跑步是一種簡單但是又能夠強身健體的休閒運動，許多跑步愛好者會通過使用GPS來紀錄其跑步的軌跡，可藉由此跟跑友分享自己的訓練和比賽情況，也能夠進一步分析練習的成效是否有達到原先預期，並以此來調整訓練的內容。隨著智慧型手機時代的到來，手機變成人們生活中不可獲缺的東西，智慧型手機結合了多種不同的功能，使其成為了一種功能多樣化的裝置，因此許多應用相應而生。其中GPS功能被廣泛的使用，因此能夠輕易的讓使用者獲得位置資訊，並藉由物聯網中的 MQTT 將位置資訊與他人分享或是傳至資料庫讓使用者能夠規劃與查詢行動路線。雖然手機GPS的功能非常方便，但也相當耗電，所以本論文通過調整GPS定位週期進而達到降低電力耗損之效果，隨著定位週期變長將導致GPS數據缺失的情形發生，為了解決此問題，本論文通過使用卡爾曼濾波器進行位置修正、軌跡平滑與處理GPS數據缺失之問題，進而設計出了具有高電持續航力的智慧型手機GPS追蹤器。

Running is a simple but physical exercise, many runners will use GPS to record their running track, which can be used to share their training and competition with runners, and can further analyze the effectiveness of the exercise Have you met the original expectations, and used this to adjust the training content. With the advent of the era of smart phones, mobile phones have become an indispensable thing in people's lives. Smart phones combine a variety of different functions, making them a device with diverse functions, so many applications are born accordingly. Among them, the GPS function is widely used, so it is easy for users to obtain location information, and the location information can be shared with others or transmitted to the database through MQTT in the Internet of Things to allow users to plan and query mobile routes. Although the function of the mobile phone GPS is very convenient, but it also consumes a lot of power, so this paper achieves the effect of low power consumption by adjusting the GPS update frequency. As the update frequency becomes longer, the GPS missing data. To solve this problem, In this paper, by using the Kalman filter for position correction, trajectory smoothing, and dealing with the problem of GPS missing data, a GPS tracker for smartphones with high power and continuous navigation power is designed.

目　　錄
中文摘要 I
英文摘要 II
致　　謝 IV
目　　錄 V
表 目 錄 VII
圖 目 錄 VIII
符號說明 XI
一、 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機 2
1.3 本文架構 2
二、 手機定位原理與架構 3
2.1 全球定位系統 3
2.1.1 GPS訊號 5
2.1.2 GPS定位之誤差的來源與分析 6
2.2 無線定位技術 8
2.2.1 無線定位技術原理 9
三、 系統架構 13
3.1 Android概述 13
3.1.1 Android系統架構 13
3.1.2 Android生命週期 14
3.1.3 應用程式元件 16
3.2 物聯網基礎傳輸協議 18
3.2.1 MQTT傳輸協定 18
3.3 Android GPS Tracking APP 22
3.3.1 Android GPS APP 22
3.3.2 MQTT資料傳輸技術 26
四、 卡爾曼濾波器 29
4.1 離散型卡爾曼濾波器 29
五、 實驗與討論 34
5.1 耗電量之比較 34
5.2 演算法開發 35
5.2.1 設計卡爾曼演算法 36
5.2.2 GPS軌跡之準確性比較 38
5.3 實驗結果討論 50
六、 結論 51
參考文獻 52

中文文獻
一、專書
莊智清，衛星導航 台灣新北：2012年。
趙英傑，超圖解物聯網IoT實作入門：旗標出版股份有限公司，2016年。
莫欣德S.格雷沃(Mohinder S. Grewal), & 安格斯 P.安德魯斯(Angus P. Andrews)，卡爾曼濾波理論與實踐 北京：2017年。
二、網路資料
Android系統架構分層及每層詳細介紹，上海達內IT培訓教育，檢自https://kknews.cc/code/o9ngqaq.html，檢索日期2018年11月05日。
全球衛星定位系統Global Positioning System (GPS)，維基百科，檢自http://zh.wikipdia.org/wiki/%E5%85%A8%E7%90%83%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E7%B3%BB%E7%BB%9F，檢索日期2020年6月11號。
三、學位論文
蔡彥名(2014年7月)。"室內無線定位方法之開發與驗證"。國立交通大學電信工程學系碩士論文。
唐震寰、卓訓榮、張金琳、彭松村、陳一昌、陳賓權(2002年1月)。"利用行動電話偵測交通資訊之可行性研究,"交通部運輸研究所。
英文文獻
Paolo Dabove, Vincenzo Di Pietra and Andrea Maria Lingua,"Positioning Techniques with Smartphone Technology: Performances and Methodologies in Outdoor and Indoor Scenarios, " December 13th 2016.
Bhaskar Gurram, & Nupur Giri,"Improving localization accuracy of android's Fused Location Provider API using Kalman Filter," 2016 International Conference on Computer Communication and Informatics (ICCCI), Coimbatore, India, 7-9 Jan.
Chaobin Wang, Huawei Liang, Xinli Geng, & Maofei Zhu,"Multi-sensor fusion method using kalman filter to improve localization accuracy based on android smart phone," 2014 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety, Hyderabad, India, 16-17 Dec.
Oliver Walter, Joerg Schmalenstroeer, Andreas Engler, & Reinhold Haeb-Umbach,"Smartphone-based sensor fusion for improved vehicular navigation,"2013 10th Workshop on Positioning, Navigation and Communication (WPNC), Dresden, Germany, 20-21 March.
Ramsey Faragher,"Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation,"IEEE Signal Processing Magazine, 2012, p.p.128-132, 22 August.