定位方法

專利類型

發明

專利國別 (專利申請國家)

中華民國

專利申請案號

104126727

專利證號

I 546557

專利獲證名稱

定位方法

專利所屬機關 (申請機關)

國立中正大學

獲證日期

2016/08/21

技術說明

在過去幾年中，許多基於Wi-Fi訊號指紋（Fingerprint）的室內定位系統被提出，並且有不錯的發展。這類的定位技術主要仰賴無線訊號指紋的事先訓練，並且假設接收訊號強度（RSS）具有位置奇異性（Singularity），最後透過接收訊號與訊號指紋的比對以得知定位結果。然而，此假設並不適用於真實的情況，即使在同一位置上量測之無線訊號，其訊號強度也會因為雜訊或是移動的物體，諸如行人或隨機開關的大門等因素而有所變化。因此，為了要得到一個較好的強度分佈模型，並且考慮到上述的問題，我們設計出一個基於多維度核心密度估算法（Multi-dimension Kernel Density Estimation, MD-KDE）的強度建模方法，透過同時考慮訊號強度維度(Intensity Dimension)與空間維度(Spatial Dimension)，我們希望發展出一套系統，在對目標定位時可將鄰近的強度資訊納入考量，相較於傳統只考慮單一強度的定位方法，這樣的設計將使用更多的資訊來定位，達到穩定性的提升。 Typically, a fingerprint-based positioning system mainly relied on the concept of radio fingerprint for localization and assumed that received signal strength has location singularity. However, the singularity may not be available in a real application, where the RSS at a location is variant owing to signal noise and dynamic obstacles such as moving people and dynamic door statuses. To well represent RSS distribution and consider the aforementioned effects, one main purpose of this system is to design a new RSS modeling method based on multi-dimension kernel density estimation (MD-KDE). By considering both the RSS intensity dimension and the spatial dimension simultaneously, the expected system would like to well use the neighboring RSS for positioning. Hence, the new RSS modeling method would allow the system to perform region-based target localization.

備註

連絡單位 (專責單位/部門名稱)

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