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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:游培群
研究生(外文):YOU,PEI-CYUN
論文名稱:基於位置指紋之室內定位技術
論文名稱(外文):Indoor Positioning Techniques Based on Location Fingerprinting
指導教授:蒲鈺琪王順記
指導教授(外文):Pu, Yu-ChiWang, Shun-Jih
口試委員:蒲鈺琪郭昭霖王順記白能勝
口試委員(外文):Pu, Yu-ChiKuo,Chap-LinWang, Shun-JihBai, Neng-Sheng
口試日期:2016-07-12
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄海洋科技大學
系所名稱:海事資訊科技研究所
學門:運輸服務學門
學類:航海學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:室內定位位置指紋定位K-最近鄰法
外文關鍵詞:Indoor PositioningLocation FingerprintK-Nearest Neighbor
相關次數:
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隨著行動裝置的普及和全球定位系統(GPS)的快速成長,透過智慧型行動裝置,以位置為基礎的適地性服務(Location-Based Service, LBS),讓人們於生活中移動越來越方便。GPS定位的誤差範圍大約十到三十公尺,在室外定位的準確度足夠,但是運用在室內空間較小範圍的定位準確度卻相對的不準確,並且,在室內也比較難接收到GPS的衛星訊號。因此,學者們後續發展出一系列室內定位技術,採用無線網路感測技術進行定位,包括Wi-Fi、藍牙和ZigBee等,提高了在室內定位的精準度。
本研究是採用低功率藍牙模組(BLE)搭配位置指紋進行室內定位,在訓練階段量測定位環境中多個參考位置點與錨點間的訊號強度,傳送到電腦端儲存成位置指紋資料庫;在即時階段,根據即時測試點與指紋資料庫參考位置點的訊號強度匹配,進而找出即時測試點的位置。在指紋資料匹配的演算法本研究是採用K-最近鄰法(KNN),利用KNN的計算求得最靠近的參考點做為測試點的所在位置。
實驗結果顯示,透過指紋資料庫與NN、KNN演算法運算後,找出被定位的目標坐標,經分析後低於原本藍牙模組的2公尺誤差,其中KNN比NN較準確。因此,本研究所提出的演算法提高了室內定位的準確度,相當具有實用性。

According to the population of mobile devices and the rapid growth of global positioning systems (GPS), smart mobile devices with location-based services (LBS) provide people with increasingly convenient mobility in life. The error range of GPS is approximately 10 to 30 meters, the accuracy is not enough in indoor positioning. And, it is also difficult to receive the satellite signals of GPS in indoor environments. Hence, scholars have subsequently developed a series of indoor positioning technology, adopting wireless sensing technologies including Wi-Fi, Bluetooth and ZigBee to increase the accuracy of indoor positioning.
The study adopts low-power Bluetooth module incorporated with location fingerprinting to conduct indoor positioning. In the training stage of positioning environments, the signal strength between multiple reference locations and anchors are recorded to build the location fingerprinting database. In the real-time stage, the signal strength between the real-time test points and anchors is compared to the records fingerprinting database is matched to further find the locations of test points. The study adopts the K-Nearest Neighbor algorithm to calculate the nearest reference point as the locations of the test point.
Experimental results show that the location error of the test point using the location fingerprint with KNN algorithm is less than the original error of Bluetooth modules. Thus, the proposed algorithm in this study improves the accuracy of indoor location, it is quite practical.

摘要 I
Abstract II
致謝 III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 X
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 4
1.4 論文架構 5
第二章 文獻探討 7
2.1 無線感測定位技術 8
2.2 室內定位演算法 10
2.2.1 近似法定位 10
2.2.2 幾何計算定位 10
2.2.3 位置指紋定位 14
第三章 系統架構及元件介紹 18
3.1 系統架構 18
3.2 硬體元件介紹 19
3.2.1 RFD22301無線模組 19
3.2.2 RFD22126 / RFD22127/ RFD22128電池底座 21
3.2.3 RFD22121 USB擴充板 23
3.3 自製電源板 24
3.3.1 充電電路 24
3.3.2 電池電壓判斷 25
3.3.3 降壓電路 26
第四章 軟體流程與演算法 27
4.1 訊號採集流程 27
4.1.1 HOST端 27
4.1.2 錨點-DEVICE端 28
4.1.3 PC端 29
4.2 指紋定位演算法 30
4.2.1 訓練階段 30
4.2.2 即時階段 31
4.3 KNN演算法 31
第五章 實驗結果與分析 34
5.1 實驗環境 34
5.1.1 實驗環境-走廊 34
5.1.2 實驗環境區域-戶外廣場 35
5.1.3 實驗環境-教室 35
5.2 實驗結果 37
5.2.1 RSSI訊號強度 37
5.2.2 實驗結果-走廊 38
5.2.3 實驗結果-戶外廣場 41
5.2.4 實驗結果-教室 42
第六章 結論與未來研究 55
6.1 結論 55
6.2 未來研究 55
參考文獻 57

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[26]樸素貝葉斯分類器,https://zh.wikipedia.org/wiki/朴素贝叶斯分类器
[27]貝式分類器,http://mirlab.org/jang/books/dcpr/prBaysianClassifier.asp?title=5-7%20%A8%A9%A6%A1%A4%C0%C3%FE%BE%B9。
[28]單純貝氏分類器,http://mirlab.org/jang/books/dcpr/prNbc.asp?title=5-5%20Naive%20Bayes%20Classifiers%20(%B3%E6%AF%C2%A8%A9%A4%F3%A4%C0%C3%FE%BE%B9)。
[29]人工神經,http://www.wikiwand.com/zh-tw/人工神经网络。
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[32]Nordic半導體nrf51822,http://www.mouser.tw/new/nordicsemiconductor/nRF51822-multiprotocol-SoC/.
[33]nrf51822,https://www.nordicsemi.com/chi/node_176/Bluetooth-R/nRF51822.
[34]RFD22126,http://www.rfduino.com/product/rfd22126-dual-aaa-battery-shield-for-rfduino/index.html.
[35]RFD22127,http://www.rfduino.com/product/rfd22127-single-aaa-battery-shield-for-rfduino/index.html.
[36]RFD22128,http://www.rfduino.com/product/rfd22128-cr2032-coin-battery-shield-for-rfduino/index.html.
[37]RFD22121,http://www.rfduino.com/product/rfd22121-usb-shield-for-rfduino/index.html.
[38]施雅月、賴錦慧譯,資料探勘,台灣培生教育出版股份有限公司,臺北市,2007,頁5-20、5-21。
[39]RSSI(接收信號強度),http://clay.phpme.info/?app=article&id=1531。
[40]機器學習中的相似性度量,
http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html。
[41]歐幾里德距離,https://zh.wikipedia.org/wiki/欧几里得距离。
[42]曼哈頓距離,https://zh.wikipedia.org/wiki/曼哈頓距離。
[43]KNN演算法和距離或相似度度量,http://www.ramlinbird.com/knn算法和距离或相似度度量/。
[44]柴比雪夫距離,https://zh.wikipedia.org/wiki/切比雪夫距离。

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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