Farklı Eğim Açılarındaki Fotovoltaik Panellerin Elektriksel Ölçümlerinin Raspberry Pi ile İzlenmesi

Güneş enerjisinden elektrik enerjisi elde etmek için fotovoltaik (FV) paneller kullanılmaktadır. FV panellerden elde edilen enerji, panellerin kurulduğu coğrafi konuma, mevsimsel değişimlere ve çevre koşullarına göre sürekli olarak değişiklik göstermektedir. Dolayısıyla FV panellerden maksimum güç elde edilmesi amacıyla panellerin optimum eğim açısının aylık, mevsimsel ve yıllık olarak değiştirilmesi gerekir. Bu çalışmada, farklı açılarda yerleştirilen FV paneller ile Bilecik ilinde güneş enerjisinden elde edilecek maksimum gücün hangi eğim açılarında gerçekleştiğinin tespiti için verilerin toplanması, kayıt altına alınması ve analiz çalışmaları Raspberry Pi (RPi) üzerine kurulu web sunucu aracılığı ile gerçekleştirilmiştir. Bu amaç doğrultusunda FV panellerin gerilimleri gün boyunca ölçülmektedir. Ölçülen veriler analog-dijital dönüştürücü (mikrodenetleyici) ile sayısal bilgiye çevrilmektedir. RPi ile sayısal bilgilerin her 10 dakikada bir ortalaması alınarak kendi hafıza ortamında saklama işlemi gerçekleştirilmektedir. Aynı zamanda RPi’ye kurulan Linux temelli Raspbian işletim sisteminde oluşturulan betik yardımıyla ve web ara yüzünden aynalama işlemi yapılarak verilerin bilgisayar ortamına kaydedilmesi ile yedekleme işlemi gerçekleştirilmektedir. Farklı eğim açılarındaki FV panellerden elde edilen elektriksel ölçümler RPi üzerine kurulu web sunucu aracılığıyla günün her saatinde canlı olarak izlenebilmektedir. Ayrıca elektriksel veriler aylık ve yıllık olarak tarih ve zaman bilgileri ile kayıt altına alınmaktadır. Geliştirilen sistemin kullanıcı ara yüzüne http://solar.bilecik.edu.tr adresinden ulaşılabilmektedir

A Review of Recent Developments on Secure Authentication Using RF Fingerprints Techniques

The Internet of Things (IoT) concept is widely used today. As IoT becomes more widely adopted, the number of devices communicating wirelessly (using various communication standards) grows. Due to resource constraints, customized security measures are not possible on IoT devices. As a result, security is becoming increasingly important in IoT. It is proposed in this study to use the physical layer properties of wireless signals as an effective method of increasing IoT security. According to the literature, radio frequency (RF) fingerprinting (RFF) techniques are used as an additional layer of security for wireless devices. To prevent spoofing or spoofing attacks, unique fingerprints appear to be used to identify wireless devices for security purposes (due to manufacturing defects in the devices' analog components). To overcome the difficulties in RFF, different parts of the transmitted signals (transient/preamble/steady-state) are used. This review provides an overview of the most recent RFF technique developments. It discusses various solution methods as well as the challenges that researchers face when developing effective RFFs. It takes a step towards the discovery of the wireless world in this context by drawing attention to the existence of software-defined radios (SDR) for signal capture. It also demonstrates how and what features can be extracted from captured RF signals from various wireless communication devices. All of these approaches' methodologies, classification algorithms, and feature classification are explained. In addition, this study discusses how deep learning, neural networks, and machine learning algorithms, in addition to traditional classifiers, can be used. Furthermore, the review gives researchers easy access to sample datasets in this field