Doğan, Deren

Profile Picture
Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.14411/6969
Name Variants
Doğan, Deren
Dogan, Deren
D.,Doğan
D., Dogan
D.,Deren
D.,Dogan
Doğan,D.
D., Deren
Deren, Dogan
Deren, Doğan
Doğan D.
D., Doğan
Dogan,D.
Job Title
Araştırma Görevlisi
Email Address
deren.dogan@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Mechatronics Engineering
Status
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

5

GENDER EQUALITY
GENDER EQUALITY Logo

0

Research Products

14

LIFE BELOW WATER
LIFE BELOW WATER Logo

0

Research Products

10

REDUCED INEQUALITIES
REDUCED INEQUALITIES Logo

0

Research Products

3

GOOD HEALTH AND WELL-BEING
GOOD HEALTH AND WELL-BEING Logo

0

Research Products

2

ZERO HUNGER
ZERO HUNGER Logo

0

Research Products

9

INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE Logo

0

Research Products

16

PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS Logo

0

Research Products

11

SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES Logo

2

Research Products

8

DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH Logo

0

Research Products

13

CLIMATE ACTION
CLIMATE ACTION Logo

0

Research Products

4

QUALITY EDUCATION
QUALITY EDUCATION Logo

0

Research Products

6

CLEAN WATER AND SANITATION
CLEAN WATER AND SANITATION Logo

0

Research Products

1

NO POVERTY
NO POVERTY Logo

0

Research Products

15

LIFE ON LAND
LIFE ON LAND Logo

0

Research Products

17

PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS Logo

0

Research Products

7

AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY Logo

0

Research Products

12

RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION Logo

0

Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

5

Articles

2

Views / Downloads

5/0

Supervised MSc Theses

1

Supervised PhD Theses

0

WoS Citation Count

7

Scopus Citation Count

15

WoS h-index

1

Scopus h-index

2

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

1.40

Scopus Citations per Publication

3.00

Open Access Source

2

Supervised Theses

1

Google Analytics Visitor Traffic

JournalCount
14th International Conference on Communications, COMM 2022 - Proceedings -- 14th International Conference on Communications, COMM 2022 -- 16 June 2022 through 18 June 2022 -- Bucharest -- 1808961
32nd IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) -- MAY 15-18, 2024 -- Tarsus Univ Campus, Mersin, TURKEY1
IEEE Access1
Sensors1
Current Page: 1 / 1

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

20231
Reset filters

Settings

COAR Resource Type: text::thesis::master thesis

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Iot Erişimli Akıllı Şehirlerde Radyo Frekansı Parmak İzi Tabanlı Yayıcı Konumlandırma
    (2023) Doğan, Deren; Dalveren, Yaser
    Kablosuz teknolojinin hızlı gelişimi, Nesnelerin İnterneti'nin (IoT) önemini artırdı. IoT uygulamaları, çeşitli sektörlerde maliyetleri azaltmak ve performansı yükseltmek için kullanılıyor. Akıllı şehirlerde bu tür uygulamalardan yararlanılarak konumlandırma tabanlı hizmetler de sunulmaktadır. Coğrafi bölgelerde konumlandırma talebi nedeniyle uzun yıllardır çeşitli konumlandırma prosedürleri kullanılmaktadır. Radyo frekansı parmak izi (RFF) konumlandırması, makine öğrenimi (ML) yöntemlerindeki son gelişmelerin sağladığı avantajlar dikkate alındığında en etkili yöntemlerden biri haline geldi. Makul fiyatlı ve yüksek performanslı bir IoT kablosuz teknolojisini uygulamak, konumlandırmada zorlu bir konudur. Bu bağlamda, IQRF teknolojisi yeni fırsatlar sunmaktadır. Bu nedenle, 868 MHz bandında çalışan IQRF sensör düğümlerini içeren bir sistemde bu tez, makine öğreniminde denetimli sınıflandırma yöntemlerini uygulayan bir alınan sinyal gücü göstergesi (RSSI) parmak izi tabanlı konumlandırma yöntemi önerir. Bu amaçla, Görüş Hattı (LoS) bağlantıları için yerel bir dış ortamda ölçümler yürütüldü. Elde edilen sonuçlar, 'Torbalı Ağaçlar', 'Ağırlıklı k-NN' ve 'Orta Gaussian SVM' yöntemlerinin son derece güçlü tahmin doğruluğunu gösterir. Tezin sonuçları, akıllı şehirlerde radyo frekansı parmak izine dayalı konumlandırma sistemlerinin ilerlemesine destek olma potansiyeline sahiptir.