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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:徐嘉宏
研究生(外文):Hsu Chia Hung
論文名稱:嵌入式系統上實現室內定位之研究
論文名稱(外文):The Research of Implementing Indoor Location in Embedded System
指導教授:吳鴻志吳鴻志引用關係
指導教授(外文):Wu Hung Chih
學位類別:碩士
校院名稱:樹德科技大學
系所名稱:資訊工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:65
中文關鍵詞:嵌入式系統室內定位無線感測網路類神經網路
外文關鍵詞:Embedded SystemIndoor LocationWireless Sensor NetworksArtificial Neural Network
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近年來,越來越多的技術需要依附著定位技術服務為前提來發展。以往應用在室內定位方面大致有收訊角度法、收訊時間差、時間差與收訊角度混合法、訊號強度法等四種,上述方法皆須要大量演算和需增加額外輔助硬體或短距離誤差較大之缺點。因此本論文採用類神經網路提出一種簡單快速的室內無線感測網路定位方法並實做於嵌入式系統上,透過倒傳遞類神經網路訓練和模擬測試,命中率可達100%,廣義化測試在測試誤差為0.5公尺時命中率為68%,在測試誤差為1公尺時命中率為77%,在測試誤差為1.5公尺時命中率為80%。文中也就Incremental、Batch 兩種基本倒傳遞演算法和使用QuickProp演算法針對訊號接收器的方向,分成有方向性和無方向性的兩種定位方法做整體比較,比較結果顯示採用有方向性的QuickProp演算法的定位方法於廣義化測試時會得到較高的定位命中率。
In recent years , more and more technology needs developed based on location based service. Roughly there are four kinds of accepting the Angle of Arrival (AOA), Time of Arrival/Time Difference of Arrival (TOA/TDOA), Hybrid Angle and Time of Arrival, Received Signal Strength Approach (RSS) of in localization methods to use, shortcoming that above-mentioned methods must all make mathematical calculations in a large amount or the short distance error is greater. This thesis puts forward a kind of simple and fast indoor Wireless Sensor Network (WSN) localization method and implement in Embedded System. Through simulation training , the inside test hit rate can up to 100% and the generalized test while testing the error for 0.5 meters the hit rate can be up to 68% , the error for 1 meters the hit rate can be up to 77%, the error for 1.5 meters the hit rate can be up to 80%.We also make full comparison to two traditional back propagation algorithm and QuickProp back propagation algorithm with directionality and non-directional in the article ,the comparative result shows that one kind of neural networks will get the higher hit rate when generalized test to adopt Quickprop algorithms with directionality.
摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 IX
第一章 導論 1
1.1 背景簡介 1
1.2 研究動機 2
1.3 相關文獻探討 3
1.4 論文架構 5
第二章 類神經網路與無線感測器網路基本概念 6
2.1 類神經網路簡介 6
2.1.1 類神經網路的運作 7
2.1.2 類神經網路發展歷史 7
2.1.2 類神經網路分類 8
2.2 倒傳遞類神經網路 9
2.2.1 倒傳遞網路的架構 10
2.2.2 倒傳遞網路訓練須知 12
2.3 FANN 介紹 14
2.3.1 FANN支援的演算法 14
2.3.2 FANN支援轉移函式 15
2.4 無線感測器網路基本概念 18
2.4.1 IEEE 802.15 通訊規範 19
2.4.2 ZigBee技術概述 20
第三章 系統架構與軟硬體平台介紹 21
3.1 系統架構 22
3.1.1 ANN定位程式架構圖 23
3.2 軟硬體平台 24
3.2.1 軟體平台介紹 24
3.2.2 硬體平台介紹 28
第四章 實驗方法與步驟 31
4.1 訊號強度(RSS)擷取 31
4.2 訓練資料庫建置 36
4.3 最佳化的隱藏層神經元個數和學習率 37
4.4 定位技術的使用 37
4.5 定位系統運作流程 40
第五章 結果分析與比較 43
5.1 系統執行效能比較 43
5.1.1 嵌入式系統執行定位速度 43
5.1.2 FANN 執行訓練速度 45
5.2 定位系統廣義化測試比較 46
5.2.1 無門檻值修正輸出 46
5.2.2 有門檻值修正輸出 54
第六章 結論與未來研究方向 62
6.1 結論 62
6.2 未來研究方向 62
參考文獻 63
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11. 王令儀、杜惠萍、林德嘉、黃長福(2001)。壘球投手跨步腳著地期間下肢關節之動力學分析。體育學報,31,281-292。
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