Hardware Oriented Self Localization Method Using NLOS Signal of Single Base Station

Abstract

Self-localization of Mobile object is the process of finding the location of mobile object using wireless network. It can be found in many ways like trilateration which found the location of mobile object using three base stations. Mobile object (MO) location can also be found using approach time of arrival (TOA). While researchers were founding the location of mobile object they has to compromise weather on the accuracy or resources because it’s quite difficult to have the best results using minimum amount of resources. This thesis will explain how I found the location of mobile object? It will explain all the techniques and approaches like static and dynamic CORDIC algorithm, Line of sight (LOS), Non Line of Sight (NLOS), Angle of arrival (AOA), Angle of departure (AOD) and Time difference of arrival (TDOA). Using all the above approaches we have found the location of mobile object using minimum amount of resources with maximum accuracy and the simulation results are also mentioned in this thesis. The objective of this research is to achieve best results with minimum resources and this is done with static and dynamic CORDIC algorithm. CORDIC algorithm is used for real time mobile object localization which uses add -shift technique. CORDIC algorithm also compute trigonometric, logarithmic, division and square root calculations to locate MO which is faster and easier. To accomplish the objective of this research, a system is designed which shows that mobile object location can be found in 3D space using the concept of wireless cellular network. The CORDIC algorithm is changed to static and dynamic to achieve the maximum accuracy using one base station in 3D space.

ÖZ : Mobil nesnenin kendi kendine yerelleştirilmesi, kablosuz ağ kullanılarak mobil nesnenin konumunun bulunması işlemidir. Üç baz istasyonu kullanarak mobil nesnenin konumunu bulan trilaterasyon gibi birçok yolla bulunabilir. Mobil nesnenin konumu, varış zamanı yaklaşımı kullanılarak da bulunabilir. Mobil nesnelerin yerini bulurken, araştırmacıların doğruluk veya kaynaklar konusunda hava koşullarından ödün vermesi gerekir çünkü minimum miktarda kaynak kullanarak en iyi sonuçları elde etmek oldukça zordur. Bu tez, hareketli nesnenin konumunu nasıl bulduğumu açıklayacaktır. Statik ve dinamik algoritması, Görüş Hattı Görüş Hattı Olmayan, Varış Açısı, Kalkış Açısı ve Varış Zaman Farkı gibi tüm teknik ve yaklaşımları açıklayacaktır. Yukarıdaki yaklaşımların tümünü kullanarak, minimum miktarda kaynak kullanarak maksimum doğrulukla hareketli nesnenin konumunu bulduk ve simülasyon sonuçlarından da bu tezde bahsedildi.