Özet Kablosuz alglayc a lar çevreyi alglama yetene ine sahip, ucuz ve enerji kstlar olan küçük cihazlardan olu³ur. Birbirlerinden ziksel olarak

Transkript

1 i Özet Kablosuz alglayc a lar çevreyi alglama yetene ine sahip, ucuz ve enerji kstlar olan küçük cihazlardan olu³ur. Birbirlerinden ziksel olarak ayrlm³ olan alglayc dü ümleri, çevresel verileri alglayclarn ve kablosuz ileti³im donanmlarn kullanarak i³birli i içerisinde toplar, i³ler ve yayarlar. Hedef takibi gibi temel kablosuz alglayc a uygulamalar, alglayc dü ümlerinin kendi konumlarn bilmelerini gerektirmektedir. Dü ümlerin kendi konumlarn tahmin edebilmeleri için bir konum tespit protokolüne ihtiyaç vardr. Bu tezde konum bulma bir devingen arama problemi olarak ele alnm³tr. Kendi konumunu bilmeyen bir alglayc dü ümü, kendi konumunu bilen di er dü ümlerden ald paketlerle belirli bir arama uzaynda kendi konumunu aramakta ve belirli bir hata ile konumlarn tahmin edebilmektedirler. Bu ba lamda geli³tirilmi³ Uyarlanabilir Konum Tespit Sistemi (UKTS), kullanlan algoritmann uyarlanabilir yaps sayesinde a daki hatalara ve devingenli e kar³ sa lam ve hzl tepki verebilen bir sistemdir. Ayrca sistem oldukça dü³ük i³lemci ve bellek yüküne sahiptir. Anahtar Kelimeler : Gömülü Sistemler, Kablosuz Alglayc A lar, Konum Tespiti

2 ii Abstract Wireless Sensor Networks consist of cheap and energy-constrained minidevices with capability of environment sensing. Physically divided from each other, sensor nodes collect, process and transmit environmental data using sensors and wireless communication hardware with which they are equipped. Basic WSN applications like target tracking require sensor nodes to know their own location. Localization protocols are needed for sensor nodes to predict their positions. We took localization problem as dynamic search problem in this thesis. Node with unknown position searches for its position in some search space using data it receives from nodes with known position and predicts its position with some error. Adaptive Localization System UKTS, developed in this context, due to adaptive nature of underlying algorithm, gives robust and fast feedback to network errors and network dynamics. In addition, system has low CPU and memory load. Keywords : Embedded Systems, Wireless Sensor Networks, Localization

3 iii çindekiler Önsöz 1 1 Giri³ Problemin Tanm Amaç ve Kapsam li³kili Çal³malar 4 3 Sistem Tasarm Dü üm türleri Haberle³me Modülü Saat E³zamanlamas Modülü Konum Tespit Modülü AVT ile Uzaklk Arama ve Takip Etme Uyarlanabilir De er zleyicisi - AVT AVT ile Devingen ve Hatalara Kar³ Sa lam Uzaklk Tahmini AVT'ler ile Devingen ve Uyarlanabilir Konum Tespiti Gerçekle³tirim Araçlar, Kütüphaneler ve Kongürasyon Genetlab Platformunda Ultrasonik Alglayc Sürücüsü UKTS modülü arayüzü Veri al³-veri³lerinde kullanulan paket format Arayüz Tasarm De erlendirme ve Sonuçlar AVT ile Uzaklk Tahminleme Ba³arm AVT ile Konum Tespit Ba³arm Sonuçlar Sonuç 22 Kaynakça 24

4 iv ekil Listesi 1.1 Genetlab Sensenode alglayc dü ümü UKTS sisteminin genel mimarisi AVT ile ortam arasndaki ili³ki Çapa Dü ümler kullanlarak koordinat hesaplama admlar Çapa dü ümlerden gelen mesajlarla konum tespiti Alglayc a ndan toplanan konum bilgisini görselle³tiren Java program Bir çapa ve bir alc dü ümden olu³an a Uzaklk de i³iminden AVT'nin de erinin ve delta parametresinin evrimi AVT ile ve AVT'siz uzaklk tahmini Üç çapa ve bir alc dü ümden olu³an a Konum Tespitin Görsel Gösterimi

5 1 Önsöz Bu problemi Lisans Bitirme Tez konusu olarak ele almamn en önemli nedenlerden bir tanesi, lisans e itimim boyunca kazand m teori ve bilgiyi, çözümü elde etmek için kullanp, somut ve faydal bir ürüne dönü³türme frsatn sa lamasdr. Bunun yannda, bu tasarm tecrübesinin ileride kar³la³aca m problemler için güzel bir hazrlk olaca na inanyorum. "E³yalarn Internet'i" (Internet of Things, IoT) kiri yaygnla³makta ve günden güne alakal cihaz ve teknolojinin co almaktadr. Bu tezde ele ald m problemi "E³yalarn Internet'i" ile do rudan bir ili³kisi vardr. Bu da tezimi güncel ve yaplan ara³trmay da gerekli yapmaktadr. IoT'un bir bile³eni olan Kablosuz Alglayc A lar üzerinde ara³trmalar, Türkiye'de daha yeni hz kazanmaktadr. Yapt m ara³trmann bu alandaki ara³trmalara katk sa layaca n inanyoruz. Tez üzerinde çal³rken, Kablosuz Alglayca A lar, TinyOS i³letim sistemi, nesc programlana dili, Genetlab alglayc dü ümler hakknda çok bilgi elde ettik. Bu bilgi ileride gömülü sistemler ve kablosuz a lar alanlardaki yapaca mz ara³trmalar ve üretece imiz çözümler için çok faydal olaca n dü³ünüyoruz.

6 2 Bölüm 1 Giri³ Saysal elektronik, kablosuz a lar ve gömülü sistemler alanlarndaki geli³meler dü³ük maliyetli, dü³ük güç tüketimli, ortamla haberle³me özelli i olan, çok i³levli minyatür alglama aygtlarnn üretilmesine olanak sa lam³tr. Ortamdaki farkl ziksel olaylar alglayabilen bu cihaz ailesine Kablosuz Alglayc A lar (KAA) ismi verilmi³tir. KAA'lar ortamn gözlemlenmesi ya da hedef takipi gibi birçok uygulama alanna sahiptir. Askeri uygulamalar, çevre (ve do a) gözlemleme, sa lk alanndaki uygulamalar, ticari alanlarda uygulamalar ve bilimsel ara³trmalarda KAA çok yaygn kullanlmaktadr. ekil 1.1'de Genetlab Sensenode platformuna ait bir alglayc dü ümü gösterilmi³tir. KAA'larda a n her dü ümü otonom olarak çal³maktadr. Bu, büyük bir esneklik getirmekle beraber, bu cihazlarn getirdi i kstlamalar da mevcuttur. Snrl güç kayna, dü³ük i³lemci, snrl bellek kapasitesi bunlar arasndadr. Bu yüzden geli³tirilecek sistemler bu kstlar göz önünde bulundurarak ³ekillendirilmelidir. Bu kstlar KAA'lardaki problemleri oldukça ilginç klmakta ve bu alandaki ara³trmay devingen tutmaktadr. 1.1 Problemin Tanm Kapsama alan (coverage), konu³landrma (deployment), yönlendirme (routing), konum servisi (location service), hedef takibi (target tracking), kurtarma (rescue) ve olay yerinin tespiti ba lamlarnda konum bilgisi KAA için önemli bir gereksinimdir [7]. Alglayc dü ümler dinamik bir ³ekilde ortamda konu³landrlabilece i için (örn. uçaktan a³a ya braklma) yada çal³ma srasnda konumlar de i³ebilece i için (örn. kargo konteynerine ba lansa), önceden konumlarn bilseler bile belli bir zaman sonra bu bilgi güncelli ini yitirebilir [4]. ekil 1.1: Genetlab Sensenode alglayc dü ümü [10].

7 Geleneksel sistemlerde bu problemi çözmek için Global Positioning System (GPS) türü küresel konumlandrma sistemleri kullanlmaktadr. GPS, 10 metre hassasiyetle konumu tespit edebilir, kullanm ücretsiz oldu u için ço u mobil uygulama için mükemmel bir çözümdür. Ama bunun yannda GPS'nin güvenli çal³mad durumlar da vardr. Sistem, birden çok uydunun görü³ çizgisinde olmasn gerektirdi i için, kentsel, bina içi, yeralt ya da uzay ortamlarnda olu³turulan alglayc a lar GPS'den yararlanamazlar [4]. KAA'larn güç tüketimi snrlamas da çok güç tüketen GPS modüllerin kullanm engellemektedir. GPS yerine uygulama gereksinimleri do rultusunda APS (Ad hoc Positioning System)[18] geli³tirilmelidir. KAA'nda konum tespitinin zorluklar sralayacak olursak [3]: Fiziksel katmann ölçüm hatalar: ki dü üm arasndaki mesafe ölçümü için alnan sinyalin gücü ya da aktarma zaman kullanlyorsa, ölçümler donanmdan dolay ortama göre çok farkllk gösterilebilir. Bu da konum tespitinin yüksek hatalara yol açmaktadr. Hesaplama kstlar: Konum tespitin sonuçlarn iyile³tirmek için baz algoritmalar kullanlabilir, ama bu algoritmalar çok hesaplama gerektiriyorsa KAA'lar için uygun de ildir. GPS konum verisinin eksikli i : Yukarda bahsetti imiz gibi, çok hassas konum tespiti yapabilen GPS teknolojisi gömülü sistemlerde yaygn olarak kullanlsa da, KAA'larnda kullanm güç tüketimi ve maliyet açsndan uygun olmayabilir. Dü³ük kaliteli alglayc dü ümler : Dü ümlerin maliyet açsndan ucuz olmalar, donanmsal yeteneklerinin dü³ük kalitede olmalar sonucunu do urmu³tur. Dü ümlerin sinyal gücü ölçümleri oldukça gürültülü olabilir, saat e³zamanlamas hatalar hesaplamalara oldukça büyük hatalar ekletebilir, dü ümler bozularak bazen a dan kopabilirler. 1.2 Amaç ve Kapsam Bu çal³mada, KAA'larn kstlar gözetilerek bir uyarlanabilir konum tespit sistemi (UKTS) geli³tirilmi³tir. UKTS, bir alglayc a ndaki her dü ümün konumunun devingen ve gerçek-zamanl olarak takip edilmesi için kullanlabilmektedir. Konum bilgisine ihtiyaç duyan uygulamalar UKTS modülü ba ladktan 1 sonra, belirli arayüzden konum bilgilerine rahatça ula³abilmekteler. UKTS dü ümlerin ortam gürültüsünden ve hesaplama hatalarndan en az etkilenmesini Uyarlanabilir De er zleyicileri (Adaptive Value Trackers - AVT) [22] ile sa lamaktadr. Geli³tirilen sistem, hareketli nesnelerin takibinin de yaplabilmesi için kullanlabilecektir. Özetle, tam anlamyla devingen bir ortamda çal³abilen uyarlanabilir bir konum tespit sistemi ortaya koyulmu³tur. Sisteme yeni bir dü üm eklendi inde ya da dü ümlerin yeri de i³tirildi inde, geli³tirilecek arayüzler aracl ile kullancya a daki her elemann konum bilgisi annda yanstlabilmektedir. 1 TinyOS terminolojisinde "ba lamak" (wire), bir uygulamann kulland kütüphaneleri ve modülleri belirtmektir 3

8 4 Bölüm 2 li³kili Çal³malar Literatürdeki konum bulma protokolleri, uzaklk tayinine dayal yöntemler (Range-based Localization) kullanmaktadr. Her uzaklk tayin yöntemi özel donanm deste ine ihtiyaç duymakta ve bu durum yöntemlerin çe³itli donanma sahip platform yelpazesine uygulanabilirli ini snrlamaktadr. Ayrca uzaklk tayininin do rulu u ve hassasiyeti yöntemden yönteme de i³mektedir. Gelen sinyal gücü (Received Signal Strength) uzaklk tayininde kullanlan en yaygn yöntemdir. Ancak bu yöntemin hassasiyeti snrldr ve çevresel faktörlerden oldukça etkilenebilmektedir. Alnan sinyal seviyesi ile uzaklk arasnda bir ili³ki kurabilmek zordur ve alglayclarn donanmna ve çevresel de i³imlere ba ldr. Var³ zaman (Time of Arrival) yöntemleri mesajlarn gönderim ve alm zamanlarna dayanmaktadr. Saat e³zamanlamas bu yöntemlerin temel gereksinimidir. Ancak görü³ açsnn (Line of Sight) olmamas ve sinyallerin do rudan alnmamas gönderim ve alm zamanlarn etkilemekte ve konum bulma hatalarn arttrmaktadr. Uzaklk tayin edildikten sonra, dü ümler kendi konumlarn belirleyebilmek için, kendi konumunu bilen yeterli sayda dü ümden konum bilgilerini toplamaya gereksinim duyarlar. Toplanan bilgilerden konum bilgisini hesaplamak için kullanlan temel yöntemler trilaterasyon (Trilateration), üçgenleme (Triangulation) ve en büyük olabilirlik çoklulaterasyon (Maximum likelihood multilateration) yöntemleridir [21, 8, 20, 17]. Günümüz sistemlerinde, sistem parametrelerin do ru de erlerinin bulunmas çok önemlidir. Sistemin bile³enleri belirsizlik içeren ortamla etkile³erek kendi parametrelerini uyarlayabilmeleri için gerekli olan bilgiyi toplamaya çal³rlar. Uyarlanabilir parametre kontrol yöntemlerinde, parametreler geribildirimler sayesinde bir arama süreci sonunda devingen olarak uyarlanmaktadrlar. Bu çal³mada kullanlan parametre kontrol yöntemi olan Uyarlanabilir De er zleyicisi (Adaptive Value Tracker - AVT) ilk olarak [15] çal³masnda tantlm³tr. Günümüze kadar, bu yöntem deniz gözetlemede [6, 5], kontrol oyunlarnda [19], öz-örgütlenen sinir a lanrnda [12, 11], kullanc pro- li çkarmada [14], KAA'larda öz-örgütlenen ve da tk saat e³zamanlamas için [22, 13] kullanlm³tr.

9 5 Bölüm 3 Sistem Tasarm Uyarlanabilir konum bulma sisteminin genel mimarisi ekil 3.1'de gösterilmi³tir. Mimari, temel olarak saat e³zamanlamas ve konum tespit modüllerini içermektedir. Haberle³me modülü ise dü ümler arasndaki ileti³im için gereklidir. 3.1 Dü üm türleri Sistemin yapsna geçmeden önce, sistemde tanml iki dü üm rollerine de inmek istiyoruz. Çapa Dü üm: Konumu yerle³tirme srasnda tanmlanm³ ve d³ardan REQUEST mesajlarna RF ve Ultrasonic mesajlaryla ba³ka dü ümlere aralarndaki uzakl ve kendi konumlar tespit etmeye yardm eden dü ümdür. Konumu uzaktan yada elle de i³tirene kadar ayn konumda kalmaktadr. Hareketli Dü üm: Uygulama gereksinimlerine göre serbest ³ekilde konumu de i³tiren bir dü ümdür. Çapa dü ümler yardmyla belli aralklarla kendi konumu tespit etmeye çal³maktadr. UYGULAMA Saat Eşzamanlaması Modülü Konum Tespit Modülü Haberleşme Modülü Saat Donanımı Akustik Algılayıcı Haberleşme Donanımı ekil 3.1: UKTS sisteminin genel mimarisi

10 3.2 Haberle³me Modülü Hem Saat E³zamanlamas Modülü hem de Konum Tespit Modülü di er dü ümlerle haberle³meye ve bilgi de i³-toku³una gereksinim duymaktadr. Haberle³me Modülü, dü ümler aras haberle³mede ileti³imin düzenli, kaypsz ve enerji verimli yaplmasndan sorumludur. Bu i³levsellik için Bölüm 4.1'te belirtece imiz gibi, TinyOS [16] i³letim sistemi ile gelen yazlm bile³enleri kullanlm³tr. 3.3 Saat E³zamanlamas Modülü Bölüm 2'te bahsedildi i gibi saat e³zamanlamas, var³ zamanl konum bulma protokolleri için temel bir gereksinimdir. UKTS protokolü de ultrasonik alglayclar kullanarak konum tahminleme i³lemi yapaca için, saat e³zamanlamasna ihtiyaç duymaktadr. Da tk sistemlerde, bütün dü ümlerin ortak bir saat kayna na do rudan eri³imleri mümkün de ildir. Bunun yerine her dü üm bir saat ile donatlm³tr. Dü ümlerin saatleri farkl hzlarda tklayabilmekte ve bunun sonucunda saatlerin gösterdi i de erler birbirinden uzakla³abilmektedir[13, 22]. Bu durum her dü ümün kendi yerel zaman kavramna sahip olmasna yol açmaktadr. Da tk sistemlerde, dü ümlerin ortak bir zaman kavramna sahip olmalarn sa layan sürece da tk saat e³zamanlamas denilmektedir. Bu süreçte, her dü üm bir da tk saat e³zamanlama algoritmas çal³trarak di er dü ümlerle haberle³ir ve elde etti i zaman bilgisini i³leyerek bir ortak saat de erini hesaplar. Da tk saat e³zamanlama algoritmasnn temel hede, herhangi bir anda dü ümlerin hesaplad ortak saat de erleri arasndaki farkn en aza indirilmesidir. Saat E³zamanlamas Modülü kapsamnda literatürdeki AVTS protokolü [22] gerçekle³tirilecektir. Bu protokol, detaylar daha sonra açklanacak olan Uyarlanabilir De er zliyicisi AVT'ler kullanmaktadr. 3.4 Konum Tespit Modülü Konum Tespit Modülü ultrasonik alglaycsndan gelen verileri kullanarak, AVT'lerle dü ümlerin konumunu özgün bir ³ekilde bulmaktadr. Bu i³levsellik için öncelikle ultrasonik alglayclar kullanlarak uzaklk tahmini yaplmaktadr. Yaplan uzaklk tahmini sonucunda ilgili AVT'ye geribildirimler gönderilerek gerçek uzaklk devingen olarak aranmakta ve takip edilmektedir. 3.5 AVT ile Uzaklk Arama ve Takip Etme Bir dü üm, di er herhangi bir dü üme göreceli olarak uzakl n hesaplayabilmek için ultrasonik alglaycsn kullanmaktadr. Mesafe tahmini yapabilmek için, ultrasonik sinyalin göndericiden kendisine ula³ma zamann hesaplamaldr. Saat E³zamanlamas Modülü'nün sundu u e³zamanlanm³ saat bilgisi, bunun için kullanlmaktadr. Bir gönderici, bir ultrasonik sinyali hemen göndermeden önce bir RF sinyali gönderir. Bu sinyalde ultrasonik sinyalin gönderim zaman 6

11 t 1 ta³nmaktadr. Alc dü üm ultrasonik sinyalini almadan önce daha hzl olan RF sinyalini alacaktr. Alc dü üm ultrasonik sinyali alnca bu sinyalin alm zaman olan t 2 'yi saklar. Sesin iletim hz v ses kullanlarak bu iki dü üm arasndaki tahmini uzaklk ˆd = t 2 t 1 v ses ile hesaplanr [20]. Dü ümler mesafe takipi yapmak istedikleri her di er dü üm için bir adet AVT içermektedirler. AVT, bir de erin bir arama uzaynda aranmasn ve bulunmasn sa layan yazlm bile³enidir. Ultrasonik sinyal ile yaplan uzaklk tahmini ortamn devingenli inden ötürü gürültüye sahiptir. Gürültülü uzaklk tahmininden hatalara kar³ daha dayankl ve devingen uzaklk takipinin yaplmas AVT'ler ile sa lanmaktadr. 3.6 Uyarlanabilir De er zleyicisi - AVT Literatürdeki çal³malarn aksine, konum bulma bu projede bir devingen arama problemi olarak ele alnm³tr. Gürültülü ve devingen bir alglayc a nda, kendi konumunu bilmeyen bir alglayc dü ümü, kendi konumunu bilen di er dü ümlerden ald paketlerle belirli bir arama uzaynda kendi konumunu arayacaktr. Bu devingen arama için yöntem olarak Uyarlanabilir De er zleyicisi (Adaptive Value Tracker - AVT) kullanlm³tr [15, 22, 13]. zleme i³lemi, AVT'nin ortamndan gelen muhtemelen aranan de ere do ru götüren ard³k geribildirimler sayesinde sa lanmaktadr. Biçimsel olarak, bir avt devingen bir de er v ' (konum bulma probleminde dü ümün konumu) v min alt snr, v max üst snr olmak üzere verilen bir gerçel aralk (arama uzay) AV T ss = [v min, v max ] R içerisinde (dü ümün konum uzay) arar (ve izler). Herhangi bir t annda avt, v t = avt.value(t) eylemi ³eklinde eri³ilebilen bir v t AV T ss de erini (dü ümün olas konumunu) ortamna sunabilmektedir. avt'nin ortamnn amac aranan de er v 'n o anda önerilen de er v t 'den küçük, büyük veya v t 'ye e³it oldu unu saptamaktr. Bu saptamadan sonra, ortam avt ile avt.adjust(f t F) ³eklinde bir eylem ile etkile³ime geçer ve dolaysyla F = {f, f, f } kümesinden bir f t geribildirimini gönderir. f t geribildirimi, v t 'yi artrmak (f ), azaltmak v t (f ) veya v t 'nin iyi oldu unu (f ) bildirmek için olabilir [22]. AVT'ler ile örnek devingen arama süreci ekil 3.2'te gösterilmi³tir. Geribildirimi aldktan sonra, avt sonraki de eri v t+1 'yi v t 'den ³u ³ekilde türetir v t+1 = v t + t+1, v t t+1, v t, f t = f f t = f f t = f (3.1) öyle ki t+1 de eri t + 1 anndaki ayar admdr 1. Ayar adm için ³u sa lanmaldr t [ min, max ] (3.2) 1 Dikkat edilirse, v t+1 de eri AV T ss 'nin snr de erlerini geçemeyece i için, e er v t + t+1 > v max ise v t+1 = v max ve e er v t + t+1 < v min ise v t+1 = v min. 7

12 AVT Environment f " f " [...] f # ➊ ➋ ➍ ➎ ➐ ➑ v t v t+1 v t+3 v t+2 ➒ D t+3 v min ➌ D t+1 ➏ D t+2 Adaptive Value Tracker (AVT) v max ekil 3.2: AVT ile ortam arasndaki ili³ki. AVT de er izleme süreci bir ba³langç de eri v 0 ile ba³lar ve birçok iterasyon döngüsünden olu³ur: örne in, (1) AVT, ortamna v t 2 de erini sunar, (2) ortam, bir f geribildirimi gönderir, (3) bu geribildirimden (ve muhtemelen di er eski geribildirimlerden), AVT büyük olaslkla v de erine yakn olan v t 1 = v t 2 + t 1 de erine ula³mak için en iyi ayar adm t 1 'i saptar, (4) yeni de er v t 1 ortama önerilir, (5) sonra ortam tarafndan bir ba³ka f geribildirimi gönderilir, (6) bu geribildirimden AVT daha ileri gitmesi gerekti ini saptar ve t ayar admn artrr, (7) yeni de er v t ortama önerilir, (8) ancak bu defa ortam tarafndan zt bir f geribildirimi gönderilir, (9) bu nedenle AVT ayar admn küçültür ve ters yönde ilerler, sonra bir ba³ka yeni de er önerilir ve süreç v 'a eri³ilinceye dek devam eder [22]. öyle ki min t 'nin alt snrdr ve max da üst snrdr. min, avt'nin kullanabilece i en küçük ayar admdr bu de ere ayrca hassasiyet denilmektedir. max, öte yandan, avt'nin kullanabilece i en büyük ayar admdr ve bunun bir sonucu olarak v t 'nin en büyük evrim hzdr. Arama süreci boyunca, avt ayn yöndeki geribildirimleri arka arkaya ne kadar çok alrsa, v t de erinin v 'dan o kadar uzakta demektedir (ya da daha kötüsü: v t de eri v 'dan uzakla³maktadr). Böyle bir durumda v 'a daha çabuk eri³mek için v t 'n ayar hzlandrlmaldr. Bu nedenle, her geribildirim alnd nda, ayar adm ³öyle artrlmaktadr t+1 = t λ incr. (3.3) Öte yandan, avt ters yöndeki geribildirimleri arka arkaya ne kadar çok alrsa, v t de eri az veya çok tutarl bir v de erinin etrafnda o kadar dalgalanmaktadr 2. v de erine daha fazla yakla³mak için (ba³ka bir uzak de er aniden zplamamak için) ve dolaysyla v de erine daha çabuk eri³ebilmek için, ayarlamann yava³latlmas gerekmektedir. Bu nedenle, her geribildirim alnd nda, ayar adm ³öyle azaltlmaktadr t+1 = t λ decr. (3.4) Son olarak, avt bir iyi geribildirim ald nda, bu demek oluyordur ki v t de eri (en azndan kabaca) do ru de ere ula³m³tr. Bu nedenle, v t+1 de eri v t+1 = v t ayn kalr çünkü v muhtemelen v t 'ye yakndr. Ayar adm, öte yandan, e³itlik 3.4'de gösterildi i gibi azaltlmaktadr, çünkü bir sonraki admda e er farkl bir geribildirim alnrsa, v de eri muhtemelen v t+1 de erinden daha az uzaktadr. 2 Ortamdan gelen geribildirimlerin do ru oldu u kabul edilmektedir. 8

13 Bu sürecin bir sonucu olarak, yeterli saydaki iterasyondan sonra önerilen de er ve ayar adm de erinin t annda ³unu sa lad gösterilebilir v min v t v + min, (3.5) t = min. (3.6) uras not edilmelidir ki bu duruma eri³ildikten sonra devingen de er v bir ³ekilde de i³se bile, avt bu de eri ortamndan gelen geribildirimler sayesinde izlemeye devam edebilir. 3.7 AVT ile Devingen ve Hatalara Kar³ Sa lam Uzaklk Tahmini Ultrasonik sinyaller vastasyla hesaplanan uzaklk de eri ˆd, alc dü üm tarafndan gönderici dü ümün uzaklk de erinin takibi için saklanan AVT'nin önerdi i uzaklk de erinden büyükse konumun arttrlmasna yönetik bir geribildirim f, küçükse konumun azaltlmasna yönetil bir geribildirim f, bu ko³ul da sa lanmadysa tahminin iyi oldu una dair f geribildirim AVT'ye gönderilir. En son a³amada alc dü üm,tüm kom³ular için tuttu u AVTleri kullanarak kendi konumunu güncellemektedir. Bu kapsamda i³letilecek algoritma kabaca a³a daki ³ekilde özetlenebilir: Algoritma 1: Bir v dü ümü için konum tahmini modülünün temel uzaklk tahminleme algoritmas. 1: Bir u kom³usundan RF sinyali alnd nda 2: 3: Sinyalin alnd t u 1 zamann kaydet. 4: Bir u kom³usundan ultrasonik sinyal alnd nda 5: Sinyalin alnd t u 2 zamann kaydet. 6: ˆdu = tu 2 tu 1 v ses formülü ile tahmini uzakl hesapla 7: error = ˆd u avt u.getv alue() 8: if error > 0 then avt u.adjust(f ) // u dü ümünün konumu arttr 9: else if error < 0 then avt u.adjust(f ) // u dü ümünün konumu azalt 10: else avt u.adjust(f ) // u dü ümünün konum gayet iyi olur. Algoritma 1 i³lendikten sonra, uyarlanm³ avt u uzaklk de eri elimizde 9

14 d z 2 =( x v x z ) 2 +( y v y z ) 2 d u 2 =(x v x u ) 2 +( y v y u ) 2 d k 2 =(x v x k ) 2 +( y v y k ) 2 Trilateration avt u, x u, y u avt k, x k, y k avt z, x z, y z ekil 3.3: Çapa Dü ümler kullanlarak koordinat hesaplama admlar. 3.8 AVT'ler ile Devingen ve Uyarlanabilir Konum Tespiti Bir dü ümün kendi konumunu bulabilmesi için, kendi konumunu bilen 3 çapa (anchor) dü ümden konum bilgilerini almas ve bu dü ümlere olan göreceli uzaklklarn hesaplamas gerekmektedir. Bir önceki alt bölümde belirtilien Algoritma 1 kullanlarak, üç çapa dü üm için üç adet AVT kullanlarak göreceli konumlar hesaplanr. Yo unluk (Density) yüksek olan a larda bir hareketli dü üm 3'ten fazla Çapa Dü ümden cevap alabilir. Bütün kom³ularn uzaklk bilgisini katacak ³ekilde konum tespiti yapmak için Multilaterasyon (Multilateration) yöntemin kullanlmas gerekiyor. Multilaterasyon için gereken hesaplamalar, Trilaterasyona göre daha a rdr. AVT'den yararlanarak en güncel üç kom³u için Trilaterasyon uyguladk. En güncel kom³ular her zaman de i³ti i için, konum tespiti sürekli güncel bilgilerle uyarlandrlmaktadr. Herhangi bir anda, ilgili u çapa dü ümü için kullanlan avt u bile³eninden, avt u.getv alue arayüzü sayesinde o çapa dü ümüne ili³kin tahmini uzaklk de eri d u elde edilir. Bu dü ümden gelen koordinat bilgisi (x u, y u ) da sistemde tutulmaktadr. Di er k ve z dü ümlerinden gelen bilgiler de kullanlarak trilaterasyon yöntemi ile a³a daki gibi hesaplanr: [ ] [ ] [ xk x 2 z y k y z xv (d 2 = z d 2 k ) (x2 z x 2 k ) (y2 z yk 2) ] x k x u y k y u y v (d 2 u d 2 k ) (x2 u x 2 k ) (y2 u yk 2) Yukardaki formülden hesaplanan (x v, y v ) koordinatnn da devingen ve hatalara kar³ duyarl bir ³ekilde takibinin yaplabilmesi için bu iki de i³ken için de AVT algoritmas kullanlm³tr. 10

15 ekil 3.4: Çapa dü ümlerden gelen mesajlarla konum tespiti. Algoritma 2'de ve ekil 3.4'te bu admlar özetlenmi³tir. Algoritma 2: Bir v dü ümü için konum tahmini modülünün koordinat bulma algoritmas. 1: Bir u çapasndan (x u, y u ) koordinat bilgisi alnd nda 2: Kaydedilen di er 2 çapa bilgisi kullanlarak, tirlaterasyonla (x v, y v ) hesapla 3: x err = avt x v.getv alue x v 4: y err = avt y v.getv alue y v 5: if x err > 0 then avt x v.adjust(f ) // v dü ümünün x konumu arttr 6: else if x err < 0 then avt x v.adjust(f ) // v dü ümünün x konumu azalt 7: else avt x v.adjust(f ) // v dü ümünün x konumu gayet iyi 8: if y err > 0 then avt y v.adjust(f ) // v dü ümünün y konumu arttr 9: else if y err < 0 then avt y v.adjust(f ) // v dü ümünün y konumu azalt 10: else avt y v.adjust(f ) // v dü ümünün y konumu gayet iyi 11

16 12 Bölüm 4 Gerçekle³tirim 4.1 Araçlar, Kütüphaneler ve Kongürasyon Konum tespit sisteminin geli³tiriminde kullanlan donanm platformu Genetlab Sensenode v.1.3 [10] 'dr. Bu platform 16-bit dü³ük-güç MSP430 [2] mikrodenetleycisini içermektedir. Mikrodenetleyici 10kB RAM, 48kB program ash ve 1024kB external ash belle e sahiptir. Platformda bulunan CC2420 [1] haberle³me yongas 2.4 GHz frekansta çal³maktadr ve 250kbps veri iletim hzna sahiptir. Sistem açk kaynak kodlu bir i³letim sistemi olan TinyOS [16] i³letim sisteminin son sürümü olan ve nesc [9] programlama dili kullanlarak geli³tirilmi³tir. TinyOS kablosuz gömülü sistemler için tasarlanm³tr ve bile³en tabanl bir mimariye sahiptir. TinyOS'un bile³en kütüphaneleri a protokolleri, da tk servisler, alglayc sürücüleri ve veri toplama araçlarn içermektedir. Geli³tirme ortam olarak Ubuntu LTS kullanlm³tr. Sistem ayarlar olabildi ince varsaylan olarak tutulmu³tur ve geli³tirme ortammz ba³ka yerde yeniden kolayca kurulabilir. 4.2 Genetlab Platformunda Ultrasonik Alglayc Sürücüsü Kulland mz Sensenode alglayc platformdaki Ultrasonik alglaycs, platformuyla gelen sürücü ile cal³mam³tr. Bu yüzden alglaycnn sürücüsünü kendimiz gerçekle³tirmek zorunda kaldk. Platformun kapal tasarma sahip olmasi, geli³tirme sürecini oldukça yava³latm³tr. Ço unlukla reverse-engineering ile elde ettigimiz alglaycnn çal³ma prensibini çkarttktan sonra, msp430 i³lemcisi için PWM ile 40khz kare dalga üreten ve DAC ile 2.4V referans degeri üreten ve donanm seviyesinde çalsan bir sürücüyü gerçekle³tirdik. Ultrasonik alglaycnn ultrasonik'in ziksel özelliklerinden gelen özel yerle³tirme ³artlara ihtiyaç duymaktadr. Bu özellikleri ve ³artlar Yerle³tirme bölümünde inceledik. Konum tespit mödülün Ultrasonik Alglayc Sürücüsü ile ileti³im kurabilmesi, Pulser ve Detector arayüzleri olu³turduk. i n t e r f a c e Pulser { command void I n i t ( ) ;

17 } command void SendPulse ( uint32_t starttime ) ; command void Stop ( ) ; Kaynak kodu 4.1: Pulser arayüzü Pulser arayüzü (Kaynak kodu 4.1), Ultrasonic Alglaycnn 40 Khz frekansnda birkaç kare dalga ses üretimi sa lamakta ve ses üretimin ba³lama zaman döndürmektedir. i n t e r f a c e Detector { async command void StartDetector ( ) ; async command void EnableInt ( bool s i n g l e ) ; async command void DisableInt ( ) ; async command void StopDetector ( ) ; async event void PulseDetected ( uint32_t firstpulsetime ) ; } Kaynak kodu 4.2: Detector arayüzü Detector arayüzü (Kaynak kodu 4.2), ba³landktan (StartDetector()) ve kesmesi açtldktan sonra (EnableInt()) gelen Ultrasonik sinyalleri alglar ve ilk sinyalin geli³ zamann döndürür (event PulseDetected(uint32_t firstpulsetime)). Kesme sadece tek kareyi alglama seklinde ayarlanrsa (EnableInt(TRUE)), Alglayc ilk ald kareden sonra kesmey kapatr ve gelen Ultrasonik sinyallere tepki vermez. Ultrasonik Alglayc Sürücüsünü ikiye bölmenin sebebi, sadeli i sa lamak ve ayr ayr kullabilmek içindir. Örne in, sadece Çapa olacak dü üm, Detector i³levini gerçekle³meyece i için, uygulama koduna kullanmayaca bu ksm eklemez, dolaysyla da uygulama kodu haer. Gömülü sistemlerde, özellikle de KAA'larda uygulama kodun olabildi ince kuçuk ve basit olmasna çok dikkat edilmelidir. 4.3 UKTS modülü arayüzü UKTS modülü, ba³ka uygulamalar tarafndan ba lanabilecek ve istedi i zaman kendi konumu döndürecektir. Bu i³levi gerçekle³tirmek için, UKTS modülün arayüzü kullanlacaktr. i n t e r f a c e UKTS { async command void StartCapa ( ) ; async command void S t a r t H a r e k e t l i ( ) ; async command void getposition ( uint32_t x, uint32_t y ) ; } Kaynak kodu 4.3: UKTS modülün arayüzü Arayüzün (Kaynak kodu 4.3) kullanm çok basittir. Çapa olacak dü üm, ba³latrken Çapa davran³ (Bölüm 3.1'e bkz.) ba³latacak (StartCapa()). Hareketli dü üm ayn ³ekilde, Hareketli davran³n ba³latacak. (StartHareketli()). 13

18 Konum bilgisini istendi inde getposition(uint32_t *x, uint32_t *y) fonksiyonu ça rlacaktr. Bunu hem Çapa hem de Hareketli dü üm yapabilir. Sistemin esnek yapsndan dolay, farkl senaryolarn gerçekle³mesi de mümkün. Örne in, dü üm says yüksek olan a da, baz dü ümler Çapa, bazlar da Hareketli olarak ba³larlar. Hareketli dü ümler kendi konumlar bulduktan sonra, hareketsiz kaldklar sürece Hareketli davran³ndan Çapa davran³na geçebilecekler. Ayn ³ekilde harekete geçen herhangi Çapa dü üm Hareketli davran³na geçip yeni konumu arayp bulabilecektir. 4.4 Veri al³-veri³lerinde kullanulan paket format Kullanc uygulama, sadece arayüzdeki metotlar kullanr, arka planda gerçekle³en veri al³-veri³leri ve i³lemleri ile ilgilenmez. Arka planda, daha önce anlatt mz gibi, Hareketli Dü üm REQUEST mesajn belli aralklarla yaynlar REQUEST mesajn alan Çapa Dü ümü(ler), belli aralk bekledikten sonra Pulser arayüzü (Kaynak kodu 4.1) aracl yla Ultrasonik sinyali belli bir süre boyunca üretir Sinyalin ba³lama zaman da RF mesaj içine koyup mesaj yaynlar Hareketli Dü üm, Ultrasonik sinyalini Detector arayüzünden gelen kesmeyle alr ve gelme zamann kaydeder Hareketli Dü üm, RF mesajn alr, Ultrasonik-RF arasndaki zaman farkn ve zaman farkndan uzakl hesaplar (bu ve önceki admlarn sras de i³ebilir, Bölüm... bkz.) Uzaklk, ondan sonra da konum tahmini AVT'den geçer ve yeni konum tahmini üretilir Burada, kablosuz yoluyla yaynlanan REQUEST ve RF mesajlarn paket formatna de inmek istiyoruz. TinyOS i³letim sisteminde, paket format ba³lk dosyalarnda(.h) tanmlanr. Ukts.h dosyasnda tanmlad mz ukts_msg_t paket tipi, hem REQUEST hem de RF mesajlar içerebilir. Paket tipi, msg_type sahasnda belirtilmektedir. id, göndereni (ortak); reply_id, hangi Hareketli dü üme cevap verildi i gösteriyor. Her dü üm her mesajda x ve y sahalarnda kendi konumunu da yaynlyor. Hareketli dü üm, uzaklk isteklerini düzenli saklamak ve ölçümlerin güncelle ini denetlemek için, sürekli artan seq_no sahasn kullanr. Çapa Dü ümler de, Ultrasonik sinyalin çk³ zamann t_us sahasnda gönderirler. typedef { nx_struct ukts_msg nx_uint8_t msg_type ; 14

19 nx_uint16_t id ; nx_uint16_t reply_id ; nx_uint32_t x ; nx_uint32_t y ; nx_uint32_t seq ; nx_uint32_t t_us ; } ukts_msg_t ; Kaynak kodu 4.4: UKTS modülün mesaj format 4.5 Arayüz Tasarm Dü ümlerin konumlar görsel ve devingen olarak ekranda gözlemlemek için bir uygulama gerçekle³tirdik. Dü ümler her yaynlad mesaja kendi numaralarn ve konumularn eklemektedirler. Bu paketleri yakalayan veri toplama merkezi, bilgileri alp ekrana yazdrmaktadr. Veri toplama merkezin (Sink) i³levini, USB portu ile bilgisayara ba lanm³ programc/seri veri ba da³trcna takl, ve baz istasyon (BaseStation) uygulamas yüklenmi³ bir dü üm görmektedir. Baz istasyon uygulamas TinyOS sürümü ile gelmektedir ve çok basit görev yapmaktadr: RF kanal ile gelen bütün mesajlar seri ba lants ile bilgisayara aktarmaktr. Seri ba lantsndan gelen bit akntsndan, daha önce tanmlanm³ paket tiplerine göre mesajlar elenmektedir. Java nesnelerine dönü³türülen bu mesajlar ilgili arayüze gönderilmektedir. Arayüz her yeni mesaj aland nda, içindeki bilgileri alp ekrana yazdrlmaktadr. ekil 4.1: Alglayc a ndan toplanan konum bilgisini görselle³tiren Java program. ekil 4.1'da geli³tirilen arayüz yazlm gösterilmektedir. Arayüz, sisteme yeni dü ümler eklendikçe ve bir dü üm konumu de i³ince kullancya annda 15

20 görsel bilgi sunmaktadr. Böylece, kullanc gerçek zamanl bir ³ekilde alglayc a n gözetleyebilmektedir. 16

21 17 Bölüm 5 De erlendirme ve Sonuçlar Geli³tirilen sistemin de erlendirilmesi için gerçek donanm platformunda deneyler yaplm³tr. Bu deneylerde AVT'lerin min ve max de erleri 0.1 ve 50, uzaklk arama uzay ise [0, 300] olarak snrlandrlm³tr. 5.1 AVT ile Uzaklk Tahminleme Ba³arm ekil 5.1: Bir çapa ve bir alc dü ümden olu³an a. Öncelikle AVT ile uzaklk tahminlemenin ba³armnn de erlendirilmesi için 2 alglayc dü ümü kullanlm³tr. Bir alglayc dü üm, çapa dü üme belirli bir sklkta "REQUEST" mesaj gönderir. Bu mesaj alan çapa dü üm

22 ise bir RF ve bir Ultrasonik sinyal gönderir. Alc dü üm, Algoritma 1'deki admlar i³leterek uzaklk bilgisini hesaplamaktadr. ekil 5.1'de ilgili deney düzene i gösterilmi³tir. ekil 5.2: Uzaklk de i³iminden AVT'nin de erinin (krmz) ve delta parametresinin (beyaz) evrimi. ekil 5.2'de alc dü ümün çapa dü üm için çal³trd AVT'nin de erinin ve parametresinin de i³imi gösterilmi³tir. lk ba³ta saat e³zamanlamas olmad için, ultrasonik sinyaller ile hesaplanan uzaklk de eri oldukça hataldr. Saat e³zamanlamas sa lanncaya kadar geçen sürede AVT'nin de eri adm adm gerçek uzaklk de erine yakla³maktadr. Bu süreçte, de eri öncelile en yüksek de eri olan 50 de erinde kalmakta, AVT gerçek de ere yakla³tkça bu de er de küçülerek en sonunda min de erine kavu³maktadr. Alc dü ümün konumu de i³ti inde, AVT kendisine gelen geribildirimler sayesinde yeni uzaklk de erini aramaya ba³lamakta, ve devingen bir ³ekilde kendini uyarlamaktadr. de eri tekrar büyüyerek AVT'nin hzl bir ³ekilde yeni konuma yakla³mas sa lanmakta, sonra bu de er küçülerek AVT'nin hassas bir ³ekilde yeni konumu bulmas sa lanmaktadr. ekil 5.3 AVT ile uzaklk tahmininin ortam gürültüsüne ve hatal hesaplamalara kar³ nasl dayankl oldu unu göstermektedir. Uzaklk hesaplamas için kullanlan yöntemde, ultrasonik sinyallerin yakalanmas kendi içinde belirli bir hatay barndrr. Saat e³zamanlamasnn hatas ile beraber, hesaplanan uzaklk de eri sürekli de i³kenlik göstermi³ ve tutarszlklar sergilemi³tir. AVT, anlk hatalara kar³ oldukça sa lam bir ba³arm sergilemi³ ve oldukça tutarl uzaklk bilgisi hesaplam³tr. ekil 5.3: AVT ile (krmz) ve AVT'siz (beyaz) uzaklk tahmini. AVT hatalara kar³ oldukça sa lam bir davran³ sergilemi³tir, di er yönteme göre oldukça tutarl ve sabit bir uzaklk de eri döndürmü³tür. 18

23 5.2 AVT ile Konum Tespit Ba³arm ekil 5.4: Üç çapa ve bir alc dü ümden olu³an a. AVT ile konum tespit ba³armnn de erlendirilmesi için 4 alglayc dü ümü kullanlm³tr. Bir alglayc dü üm, üç çapa dü üme belirli bir sklkta "RE- QUEST" mesaj gönderir. Bu mesaj alan çapa dü ümler srayla bir RF ve bir Ultrasonik sinyal gönderir. Alc dü üm, Algoritma 1'deki admlar i³leterek bu üç çapa dü üme olan göreceli uzaklk bilgisini hesaplamaktadr. Daha sonra Algoritma 2 i³letilerek konum bilgisini hesaplar. Bu admlar ekil 3.4'te özetlenmi³tir. ekil 5.4'de ilgili deney düzene i gösterilmi³tir. ekil 5.5a bu deney düzene inde AVT ile konum tespitinin ne kadar tutarl ve ortam devingenli ine kar³ sa lam oldu unu göstermektedir. Çapa dü ümlere olan uzaklk AVT'ler ile hesapland için bu uzaklklar oldukça tutarl ve az de i³kenlik göstermektedirler. Bu uzaklk de erleri üzerinden trilaterasyon yapmak ve elde edilen x ve y koordinat bilgilerini tekrar AVT'ler ile takip etmek, sistemi daha da sa lamla³trm³tr. ekilden görülece i gibi hiç AVT kullanmayan bir sistem oldukça de i³ken bir konum bilgisi hesaplamaktadr. ekil 5.5b AVT ile konum tespitinin devingenli ini ve uyarlanabilirli ini göstermektedir. Alc dü ümün konumu de i³ti inde AVT hemen yeni bir arama ba³latarak yeni konumu hzl bir ³ekilde bulmaktadr. Konum bulunduktan sonra, de i³kenlik göstermemektedir. AVT'siz konum bulma ise olduka de i³ken ve tutarszdr. 19

24 (a) AVT ile (krmz) ve AVT'siz (beyaz) konum tespiti. AVT di er yönteme göre oldukça tutarl ve sabit bir konum de eri döndürmü³tür. (b) AVT ile (krmz) konum tespiti devingendir ve de i³imlere kendini hemen uyarlamaktadr. AVT'siz (beyaz) konum tespiti oldukça tutarszdr. ekil 5.5: Konum Tespitin Görsel Gösterimi 20

25 5.3 Sonuçlar Yaplan deneyler sonucunda, a³a daki gözlemler yaplm³ ve sonuçlara varlm³tr: Yaplan mesafe ölçümlerde AVT mekanizmas kullanmadan mesafeyi cm hatayla, AVT mekanizmas eklendikten sonra mesafe ölçümleri 2-5 cm hata ile yaplm³tr. Trilaterasyon sonucunda konum tahmini, AVT'siz gerçek konumun cm etrafnda, AVT mekanizmas eklendikten sonra konum tahmini çok az oynamamakla birlikte gerçek konumundan 2-5 cm farkla ölçülmü³tür. AVT yöntemi ile oldukça tutarl ve hatalara kar³ sa lam uzaklk tahmini yaplmaktadr. AVT, hesaplamalar ve kaynak tüketimi açsndan oldukça haf bir algoritma oldu u için, kablosuz gömülü cihazlar için tam olarak uygundur. AVT ortamdan gelen geribildirimler sayesinde hzl bir ³ekilde de i³imlere kar³ kendini uyarlayabilmektedir. AVT'siz hesaplamalar oldukça sapma göstermekte ve tutarszlklar barndrmaktadr. Hassasiyet ve yerle³tirme problemleri a³mak için, daha nitelikli alglayc donanmlar kullanlmaldr. Daha kaliteli ultrasonic alglayclar hassasiyeti arttracak, 120 derece görü³ açsndan kaynaklanan yerle³tirme problemleri ise omni-directional 360 derece görecek ³ekilde dizilen birkaç tane alglayc ile çözülebilecektir. Özellikle Genetlab platformunda ultrasonik alglayclar çal³trarak mesafe ölçümü yapmak oldukça zaman kaybettirici olmu³tur. Bu adm, bir donanm sürücüsü yazlmasn gerektirmi³tir. Donanmsal tutarszlklar ve geli³tirme ortamnn oldukça ilkel olmas, projenin oldukça zahmetli bir ³ekilde geli³tirilmesi sonucunu do urmu³tur. 21

26 22 Bölüm 6 Sonuç Özellikle günümüz uygulamalarnn konum bilgisine ihtiyaç duymalar, konum tespit sistemlerini önemli hale getirmi³tir. Bu projede gerçek anlamda çal³an bir konum tespit sistemi prototipi geli³tirilmi³tir. Geli³tirdi imiz sistemde, uzaklk ölçümleri ultrasonik alglayclar yardmyla yaplmaktadr. Ancak, sistemimiz uzaklk ölçümü teknolojisinden ba mszdr ve di er ölçüm yöntemleri ile de kullanlabilmektedir. Yani tak-çal³tr özelli ine sahiptir. Daha kaliteli alglayclar ve daha az hatal ölçümler konum tespit sistemimizin ba³armn arttracaktr. Oldukça basit hesaplamalarla oldukça sa lam ve ba³arl bir sistem geli³tirmi³ bulunmaktayz. Sistemin uygulanabilir ve kullan³l oldu unu deneylerle gözlemledik. Literatürdeki di er çal³malarn aksine, konum bulma bu projede bir devingen arama problemi olarak ele alnm³tr. Gürültülü ve devingen bir alglayc a nda, kendi konumunu bilmeyen bir alglayc dü ümü, kendi konumunu bilen di er dü ümlerden ald paketlerle belirli bir arama uzaynda kendi konumunu aramaktadr. Bu devingen arama için yöntem olarak Uyarlanabilir De er zleyicisi (Adaptive Value Tracker - AVT) kullanlm³tr. Projenin bilimsel literatüre katt yenilikler a³a daki gibi özetlenebilir: Konum bulma problemi literatürde ilk defa bir devingen arama problemi olarak ele alnm³tr. Literatürde daha önce saat e³zamanlamas problemine uygulanan AVT'ler, ilk defa konum bulma problemi için kullanlm³tr. Geli³tirilen sistem, AVT'lerin uyarlanabilir yaps sayesinde a daki hatalara ve devingenli e kar³ sa lam ve hzl tepki verebilen bir sistem olmu³tur. Önerilen yöntem tutarl ve sa lam konum bulmay çok az i³lemci ve bellek yük ile yapmaktadr. Bu çal³mann daha da geli³tirilerek bilimsel bir yayna dönü³mesi, ayrca sistemin tüm kablosuz gömülü sistem ara³trmaclarnn kullanmna açlmas hedeenmektedir. Ülkemiz için, uluslararas ba lamda özgün bir akademik çal³ma ortaya koyulmu³ ve bu alandaki bilgi ileriye götürülmü³tür. Buna ek olarak, herhangi bir ticari ürünün içine tak-çal³tr olarak koyulabilecek pratik bir konum tespit yöntemi ortaya koyulmu³tur. Bu anlamda, ilgili donanmsal

27 mesafe ölçme yetene inin oldu u bir sistemde yazlmsal ve algoritmik ba mllklar ortadan kaldrlm³tr. Gelecek çal³malarmz, geli³tirilen sistemin hassasiyet, yerle³tirme, güç tüketimi vb. açsndan iyile³tirilmesini hedeemektedir. 23

28 24 Kaynakça [1] Cc2420 from texas instruments. cc2420â Ž. [2] Msp430 from texas instruments. [3] I. F. Akyildiz and M. C. Vuran. Wireless Sensor Networks. John Wiley & Sons, [4] I. Amundson and X. Koutsoukos. A survey on localization for mobile wireless sensor networks. In R. Fuller and X. Koutsoukos, editors, Mobile Entity Localization and Tracking in GPS-less Environnments, volume 5801 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer Berlin Heidelberg, [5] N. Brax, E. Andono, M. Gleizes, and P. Glize. Mas4at : un sma autoadaptatif pour le déclenchement d'alertes dans le cadre de la surveillance maritime. Revue d'intelligence Articielle (forthcoming), [6] N. Brax, E. Andono, M. Gleizes, and P. Glize. Self-adapted aided decision-making: Application to maritime surveillance. In 5th International Conference on Agents and Articial Intelligence, [7] L. Cheng, C. Wu, Y. Zhang, H. Wu, M. Li, and C. Maple. A survey of localization in wireless sensor network. IJDSN, 2012, [8] X. Cheng, A. Thaeler, G. Xue, and D. Chen. Tps: a time-based positioning scheme for outdoor wireless sensor networks. In INFOCOM Twenty-third AnnualJoint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, volume 4, pages vol.4, March [9] D. Gay, P. Levis, R. von Behren, M. Welsh, E. Brewer, and D. Culler. The nesc language: A holistic approach to networked embedded systems. In PLDI '03: Proceedings of the ACM SIGPLAN 2003 conference on Programming language design and implementation, pages 111, New York, NY, USA, ACM. [10] Genetlab. Sensenode technical specications document v1.3b [11] O. Gürcan, C. Bernon, K. S. Türker, J.-P. Mano, P. Glize, and O. Dikenelli. Simulating human single motor units using self-organizing agents. In Self-Adaptive and Self-Organizing Systems (SASO), 2012 IEEE Sixth International Conference on, pages 11 20, sept

29 [12] Ö. Gürcan, K. S. Türker, J.-P. Mano, C. Bernon, O. Dikenelli, and P. Glize. Mimicking human neuronal pathways in silico: an emergent model on the eective connectivity. Journal of Computational Neuroscience, pages 123, /07/04/online. [13] Ö. Gürcan and K. S. Yildirim. Self-organizing time synchronization of wireless sensor networks with adaptive value trackers. In Self-Adaptive and Self-Organizing Systems (SASO), 2013 IEEE Sixth Int. Conf. on, pages , sept [14] S. Lemouzy, V. Camps, and P. Glize. Real time learning of behaviour features for personalised interest assessment. In Y. Demazeau, F. Dignum, J. Corchado, and J. Pérez, editors, Advances in Practical Applications of Agents and Multiagent Systems, volume 70 of Advances in Soft Computing, pages 514. Springer Berlin / Heidelberg, [15] S. Lemouzy, V. Camps, and P. Glize. Principles and properties of a mas learning algorithm: A comparison with standard learning algorithms applied to implicit feedback assessment. In Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT), 2011 IEEE/WIC/ACM International Conference on, volume 2, pages , Aug [16] P. Levis, S. Madden, J. Polastre, R. Szewczyk, K. Whitehouse, A. Woo, D. Gay, J. Hill, M. Welsh, E. Brewer, and D. Culler. Tinyos: An operating system for sensor networks. In in Ambient Intelligence. Springer Verlag, [17] D. Moore, J. Leonard, D. Rus, and S. Teller. Robust distributed network localization with noisy range measurements. In Proceedings of the 2Nd International Conference on Embedded Networked Sensor Systems, SenSys '04, pages 5061, New York, NY, USA, ACM. [18] D. Niculescu and B. Nath. Ad hoc positioning system (aps). In Global Telecommunications Conference, GLOBECOM'01. IEEE, volume 5, pages IEEE, [19] L. Pons, C. Bernon, and P. Glize. Scenario Control for (Serious) Games using Self-organizing Multi-Agent Systems (regular paper). In International Conference on Complex Systems (ICCS), Agadir, Morocco, 05/11/ /11/2012, page (electronic medium), IEEExplore digital library. [20] N. B. Priyantha. The cricket indoor location system. Technical report, [21] A. Savvides, C.-C. Han, and M. B. Strivastava. Dynamic ne-grained localization in ad-hoc networks of sensors. In Proceedings of the 7th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking, Mobi- Com '01, pages , New York, NY, USA, ACM. 25

30 [22] K. S. Yildirim and Ö. Gürcan. Ecient time synchronization in a wireless sensor network by adaptive value tracking. Wireless Communications, IEEE Tran. on, to appear. 26