Bir Bina İçi LoRaWAN Ağında SNR ile RSSI İlişkisinin MATLAB Eğri Uydurma Yöntemi Yardımıyla Regresyon Analizi
Clicks: 19
ID: 287745
2025
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This
article has not been analysed, so there is no overall score —
reader engagement is measured and shown alongside.
Reader Engagement
Steady Performance
5.4
/100
19 views
3 readers
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
SteadyRanked #10 of 38 articles by views in karadeniz fen bilimleri dergisi
Most read
Least read
Bar heights use a square-root scale.
Mint this article as an NFT
Not yet mintedCreate a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.
5
SUSD
one-off · no wallet required
Abstract
Günümüzde şehirler hızla büyümektedir. Artan nüfus, kent merkezlerindeki kaynakların daha verimli kullanılması gerekliliğini ortaya çıkarırken; bu durum akıllı şehir ve nesnelerin interneti kavramlarını beraberinde getirmiştir. Yaşam alanlarında düşük maliyetli, kablosuz ve uzaktan veri alışverişi ile kaynak yönetimi, takibi, performans analizi ve optimizasyonu yapmaya imkân sağlayan nesnelerin interneti uygulamaları, LoRaWAN’ı karşımıza çıkarmaktadır. LoRaWAN teknolojisi, uzak mesafe iletişimde düşük altyapı maliyeti, düşük pil tüketimi, kolay kurulum ve genişleyebilir ağ yapısı özelliği sayesinde yaygınlaşmıştır. LoRaWAN ağ planlamasında, RSSI, SNR ve SF değerleri ağ verimliliği için önem arz eder. Bu çalışmada, bir bina içi LoRaWAN ağından elde edilen veriler ve MATLAB eğri uydurma yöntemi kullanılarak SNR ile RSSI ilişkisinin analizi gerçekleştirilmiştir. Eğri uydurmada, polinom, Fourier ve Gauss regresyon modelleri incelenmiştir. Uyum iyiliği parametreleri açısından, ağ verilerine en yüksek uyumu sağlayan eğrinin denkleminin 9. dereceden bir polinom ile ifade edilebildiği gözlenmiştir. SF parametresinin SF7 değerinde sabit olduğu durumda, SNR ile RSSI arasındaki ilişkiyi tanımlamak için ağ verilerine uydurulan eğrilerin uyum iyiliği karşılaştırması yapıldığında; R2 değeri, polinom regresyon modeli kullanıldığında 0.9362, Fourier regresyon modeli kullanıldığında 0.8459, Gauss regresyon modeli kullanıldığında ise 0.8572 olarak belirlenmiştir. RMSE değerleri ise, polinom regresyon modelinde 0.2440, Fourier regresyon modelinde 0.3895 ve Gauss regresyon modelinde 0.3828 olarak bulunmuştur.
| Reference Key |
persistent_1760865825_68f4ae21d934e
Use this key to autocite in the manuscript while using
SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
|
|---|---|
| Authors | Sait Eser Karlık |
| Journal | karadeniz fen bilimleri dergisi |
| Year | 2025 |
| DOI |
10.31466/kfbd.1577612
|
| URL | |
| Keywords | Keywords not found |
Citations
No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org
Comments
No comments yet. Be the first to comment on this article.