Kapalı mekânlarda RSS tabanlı konum belirleme yaklaşımı: Parmak izi metodunun uygulanması ve performans analizi

Abstract

Kablosuz iletişimi sağlayan Wi-Fi teknolojisi günümüzde oldukça yaygın olan, her geçen yıl güncellenerek yenilenen ve çeşitli alanlarda insan yaşamına fayda sağlayan bir araç olmuştur. Ortaya çıkış amacı her ne kadar iletişim olsa da araştırmacılar tarafından yapılan çalışmalar neticesinde bir yan görev olarak Wi-Fi sinyallerinden konum belirleme amacıyla da faydalanılmaktadır. Günümüzde çok popüler ve güncel bir araştırma konusu olmasında bu teknolojinin Dünya genelinde oldukça yaygın olması, neredeyse tüm kamu binaları, alışveriş merkezleri, hastaneler, kütüphaneler vb. tüm binalarda altyapısının hazır olarak kurulmuş olmasından kaynaklanmaktadır. Sinyal parmak izi, işte bu binalarda bulunan birçok kablosuz Wi-Fi erişim noktasının oluşturduğu sinyal vektörleridir ve bu parmak izleri adından anlaşılacağı üzere yalnızca bulunduğu konuma özeldir. Bu tez çalışmasında alınan sinyal gücü (RSS) bilgisi ile parmak izi konum belirleme yöntemi gerçek koşullarda uygulanmış, konum doğrulukları çeşitli kriterler dikkate alınarak analiz edilmiştir. Bu amaç doğrultusunda bir veri toplama yazılımı, öne sürülen 3 veri türü ve bir analiz yazılımı geliştirilmiştir. Parmak izi yönteminin en zaman alıcı aşaması olan kalibrasyon aşaması için kullanılan ölçü düzeneği ve güzergâhlar şeklinde oluşturulan kalibrasyon noktaları ile yüksek doğrulukta ve hızlı bir şekilde parmak izi veritabanının oluşturulması sağlanmıştır. Yapılan çalışmalarda en yakın komşu yönteminin konum doğruluğunun kalibrasyon nokta sıklığına bağlı olduğu görülmüştür. Birden çok noktadan aday nokta konumunun hesabında ağırlıkların göz önüne alınması gerektiği, ancak komşu sayısının seçiminde sabit bir değer yerine dinamik bir değer kullanılmasının farklı tipte kapalı mekânlar için daha uygun olacağı anlaşılmaktadır. Radyo haritasında nokta sıklığına bağlı olarak veri boşlukları mevcut ise, algoritma aday noktanın konumunu, fiziksel olarak o noktadan daha uzakta bulunan kalibrasyon noktası ile eşleştirebileceği nedeniyle bu boşlukların enterpolasyon yöntemleri ile doldurulmasının konum doğruluklarına fayda sağlayacağı belirtilmektedir. Parmak izi konum belirleme uygulamalarında kullanılabilecek yazılımsal çözümler, süreci oldukça hızlandırmakta ve çeşitli analizlerin istenilen parametreler ile gerçekleştirilmesini sağlamaktadır. Bu tez çalışması ile ortaya çıkan analiz ve veri toplama yazılımları, geliştirme süreçleri devam eden, bir kapalı mekânda konum belirleme uygulaması yapılması istenildiğinde bir bütün olarak ihtiyaçları karşılayan iki program haline gelmiştir. Bölüm 4.1'de belirtilen problem gibi henüz cevap bulunamamış, farklı kapalı mekân tiplerinde konum doğruluğuna etkisi gerçek ortam şartlarında incelenerek analiz edilmesi gereken birçok konuda katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Bu tez çalışmasının sonlarında ortaya çıkan Wi-Fi 6 teknolojisi ile 6GHz ve üzerindeki frekanslar ile kapalı mekân konum belirleme çalışmalarında yeni ufuklar açılacağı düşünülmektedir. Ayrıca yine çalışmanın sonlarında ortaya çıkan Covid-19 pandemisi sebebiyle bu gibi durumlarda kapalı mekânlarda belki de temas, yakınlık gibi durumların belirlenebilmesinde fayda sağlanabileceği düşünülmektedir.

Wi-Fi technology, which provides wireless communication, has become a tool that is widely used today, updated and renewed every year and benefiting human life in various fields. Although the purpose of its emergence is wireless communication, as a result of the studies carried out by the researchers, Wi-Fi signals are also used for positioning as a side task. The fact that wireless location determination is a very popular and up-to-date research subject is due to the fact that this technology is quite common throughout the world and that the infrastructure is ready in almost all public buildings, shopping malls, hospitals and libraries. Signal fingerprints are the signal vectors created by many wireless Wi-Fi access points in these buildings, and as the name suggests, these fingerprints are specific only to the location they belong. In this thesis, the received signal strength (RSS) information and fingerprint positioning method were applied in real conditions, and their position accuracy was analyzed in terms of various criteria. For this purpose, a data collection software, 3 proposed data types and an analysis software were developed. With the measurement mechanism used for the calibration phase, which is the most time-consuming phase of the fingerprint method, and the calibration points created in the form of routes, it was ensured that the fingerprint database was created with high accuracy and quickly. In our studies, it was seen that the positioning accuracy of the nearest neighbor method is highly dependent on the calibration point density. It is understood that weights should be taken into account in the calculation of candidate point locations using KNN algorithms, but it would be more appropriate to use a dynamic value instead of a fixed value in the selection of the number of neighbors for different types of indoor spaces. It is stated that if there are data gaps in the radio map depending on the frequency of the point, the algorithm can match the position of the candidate point with the calibration point that is physically far from that point, therefore filling these gaps with interpolation methods will benefit position accuracy. Software solutions that can be used in RSS based fingerprint indoor positioning applications accelerate the process considerably and enable various analyzes to be performed with desired parameters. The analysis and data collection software created with this thesis are projects whose development processes are ongoing and have become two programs that meet the basic needs when an indoor positioning application is needed. It is thought that these programs will help in solving many problems that need to be investigated and analyzed under real environment conditions such as the problem specified in Section 4.1. With the Wi-Fi 6 technology that emerged at the end of this thesis, it is undoubted that new horizons will be opened in indoor positioning studies with frequencies of 6GHz and above. In addition, the Covid-19 pandemic that occurred at the end of the study showed that in such cases, location information and determination of contact with people at risk play a very important role in determining the conditions such as exposure to the virus and risk status.