透過無線網路基地台相互監測之適應性樣本比對定位

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DC 欄位	值	語言
dc.contributor.author	許藍尹	en_US
dc.contributor.author	Hsu, Lan-Yin	en_US
dc.contributor.author	曾煜棋	en_US
dc.contributor.author	Tseng, Yu-Chee	en_US
dc.date.accessioned	2015-11-26T01:07:42Z	-
dc.date.available	2015-11-26T01:07:42Z	-
dc.date.issued	2010	en_US
dc.identifier.uri	http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#GT079756534	en_US
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11536/46023	-
dc.description.abstract	近幾年以室內定位為基礎的位置感知服務(Location-Based Service)興起，顯示出室內定位的重要性。在室內定位系統中，又有許多研究著重在樣本比對演算法上。然而，樣本比對定位系統的準確度會根據即時收到的訊號強度(RSS)和訓練的訊號分佈圖之間的比對來決定，而且RSS可能會因為環境改變並和原來訓練的訊號分佈圖有所偏差。在這篇論文中，我們想要在既有WiFi環境下，用環境中的基地台來即時監測環境變化，並透過這些基地台相互監測狀況，找出符合當時環境的訊號分佈圖來做樣本比對定位，以提高定位系統精準度。這篇論文最主要和別人不同的地方是我們不需要透過額外硬體設備來監控環境變化。另外，我們從模擬和實驗中可以得知我們提出的兩個方法：基於迴歸線和基於分群的方法都比傳統樣本比對定位在環境動態改變的情況下來得好。	zh_TW
dc.language.iso	en_US	en_US
dc.subject	K-means分群演算法	zh_TW
dc.subject	行動計算	zh_TW
dc.subject	迴歸模式	zh_TW
dc.subject	樣本比對定位	zh_TW
dc.subject	感測網路	zh_TW
dc.subject	k-means clustering	en_US
dc.subject	mobile computing	en_US
dc.subject	regression model	en_US
dc.subject	pattern-matching localization	en_US
dc.subject	sensor network	en_US
dc.title	透過無線網路基地台相互監測之適應性樣本比對定位	zh_TW
dc.title	Using Adaptive Radio Maps for Pattern-Matching Localization via Inter-Beacon Measurement	en_US
dc.type	Thesis	en_US
dc.contributor.department	網路工程研究所	zh_TW
顯示於類別：	畢業論文

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