Sensor nodes in a Wireless Sensor Network (WSN) can be dispersed over a remote sensing area e.g. the regions that cannot be accessed by human beings (inaccessible regions). In such kind of networks, data collection becomes one of the major issues. Getting connected to each sensor node and retrieving the information in time introduces new challenges. Mobile sink usage, especially the Unmanned Aerial Vehicle (UAV), is the most convenient approach to cover the area and access each sensor node in such a large scale WSN. However, the operation of the UAV depends on some parameters such as endurance time, altitude, speed, radio type in use, and the path. In this paper, we explore various mobility patterns of UAV that follow different paths to sweep the playground in order to seek the best area coverage with maximum number of covered nodes in less amount of time needed by the mobile sink. We also introduce a new metric to formulate the trade off between maximizing the covered nodes and minimizing the operation time for choosing the appropriate mobility pattern. A realistic simulation environment is used in order to compare and evaluate the performance of the system. We present the performance results for the explored UAV mobility patterns.

Kablosuz Algılayıcı Ağındaki (KAA) sensör düğümler uzak bir algılama alanına özellikle insanlar tarafından erişilemeyen bölgelere (erişilmez bölgeler) rastgele dağıtılabilir. Böyle bir ağın bakımının yapılmasına ek olarak veri toplama da büyük sorunlardan biri olmaktadır. Her bir düğüme bağlanmak ve zaman içinde düğümlerden veri toplanması yeni zorluklara sebep olmakta ve maliyetli olmaktadır. Mobil toplama noktası kullanılması geniş çaplı KAA'larda en çok kullanılan yöntemdir. Mobil toplama noktası tiplerinden biri olan İnsansız Hava Aracı (İHA) geniş ölçekli bir KAA'yı kapsamak için en uygun yöntemlerden biridir. Fakat İnsansız Hava Aracı (İHA), toplama noktasının yüksekliği, hızı, radyo transmisyon tipi ve rotası gibi parametrelere bağlıdır. Bu tez çalışmasında, en iyi alan kapsamasını, en kısa zamanda yapan, en fazla sayıda düğümü kapsayacak şekilde farklı yollar izleyen İHA'nın çeşitli mobil rotalarını keşfediyoruz. Ayrıca yeni bir ölçü olan kullanım oranını tanımlayarak daha iyi bir mobil rota için mobil toplama noktasının veri trafiğini keşfediyoruz. Değişik İHA rotalarını karşılaştırmak ve performanslarını değerlendirmek için gerçekçi bir simülasyon ortamı kullanılmıştır. Sonuçlar algılama alanında en fazla düğümün kapsandığı İHA rotalarının keşfedilmesi için sunulmuştur.