumlu Hafif Taşıtlar Test Çevrim) ve NEDC (Yeni Avrupa Sürüş Çevrimi) sürüş döngüleri kullanılarak paralel hibrit elektrikli bir aracın yakıt tüketimi değerleri Matlab simülasyon ortamında hesaplanmıştır. Minimum ve maksimum değerlere yakın %55 ve %65 batarya değerleri seçilerek, aracın yakıt tüketiminin farklı SOC değerlerindeki değişimi gözlemlenmiştir. %55 SOC değerine sahip paralel hibrit elektrikli aracın EUDC çevriminde %9,6 ve ECE-15 çevriminde %29,3, NEDC sürüş çevriminde %17 yakıt verimliliği elde edilmiştir. %65 SOC değerine sahip paralel hibrit elektrikli aracın yakıt verimliliği, NEDC sürüş çevriminde %35,7, EUDC çevriminde %50,1, ECE-15 sürüş çevriminde %52,3, WLTC sürüş çevriminde enerji kontrol yönetim stratejisi sayesinde %49,35 yakıt tasarrufu elde edilmiştir. Önerilen kontrol stratejisi, tahrik sistemleri en yüksek seviyede çalıştırılarak temel akü durumunun sürekli kontrolü ve içten yanmalı motorun optimum verimliliği sağlanmıştır. Bu çalışmada, paralel hibrit aracın Matlab ortamında ECE-15, EUDC ve NEDC sürüş çevrimlerinde ve ayrıca çeşitli SOC seviyelerinde bir simülasyon modeli oluşturularak yeni bir veri seti elde edilmiştir. Bu veri seti araç tahrik sistemine etki eden bütün bileşenler göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur. Bu çalışmada, yedi farklı makine öğrenimi yöntemi (ML) kullanılmıştır. Bu yöntemler regresyon, rastgele ağaç, rastgele orman, karar kütüğü, M5P, REP ağacı ve çok katmanlı algılayıcı yöntemleridir. Bu tezde, yedi farklı makine öğrenmesi yöntemi (ML) ile yakıt tahmin işlemi yapılmıştır. Elde edilen veri seti kullanılarak bu yöntemler performans kriterleri olan. Korelasyon Katsayısı( R^2), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Ortalama Karesel Hatanın Kökü (RMSE) açısından karşılaştırılmıştır. Makine öğrenmesinin ezberlemesini önlemek için iki farklı test veri seti oluşturulmuştur. Her iki test veri seti için korelasyon katsayısı R^2, ortalama mutlak hata (MAE) ve ortalama karesel hatanın kökü (RMSE) performans kriterleri kullanılarak yakıt tüketim modelinin eğitimi ve testi yapılmıştır. Her iki test verisi için rastgele orman algoritmasında R^2 değeri 0,97 ve 0,90 değerleri elde edilmiştir. Bu değerler, rastgele orman algoritmasının yakıt tüketim tahmininde %97 ve %90 doğruluk oranına ulaştığı anlamına gelmektedir. Her iki test verisinde en küçük MAE değerleri 0,0011 ve 0,003 ile rastgele orman algoritmasında elde edilmiştir. Ayrıca her iki test verisinde en küçük RMSE değerleri 0,028 ve 0,013 ile rastgele orman algoritmasında elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, R^2, MAE ve RMSE açısından paralel hibrit elektrikli araç için yakıt tüketim modelinin tahmininde rastgele orman algoritmasının en uygun yöntem olduğu kanaatine varılmıştır.
ORTA GERİLİM MOTOR SÜRÜCÜLERİ İÇİN KASKAD BAĞLI ÇOK SEVİYELİ EVİRİCİ TASARIMI
Bu çalışma orta ve yüksek uygulamalar için verimli bir sürücüde tasarlamak ve bu konuda çözüm üretmektedir. Bunu elde etmek için ise geleneksel silikon veya silisyum karbür güç yarı iletkenlerini kullanan motor sürücü uygulaması, 3 fazlı AC eviricilerinin sistematik bir değerlendirmesini ve karşılaştırmasını yapmaktadır. OGS teknolojisinin nerede durduğu ve nereye gittiği konusunda kapsamlı ve detaylı bir inceleme sağlamak, teknolojinin mevcut durumunu ve eğilimlerini takip edip son katkılarını özetlemektedir. On bir seviyeli kaskat H-köprüsü (11S-KHK) seri bağlı beş H köprüsü eviriciden bir prototip tasarlandı, hayata geçirildi ve test edildi. Tasarlanmiş cihazın 3 faz olması, çıkış gerilimi, Vout= 320V ve çıkış akımda Iout= 4A'dır. Bu amaca ulaşmak için donanım aşamasının gerçekleştirilmesi ve uygun kontrol tekniklerinin uygulanması gerekmektedir. Prototip oluşturmak için analize KHK eviricinin topolojisinden ve alt modüllerinden başlamak gerekmektedir. Prototip mimari seçiminden sonra yarı iletken anahtarları, güç kaynakları ve sensörleri gibi bileşenlerin seçilmesi yapmaktadır. Daha sonra seçilen bileşenlerini bir araya getirerek elektriksel olarak bağlanacağı baskılı devre kartının (PCB) tasarlanması gerçekleştirilmektedir. Yüksek çıkış kalitesi ve hızlı kontrol tepkisi hedeflenerek eviricinin için uygun kontrol stratejileri uygulanacaktır. Önerilen optimizasyon algoritması optimal kontrol tekniği kullanarak çok seviyeli eviricilerinin performansını arttırmaktır. Eviricinin, gerilimi ve akımı kontrol stratejileri incelenmiştir. Eviricinin tüm çalışma koşullarında simüle edildi. Çok seviyeli modülasyon stratejisinin giriş akımı ve çıkış gerilimi harmonik içeriği üzerindeki etkisini analiz etmektedir. Yeni bir modülasyon tekniği kullanarak güç kalitesini iyileştirmek için 11S-KHK modeli tasarlanacaktır. Literatür taramasındaki kavramları ve sınırlamaları kullanarak, çok seviyeli eviricinin güç kalitesini iyileştirmek için öğretme-öğrenme tabanlı optimizasyon (ÖÖTO)'i kullanan yeni bir amaç fonksiyonu önerilmiştir. Önerilen işlev mevcut tüm diğer işlevlerden daha iyi performans gösterilecektir.
Sanal gerçeklik ile robot kol kontrol ve simülasyonu
Endüstri 4.0 ve dijital fabrika; sanal gerçeklik, fiziksel üretim sistemini tasarlamak, simüle etmek, optimize etmek ve bununla uzaktan veya işbirlikçi bir şekilde etkileşim kurmak için temel teknolojileri temsil eder. Endüstri ve uzay uygulamalarındaki son deneyimler, sanal gerçeklik tekniklerinin çok yönlü robot kontrol teknikleriyle, yeni çığırlar açabileceğini göstermiştir. Böylece sanal gerçeklik teknikleri; robot kontrol teknolojisinde, sürdürülebilirlik, test edebilirlik gibi durumlar için fiziksel ortama "uzatılmış bir kol" sağlayarak, yeni bir kullanıcı dostu insan-makine arayüzü kalitesinin yolunu açmaktadır. Bu çalışmada, özellikle gerçek dünyada var olan bir sistemi uzaktan görerek kontrol etmeye imkan sağlayabilecek; prototip oluşturmadaki maliyet sorunu, iş güvenliği riskleri gibi faktörleri azaltabilecek, bu iki ortamı entegre eden sistemler geliştirmek amaçlandı. Buna göre gerçekte ve sanal ortamda birbirine entegre sistem içerisinde çalışacak mekanizma için günümüzde en çok kullanılan ve hala geliştirilmeye devam eden robot kol seçildi. Bu kapsamda, oluşturulan robot kolun, Robot İşletim Sistemi (ROS) - Unity3D yazılım programı tabanlı Sanal Gerçeklik (VR) arayüzleriyle entegre çalışması sağlanmıştır. Öncelikle ana eksenleri oluşturan 3 serbestlik derecesine (3DOF) sahip robot kol ayrıntılı işlenmiştir. Ardından model geliştirilerek 5 serbestlik derecesine (5DOF) sahip mekanizma haline getirilmiştir. Robot kolun hareket mekanizması için ileri ve ters kinematik yöntemler kullanılmıştır. Robot kol hareketinin doğruluğunu ölçmek için ileri kinematik yöntemi olan homojen dönüşüm matrislerinden faydalanılmıştır. Matris hesaplamaları için Python program dilinden faydalanılmıştır. Gerçek dünyada oluşturulan robot kol hareketi için Arduino geliştirme kiti kullanılmıştır. Sanal ortamdaki robot kolun hareket mekanizması için ise gradyan iniş algoritmasından faydalanılmıştır. Sanal ortamdaki robot kol kontrolü için Sanal Gerçeklik Gözlük ve Konsolları kullanılmıştır.
İndüksyonlu ocaklarda kablosuz enerji transferi
Teknolojik gelişmelerin hız kazandığı günümüzde, kablosuz iletişim ve güç aktarımı alanında önemli ilerlemeler kaydedilmektedir. Özellikle evde kullanılan küçük elektrikli cihazların kablosuz olarak çalıştırılması, bu alandaki araştırma ve geliştirme faaliyetlerini hızlandırmıştır. İndüksiyonlu ocaklar, bu kablosuz güç aktarımı teknolojisinin günlük hayattaki en yaygın örneklerinden birini sunmaktadır. Ancak, bu teknolojinin küçük ev aletlerinin çalıştırılmasında nasıl kullanılabileceği ve bu kullanımın pratikte ne gibi avantajlar sağlayabileceği henüz tam olarak araştırılmamıştır. Bu çalışma, indüksiyon ocaklarda kablosuz olarak küçük ev aletlerine güç aktarımını hedefleyen bir araştırmayı kapsamaktadır. RF enerji hasatı kullanılarak küçük ev aletlerinin kullanıcı arayüzü (UI) fonksiyonlarını çalıştırmak için gerekli enerjinin toplandığı bir sistem geliştirilmiştir. NFC (Near Field Communication) 13.56 MHz frekansı, haberleşme için kullanılan bir protokol olarak tercih edilmiştir. RF enerji hasatı ile indüksiyon ocak üzerinden enerjilendirilecek küçük ev aletinin güç aktarım aşamasına geçmeden önce, haberleşmesinin sağlanabilmesi gerekli enerji sağlanmıştır. Çalışmanın odak noktası, güç aktarımı ve haberleşme kanallarının birbirinden ayrıştırılmasıdır. Bu yöntem, güç aktarımının etkinliğini artırırken, haberleşme sinyallerinin daha az gürültüden etkilenerek iletilmesini sağlar. Bu araştırma, indüksiyon ocaklarından elde edilen manyetik alan enerjisinin kullanılmasıyla, kablosuz güç aktarımının ve NFC gibi haberleşme protokollerinin bir araya getirilmesinin pratik uygulamalarını göstermektedir. Bu çalışma kapsamında ısıtma fonksiyonu kaybedilmeden küçük ev aletlerine enerji aktarabilen kablosuz enerji transferi konsepti önerilmiştir. Çalışmanın sonuçları günlük yaşamda kullanılan küçük ev aletlerinin enerjilendirmesini kablo karmaşası olmadan, daha güvenli ve kullanışlı bir ortamda sağlamak ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için önemli bir adım olabilir. Ayrıca, endüstride yeni kablosuz enerji aktarımı ve iletişim sistemlerinin geliştirilmesine ilham verebilir.
Ultrason sistemleri için yüksek hızlı analog ön-uç devre tasarımı
Ultrason, hastalıkların tanısının konulabilmesi, tespit edilebilmesi için kullanılan en önemli ve vazgeçilmez görüntüleme teknolojilerinden birisidir. Son yıllarda elektronikteki ilerlemeler, sensör teknolojisinin ilerlemesi ve sinyal işlemedeki yeni çözümler bu alandaki donanım geliştirmelerinin devam etmesini sağlamıştır. Ses dalgalarının farklı yoğunluklardaki dokulardan ilerlerken, farklı hızlarda ilerlediği ve yansımaya maruz kaldığı bilinmektedir. Bundan yola çıkarak içerisinde yüksek frekanslı bir piezoelektrik malzeme bulunan prob aracılığı ile ses dalgaları gönderilerek, bu ses dalgalarının alıcı ve vericilerinin yüksek gerilim üreteci ile birlikte bir pulser yardımıyla tetiklendiği, tetiklenen ve farklı yoğunluktan geçen ses dalgalarının da kazançlarının bir zaman kazanç telafisinden geçirilerek kompanze edildiği, en sonunda da yüksek hızlı örneklenerek sayısal işleme birimine iletilen bir Analog Ön-Uç devre tasarımı yapılması amaçlanmıştır. Günümüzde elektronik donanımların hızları git gide artmaktadır. Bu çalışmada en güncel donanım versiyonları ile bu donanımın tasarım çalışması yapılmıştır.
Aviyonik üniteler için MIL-STD-704 uyumlu güç topolojisi tasarımı
Tez çalışması, askeri hava araçlarında kullanılan aviyonik ünitelerin MIL-STD-704 standardına uyumlu güç yapısına uygun tasarım, üretim ve test süreçlerini içermektedir. Tez sürecinde, hava araçlarında kullanılan mevcut elektriksel sistemler araştırılmıştır. Hava aracını standart kapsamında oluşturulan gereksinimleri, sistem mimarisi, güç topolojisinin benzetimi, detaylı tasarımı ve model doğrulama çalışmaları yapılmıştır. Tez kapsamındaki çalışmalar elektriksel güç sistemi mimarisi araştırma faaliyetleri ile başlamaktadır. Bu kapsamda hava aracı elektriksel güç topolojisi modeli için gereksinim ve sistem mimarisi çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Gereksinim çalışmasında; gereksinimlerin tanımlanması, değerlendirilmesi ve doğrulanması süreçleri işlenmiştir. Bunun yanı sıra gereksinimin bütün tasarım süreci boyunca yönetimi detaylı bir şekilde anlatılmıştır. Aşırı gerilim ve akım koruma yapıları ile davranışları hakkında ilişkilerin tanımlanmasını yapan bir güç sistemi mimarisi kurgusu model tabanlı LTSpice tasarım aracı ile oluşturulmuştur. Böylece benzetim modeli için ön tasarım aşaması gerçekleştirilmektedir. Ön tasarımın devamında detay tasarım için model altyapısı Altium Designer ile kurulmuştur. Böylece, projeye özgü tasarımın yapılması ve koruma yapısı sağlanabilmiştir. Güç topolojisi çalışmalarında benzetim modelini ve doğrulamasını en etkin bir şekilde gerçekleştirebilmek için model elemanlarının, komponentlerinin, verilerinin ve konfigürasyonlarının yapıları anlatılmaktadır. Detaylı tasarım çalışmalarında, seri ve paralel koruma yapılarına ve askeri standartlara uygun komponent seçimi yapılmıştır. Bu aşamadan sonra, Altium Designer programı kullanılarak şematik ve PCB tasarım çalışması yapılmıştır. PCB üretici firması ile iletişime geçilerek gerekli dokümanlar aktarılıp üretim gerçekleştirilmiştir. Tasarım doğrulama çalışmaları, deneysel olarak özgün tasarım ve üretim ile gerçekleştirilmektedir. Güç topoloji modellerinin doğrulanması, deneysel ortam kurularak test cihazı altında verilen girdiye karşılık alınan çıktı arasında tanımlama ve doğrulama metodu gerçekleşmiştir. Ek olarak, tasarımı yapılan devrenin hava aracının operasyonel irtifa değerlerine uygun olduğunu doğrulamak için gerekli sıcaklıklar arasında bir iklimlendirme kabin testi gerçekleştirilmiştir. Test sürecinde güç kaynağı, osiloskop, multimetre, iklimlendirme kabini, fotoğraf makinesi ve gerekli ESD koruma ekipmanları kullanılmıştır. Sonuç olarak, hava araçları için askeri standartlara uygun doğrulanmış bir güç topoloji modeli tabanlı tasarım elde edilmiştir.
Elektrikli araçtan elektrikli araca şarj protokolünün geliştirilmesi
Bu tez çalışması, elektrikli araçlar arasında doğrudan enerji aktarımını mümkün kılan "ELEKTRİKLİ ARAÇTAN ELEKTRİKLİ ARACA ŞARJ PROTOKOLÜNÜN GELİŞTİRİLMESİ" ve uygulanmasını konu almaktadır. Elektrikli araçların yaygınlaşmasındaki en büyük engellerden biri, sabit şarj istasyonlarının coğrafi sınırlamaları ve yüksek kurulum maliyetleridir. V2V şarj yaklaşımı, sabit istasyonlara olan bağımlılığı kısmen azaltarak, bir aracın ihtiyacı olan enerjiyi "mobil şarj istasyonu" hâline getirilen başka bir araçtan almasını hedefler. Menzil kaygısı, kullanıcı tercihlerinde ve sektörün büyümesinde doğrudan etkili olup, batarya kapasitesinin artırılması, sabit istasyon ağının yetersiz kaldığı durumları çözmemektedir. Kırsal bölgelerde ve acil durumlarda hızlı şarj sağlamak büyük bir zorluk oluşturur. Araçtan araca şarj konsepti, mobil şarj istasyonu rolündeki araç ile bu sorunlara çözüm sunar. Bu esnek yaklaşım, sahada hızlı şarj hizmeti sunmayı mümkün kılmaktadır. Tez çalışması, V2V şarj için CAN tabanlı bir haberleşme protokolünün tasarlanmasını, iki yönlü güç akışını yönetecek donanım bileşenlerinin seçimini ve laboratuvar ortamında yapılan testleri kapsamaktadır. Amaç; güvenli, kararlı, esnek ve genişletilebilir bir mimari sunarak elektrikli araçlar arasında doğrudan enerji paylaşımı fikrini somutlaştırmaktır. Tez çalışmasının önemi, hem akademik hem de endüstriyel boyutta kendini göstermektedir. Akademik olarak, literatürde az sayıda örneği olan V2V şarj kavramını deneysel verilerle desteklemektedir. Endüstriyel olarak ise mobil şarj istasyonlarının lojistik, filo yönetimi, acil durum destek hizmetleri gibi alanlarda uygulanabilirliğini göstererek yeni iş modellerinin önünü açmaktadır. Protokol, CAN aracılığıyla verici araç (örneğin 0x202 ID) ve alıcı araç (0x206 ID) arasında düşük gecikmeli mesaj alışverişi yapmaktadır. Mod ve dizin numaraları kullanılarak "şarj başlatma/durdurma", "anlık batarya parametreleri", "maksimum değerler" gibi mesaj tipleri tanımlamaktadır. Tez, tek verici ve alıcı araç odaklı çalışılmış, çoklu alıcı senaryoları ve uzun vadeli batarya etkileri sınırlı incelenmiştir. V2V şarjın ticari yaygınlaşması, mevzuat ve lisanslama engelleriyle kısıtlanabilir, ancak ölçeklenebilir altyapı ve ek modüllerle geliştirilebilir. Çalışma, V2V şarj protokolünü tasarlayıp doğrulamış ve mobil şarj istasyonlarının lojistik avantajlarını vurgulamıştır. Gelecekte kablosuz iletişim ve akıllı şebeke entegrasyonu ile daha geniş uygulanabilirlik vaat etmektedir
Yenilenebilir enerji kaynaklarına dayalı dağıtık üretim tesislerinin dağıtım şebekesi üzerindeki etkisinin analizi
Bu tez çalışmasında, yenilenebilir enerji kaynaklarına dayalı Dağıtık Üretim (DÜ) sistemlerinin dağıtım şebekeleri üzerindeki teknik etkileri, çeşitli işletme senaryoları çerçevesinde kapsamlı bir şekilde analiz edilmiştir. Çalışma kapsamında, IEEE 33 baralı standart test sistemi ETAP yazılımı kullanılarak modellenmiş; senaryolar farklı yük profilleri, üretim seviyeleri, tüketici davranışları ve arıza koşulları göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur. Belirlenen senaryolar; nominal, düşük ve yüksek yükleme durumlarını; güneş enerjisi (Fotovoltaik - FV) ve rüzgar enerjisi (REG) gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının sisteme entegrasyonunu; elektrikli araç (EA) yüklerinin dahil edildiği hibrit yapıların etkilerini ve çeşitli arıza durumlarını kapsamaktadır. Özellikle arıza senaryolarında, mobil generatörlerin desteğiyle sistemin süreklilik, dayanıklılık ve toparlanma kapasitesi değerlendirilmiştir. Her bir senaryoda; gerilim profili, aktif güç kaybı, kısa devre akımı, sistem kararlılığı, güç kalitesi göstergeleri ve generatör maliyetleri gibi teknik parametreler karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Ayrıca, dağıtım şebekesinin enerji verimliliği, sistem esnekliği ve arz güvenliği üzerindeki etkiler de dikkate alınmıştır. Elde edilen bulgular, uygun şekilde planlanmış yenilenebilir tabanlı DÜ sistemlerinin şebeke üzerinde teknik olarak olumlu etkiler yarattığını ortaya koymuştur. Bununla birlikte, mobil generatörlerin; acil durumlar, doğal afetler veya sistem arızaları gibi olağanüstü koşullarda, enerji sürekliliğini sağlayan teknik ve ekonomik açıdan etkili bir çözüm sunduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu çalışma, gelecekteki akıllı dağıtım sistemlerinin tasarımında ve kriz senaryolarının yönetiminde önemli katkılar sunmaktadır.
Sebzelerde yapay zeka ile olgunluk ve optimum hasat zamanı tesbiti
Yapay zekâ (AI) ve uygulamaları günlük hayatta giderek artarken, askeri, lojistik, biyolojik uygulamalar olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Yapay zekânın alt kümeleri olan makine öğrenmesi, derin öğrenme ve derin öğrenme alt algoritmalarından olan evrişimsel sinir ağlarının karar destek sistemlerinde kullanılması ve özellikle tarım uygulamalarında sisteme dahil edilmesi, hassas ve veriye dayalı kararlar almayı mümkün kılmıştır. Böylelikle, ürün yönetiminde veri bazlı karar destek mekanizmaları kullanılması yenilikçi yönü ile ürün hasadı sırasında yüksek verimi mümkün kılabilir, insan hatasını azaltırken, besin kalitesini ve ürün rekoltesini artırabilir. Akıllı algoritmaların ayırt edici özelliklerinden biri veriyi yüksek doğrulukla işlemesi, ve bu yolla sebze üretiminde fayda sağlamasıdır. Evrişimsel sinir ağlarının sebzelerdeki olgunluk seviyelerini tesbit etmek için kullanılması, insan hatasını minimuma indirebilmekte, insan gözlem yeteneklerindeki olumsuzlukları ortadan kaldırabilmektedir. Sıralanan tüm bu nedenler ile, zamanında ve doğru olgunluk tesbiti, sebzelerin besin değerlerini ve ürün kalitesini artırdığından, hasat zamanı doğru belirlemek içinde gereklidir. Bununla birlikte, ürünlerin hem pazar değeri hem de tüketici açısından besin değeri en üst seviyeye çıkmakta, olgunlaşma süresinin doğru tesbit edilememesinden veya hasat zamanın yanlış belirlenmesinden dolayı oluşabilecek besin ve maddi kayıpların en aza inmesini mümkün kılmaktadır. Akıllı algoritma destekli sistemler, akıllı algılayıcılar ve görüntü analizi kullanılarak ürünün gelişimi takip edilebilir, olgunluk ve hasat zamanı tesbiti doğru yapılabilir, hastalıklar zamanında ve erken dönemde tesbit edilerek kayıplar en aza indirgenerek de kullanılan kaynak yönetimini de optimize edilmesinde faydalı bir rol oynar. Üreticilerin hasat zamanını doğru belirlemesi lojistik zincirindeki verimliliği artıracağından, hızlıca artan nüfus için gıda üretimini artırmayı ve sürdürülebilir hale getirmeyi mümkün kılacaktır. İşte bu nedenle, bu tez çalışmasında sebzelerde olgunluk ve optimum hasat zamanının tesbiti için evrişimsel sinir ağlarından yararlanılmıştır. Yöntem kısmında derin öğrenme ve karar destek mekanizmalarında kullanılan akıllı algoritmalar incelendikten sonra, bulgular kısmında evrişimsel ve geleneksel sinir ağları benzetim çalışması bazında domates meyvesi için karşılaştırılacak, tartışma kısmında ise son yıllardaki yapılan çalışmalar ile kıyaslanacaktır.
Hesaplamalı zeka temelli yeni bir üstsezgisel algoritma: demokrasi optimizasyonu
Demokrasi Optimizasyonu, yüksek güvenirlik ve dayanım odaklı yeni bir Hesaplamalı Zeka temelli üstsezgisel algoritma ve optimizasyon yöntemi olarak kavramsal ve matematiksel tasarımları ve gerçekleştirilen yazılım aracıyla birlikte sunulmuştur. Tasarlanan algoritmada arama ajanları için tanımlanan karakter özellikleri ile ajanlarının hareketlerine kalıcı bir yatay çeşitlendirme getirilmiştir. Yine arama ajanlarına atanan hiyerarşik rol özellikleri ile ajanlarının hareketlerine geçici bir dikey çeşitlendirme getirilmiştir. Bu özelliklerin tasarıma beraber dahil edilmesiyle birlikte, literatürde ilk kez özdeş arama ajanlarının hareketleri dinamik bir matris düzeninde çeşitlendirilmiştir. Hesaplamalı Zeka temelli algoritmada sağlanan bu yenilik ile keşif ve faydalanma işlevlerinin dengelenerek, yöntemin başarım ve güvenirliğinin artırılması sağlanmıştır. Algoritmada olasılıksal ve koşullu olasılıksal verilen kararlar ile arama mekanizmalarına belirli düzeyde rastgelelik dahil edilmiş ve yöntemin dayanımına katkıda bulunulmuştur. Algoritmanın yazılımsal olarak gerçekleştirilmesiyle birlikte optimizasyon yazılım aracı ortaya çıkmıştır. Yöntemin gerçeklenmesi için önce yazılım aracının düzgün çalışırlığı doğrulanmıştır. Sonrasında ise belirlenen 16 gösterge fonksiyonu ile yüzer kez sınanmıştır. Sınamaların sonucunda optimizasyon performansları ölçülmüş ve iyi bilinen bir yöntem ile kıyaslanmıştır. Elde edilen performansların değerlendirilmesiyle, yöntemin tasarım odağı doğrultusunda yüksek güvenirlik ve dayanım ile çalışırlığı gösterilerek geçerliliği ve yeterliliği ortaya konulmuştur. Yöntem ile bir finansal piyasa tahminleme çalışmasında hiper-parametre ayarlaması uygulamıştır ve yöntemin gerçek optimizasyon problemlerinde kullanılabilirliği de gösterilerek, yöntem gerçeklenmiştir. Böylece, matris düzeninde çeşitlendirilen özgün arama mekanizmalarını içeren tasarımıyla Demokrasi Optimizasyonu yöntemi ve algoritması ile Hesaplamalı Zeka ve optimizasyon literatürlerine önemli bir katkı sağlanmıştır.
Widely fiber laser comb bandwidth based on four wave mixing process assisted by multiwavelength Brillouin erbium fiber laser
In dense wavelength division multiplexing (DWDM) communication systems, the multiwavelength Brillouin fiber laser (MBFL) and multiwavelength Brillouin erbium fiber laser (MBEFL) are essential optical sources due to providing dense laser wavelength spacing. Many techniques are demonstrated to achieve multiwavelength generation, such as stimulated Brillouin scattering (SBS) and four-wave mixing (FWM). Combining BEFL and FWM in the same cavity increases the number of the generated multiwavelength stokes lines and improves tunability. However, the difficulty of achieving the phase-matching inside the cavity and the limitations of the optical power components reduce the tunability and number of generated laser lines. So, to avoid this problem, the FWM effect should occur outside the cavity. A broadly Multiwavelength fiber laser created by Brillouin stokes lines boosted four-wave mixing is experimentally presented in this thesis. It combines two nonlinear phenomena of successive stimulated Brillouin scattering within the internal cavity, linear cavity, and the multiple four-wave mixing experiences out of the cavity. The high BP power and pre-amplification technique are implemented inside the cavity in order to enhance the Brillouin gain and improve the laser comb tunability. In addition, an erbium-doped fiber with a broad emission peak, C+L, is used in the four-wave mixing side to achieve tunability widely. The results show that the number of the generated stokes lines is effectively enhanced due to the Brillouin stokes lines' assistance to the FWM. Up to 120 stokes lines within 9 nm spectral range in the L-band region of 1580 nm with a single Brillouin space of 0.075 nm are achieved. A tunable span of 50 nm from 1550 to 1600 nm is recorded.
Design and implementation of an industrial internet of things based Scada system: Case study the petroleum pipeline systems
This proposal presents the advancement of a total framework for control and information obtaining for remote observing of the oil pipeline framework in Midstream exercises. This framework depends on the SCADA engineering of the Internet of Things (IoT-based SCADA) that coordinates customary frameworks with web administrations for strong checking and control. It comprises computerized sensors of extents like temperature, pressure, stream rate, and gas and fire recognition. An Arduino Uno operates as a data acquisition processor., which is programmed with open source; in turn, this operates a remote terminal unit. Node-MCU is used as a wireless communication channel due to contains Wi-Fi technology. There is also a Node-Red tools programming platform for the monitoring, control, and storage of data readings acquired from sensors in the website (Master Terminal Unit). The LabVIEW graphic language environment is used to receive the data obtained from the sensors. The MQTT protocol is used in the proposed SCADA system built to monitor pipelines., where the operator can monitor the data through a computer connected to the Internet or through a mobile application. MQTT protocol is compared with HTTP protocol in terms of data transmissions and oscillations, where the results show that the MQTT protocol has less delay and oscillations than HTTP protocol. in terms of size of packets, HTTP has better performance than the MQTT protocol.
Designing an enhanced user authenticated key management scheme for 6G-based industrial applications
The 21st century is the era of modern technologies and communication, with the organization of Security Group (SG) frameworks. On the other hand, the development of Sixth Generation (6G) frameworks is under process. In 6G networks, the trend toward cloud and edge native infrastructures is projected to continue, necessitating comprehensive 6G network security architecture design. Network in a Box (NIB) is a dynamic solution for mobile communication that is becoming more popular nowadays. Because it can be transported in a bag, it is sometimes also referred to as "Network in a Bag". A multi-generational technology includes technologies from the first to the sixth generations. These technologies include technologies from the first through the second, third, fourth, fifth, and sixth generations. The NIB is a collection of both the hardware and software components for mobile communication that are simple to set up and maintain. The fundamental concept behind the use of NIB is to give communication services in catastrophe scenarios such as earthquakes, fires in industries, battlefields, floods, and other types of emergency situations, among others. The concept if NIB relies on merging all sorts of Modules for both System requirements needed for cellular operators were packed into a limited wide range of physical devices in a single backpack. This highly flexible 6G-enabled NIB can offer connection services for a wide range of applications (for example, "after catastrophic scenario," "battlefield scenario," and "industrial scenario") due to its high degree of adaptability. It is important to note that emergency as well as Military networks are designed to be both adaptable and versatile., owing to the fact that the Although the implementation of these networks is not completely understood. They are classified as "Mobile Ad-hoc Networks (MANETs)" in this category. Furthermore, NIB is a portable entity by nature. As a result, it may be used in disaster management situations such as earthquakes and tsunamis. Recently, standards for emergency and tactical networks have been created that can enable systems with a smaller number of physical devices while still achieving the prime objective of improving viability. Many network providers have also adopted this approach in order to build these networks, which may be set up with just a small number of physical devices, or even just a single device. Because of this, NIB develops an alternative network communication technology that will be able to meet the needs of innovative mobile systems whcih is Communication network for industrial use and Earthquake . As a general rule, the 6G-enabled NIB may be "configured to function either totally independently or in conjunction with other older network components or other NIBs." It also designed to accomplish availability for all wireless networks in a tiny, compact, and portable package for business, commercial, private, government, and military applications. 6G-enabled "Evolved packet core (EPC)," "tower with antenna," "user with a mobile device," "IP Multimedia Subsystem (IMS)," "content server, "smart industrial devices," and "trusted authority" are just a few of the components that make up an NIB that is used in industrial applications. All of these components make it easier for a user to communicate with additional users or to get essential forms of service, such as web-based information, media capabilities, as well as data collected from intelligent manufacturing equipment, among other things. For the purpose of monitoring and regulating industrial equipment, smart industrial tools are being used. 6G wireless communication technology makes it possible for various components and devices to communicate with one another. The main features of 6G-enabled NIB include low latency and a high level of flexibility. In addition, it provides connectivity services to the applications used in the disaster situations such as Battlefields or disaster situations in the industry. However, most of the applications used in 6G-enabled NIB are not appropriately secured. There are chances of several active and passive attacks due to the insecure channel. Therefore, a novel remote user authentication and key management scheme is presented in this thesis. This scheme is the modified and improved scheme of UAKMS-NIB and renamed as an improved Unknown Authentication Management Scheme (iUAKMS-NIB) that secures the 6G-enabled NIB channel used in industrial applications. Hence, the proposed scheme provides the best security solution against the possible attacks in the 6G communication system. The results show that the proposed scheme performs better when compared with the existing schemes.
Design and implementation 5G antenna with double notch
Over time, the new demand for separate multiplicand antennas to be used in distant communication frameworks has gained increasing attention and interest. UltraWide Band (UWB) antennas are presented as a new solution to this problem because of their benefits, such as decreased volume, simplicity, simple fabrication process, and integration with integrated circuits (IC). The Federal Communications Commission (FCC) has designated the frequency range (3.1 to 10.6) GHz as a UWB, the unused band. UWB spectrum antennas come in various shapes: rectangular, graduated elliptical, square, triangular, circular, hexagonal, and ring. This thesis aims to create two compact antennas with excellent bandwidth and gain that can be used in most wireless applications. The proposed antennas were created, studied, and simulated using the Microwave Studio Simulation Tool (CST) from Computer Simulation Technology. A range of parametric studies has been used to explain the benefits of antennas based on various engineering factors. This thesis simulated two alternative antenna designs (elliptical and semi-rectangular) to span different spectra. Featured as an elliptical, Elliptic Patch UWB Antenna suggests this antenna consists of a square patch (16 x 12 mm 2). In order to achieve the features of the serrated triple strip, a double semicircle hole is drilled from the radiating patch and ground. The recommended antenna can work for applications that can be used in civil, military, and government organizations for weather monitoring, Etc. This antenna has a broad bandwidth from 3 to 13 GHz and 50 feed lines. The semi-rectangular Patch antenna comprises a (16×12 mm2) square patch. In order to achieve triple-notched band features, a dual semicircle slot is itched from both the radiation patch and the ground.
Performance comparison of PEGASIS, HEED, and LEACH protocols in wireless sensor networks
Wireless Sensor Networks (WSN) is one of the most emerging and fastest growing fields in the scientific world. WSN has investigated different application regions as of late, including home computerization, climate checking, target following, pipeline (water, oil, gas) observing, underlying wellbeing observing, accuracy horticulture, medical services checking, store network the executives, dynamic spring of gushing lava observing, transportation, and underground mining (IoT). The most widely recognized requirement related with sensor network configuration is that sensor hubs have restricted energy spending plans. Typically, the limited battery power of a sensor node becomes a critical issue when it is not possible to replace or recharge its battery. The efficient use of energy source in a sensor node is a desirable criterion for scalability and prolonging the lifetime of WSN. Therefore, designing an efficient routing protocol for reducing energy consumption is one of the important issues in the network. A large number of routing protocols has been proposed in the last few decades. Some of the most popular and energy efficient routing protocols are hierarchical routing protocols like LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy), PEGASIS (Power Efficient GAthering in Sensor Information Systems), and HEED (Hybrid Energy Efficient Distributed clustering protocol). In this thesis, various hierarchical routing protocols are studied for their pros and cons. Subsequently, we have selected LEACH, HEED, and PEGASIS routing protocols, based on their usefulness and have done a comparative study among them. Finally, a comparative study on the selected protocols is done based on several metrics such as: energy consumption, stability period, scalability and network lifetime through simulations of these routing protocols in MATLAB on various simulation parameters and different simulation environments.
Photovoltaic cell modeling via metaheuristic algorithms
This thesis will exhibit the adverse effects of relying on fossil fuels, accompanied by data from international organizations documenting losses inflicted by fuel combustion. The common renewable energy sources are then listed, with a focus on solar as a sustainable substitute and an explanation of why it is in its current state insufficient to replace commonly used carbon-based fuels. The methods and technologies used to mend solar energy drawbacks will be mentioned; then light will be shed on Genetic Algorithm Optimization as a form of an overview containing essential facts and information regarding GAs alongside mentioning notable studies that have used various types of GAs to model Photovoltaic Cells. Next, the mathematical modeling for PV cells will be introduced alongside their equivalent circuits, topologies, and equations. The burdens that held PV cells back will be clarified. PV cell parameters estimation methods will be justified to solve some of the difficulties facing solar energy, specifically metaheuristics, with its vast catalog of optimization algorithms. Afterward, the Coronavirus Herd Immunity Optimization algorithm will be presented, along with its inspiration circumstances. The algorithm procedure will be explained by listing all its steps in the form of text, chart, and Pseudocode. Concluding with use case scenarios and behavioral analysis of the algorithm. Following that, three of the most popular photovoltaic cell models' data will be used to test the viability of coronavirus herd immunity optimization to extract unknown photovoltaic parameters; the properties of these cells will be detailed with respect to the circumstantial elements at the time their data was captured. The methodology for obtaining the results will be listed in detail. The extracted PV cell parameters will be listed and graphed, then analyzed and compared to parameters extracted by other state-of-the-art meta-heuristic optimization algorithms which have been used in literature. The final judgment of the findings will then be made, along with the criteria that were chosen, and will be followed by a recommendation for future work to further enhance the outcomes or to broaden the scope of the used algorithm.
Sixth-generation networks backhaul through optical free space
In the following research, the sixth-generation networks and the possibility of using FSO technologies in backhaul mobile networks in terms of advantages, types, and disadvantages were discussed and studied. wireless optical communications are introduced as a suggested replacement for optical connections and radio frequencies. OWC system analysis models are proposed in association with climatically variable settings. The recommended site connects the continents of Asia and Europe via Istanbul, where the system was evaluated using the Gamma-Gamma model as a probablity model for predicting different forms of weather turbulence. The results of the analysis of weather data for the region and geographic location indicate that the connection can be made for most of the year. An overview was provided to exhibit the most important aspects of the research conducted for this thesis. We were able to provide context for our investigation by focusing on the need for 6G standards types, characteristics, and historical overview of OWC and its comparison with radio frequencies, and an in-depth look at how FSO technology may be used to meet these needs. following that, we analyzed the primary restrictions confronting FSO researchers who are striving to assess the feasibility, reliability, and efficiency of adopting optical wireless communication. Finally, we spoke about the most recent developments in this technology and the firms that are now engaged in developing it. Next, the most important theories utilized in the study of FSO systems, including the Gamma-Gamma Model, Negative Exponential Model, K-distribution, and Lognormal Model, were discussed (refractive index structure, Scintillation Index) finally an equation was developed. for estimating communication quality, which is based on the attenuations estimated in response to local weather conditions including fog, snow, rain, and smoke. This equation is used to determine the quality of the FSO link's communication by investigating and figuring out what kind of network may be set up in response to a certain weather trend. Then, the characteristics of the system (C_n^2 & SI) were reviewed, where the weather turbulence was from weak to strong, as well as variations from weak to saturated according to weather conditions throughout the year in the link region. The variables' values were strongly influenced by the ambient temperature, where the turbulence was weak to moderate at the lowest temperatures, in contrast to the values recorded at the highest temperatures, in which the turbulence was strong with fluctuations from strong to saturate. All three of these weather phenomena (rain, snow, and fog) were taken into account in the gamma-gamma model selection process. There were also system losses due to attenuations (molecular and geometric), where geometric attenuation was most detrimental to the transmission of information. For the abovementioned reasons, the value was lowered by less than 10 dB by affecting variables; the width of the beam is 1 mrad and the capture area is 0.2 m. The link margin remained steady throughout the year, notably during the time of snow cessation from April to November.
Enhancement performance and efficiency of photovoltaic system based on hybrid maximum power point tracking
In recent years, renewable energy sources have been used in the fight against climate change, and reducing carbon dioxide emissions (CO2) is extremely promising. Solar photovoltaic (PV) generation systems are highly dependent on the operating conditions in which they are deployed to be technologically and economically viable. The instability of the weather is the main obstacle for this source. Therefore, stabilizing the PV system's output with maximum harvesting energy requires a strong control strategy. Partial shading (PS) results in substantial power losses and significantly complicates the nonlinear control task. Many metaheuristic algorithm-based Maximum Power Point Tracking (MPPT) control systems described in the literature have flaws, such as slow tracking, long settling times, and oscillations at the global point under PS conditions. This research aims to determine the most reliable MPPT approaches for PV systems and proposes two modified hybrid metaheuristic methods. These methods are the hybrid Arithmetic Optimization Algorithm (AOA) based on incremental conductance algorithm and fractional PI controller, AOA based, and AOA based artificial neural network (ANN). The first MPPT enhances the PV systems' performance by maximizing the amount of power extracted from solar panels, enabling faster and more precise tracking and reducing oscillations to a deficient level. In the second MPPT strategy, the hybrid AOA and ANN MPPT Controller is used to improve the performance of tracking the maximum power point in photovoltaic systems that are partially shaded. The hybrid AOA-ANN technique is used to study and compare the recently developed MPPT strategies of Perturb and Observe (P&O), incremental conductance (IC), Grey Wolf Optimization (GWO), MPPT-based PID controller, and MPPT-based fractional PID controller. The proposed MPPT strategies are run through a computer program called Matlab. Simulation verification has shown that the AOA-ANN-based MPPT controller is a good idea. The EN50530 standard test shows that the AOA-based fractional PI controller has an average tracking efficiency of about 99.3%. At the same time, the hybrid AOA-ANN control technique stands out for how easy it is to use, how strong it is, and how it can track steady-state power with an efficiency of up to 99.55%.
Image caption and hashtags generation using deep learning approach
Social media refers to the means of interactions among people in which they create, share, and/or exchange information and ideas. People use social media to stay connected with friends and family, to make plans, and to keep track of each other's day-to-day activities. Another way that social media is used is to advertise products or services. This type of marketing has been around since the 1800s. In fact, there were 2.934 billion monthly active users on Facebook alone. Social media platforms want to make the experience of their users interactive, so they need to include captions and hashtags with posts. Individual users, on the other hand, do not always find it easy or possible to come up with captions and hashtags. Social media platforms are in need of captions and hashtags to make posts more interesting. There is a struggle when it comes to finding those two key elements. Whoever creates those captions and hashtags needs to be creative and keep up with social media trends in order for their posts not to be overlooked or lost among other posts in their feed. In this research, we have developed a system capable of creating appropriate texts and hashtags for social media platforms such as Facebook, Instagram, and other platforms that depend on these two elements based on the images or posts that are used on these platforms. In this study, we built a way for generating text and hashtags based on images used as postings on social media networks such as Facebook, Instagram, etc. Our method is divided into four major stages. The first step is to obtain high-quality data. The acquired data is preprocessed in the second step. The third step is creating a text (caption) and hashtag generation technique utilizing Conventional Neural Network (CNN) and deep learning (DL) techniques. In this study, we look at several NN architectures like as VGG-16, VGG-19, and LSTM. Then, to construct the hashtag, we integrate natural language processing (NLP) to our technique. The evaluation phase is the final stage of this work. We carried out experiments multiple times to find the best model, thus we run several tests to see which one had the highest accuracy and matching percentage between the text and hashtags and the images chosen.
Covid-19 diagnosis from x-ray images based on ensemble model with convolution neural network
COVID-19 is one of the many diseases that affects the lungs of the infected person. In 2020, the World Health Organization announced that COVID-19, began in China and propagated to many other countries, as a pandemic the disease effect the lungs and cues fever, cough, and fatigue. Moderate cases may have difficulty breathing or mild pneumonia (w.h.o) the identification of the pneumonia of patients infected by COVID-19 aids in preventing further spread and help us save lives of patients. The Convolution Neural Network proposed in this thesis provides early diagnosis of COVID-19 using X-ray images. X-ray imaging is cheap, fast and available in almost all hospitals. The Ensemble Model has a three convolution neural network that is trained on same data set, makes predictions on the same X-ray images and sums the result of the three models. Detailed comparisons have been done with the other state-of-the arts approaches. Proposed Ensemble Model provides up to 96% accuracy.
Implementing ML in the detection of solar power plants anomalies using a hybrid support vector machine with grey wolf optimization algorithm
There has been a significant increase in the use of solar energy in industry, which has led to greater awareness about renewable energy from power plants and smart grids. One challenge in this field is detecting photovoltaic (PV) system anomalies. This research aims to address this challenge by using various machine learning algorithms and regression models to identify abnormalities in PV components. The goal is to determine which models can most accurately distinguish between normal and abnormal behavior of PV systems. Our findings will provide clear guidance for making informed decisions about which machine-learning approaches are most effective in this complex problem.
Power system optimization algorithm for combined economic and emission dispatch
The economic and emission dispatch (EMD) problems have been investigated and considered as a research open topic and discussed in many studies and researches to find the optimum solution. In our study a new approach is made based on finding solutions by simulating the human's behavior for thinking and approaching the results by multiple steps until reaching the lowest values of economic and emission. Fuzzy logic is the base of this study and it used by selecting random values and reflecting them on fuzzy interference system based on human knowledge for deciding the suitable values that should be applied for generators to obtain the value that produces less fuel cost and less emission. The use of fuzzy logic decreases the search domain and leads the search process to certain zone related to power demand and generated power. For example, if the power demand is high, then it is logical that power supplied by generators must be at high levels to make sure that generated power is equal to power losses and power demand in the grid. Also, if power demand is at middle level, then it is logical that generated power should be at middle levels to ensure the equality of power demand and power loss. In this way, a directing of generated power is made to certain zone to decrease the search process and time consumed to find the solution which represents the lowest value of total cost needed for power demand. A various of power demands is discussed in order to modify the system so it could be applied for any case or power demand, all these modifications and results is applied on IEEE (30) grid to prove that algorithm is applied on real values of real grid.
Development of regression model for electrical load forecasting during the COVID-19 pandemic lockdown
The coronavirus (COVID-19) outbreak has presented unprecedented challenges to utilities and grid administrators worldwide. One area of particular concern is load forecasting, as the pandemic has caused significant changes in the magnitude and daily power consumption patterns due to strict social distancing measures. These changes have introduced complexities in accurately predicting short-term electricity demand. Traditionally, load forecasting algorithms rely on weather conditions, timing information, and historical consumption levels to make predictions. However, these algorithms struggle to capture the large and abrupt shifts in socioeconomic behavior during the pandemic. This limitation is due to the lack of available data on mobility, a crucial factor in understanding economic activity during this period. To address this challenge, this dissertation proposes introducing a regression model as an additional measure of economic activity. By incorporating this model into existing forecasting algorithms, we aim to enhance their accuracy and robustness in capturing the effects of the pandemic on electricity demand. However, one of the main obstacles in utilizing such a dataset is the scarcity of mobility records specifically associated with the recent pandemic. By exploring alternative data sources and developing innovative approaches, this dissertation seeks to overcome the limitations posed by the lack of mobility records. The goal is to improve load management forecasting capabilities during significant socioeconomic shifts, such as the ongoing pandemic. This research aims to contribute to advancing load forecasting methodologies and provide valuable insights for utilities and grid administrators grappling with the challenges posed by the COVID-19 pandemic.
Determination of optimal solar cell parameters using improved particle swarm optimization algorithm
The escalating pace of global development has resulted in a persistent rise in the demand for resources, particularly energy. The combustion of petroleum and coal to satisfy energy requirements can result in the exhaustion of fossil fuel reserves, environmental contamination, climate alteration, and other associated issues. As a result, switching from fossil fuels towards renewable energy has been recognized as the recommended remedy for these issues. Renewable energy comprises wind, geothermal, biomass, and solar. Solar energy is a promising alternative energy source due to its purity, absence of pollution, sufficient reserves, and potential for long-term usage. These systems directly convert solar radiation into electricity, making solar cells one of the most appropriate renewable energy sources. The matter of accurate modeling of these cells is the major topic in this thesis. The parameters should be determined in such a manner that the outcomes of the model match the actual system's measured data. Since the characteristics of a solar cell (current curve regarding voltage) are extremely non-linear, it is impossible to recognize the undetermined parameters of the system using traditional classical methods. Therefore, intelligent algorithms need to be employed. Although many algorithms have been developed to find the optimal settings for photovoltaic cells, many of them share the same major flaw: they get stuck in local optimal points. Furthermore, some algorithms used to resolve the issue of identifying solar cell parameters have a sluggish rate of convergence and intermittent divergence. In order to prevent becoming stuck in the local optima, an algorithm that balances convergence with high accuracy must be given. The solar cell parameters were identified, and the average error power was minimized in this thesis using an improved PSO algorithm. For this investigation, we have taken into account solar cell models with 1- diode, 2- diodes, and 3- diodes. The outcomes of the objective function revealed that the three-diode model had the superior performance, followed by the two-diode and single-diode models with root mean square error values of 6.966263e-04, 7.28000e-04, and 7.7299e-04 respectively. We compared the simulation outcomes of various algorithms to the ones we got by identifying the points of the optimal solar cell model. Our findings indicate that compared to some algorithms, our algorithm produced more accurate results. These findings provide support that our technique for improving the performance of models of solar cells is productive. Furthermore, it has been observed that the estimated parameters obtained from the optimization procedure exhibit a high degree of consistency with actual results.
Increasing spectral resolution of hyper spectral images while decreasing spectral variability using deep generative model
Human vision is known to extend between 400 and 700nm, in other words, it can only see visible light in three bands which are red, green and blue, however in scientific inquiry, it is necessary to look far beyond than that, into the infrared ranges whereas it can divides the spectrum into several further bands, for this reason a recent advances in optical analysis introduced a technology called hyper spectral imaging that allows for the detection and identification of objects from a large scale of images providing enormous number of wavebands, such imaging is based on the idea that it can record underlying processes (e.g., chemical traits, biophysical qualities, etc.) down to the pixel level, In other words it is based on the idea of a continuous spectrum, or of narrow, contiguous spectral bands, which is crucial and allows for the greatest possible use of the information. Thus, by examining their tiny spectrum features, it is able to recognize surface objects (or atmosphere gases/particles) and evaluate their optical qualities. However, to attain maximum result's efficiency hyperspectral imagery must overcome numerous conditions and circumstances that reduce the capability to interpret and analyze the data which can affect its performance leading to weak spectral Resolution and high spectral variability. These conditions can be as atmospheric changes or in some cases, it can occur a lot of materials in the same spectral signature as it gets more difficult to correctly define and measure the basic substances.
Designing a monitoring system for photovoltaic applications utilizing Lora technology
Solar array systems with photovoltaic (PV) modules are extensively utilized in remote fields, agriculture, military, and various other sections. However, the challenge lies in the long distances between these installations and end-users, necessitating remote monitoring systems. In this study, we leverage Long Range (LoRa) wireless communication technology due to its extended range, cost-effectiveness, and user-friendly nature. Our thesis focuses on the design and implementation of a Monitoring System (MS) tailored for PV applications, utilizing LoRa technology. The primary objective is to enhance the efficiency, reliability, and maintenance of PV installations by continuously monitoring system health and performance. The MS encompasses sensors, microcontrollers, and processors to collect and process data on PV, battery banks, load, and grid parameters, including voltage, current, temperature, and state of charge (SoC). Processed data is transmitted via LoRa to a centralized control station for analysis and decision-making. LoRa's attributes, such as long-range coverage, low power consumption, and obstacle penetration, make it particularly suitable for remote PV installations. We provide a detailed overview of the system architecture, components, communication protocols, as well as data processing algorithms and battery health estimation techniques. Experimental evaluation conducted on a test PV setup demonstrates the MS's effectiveness in monitoring battery health, anomaly detection, and facilitating remote maintenance in the normal and up-normal conditions and modes. Simulation on the MATLAB Simulink platform validates the system's functionality under various operating conditions, ensuring robust performance.
The impact of artificial intelligence (AI) on the electrical systems in Buea –Cameroon
The aim of this study is to investigate the impact of artificial intelligence (AI) on the energy sector in Buea, Cameroon. This study adopted a cross-sectional research design. The source of the data for this study was collected by distributing a questionnaire to 333 participants sampled through simple purpose sampling. Inferential statistics were used for analysis, and graphs, tables, frequencies, percentages, averages and standard deviations were used to explain the statistics. Research results show that 34.2% of energy changes can be predicted by artificial intelligence (AI). In particular, ENEO experts in Cameroon and families in the city of Buea had a positive/significant value of 0.706 regarding energy efficiency; ENEO Cameroon and non-standard energy supply (PPP) of households in Buea city has a positive/significant impact of 0.254 energy, 0.070 energy at the same time. Based on the findings, the study concluded that the combination of experts, fuzzy systems and non-standard electronic devices leads to success in the fire force. This study recommends that ENEO Cameroon and its family should strengthen the use of specialists, fuzzy systems and the use of non-standard energy sources for monitoring fire energy electricity.
Utilizing remote sensing and GIS solar power sources
The master's thesis seeks to identify the optimal sites for solar power plant deployment in Iraq through the use of contemporary Geographic Information Systems (GIS), Remote Sensing, and the Analytical Hierarchy Process (AHP). Extensive data collection, modeling, and analysis were carried out with a focus on several aspects, such as climatological, economic, geomorphological, environmental, and electrical infrastructure challenges, in order to achieve this goal. A multi-criteria analysis approach was used to explore and integrate various datasets in order to facilitate informed decision-making about the installation of renewable energy infrastructure. Relevant datasets were gathered in order to assist the assessment and modeling phases of the site selection procedure for solar power facilities. To assess the climate's potential for solar energy, meteorological information, including. The integration of remote sensing techniques with GIS technology emerged as a formidable toolset for identifying key factors influencing solar energy production. Satellite imagery analysis provided insights into environmental dynamics, such as dust storms, which can significantly affect the efficiency and performance of solar panels. By discerning patterns and trends in dust storm occurrences, stakeholders could delineate areas with high potential for solar energy generation while mitigating associated risks. Modeling of solar irradiation data enabled a nuanced understanding of spatial and temporal distribution of solar energy resources across Iraq. Insights gained from the analysis facilitated the identification of optimal sites for solar power plant installation, considering factors such as solar irradiation intensity, geographical characteristics, and environmental conditions. The integration of GIS and remote sensing technologies proved invaluable in conducting spatially explicit analysis and facilitating informed decision-making in renewable energy infrastructure development. The first Analytic Hierarchy Process (AHP-1) focused on climatological, economical, geomorphological, and environmental criteria, resulting in the selection of 24 districts as pre-selected sites based on their alignment with established benchmarks. Leveraging existing studies enhanced the efficiency of the selection process and set the stage for further refinement. The completion of the Second Analytic Hierarchy Process (AHP-2) analysis marked a significant milestone in the quest to identify optimal sites for solar power plant deployment in Iraq. This comprehensive analysis focused on evaluating electrical infrastructure criteria, refining site selection processes and guiding strategic decision-making for sustainable energy development. Insights derived from the AHP-2 analysis empowered stakeholders to make informed decisions regarding site selection and infrastructure development, advancing renewable energy development initiatives effectively. The thesis concludes by recommending the prioritization of the southern region of Iraq, particularly Basra, for solar power plant deployment. Basra's strategic location, abundant sunlight, and extensive electrical infrastructure make it an ideal candidate for solar energy projects, aligning with the region's potential and existing infrastructure. Leveraging Basra's resources for renewable energy generation could significantly enhance the region's energy security, reduce dependence on fossil fuels, stimulate economic growth, and promote sustainable development. In essence, the master thesis presents a systematic and data-driven approach to site selection for solar power plant deployment in Iraq, contributing to informed decision-making and advancing renewable energy development initiatives in alignment with national energy goals and environmental objectives. Through comprehensive data analysis, modeling, and integration of advanced technologies, stakeholders are empowered to optimize renewable energy investments, foster sustainable development, and accelerate the transition towards a more resilient and sustainable energy future.
Mevcut modern kablosuz teknolojilerle rıs yakınsaması
The convergence of Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) with existing modern wireless technologies refers to the integration and coordination of RIS technology within contemporary wireless communication standards. Here's a summary of this concept: The RIS: Intelligent Surfaces That Can Be Reconfigured RIS are flat surfaces that have been outfitted with numerous small, programmable reflecting elements that can manipulate and control radio waves. They are used to enhance wireless communication by optimizing signal propagation. And Existing Modern Wireless Technologies This term encompasses established wireless standards such as 4G LTE, 5G, Wi-Fi (802.11ac/ax), and other widely-used technologies for wireless connectivity. And Convergence Objectives The primary goal of RIS convergence is to seamlessly integrate RIS into existing wireless networks and technologies, creating a unified and more efficient wireless communication ecosystem. And Signal Enhancement RIS can be employed to improve signal quality, extend coverage, and reduce interference in conjunction with existing wireless technologies. And Interoperability Achieving interoperability is a critical aspect of RIS convergence, ensuring that RIS-enabled devices can communicate and work harmoniously with devices operating on standard wireless protocols. And Spectrum Efficiency RIS convergence aims to enhance spectrum efficiency by optimizing signal paths and mitigating signal loss, which can lead to more reliable and faster wireless communication. And Standardization bodies and organizations play a vital role in developing protocols and guidelines for integrating RIS technology with existing wireless standards. And Regulatory authorities may need to adapt regulations to accommodate RIS technology, including spectrum management and licensing, to ensure efficient coexistence with other wireless systems. And the Benefits RIS on active array convergence offers advantages such as increased data rates, improved energy efficiency, reduced latency, and enhanced network capacity when integrated with modern wireless technologies. And the Challenges include optimizing RIS deployment, managing interference, and ensuring seamless handovers between RIS-enhanced networks and traditional wireless networks.
Security system of spectrum sharing auction
The rise in mobile communication spectrum demand by 2025 necessitates addressing supply-demand imbalances for the Internet of Things (IoT). IoT spectrum-sharing solutions, such as Dynamic Spectrum Sharing (DSS) and Cognitive Radio (CR), improve spectrum usage and efficiency for 5G systems. However, energy consumption is a major issue, especially for long-operating nodes. Security of spectrum auctions is crucial for fair conduct, but maintaining integrity in complex network settings is challenging. A secure double spectrum auction architecture has been developed to address security concerns and challenges. In this thesis, a two cascaded securing algorithm for the sharing auction system that selects appropriate base stations (BSs) to offer a low-complexity, secure, and efficient spectrum auction, with a focus on spectrum allocation and its auction is proposed. In the first step, a Paillier cryptosystem approach is provided to provide secondary users (SUs) with bidding methods to safeguard its data. To increase the security of every symbol in the data between the broker (auctioneer) and SUs (bidders), the second step encrypts each bidder's data using a single resolution wavelet transform. It can be structured based on a pyramid algorithm to perform private bases for every bidder. Thus, the data for every bidder will be encrypted with different codes. A better level of security will be achieved by double-encrypting each bidder's data between the broker and the SUs. The simulation result reveals that, the proposed double security increases the satisfaction, immunity, security, and utility. In addition, when applied to the 5G signal, the proposed approach produced graphical results that showed high bidder satisfaction and auction income for the BSs. The impact of Monte-Carlo simulation is also taken into consideration by trying different number of iteration. The results have a significant performance with the big number of iteration. Thus, a big number of Monte-Carlo simulation with doubled security process for the auction spectrum sharing system.
Seyrek hiperspektral karışım giderimi için çizge düzenli bolluk tahmini ve sözlük budama yaklaşımı
Yarı-kör hiperspektral karışım giderimi bu doktora tezinin ana konusunu oluşturmaktadır. Karışım giderimi alanına yeni bir bakış açısı kazandıran, seyrek karışım giderimi olarak da adlandırılan yarı-kör hiperspektral karışım giderimi, son on yılda elde edilen tatmin edici sonuçlarla oldukça popüler bir yöntem haline gelmiştir. Seyrek karışım gideriminde, malzemelere ait spektral imzalardan oluşan bir sözlük önsel bir bilgi olarak seyrek bağlanım tekniklerine verilerek sahnedeki bilinmeyen bolluk değerlerinin kestirilmesi hedeflenmektedir. Bu tez kapsamında, bolluk değerlerinin kestirimini iyileştirmek için hiperspektral görüntülerin kendilerine has yapısını dikkate alan bir çizge Laplacian düzenleyicili karışım giderimi yöntemi sunulmuştur. Benzeşim matrisleri, uzamsal-bağlamsal yakınlığa ve spektral benzerliğe sahip piksellerin yüksek istatistiksel bağımlılık göstereceği gerçeğinden yararlanmak amacıyla noktasal karşılıklı bilgi kullanılarak elde edilmiştir. Ayrıca, önerilen karışım giderimi formülasyonuna çifte yeniden ağırlıklandırılmış seyrek düzenleyici eklenerek kestirilecek bolluk vektörlerinin seyrekleşmesi amaçlanmıştır. Bir spektral malzeme kütüphanesi yüzlerce spektral imzadan oluşabilmektedir. Kütüphanelerin yüksek boyutluluğu, seyrek karışım giderimi algoritmalarının performansını güçlü bir şekilde sınırlamaktadır. Seyrek karışım giderimi yöntemlerinin bolluk değerlerini daha doğru bir şekilde kestirmek ve ihtiyaç duydukları hesaplama sürelerini kısaltmak için bu tez kapsamında ayrıca bir sözlük budama yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen budama yöntemi, sözlük üyelerinin niceliksel olarak değerlendirilmesine dayanmaktadır. Her bir sözlük elemanının göreceli önemini nicel olarak belirleyebilmek için ihmal edilebilir bir hesaplama maliyetine sahip olan toplam fayda metriği kullanılmıştır. Önerilen yöntemlerin etkinliği, farklı veri kümeleri üzerinde literatürde kendini kanıtlamış yöntemlerle kapsamlı karşılaştırmaları yapılarak gösterilmiştir.
Anten tabanlı girişim bastırma yöntemleri
Elektromanyetik dalga haberleşmesinin kullanıldığı ilk günden beri elektromanyetik girişim problemleri görülmektedir. Elektromanyetik girişim sonucunda girişime uğrayan sistemin performansının düşmesi, hedef sinyalin alınamaması, hedef sinyalin başka sinyaller ile karışarak hatalı bilgiye veya bilgi kaybına yol açması, bu etkiler ile de girişime maruz kalan sistemin kullanılamaz/çalışamaz duruma gelmesi gibi istenmeyen durumlar ortaya çıkabilir. Bu girişim problemleri, dış elektromanyetik dalga kaynaklarından kaynaklanabildiği gibi, sistemin alma alt sisteminin kendi gönderme alt sisteminden etkilenmesi ile de ortaya çıkabilir. Bu çalışmada, elektromanyetik girişim problemleri irdelenmiş ve üç tür girişim problemi için girişim bastırma yöntemleri önerilmiştir. İstenen sinyal yönünün bilindiği uydu haberleşme sistemlerinde elektromanyetik girişim bastırma için, hedef sinyal yönünü girdi olarak işleyebilen ve hedef sinyal yönünde maksimum kazanç ve tespit edilen girişim sinyali yönünde maksimum bastırma sağlamayı amaçlayan MVDR algoritmasının kullanılabilirliği ele alınmıştır. Girişim sinyalinin sistemin kendi alt sistemlerinden kaynaklandığı elektromanyetik dahili/öz-girişimin bastırılması için, girişim sinyalinin yönünü girdi olarak işleyebilen ve hedef sinyal yönünde maksimum kazanç ve tespit edilen girişim sinyali yönünde maksimum bastırma sağlamayı amaçlayan LCMV algoritmasının kullanılabilirliği ele alınmıştır. İstenen sinyalin belirli ve tek bir yönden gelmediği uydu navigasyon sistemlerinde dış kaynaklı elektromanyetik girişimin bastırılması için, hedef sinyal yönü bilgisinin olmadığı durumda, tespit edilen girişim sinyali yönünde maksimum bastırma sağlamayı amaçlayan PI algoritmasının kullanılabilirliği ele alınmıştır. Bu 3 girişim problemi ve girişim bastırma yöntemleri için benzetim çalışmaları gerçekleştirilmiş ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Elektromanyetik Girişim, Karıştırma, Elektromanyetik Girişim Giderme, Elektromanyetik Girişim Bastırma, Karıştırma Bastırma, MVDR Algoritması, LCMV Algoritması, PI Algoritması
Design of a bandpass hairpin filter with DGS for 5G FR1 applications
In this thesis, a band-pass hairpin filter is designed for wide-band applications required by 5G communication systems. In the design, a dumbbell defected ground structure (DGS) is added to the ground plane to improve the performance of the hairpin filter design. The wide-band design covers the frequency bands n48 (3550 MHz - 3700 MHz), n77 (3300 MHz - 4200 MHz), n78 (3300 MHz - 3800 MHz), and n79 (4400 MHz - 5000 MHz) in the FR1 frequency range. The filter design is made on Rogers RO4003C material with dimensions of 15x25 mm, a dielectric constant of 3.55, and a thickness of 1.524 mm. The filter consists of three U-shaped resonators, and unlike traditional designs, each resonator arm is made different in length and is optimized to be symmetrical with respect to the origin. By applying this method, passbands with similar but different frequencies can be combined into a single wide band. Thus, a wider passband is achieved. During the design process, microstrip line widths, resonator lengths, resonance conditions, and the DGS geometry were analyzed, and the passband width and performance were optimized. Simulation results indicate that the proposed filter provides broadband transmission over a bandwidth of approximately 3.3 GHz and a frequency range of 2.61–5.91 GHz. Furthermore, a dumbbell-shaped DGS added to the ground significantly reduces reflection loss to below -40 dB near the center frequency of approximately 4.25 GHz. With these features, the proposed filter structure is important both for demonstrating the potential of metamaterial structures in microwave filter structures and for providing a high-performance solution.