Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tez Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye
Tez Danışmanı: Cem Ersoy
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: İngilizce
Özet:
Hareketli Bluetooth düşük-enerji (BLE) alıcı-verici takip problemini saklı Markov modeliyle modelliyoruz ve örtülü konum bilgisini ardışıl Monte Carlo ile süzgeçliyoruz. Yaklaşımımızın sağladığı yeni bakış açısı, alınan işaret şiddeti göstergelerinden oluştu-rulmuş parmak izleri için özel olarak biçilmiş bir gözlem modelidir: Wasserstein uzaklı-ğının en iyi taşıma modeliyle çözümüne dayalı bir histogram arakestirimi. Bütün sistemin takip sonuçları, en yakın komşu ve yapay sinir ağları gibi alternatif temel tahminleme yöntemleriyle karşılaştırılmaktadır. Sonuçlarımız gürültülü veriden yüksek kesinlikli tahminlemenin mümkün olduğunu göstermektedir. Başka bir yenilik, tümleşik bir durum ve parametre tahminini sağlayan üç seviyeli saklı Markov modelidir. Bir BLE vericisinin hareketi hakkında bilgimiz olmadığını varsayarak, geçiş yoğunluk fonksiyonunu normal dağılım olarak tasarlıyoruz. Dağılımın gürültü kovaryansının temelini oluşturan yayılım parametresini konumlarla beraber tahminliyoruz. Önce, bu yöntemin geçerliliğini sabit, azalan ve uyarlamalı yayılım parametresi tahminleme yaklaşımıyla gösteriyoruz. Sonrasında canlı parametre örneklemesinin gözlenen veriye uyum sağladı-ğını ve düşük hata ortalamaları ve orta değerleri ortaya koyduğunu gösteren gerçek veri sonuçlarını elde ediyoruz. Bundan önemlisi, geniş bir parametre değer kümesi için istikrarlı hata dağılımlarına ulaşıyoruz. Üçüncü olarak, kablosuz iç ortam konumlama algoritmalarının değerlendirmesi için yeni bir yordam ve bağlantılı bir veri kümesi tanıtıyoruz. Yordamımız, sinyal verilerini yüksek hassasiyetli konum verileriyle eşlemek için bir artırılmış gerçeklik temelli konumlama sistemiden faydalanmaktadır. Kameralardan sağlanan görüntü akışları bir sıra işaretçi algılama, alt küme seçimi ve süzgeçleme operasyonlarına tabi tutulmaktadır. Sonucunda kesin referans konumları olarak kullanılabilecek yüksek hassasiyetli poz verileri elde edilmektedir.