InLoc FM

< Projeler Sayfası

Proje Adı
FM Tabanlı Konum Belirleme Uygulaması

Şirket Adı
METEKSAN SAVUNMA SANAYİİ A.Ş

Şirket Mentoru
Erem Erdem

Akademik Mentor
Prof. Dr. Sinan Gezici

Asistan
Bilal Taşdelen

Takım Üyeleri
Burak Zafer Akalın, Ahmet Arda Atalık, Emir Ceyani, Yunus İnan, Kordağ Mehmet Kılıç, Mustafa Yılmaz

Özet
Günümüzde kapalı alanda konum belirleme uygulamaları aktif bir araştırma konusu olmakta olup, çeşitli tehlikeli unsurların tespitinde kullanılmaktadır. Açık alanda konum belirleme uygulamaları Global Konumlama Sistemi (GPS) kullanılarak isabetli olarak gerçekleştirilebilmekte fakat sinyal yayılımının görüş hattı dışında olması (NLOS) ve sinyalin sönümlenmesi gibi sorunlar kapalı alanda GPS kullanılarak konum belirlenmesini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, kapalı alanlarda konum belirleme için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Literatürde bulunan çalışmalar genel olarak içeriği bilinen ultra geniş bantta yer alan sinyaller kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Bu projenin amacı, içeriği bilinmeyen FM sinyalleri ileten bir unsurun konumunu tespit etmektir, kooperatif olmayan konum belirleme baz alınmaktadır. Üç adet Evrensel Yazılım Temelli Radyo (USRP) kullanılarak unsur tarafından yayılan sinyallerden konum belirlemesi yapılmıştır. Çeşitli istatistiksel yöntemler (RSS, PDoA, TDoA) ve parmak izi yöntemleri kullanılmış, bu yöntemler çeşitli durumlar altında analiz edilmiştir. Projenin ilk kısmı, gerçekçi durumlar baz alınarak konum belirleme metotlarının MATLAB simülasyonları ile test edilmesini kapsamaktadır. Daha sonraki aşamalarda, yazılan algoritmalar gerçek zamanlı bir sistemde denenerek incelenmiştir. Üç USRP cihazı konum belirleme yapılacak olan alanda üçgen oluşturacak bir biçimde yerleştirilir ve her cihazdan alınan veri, kablosuz bir ağ üzerinden kestirimi gerçekleştirecek olan ana bilgisayara transfer edilir. Ana bilgisayar için tasarlanan grafiksel arayüz, kullanıcıya kestirim metotları ve yapılan kestirimlerin filtrelenmesi için çeşitli opsiyonlar sunmaktadır. Kestirimlerin filtrelenmesi için Kalman Filtresi ve Parçacık Filtreleri kullanıcı tarafından seçilebilir ve parametreler kullanıcı tarafından ayarlanabilir.


Abstract
Recently, indoor positioning has become an active research area due to its many potential applications like intruder detection. For outdoor positioning, Global Positioning Systems (GPS) are known to be robust and accurate. However, due to non-line-of-sight propagation and attenuation, GPS does not work well for indoor applications. Hence, several indoor localization methods were developed. Many previous works use known Ultra Wideband (UWB) signals for detection. Our project aims to locate and track a target which transmits unknown FM signals inside a building. Three Universal Software Defined Radio (USRP) devices are used as receivers. Statistical methods (TDoA, PDoA, RSS) and fingerprinting methods were employed and analyzed for various cases and compared with respect to their Root-Mean-Squared-Errors (RMSE). The first part of the project comprises comprehensive evaluation of statistical and fingerprinting methods in MATLAB. After having a general idea on the performances of these methods, the methods were tested in a real environment. The second part of the project involves real-time implementation of the system and evaluation of the methods for real-time cases. The three USRP devices were placed in a triangular form and the acquired data were transmitted over a wireless network to a host computer. Finally, the host computer performs the position estimation and the results are shown on the graphical user interface. The graphical user interface contains various options for the user to select the estimation methods, and the filtering type of the estimations. Kalman Filter and Particle Filter options can be selected by the user to perform filtering, with allowance of parameter adjustments.