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題名 基於最小一乘法的室外WiFi匹配定位之研究
Study on Outdoor WiFi Matching Positioning Based on Least Absolute Deviation
作者 林子添
貢獻者 林老生
林子添
關鍵詞 WiFi匹配定位
最小一乘法
最小二乘法
穩健性
WiFi Matching Positioning
Least Absolute Deviation (LAD)
Least Squares (LS)
Robustness
日期 2017
上傳時間 31-Aug-2017 12:20:22 (UTC+8)
摘要 隨著WiFi訊號在都市的涵蓋率逐漸普及，基於WiFi訊號強度值的定位方法逐漸發展。WiFi匹配定位(Matching Positioning)是透過參考點坐標與WiFi訊號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)的蒐集，以最小二乘法(Least Squares, LS)計算RSSI模型參數；然後，利用模型參數與使用者位置的WiFi訊號強度，推估出使用者的位置。然而WiFi訊號強度容易受到環境因素影響，例如降雨、建物遮蔽、人群擾動等因素，皆會使訊號強度降低，若以受影響的訊號強度進行定位，將使定位成果與真實位置產生偏移。
為了降低訊號強度的錯誤造成定位結果的誤差，本研究嘗試透過具有穩健性的最小一乘法( Least Absolute Deviation, LAD)結合WiFi匹配定位，去克服WiFi訊號易受環境影響的特性，期以獲得較精確的WiFi定位成果。研究首先透過模擬資料的建立，測試不同粗差狀況最小一乘法WiFi匹配定位之表現，最後再以真實WiFi訊號進行匹配定位的演算，並比較最小一乘法WiFi匹配定位與最小二乘法WiFi匹配定位的成果差異，探討二種方法的特性。
根據本研究成果顯示，於模擬資料中，最小一乘法WiFi匹配定位相較於最小二乘法WiFi匹配定位，在面對參考點接收的AP訊號與檢核點接收的AP訊號強度含有粗差的情形皆能有較好的穩健性，且在參考點接收的AP訊號含有粗差的情況有良好的偵錯能力。而於真實環境之下，最小一乘法WiFi匹配定位之精度也較最小二乘法WiFi匹配定位具有穩健性；在室外資料的部份，最小一乘法WiFi匹配定位之精度為8.46公尺，最小二乘法WiFi匹配定位之精度為8.57公尺。在室內資料的部份，最小一乘法WiFi匹配定位之精度為2.20公尺，最小二乘法WiFi匹配定位之精度為2.41公尺。
Because of the extensive coverage of WiFi signal, the positioning methods by the WiFi signal are proposed. WiFi Matching Positioning is a method of WiFi positioning. By collecting the WiFi signal strength and coordiates of reference points to calculate the signal strength transformation parameters, then, user’s location can be calculated with the LS (Least Squares). However, the WiFi signal strength is easily degraded by the environment. Using the degraded WiFi signal to positioning will produce wrong coordinates.
Hence this research tries to use the robustness of LAD (Least Absolute Deviation) combining with WiFi Matching Positioning to overcome the sensibility of WiFi signal strength, expecting to make the result of WiFi positioning more reliable. At first, in order to test the ability of LAD, this research uses simulating data to add different kind of outliers in the database, and checks the performance of LAD WiFi Matching Positioning. Finally, this research uses real data to compare the difference between the results of LAD and LS WiFi Matching Positioning.
In the simulating data, the test result shows that LAD WiFi Matching Positioning can not only have better robust ability to deal with the reference and check points AP signal strength error than LS WiFi Matching Positioning but also can detect the outlier in the reference points AP signal strength. In the real data, LAD WiFi Matching Positioning can also have better result. In the outdoor situation, the RMSE (Root Mean Square Error) of LAD WiFi Matching Positioning and LS (Least Squares) WiFi Matching Positioning are 8.46 meters and 8.57 meters respectively. In the indoor situation, the RMSE (Root Mean Square Error) of LAD WiFi Matching Positioning and LS (Least Squares) WiFi Matching Positioning are 2.20 meters and 2.41 meters respectively.
參考文獻 方述誠，1993，「線性優化及擴展—理論與演算法」，『數學傳播』，17（1）。
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https://forum.techidiots.net/forum/viewtopic.php？t=1877
描述 碩士
國立政治大學
地政學系
104257029
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0104257029
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 林老生zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 林子添zh_TW
dc.creator (作者) 林子添zh_TW
dc.date (日期) 2017en_US
dc.date.accessioned 31-Aug-2017 12:20:22 (UTC+8)-
dc.date.available 31-Aug-2017 12:20:22 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 31-Aug-2017 12:20:22 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0104257029en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/112405-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 地政學系zh_TW
dc.description (描述) 104257029zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 隨著WiFi訊號在都市的涵蓋率逐漸普及，基於WiFi訊號強度值的定位方法逐漸發展。WiFi匹配定位(Matching Positioning)是透過參考點坐標與WiFi訊號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)的蒐集，以最小二乘法(Least Squares, LS)計算RSSI模型參數；然後，利用模型參數與使用者位置的WiFi訊號強度，推估出使用者的位置。然而WiFi訊號強度容易受到環境因素影響，例如降雨、建物遮蔽、人群擾動等因素，皆會使訊號強度降低，若以受影響的訊號強度進行定位，將使定位成果與真實位置產生偏移。
為了降低訊號強度的錯誤造成定位結果的誤差，本研究嘗試透過具有穩健性的最小一乘法( Least Absolute Deviation, LAD)結合WiFi匹配定位，去克服WiFi訊號易受環境影響的特性，期以獲得較精確的WiFi定位成果。研究首先透過模擬資料的建立，測試不同粗差狀況最小一乘法WiFi匹配定位之表現，最後再以真實WiFi訊號進行匹配定位的演算，並比較最小一乘法WiFi匹配定位與最小二乘法WiFi匹配定位的成果差異，探討二種方法的特性。
根據本研究成果顯示，於模擬資料中，最小一乘法WiFi匹配定位相較於最小二乘法WiFi匹配定位，在面對參考點接收的AP訊號與檢核點接收的AP訊號強度含有粗差的情形皆能有較好的穩健性，且在參考點接收的AP訊號含有粗差的情況有良好的偵錯能力。而於真實環境之下，最小一乘法WiFi匹配定位之精度也較最小二乘法WiFi匹配定位具有穩健性；在室外資料的部份，最小一乘法WiFi匹配定位之精度為8.46公尺，最小二乘法WiFi匹配定位之精度為8.57公尺。在室內資料的部份，最小一乘法WiFi匹配定位之精度為2.20公尺，最小二乘法WiFi匹配定位之精度為2.41公尺。		zh_TW
dc.description.abstract (摘要) Because of the extensive coverage of WiFi signal, the positioning methods by the WiFi signal are proposed. WiFi Matching Positioning is a method of WiFi positioning. By collecting the WiFi signal strength and coordiates of reference points to calculate the signal strength transformation parameters, then, user’s location can be calculated with the LS (Least Squares). However, the WiFi signal strength is easily degraded by the environment. Using the degraded WiFi signal to positioning will produce wrong coordinates.
Hence this research tries to use the robustness of LAD (Least Absolute Deviation) combining with WiFi Matching Positioning to overcome the sensibility of WiFi signal strength, expecting to make the result of WiFi positioning more reliable. At first, in order to test the ability of LAD, this research uses simulating data to add different kind of outliers in the database, and checks the performance of LAD WiFi Matching Positioning. Finally, this research uses real data to compare the difference between the results of LAD and LS WiFi Matching Positioning.
In the simulating data, the test result shows that LAD WiFi Matching Positioning can not only have better robust ability to deal with the reference and check points AP signal strength error than LS WiFi Matching Positioning but also can detect the outlier in the reference points AP signal strength. In the real data, LAD WiFi Matching Positioning can also have better result. In the outdoor situation, the RMSE (Root Mean Square Error) of LAD WiFi Matching Positioning and LS (Least Squares) WiFi Matching Positioning are 8.46 meters and 8.57 meters respectively. In the indoor situation, the RMSE (Root Mean Square Error) of LAD WiFi Matching Positioning and LS (Least Squares) WiFi Matching Positioning are 2.20 meters and 2.41 meters respectively.		en_US
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 研究流程 4
第三節 論文架構 5
第二章 文獻回顧 6
第一節 最小一乘法 6
一、 最小一乘法之特性 6
二、 最小一乘法於測量之應用 7
第二節 WiFi定位 10
一、 WiFi室內定位 10
二、 WiFi室外定位 11
三、 WiFi定位演算法 13
四、 WiFi訊號偵錯 14
第三章 理論基礎 15
第一節 最小一乘法 15
一、 理論基礎 15
二、 最小一乘法與最小二乘法之比較 16
第二節 線性規劃基本原理 17
一、 線性規劃模型 17
二、 線性規劃模型的解法 18
第三節 應用線性規劃求解最小一乘法 20
一、 解決最小一乘法(LAD)目標函數含有絕對值的方法 20
二、 將觀測方程式化為線性規劃模型 20
三、 以MATLAB解算最小一乘法 22
第四節 WiFi定位 24
一、 三邊定位法 25
二、 訊號紋法 26
第五節 WiFi匹配定位 29
一、 最小二乘法WiFi匹配定位 29
二、 最小一乘法WiFi匹配定位 34
三、 三邊定位法與訊號紋法以及WiFi匹配定位之比較 36
第四章 研究方法 38
第一節 實驗資料 38
一、 模擬資料 38
二、 真實資料 41
三、 真實資料蒐集 47
第二節 蒐集真實資料之軟硬體 49
一、 硬體部分 49
二、 軟體部分 49
第三節 真實資料先期處理 50
第四節 實驗數據分析 52
一、 WiFi訊號強度與地面點位坐標之函數統計檢定 52
二、 定位精度檢核 54
第五節 實驗方法 55
一、 模擬資料實驗方法 55
二、 真實資料實驗方法 56
第五章 實驗成果及分析 57
第一節 訊號強度與地面點平面坐標之函數檢定 57
一、 WiFi訊號強度與參考點平面坐標之模型統計檢定 57
二、 採用不同模型之最小二乘法WiFi匹配定位精度比較 62
三、 小結 63
第二節 模型一之最小一乘法WiFi匹配定位穩健性與偵錯能力測試 64
一、 無粗差之狀況 65
二、 參考點接收AP訊號含有粗差之狀況 65
三、 檢核點接收AP訊號含有粗差之狀況 76
四、 小結 80
第三節 模型二之最小一乘法WiFi匹配定位穩健性與偵錯能力測試 81
一、 無粗差之狀況 81
二、 參考點接收AP訊號含有粗差之狀況 82
三、 檢核點接收AP訊號含有粗差之狀況 90
四、 小結 95
第四節 KNN演算法WiFi定位之真實室外資料實驗成果 97
一、 K值的選定 97
二、 加權平均的方法 99
三、 小結 100
第五節 最小一乘法與最小二乘法WiFi匹配定位之真實室外資料實驗 成果…………….. 101
一、 模型一實驗成果 103
二、 模型二實驗成果 105
三、 小結 107
第六節 WiFi匹配定位之真實室外資料偵錯實驗 109
一、 WiFi匹配定位之RSSI建模階段偵錯實驗 109
二、 WiFi匹配定位之定位解算階段偵錯實驗 114
三、 小結 121
第七節 WiFi匹配定位之真實室內資料實驗 124
一、 室內真實資料實驗成果 126
二、 室內真實資料穩健性與偵錯實驗 127
三、 小結 131
第六章 結論與建議 133
第一節 結論 133
一、 訊號強度與地面點平面坐標之函數檢定 133
二、 最小一乘法WiFi匹配定位之穩健性與偵錯能力測試 133
三、 最小一乘法WiFi匹配定位之真實資料實驗成果 134
四、 WiFi匹配定位之真實室外資料偵錯實驗 135
第二節 建議 137
參考文獻 139
一、 中文參考文獻 139
二、 外文參考文獻 141
三、 網頁參考文獻 142		zh_TW
dc.format.extent 3981951 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0104257029en_US
dc.subject (關鍵詞) WiFi匹配定位zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 最小一乘法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 最小二乘法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 穩健性zh_TW
dc.subject (關鍵詞) WiFi Matching Positioningen_US
dc.subject (關鍵詞) Least Absolute Deviation (LAD)en_US
dc.subject (關鍵詞) Least Squares (LS)en_US
dc.subject (關鍵詞) Robustnessen_US
dc.title (題名) 基於最小一乘法的室外WiFi匹配定位之研究zh_TW
dc.title (題名) Study on Outdoor WiFi Matching Positioning Based on Least Absolute Deviationen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) 方述誠，1993，「線性優化及擴展—理論與演算法」，『數學傳播』，17（1）。
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