Projeler
Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.14719/4232
Browse
2 results
Search Results
Research Project Statik Olarak Eşdeğer Seri Zincir Yöntemi (SESC) ile İnsan Kütle Merkezi Tahmini ve Doğrulaması(2021) BARAN ARAS; ELIE CHEBEL; BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL; Tanımlanmamış Kurum; Tanımlanmamış Kurum; BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİAmaç: Tüm vücut kütle merkezinin (KM) yörüngesi, güvenilir bir postural stabilite metriği olarak oldukça faydalı bir metriktir. Bu çalışmanın amacı, ?Statik Olarak Eşdeğer Seri Zincir Yöntemi? (SESC) olarak adlandırılan KM tahmin tekniğinin model karmaşıklığına ve vücut tipine göre doğruluğunu değerlendirmektir. Bu teknik, fiziksel rehabilitasyonun etkilerinin değerlendirilmesini iyileştirebilecek laboratuvar ortamı dışında kişiye özel KM tahmin etme fırsatı sağlamaktadır. Yöntem: Projede VKİ aralığı 18,5-24,9 (fit) olan 12 ve BMI aralığı 35,0-39,9 (obez) olan 14 denek yer aldı. Deneyler sırasında deneklerden eklem açılarını kaydeden bir hareket yakalama cihazı takarken bir dizi hareketle ilgili görevi yerine getirmeleri ve düzlemsel KM konumunu yakalamak için bir kuvvet platformu üzerinde durmaları istendi. Sonuçlar: Kaydedilen veriler ön işleme tabi tutulmuş ve iki veri kümesine bölünmüştür, verilerin %75'ini içeren ilk veri seti SESC modellerini oluşturmak için ve kalan %25'i doğrulukları test etmek için kullanıldı. Her biri farklı sayıda eklem ve farklı serbestlik derecesine sahip dört SESC modeli tasarlandı. Genel sonuçlar, modelin karmaşıklığı ile sonuçların doğruluğu arasında korelasyonun varlığını kanıtlamıştır ve KM tahminlerinin RMSE değerleri 18.9 ± 6.8 mm ila 29.2 ± 11.9 mm arasında değişmektedir. Öte yandan, fit ve obez denekler arasındaki karşılaştırma, tüm SESC modellerin RMSE'leri arasında hiçbir fark göstermemiştir ve bu da, SESC'nin KM tahminleri için antropometrik ölçümlere dayanan diğer tekniklerin aksine vücut farklılıklarının üstesinden gelme yeteneğini kanıtlamaktadır. Ek olarak, Xsens yazılımı ile tahmin edilen KM, 30 ± 11,6 mm ila 52.0 ± 22,8 mm arasında değişen bir RMSE ile önemli ölçüde daha az doğru tahmin sunmuştur.Research Project 5G Heterojen Hücresel ¸Sebekelerde Enerji Verimliligi(2020) Alkan SOYSAL; BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ5G mobil şebekelerin radyo arayüzünde beklenen en büyük yenilik, baz istasyonlarında 100?lerce ve hatta 1000?lerce antenin bulunmasıdır. Literatürde kendine kitlesel MIMO (massive MIMO) adıyla yer bulan bu yeniliğin gerçekleşmesi, anten boyutlarının milimetre boyutlarına düşmesiyle ve dolayısıyla taşıyıcı frekansların milimetre dalga (mmDalga) frekanslarına çıkmasıyla mümkün olabilecektir. Baz istasyonlarında çok fazla anten kullanılması önceki nesillerde kullanılan haberleşme model ve yöntemlerini kökünden değiştirmektedir. Bu projedeki amacımız, bir 5G teknolojisi olan kitlesel MIMO ağların heterojen mimari altındaki enerji verimliliğini, analitik bir optimizasyon problemi çözerek artıracak yöntemler ve algoritmalar geliştirmektir. Hücresel sistemlerde enerji verimliliği, kanalın sabit olduğu bir tutarlılık süresi (coherence time) boyunca bütün terminallerin elde edeceği toplam veri hızının tüm sahada harcanan toplam enerjiye oranı olarak tanımlanmaktadır. Sistemde harcanan toplam enerji, sadece veri iletiminde harcanan enerji değildir. Kanal tahmin, sinyal işleme, kodlama/kod çözme gibi trafiğe, anten sayısına, protokol seçimine bağlı süreçlerde harcanan enerji parametrik olarak, saha soğutma, sinyalleşme gibi harcamalar da sabit değerler olarak toplam enerji ifadesine eklenmektedir. Literatürde enerji verimliliği optimizasyonu üzerine bazı çalışmalar olsa da bunlardan en kapsamlısında, veri hızı ve harcanan enerji ifadeleri sadece baz istasyonu anten sayısı, terminal sayısı ve güç dağılımı parametreleri üzerinden yapılmıştır. Bu projede, literatürde optimum değerleri bulunmamış pilot sinyal yapısı, pilot sinyal gücü, pilot sinyal süresi, hücre boyutu, pilot sinyal paylaşımı, hücre yoğunluğu, küçük hücre sayısı ve küçük hücre yerleşimi gibi parametreler üzerinden enerji verimliliği ifadesi yazılacaktır. Bu ifadenin optimizasyonu, veri hızı, trafik modeli gibi kısıtlar altında yapılacak ve optimum parametre değerlerini veren yöntem ve algoritmalar geliştirilecektir.