1. Speaker：Cheng-Cheng Wang Advisor：Dr. Kai-Wei Ke Date：05/16/2011
改良主動式RFID室內定位系統
Speaker：Cheng-Cheng Wang
Advisor：Dr. Kai-Wei Ke
Date：05/16/2011

2. Outline Motivation LANDMARC Base on LANDMARC Improvement Future work
Reference

3. Motivation RFID技術進行室內定位是近年來提出較新穎的技術
利用Reader接收到Reference Tag與Tracking Tag訊號強度之差異度進行定位
室內空間比室外複雜，訊號強度因障礙物的阻隔或是人員的走動造成衰減，使得定位精準度大幅降低

4. LANDMARC 此系統採用了Reference Tag來輔助定位計算
假設有n個RFID Reader、m個Reference Tags 與u個Tracking Tags
定義每個Reader讀取到Tracking Tags的訊號強度向量為 ，讀取到Reference Tags的訊號強度向量為
Si與Ѳi分別表示第i個Reader接收到此Tracking Tag或Reference Tag的訊號強度

5. LANDMARC 對於每個別的Tracking Tag與某一Reference Tag 之間，得到一個訊號強度的歐基里得距離：
選擇k (1~m)個數值較小的Reference Tags與Tracking Tag間的距離關係得到不同的權重值：

6. LANDMARC 得到各Reference Tag對Tracking Tag的權重，便可計算出其座標： 在此系統也定義了一個定位誤差
(X₀,Y₀)為Tracking Tag實際的位置

7. Base on LANDMARC
龔哲幀(2010)提出Virtual tag group-based RFID positioning(虛擬標籤群組定位法)
Virtual tag:先在其參考點位置量測一段時間的訊號強度，並利用訊號強度處理法將其值設定為此參考點之固定訊號強度，以此訊號強度進行定位

8. Base on LANDMARC
虛擬標籤群組定位法
的流程圖

9. Base on LANDMARC
EX:
16 Reference Tag
1 Reader
設定各個Group

10. Base on LANDMARC
如果選到的鄰近參考點
如右圖 =>
如果選到的鄰近參考點
如右圖 =>

11. Base on LANDMARC
將選擇的四個參考點訊號強度求其權重Wi，St為Tracking Tag訊號強度，Sri為Reference Tag訊號強度
利用其權重求出Tracking Tag座標(X,Y)

12. Base on LANDMARC
利用計算出的Tracking Tag座標與實際Tracking Tag座標作定位距離誤差e計算

13. Improvement – 設置三維參考點 設置三維的參考點 藉由三維的參考點，來校正2D的tracking tag定位
二維 3*3 取 4點
三維 3*3*1 取8點

14. Improvement – 設置三維參考點 Result Reason 誤差值沒有改善
三維參考點的訊號強度比二維參考點的訊號強度大，導致找到不正確的參考點，影響權重

15. Improvement – 設置三維參考點 Solution
二維參考點找最接近待測點的group(四個參考點)，計算權重值，算出座標；三維參考點也是相同，算出另外座標，將其個別算出的兩個座標，再分別對這兩個座標乘上加權值，求其新的座標

16. Improvement – 參考點選擇機制 改進參考點選擇機制 當選取的group有兩個以上擁有相同數量的參考點時 G(0,2)

17. Improvement – 設置三維參考點 Method
將其擁有相同數量參考點的group，算出各自座標，再將算出座標乘上加權值，求出新的座標

18. Future Work Multi-tag Multi-reader 用於能一次讀取多個tracking tags，並且要同時追蹤待測位置
減少誤差
能快速定位
實現3D的待測點定位

19. Reference
[1] L. M. Ni, Y. Liu, Y. C. Lau, and A. P. Patil, “LANDMARC: Indoor Location Sensing Using Active RFID,” Wireless Networks, vol.10, pp , November, [2] 龔哲幀著，「主動式RFID室內定位追蹤演算法與系統設計」，碩士論文，國立台北科技大學資訊工程研究所，台北，2010。

20. Thanks for your attention
Q&A
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