| Başlık | Yapay Sinir Ağları ile WiFi Tabanlı İç Mekan Konumlandırma |
| Öğrenci | Evet |
| Yazar(lar) |
Yazar 1 Name: Can Tunca Org: Bogazici University Country: TR E-mail: can.tunca_AT_boun.edu.tr Yazar 2 Name: Edip Toplan Org: Bogazici University Country: TR E-mail: edip.toplan_AT_boun.edu.tr Yazar 3 Name: Sinan Isik Org: Bogazici University Country: TR E-mail: isiks_AT_boun.edu.tr Yazar 4 Name: Cem Ersoy Org: Bogazici University Country: TR E-mail: ersoy_AT_boun.edu.tr |
| Diğer Yazar(lar) | cantunca_AT_gmail.com |
| Anahtar Kelimeler | İç Mekan Konumlandırma, WiFi Telsiz Ağları, Yapay Sinir Ağları, Makina Öğrenmesi |
| Özet | GPS gibi uydu-tabanlı konumlandırma sistemleri navigasyon, sosyal konum hizmetleri, filo takibi gibi çeşitli uygulamaların önünü açmış ve hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Fakat, uydu-tabanlı konumlandırma sistemlerinin başarımı iç mekanlarda büyük ölçüde düşmekte veya tamamen etkisiz hale gelmekte ve bu durum alternatif sistemlerin gerekliliğini doğurmaktadır. Bu hususta, kurulum kolaylığı sebebiyle, halihazırda var olan altyapıları kullanan iç mekan konumlandırma sistemleri öne çıkmaktadır. Bu altyapılara örnek olarak WiFi erişim noktalarını verebiliriz. Özellikle son yıllarda, WiFi erişim noktalarının sayısındaki artış, iç mekanlarda çözünürlüğü yüksek ve mekan düzleminde hayli değişken telsiz haritaları sağlamakta ve etraftaki WiFi erişim noktalarının sinyal seviyelerini gözlemleyerek konumlandırma hizmeti sağlayan yöntemlerin önünü açmaktadır. Mobil iletişim aygıtlarının iç mekanlarda konumlandırılması ile ilgili araştırma/geliştirme faaliyetlerimiz için, başlangıç niteliğindeki bu çalışmada, Android tabanlı mobil telefonları konumlandırmak için yapay sinir ağlarınının kullanıldığı bir algoritma geliştirildi. Tasarlanan algoritma, ofis ve ev ortamlarında test edilerek başarımı değerlendirildi. |
| Başlıklar |
3G, 4G, Wifi, Wimax ve Mash Ağları AB-Bildiri Mekansal Bilişimi |
| Dosya |
 |