電信行業(yè)mobile導(dǎo)航系統(tǒng)為基礎(chǔ)的radio(編輯修改稿)
2025-03-15 21:29 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 Location Estimation phase時對於一個未知位置的目標(biāo)物，會根據(jù)其接收到的訊號樣本 S = s1 ,s2 ,…,s n，計(jì)算這個樣本到各個定位模組中的 Characteristic vector的幾何距離 ? ? ?? nj ijji csC 1 2)(,S? 再根據(jù)幾何距離，找出具有最小幾何距離的 training locations作為定位的結(jié)果。 KNearest Neighbor algorithm ? 為 Nearest Neighbor algorithm的變形 ? 先根據(jù) Nearest Neighbor的 Training phase中所計(jì)算的各個 training locations與訊號樣本的幾何距離 ? 從中挑出 k個最小的 training locations ? 接著平均這些位置的 x座標(biāo)與 y座標(biāo) ? 平均的結(jié)果，就作為估測的定位結(jié)果 ? 而 Nearest Neighbor只是 kNearest Neighbor 在 k=1時的特例 22 Conditional Probability algorithm ? 是以機(jī)率分佈表示每個 training locations的特徵向量 23 特徵向量 Ci = ci1, ci2,...,cin 訊號樣本 S = s1 ,s2 ,…,s n ? 機(jī)率演算法則會去計(jì)算在各個 training locations觀察到這個訊號樣本的機(jī)率，即 ? ?? nj jiji scCSp 1 )()|(? 最後根據(jù)每一個 training locations所計(jì)算出來的機(jī)率，找出擁有最大機(jī)率的 training locations作為最後的定位 。 051015202530354053 56 59 62 65 68 71 74 77 80 83 86Frequence Signal Strength(dBm) Conditional Probability algorithm ? Example: ? 當(dāng)環(huán)境中有三個參考點(diǎn)，而我們收到的訊號強(qiáng)度樣本為 S = 66,71,74如下圖 24 p1 p2 p3 ? 因此訓(xùn)練位置 i收到的樣本 S的機(jī)率為 p1 p2 p3 ? 最後根據(jù)每一個 training locations所計(jì)算出來的機(jī)率，找出擁有最大機(jī)率的 training locations作為最後的定位 。 Location Identification and Vehicle Tracking using VANET(VETRAC) 25 Introduction ? Vehicles tracking systems 是一種電子設(shè)備，安裝於車輛之上，供使用者自己會第三方 track車輛的位置。 ? GPS就是現(xiàn)代既簡單又精確的 Vehicles tracking系統(tǒng)。 ? GPS缺點(diǎn) : ? 無法偵測大型室內(nèi)的地方 ? 如：大學(xué)裡、機(jī)場、隧道 等 ? 而 WiFi就可以對這些地方給予 tracking的服務(wù)。 26 Goal 27 事故 AP 1. 道路封閉 2. 估計(jì)道路重開的時間 3. 詢問或建議去繞道 預(yù)設(shè)環(huán)境 VETRAC ? 使用 WiFi ? 預(yù)期移動的路徑上已佈滿 AP ? Carriers收集資訊 ? 當(dāng)前的位置 ? 目的地的位置或地標(biāo) ? 也可以透過 streaming traffic video知道道路的狀況 28 Motivation VETRAC ? 在 matching車輛資訊的訊息傳輸，要減小和
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