TW201822558A - 估算裝置及其無線網路之通訊品質估算方法及電表安裝方法 - Google Patents

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Abstract

一種無線網路之通訊品質估算方法，適用於具一儲存裝置與一處理器的一估算裝置。方法包括以下步驟：提供複數節點之座標資訊以及至少兩類圖資；將節點之座標資訊關聯於圖資，以將節點映射至圖資之對應位置；由關聯後之圖資中擷取出任兩節點間之一空間特徵資料，其中空間特徵資料包括空間分布資料以及空間屬性資料；依據兩節點間之空間特徵資料，選用複數可選路徑損耗模型之其中一者，以利用選用之路徑損耗模型，估算一路徑損耗並據此估算兩節點間之通訊品質。

Description

估算裝置及其無線網路之通訊品質估算方法及電表安裝方法
本揭露係有關於估算裝置及其品質估算方法，以及有關於一種無線網路之估算裝置及其無線網路之通訊品質估算方法及電表安裝方法。
網路規劃工具可以加速整體網路的布建及效能調校，除了可以加快布建速度外，同時也大幅的降低布建成本。隨著通訊技術的進步以及通訊設備的普及，無線網路的網路規劃愈來愈重要。其中，無線網狀網路(Wireless Mesh Network)技術是目前流行的一種無線網路架構。無線網狀網路是一種以無線電節點(mesh node)構成的通訊網路，採用網狀網路拓撲技術，其網路內的節點會自動地建立一個無線隨意網路(ad-hoc network)並且利用無線隨意網路的多點跳接(Multihop)特性維護其網狀網路的連結性與可靠性，其主要應用於智慧電網、物聯網等等應用。然而，無線網狀網路中的任兩個節點通訊距離通常較短，穿透力也較差，所以兩節點之間空間特徵是決定通訊品質很重要的因素。目前並沒有完整的無線網狀網路技術的網路規劃工具可以計算兩 節點間的空間特徵，因此節點的布建及測試需仰賴在現場觀察或從圖資取得節點間的空間特徵，這種方式需要花費大量的人力與時間且沒有統一的量化標準。
有鑑於此，本揭露提供一種估算裝置及其無線網路之通訊品質估算方法及電表安裝方法。
本揭露的一實施例提供一種無線網路之通訊品質估算方法，適用於具一儲存裝置與一處理器的一估算裝置，其中無線網路包括複數節點。方法包括以下步驟：提供節點之座標資訊以及至少兩類圖資；將節點之座標資訊關聯於圖資，以將節點映射至圖資之對應位置；由關聯後之圖資中擷取出節點之一第一節點以及第二節點之間之一空間特徵資料，其中空間特徵資料包括空間分布資料以及空間屬性資料，空間分布資料表示第一節點以及第二節點之間的空間內之建物平地分布資料，空間屬性資料表示對應於建物平地分布資料的土地使用類別及/或分類；依據第一節點以及第二節點之間之空間特徵資料，選用複數路徑損耗模型之其中一者，以利用選用之路徑損耗模型，估算第一節點以及第二節點之間之一路徑損耗；以及依據估算出之第一節點以及第二節點之間之路徑損耗，藉此估算第一節點以及第二節點之間之通訊品質。
本揭露另一實施例提供一種估算裝置，用以估算一無線網路之通訊品質，其中無線網路包括複數節點，估算裝置包括一儲存裝置以及一處理器。儲存裝置用以儲存有節點之座標資訊以及至少一第一圖資以及一第二圖資。處理器係耦接儲存裝 置，用以自儲存裝置取得節點之座標資訊、第一圖資以及第二圖資，將節點之座標資訊關聯於圖資，以將節點映射至圖資之對應位置，由關聯後之圖資中擷取出節點之一第一節點以及一第二節點之間之一空間特徵資料，其中空間特徵資料包括空間分布資料以及空間屬性資料，空間分布資料表示第一節點以及第二節點之間的空間內之建物平地分布資料，空間屬性資料表示對應於建物平地分布資料的土地使用類別及/或分類，依據第一節點以及第二節點之間之空間特徵資料，選用複數路徑損耗模型之其中一者，以利用選用之路徑損耗模型，估算第一節點以及第二節點之間之一路徑損耗，以及依據估算出之第一節點以及第二節點之間之路徑損耗，估計第一節點以及第二節點之間之通訊品質。
本揭露另一實施例提供一種電表安裝方法，用以於一無線網路中安裝複數電表，包括以下步驟：提供電表之座標資訊以及至少兩類圖資；將電表之座標資訊關聯於圖資，以將電表映射至圖資之對應位置；由關聯後之圖資中擷取出電表之一第一電表以及一第二電表之間之一空間特徵資料，其中空間特徵資料包括空間分布資料以及空間屬性資料，空間分布資料表示第一電表以及第二電表之間的空間內之建物平地分布資料，空間屬性資料表示對應於建物平地分布資料的土地使用類別及/或分類；依據第一電表以及第二電表之間之空間特徵資料，選用複數路徑損耗模型之其中一者，以利用選用之路徑損耗模型，估算第一電表以及第二電表之間之一路徑損耗；以及依據估算出之第一電表以及第二電表之間之路徑損耗，估算第一電表以及第二電表之間之通訊品質以及連通性，並據此決定是否安裝第一電表以及第二電表 於無線網路。
本揭露之上述方法可經由本揭露之裝置或系統來實作，其為可執行特定功能之硬體或韌體，亦可以透過程式碼方式收錄於一紀錄媒體中，並結合特定硬體來實作。當程式碼被電子裝置、處理器、電腦或機器載入且執行時，電子裝置、處理器、電腦或機器變成用以實行本揭露之裝置或系統。
100‧‧‧估算裝置
110‧‧‧儲存裝置
120‧‧‧處理器
130‧‧‧顯示裝置
210‧‧‧特徵萃取模組
220‧‧‧誤差校正模組
230‧‧‧通訊品質預測模組
S302、S304、S306、S308、S310‧‧‧步驟
M1、M2、M3‧‧‧圖資
A、B‧‧‧節點
S502、S504、S506‧‧‧步驟
600‧‧‧空間特徵資料
S702、S704、S706、S708‧‧‧步驟
800‧‧‧分類樣本
810‧‧‧分類條件
820、830‧‧‧路徑損耗模型
S1002、S1004、S1006、S1008、S1010‧‧‧步驟
第1圖係顯示依據本揭露之用以估算通訊品質之裝置之硬體架構一實施例之示意圖。
第2圖係顯示依據本揭露之用以估算通訊品質之裝置之軟體架構一實施例之示意圖。
第3圖係顯示本揭露之無線網路之通訊品質估算方法一實施例之流程圖。
第4A圖以及第4B圖係顯示本揭露實施例之兩種圖資示意圖。
第4C圖係顯示本揭露一實施例之圖資合併結果示意圖。
第5圖係顯示本揭露之誤差校正方法之一實施例之流程圖。
第6圖係顯示本揭露一實施例之空間特徵資料示意圖。
第7圖係顯示本揭露之誤差校正方法之另一實施例之流程示意圖。
第8圖係顯示本揭露之分類樣本一實施例之示意圖。
第9圖係顯示本揭露之電表安裝方法一實施例之流程圖。
為讓本揭露之目的、特徵、和優點能更明顯易懂， 特舉出下文實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下。注意的是，本章節所敘述的實施例目的在於說明本揭露之實施方式而非用以限定本揭露之保護範圍，任何熟悉此項技藝者，在不脫離本揭露之精神和範圍內，當可做些許更動與潤飾，因此本揭露之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。應理解下列實施例可經由軟體，硬體，韌體，或上述任意組合來實現。
本揭露實施例提供一種估算裝置及其無線網路之通訊品質估算方法，可以從多個圖資取得無線網路任兩節點間空間分布及屬性，並利用此種空間特徵來套用適當的路徑損耗模型(path loss model)，考慮兩節點間各種障礙物對無線射頻(RF)訊號衰減所造成的影響，可精確估計兩節點間的通訊品質，從而改善無線網路的網路規劃效率。
第1圖顯示依據本揭露一實施例之估算裝置100之硬體架構示意圖。於一些實施例中，估算裝置100可為桌上型電腦、一體成型(All-In-One，AIO)電腦、一般筆電、觸控筆電、或一可攜式裝置或手持裝置，例如是數位個人助理(PDA)、智慧型手機(smartphone)、平板電腦(tablet)、行動電話、行動上網裝置(Mobile Internet Device,MID)、筆記型電腦、車用電腦、數位相機、數位媒體播放器、遊戲裝置或任何類型的行動計算裝置，然而，本領域熟習技藝者應可理解本揭露並不限於此。
如第1圖所示，估算裝置100之硬體架構可至少包括儲存裝置110、處理器120以及顯示裝置130。儲存裝置110可為非揮發性儲存媒體(例如：唯讀記憶體(Read-Only Memory，ROM)、快閃記憶體(Flash memory)、硬碟、光碟等)、揮發性儲存媒體(例 如：隨機存取記憶體(Radom Access Memory，RAM))、或兩者之任意組合，用以儲存相關資料，例如運算過程中的中間資料及執行結果資料等。儲存裝置110也可用以儲存可供處理器120執行之指令集及/或程式碼程式模組。一般而言，程式模組包含常序(routines)、程式(program)、物件(object)、元件(component)等。儲存裝置110可更儲存有運算所需的各項資料，例如：兩個或以上的圖資、多個預設路徑損耗模型(pass loss model)、一或多個分類樣本(classification pattern)等等。注意的是，具體的圖資、預設路徑損耗模型以及分類樣本的細節請參見以下的實施例的說明。
處理器120係耦接至儲存裝置110與顯示裝置130，可從儲存裝置110中載入並執行指令集及/或程式碼，以控制儲存裝置110與顯示裝置130之運作來執行本揭露所述之無線網路之通訊品質估算方法。上述無線網路之通訊品質估算方法包括以下步驟：依據各節點的座標資訊以及圖資以取得無線網路的兩節點間空間分布及屬性空間特徵來估算其通訊品質，其細節將於後進行說明。處理器120可為通用處理器、微處理器(Micro-Control Unit，MCU)、圖形處理器(Graphics Processing Unit,GPU)或數位訊號處理器(Digital Signal Processor，DSP)等，用以提供資料分析、處理及運算之功能。
顯示裝置130係可顯示相關資料，例如是文字、圖形、介面及/或各種資訊如顯示或呈現結果等。顯示裝置130可用以呈現結果之畫面，例如：液晶顯示器(LCD)。應理解的是，於一些實施例中，顯示裝置130係結合觸碰感應裝置(未顯示)之螢幕。觸控感應裝置係具有一觸控表面，其包括至少一維度的感測 器以偵測靠近或在觸控表面上的一輸入工具如手指或觸控筆等在其表面上的接觸及動作。因此，使用者可透過顯示裝置130來進行觸控輸入命令或訊號。
雖未繪示，估算裝置100還可進一步包括其他功能單元，例如：用以輸入輸出裝置(如：實體按鍵、鍵盤或滑鼠等)或通訊裝置等，且本揭露不在此限。
第2圖係表示依據本揭露實施例之估算裝置100之軟體架構圖。估算裝置100之軟體架構包括一特徵萃取模組210、一誤差校正模組220以及一通訊品質預測模組230。特徵萃取模組210、誤差校正模組220以及通訊品質預測模組230可被儲存於估算裝置100之儲存裝置110(例如：記憶體)中，並且可被估算裝置100之處理器120於適當時機載入並執行本案之無線網路之通訊品質估算方法。
明確來說，處理器120可透過控制特徵萃取模組210、誤差校正模組220以及通訊品質預測模組230的運作來執行本案之無線網路之通訊品質估算方法。具體來說，處理器120可透過特徵萃取模組210，將無線網路的節點座標映射到圖資上，透過影像分析技術，分析在通訊範圍上限內的任兩節點間的空間特徵，建立空間特徵的資料，透過誤差校正模組220校正定位誤差，並透過通訊品質預測模組230，將上述所得的空間特徵，套用適合的路徑損耗模型輸出可代表從初始點到終點的兩節點間的路徑損耗的矩陣，以估算出兩節點間的整體路徑損耗，進而估算出其通訊品質。
可理解的是，上述各元件或模組係為一具有對應功 能的裝置，可具有適當的硬體電路或元件以執行對應功能，然而，該裝置並不以具有實體為限，其亦得為一虛擬的具有對應功能的程式、軟體，或是具有處理、運行該程式、軟體能力的裝置。而上述各元件運作的方式，可進一步的參閱以下對應之方法之說明。
第3圖顯示本揭露一實施例之無線網路之通訊品質估算方法之流程圖。請同時參照第1圖、第2圖與第3圖。依據本揭露實施例之無線網路之通訊品質估算方法可以適用於一估算裝置，舉例來說，可適用於第1圖的估算裝置100並由處理器120加以執行。於本實施例中，無線網路係為一無線網狀網路，但本揭露並不限於此。
首先，如步驟S302，提供各節點的座標資訊以及至少兩類圖資。其中，這些圖資可為開放圖資，其可為兩種或以上相同類型的不同圖資。第4A圖以及第4B圖係顯示本揭露實施例之兩種圖資示意圖。於本實施例中，第4A圖中所示的圖資M1係為含建築物外觀平面的道路地圖(Road map)，例如：通用電子地圖、Google地圖等等。第4B圖中所示的圖資M2係為含建築物的使用分類與土地利用類別的土地利用(land use/land cover，LULC)圖，例如：國土使用調查圖等等。各節點的座標資訊可以是包含經緯度的GPS座標，用以表示節點的所在位置。一般而言，圖資M2可更包括一土地使用分類顏色表(未繪示)，因此可參考土地使用分類顏色表中的顏色代碼來根據建築物或土地的顏色(圖示中以灰階表示)取得建築物的使用分類與土地利用類別。於一實施例中，各節點的座標資訊以及至少兩類圖資可儲存在儲存裝置110中，而處理器120可隨後從儲存裝置110中讀出這些資料。
接著，如步驟S304，處理器120將所有節點之座標資訊關聯於所有圖資，以將各節點映射至圖資之對應位置。明確來說，處理器120可透過特徵萃取模組210，將無線網路的各節點依據其座標資訊映射到圖資中的對應位置上以建立彼此的關聯。將無線網路的各節點依據其座標資訊映射到圖資中的對應位置上所產生的圖資又稱為關聯後的圖資。參見第4C圖。第4C圖係顯示本揭露一實施例之圖資合併結果示意圖。如第4C圖所示，關聯後的圖資M3中各節點均以打點的方式被標示/套在圖資M3的對應位置中。
於一些實施例中，由於節點的座標可能落在建築物之內，而使得相鄰兩節點之間可能實際上沒有任何障礙物，然而在圖資上看起來，兩個節點卻有遭到障礙物所阻隔的定位誤差。舉例來說，一種可能的定位誤差為將節點定位在建築物內而造成前後有部分建築物，另一種可能誤差為將節點定位在建築物內而造成同一排建築物的節點中間全是建築物的情形。以智慧電網為例，電力公司給予電表的用戶地址後，反查地址取得的GPS座標，通常是在屋子中央，有些服務會提供接近門牌位置的座標，但是戶外電表的位置通常是在門牌的附近，因此分析時可能就會有誤差，例如：相鄰兩戶的電表，彼此之間可能是沒有任何障礙物的，但是在圖資上看起來，就像是兩個電表遭到障礙物所阻隔。因此本案更提出一種點對點誤差校正(point-based error correction)機制以解決分析誤差(又稱定位誤差)所產生的空間特徵萃取錯誤的問題。
第5圖係顯示本揭露之誤差校正方法之一實施例之 流程圖。依據本揭露實施例之誤差校正方法可以適用於第1圖的估算裝置100並由處理器120加以執行。其中，處理器120可載入並透過誤差校正模組220來執行所述之誤差校正方法。可理解的是，所述之誤差校正方法可用於各節點之定位誤差校正。
首先，如步驟S502，處理器120依據空間屬性資料，分析節點是否在建物內。具體來說，處理器120將節點的位置定位在LULC圖資上，因為有節點的GPS座標，圖資也有座標系統，就可以知道節點在圖資上的位置，再透過LULC的空間屬性，區分這個節點的位置是在馬路上、農田或是建物中。
若是節點不在建物內(步驟S502的否)，就不會有定位誤差的問題，因此便不需進行校正。相反地，若是節點在建物內(步驟S502的是)，則需要進行步驟S504的校正處理，以將節點移出建物外。
如步驟S504，處理器120依據圖資，偵測節點所屬道路的位置。明確來說，節點實際的位置通常是在靠近道路側的那一邊，因此要先偵測節點是屬於道路的哪一側，例如可以是直接把該節點最靠近的道路視為該節點所屬的道路，或是分析節點的地址，並藉由地址來分析節點靠近哪一條路，例如：以地址的單雙號來分辨節點相應的道路資訊。
當分析出節點靠近那一道路時，如步驟S506，處理器120可依據所偵測到之節點所屬道路的位置，將節點之對應位置從建築物內移到其所屬道路的邊緣，也就是將節點之對應位置以與道路垂直方向移到其所屬道路的邊緣。
因此，可透過前述的誤差校正機制，透過影像分析 技術將節點的位置往靠近的路側移動，使其移出建築物外，減少上述將各節點的座標資訊關聯於圖資時所造成的分析誤差。
請再參閱第3圖，將各節點映射至圖資之對應位置之後，如步驟S306，處理器120由關聯後的圖資中擷取出任兩節點之間之空間特徵資料，其中空間特徵資料包括空間分布資料以及空間屬性資料。於一些實施例中，由圖資中擷取出任兩節點之間之空間特徵資料之步驟至少包括萃取空間分布資料與空間屬性資料步驟；以及合併空間分布資料與空間屬性資料步驟，以產生空間特徵資料。具體來說，屬性及空間特徵萃取係由處理器120，透過特徵萃取模組210，使用影像分析技術分析兩節點間所經過圖資的像素以及其代表的意義，從兩圖資中取得兩節點間的建立代表空間分佈及空間屬性的空間特徵資料，其中空間特徵資料包括空間分布資料及空間屬性資料。一般而言，任意兩節點間可能相隔建築物或道路等各種不同的空間分布，而建築物的使用類別則可能是住宅或工廠。空間分布資料用以表示前述空間分布，空間屬性資料則表示對應於建物平地等分布資料的土地使用類別及/或分類。舉例來說，兩節點間的空間分布資料表示兩節點間的空間內之建物平地等分布資料，例如平地或建築物及彼此間隔距離，空間屬性資料表示對應於建物平地等分布資料的土地使用類別及/或分類，例如：平地是屬於空地、馬路、森林或魚塭，而建築物是屬於工廠或純住宅等等。舉例來說，參見第4A圖以及第4B圖，圖資M1至少提供了空間內的土地是屬於建築物或平地的空間分布資料，而圖資M2中則至少提供了空間內的土地是屬於那一種建築物(例如：住宅或工廠等)或平地(例如：道路或農地等)的空間屬 性資料。因此，可從前述兩種圖資中取得兩節點間的空間特徵，表示著兩節點A與B之間的建物及平地的空間分布(包括所穿透的建物長度/所穿透的馬路長度)以及相對應的空間屬性，如第6圖所示。
第6圖顯示本揭露一實施例之空間特徵資料示意圖。如第6圖所示，空間特徵資料600中表示了兩節點A與B之間的空間分布、距離與空間屬性，其中節點A與節點B之間的距離有37公尺，並且兩節點之間的空間中包括了兩個住宅建築、住宅用地以及一般道路，其具體分布與距離分別如圖所示。藉此空間特徵資料600可輕易判斷出兩節點之間的建築物與空地比例，以作為後續選用路徑損耗模型的參考依據。
以圖資為LULC圖資的空間特徵萃取為例，其可至少包括以下步驟：讀取LULC圖資中節點所在之一區域地圖；辨識節點像素座標；確認節點之間之所有土地利用類別；以及配合經緯度資訊算出各類別的距離；便可得到節點間的空間特徵資料。
於一些實施例中，本案另提出一種基於兩節點間的連線的校正機制(Link-based correction)，以參考各節點連線的前述空間特徵資料校正前述定位誤差。具體來說，處理器120可事先分析兩節點間的空間特徵，設計可校正定位誤差的數個誤差校正樣本，之後，再依據兩節點間的空間特徵套用對應的誤差校正樣本來校正兩節點的一連線的位置的前述定位誤差。
第7圖係顯示本揭露之誤差校正方法之另一實施例之流程示意圖。依據本揭露實施例之誤差校正方法可以適用於第1圖的估算裝置100並由處理器120加以執行。其中，處理器120可載 入並透過誤差校正模組220來執行所述之誤差校正方法。
首先，如步驟S702，處理器120依據兩節點之間的空間特徵，判斷是否兩節點間只有前後建築物。若兩節點間只有前後建築物時，則接著執行步驟S704。如步驟S704，處理器120判斷建物長度是否小於一門檻值(例如：5公尺)。當建物長度小於門檻值時(步驟S704的是)，表示需要校正，接著如步驟S708，處理器120便可依據其空間特徵採用預設的錯誤校正樣本進行校正，將資料校正成指定的空間特徵。
若兩節點間不只有前後建築物時(步驟S702的否)，處理器120接著執行步驟S706。如步驟S706，處理器120判斷兩節點的位置是否在道路同一側。當兩節點的位置位於道路同一側時(步驟S706的是)，表示需要校正，接著如步驟S708，處理器120便可依據其空間特徵採用預設的錯誤校正樣本進行校正，將資料校正成指定的空間特徵。當兩節點間的建物長度大於或等於門檻值(步驟S704的否)或者兩節點的位置未在道路同一側(步驟S706的否)時，表示無需校正，結束校正流程。
於步驟S306中擷取出前述空間特徵資料之後，如步驟S308，處理器120再透過通訊品質預測模組230，依據任兩節點之間之空間特徵資料，選用複數路徑損耗模型之其中一者，以利用選用的路徑損耗模型，估算兩節點之間之一路徑損耗。具體來說，儲存裝置110中可儲存有多個路徑損耗模型，處理器120可依據使用的路徑損耗模型，建立相對應的空間特徵的一或多個分類樣本(Classification Pattern)，每一分類樣本包括至少一或多個分類條件。之後，處理器120再依據兩節點之間之空間特徵資料，以 及分類樣本中的一或多個分類條件來透過空間特徵的建物平地距離及屬性選用適合的路徑損耗模型以分析計算任兩節點間的路徑損耗估算結果(path loss)。
第8圖係顯示本揭露一實施例之分類樣本示意圖。如第8圖所示，分類樣本800中係用來依據分類條件810分類出某一空間特徵資料是適合路徑損耗模型820或路徑損耗模型830。舉例來說，路徑損耗模型820可以是一直視型(Line of sight，LOS)路徑損耗模型，而路徑損耗模型830可以是一非直視型(Non-line of sight model，NLOS)路徑損耗模型，但本揭露並不限於此。簡言之，LOS表示兩節點之間沒有例如建物的障礙物，NLOS表示兩節點之間存在有障礙物。於本實施例中，分類條件810係依據中間空地的比例來選擇套用路徑損耗模型820或路徑損耗模型830。當某一節點C以及節點D之間的空間特徵資料顯示其間空間的空地佔全部比例的百分之九十六時，符合分類條件810，因此其對應的路徑損耗模型為路徑損耗模型820。相反地，當空間特徵資料顯示其間空間的空地佔全部比例的百分之五十時，未符合分類條件810，因此其對應的路徑損耗模型為路徑損耗模型830。
可理解的是，分類樣本800中的分類條件以及路徑損耗模型的個數僅係用以說明，並非用以限制本揭露僅止於此。於另一些實施例中，路徑損耗模型820以及路徑損耗模型830可更包含各種室內(indoor)及戶外(outdoor)路徑損耗模型，則可有更多的分類條件的分類樣本來細分路徑損耗模型820以及路徑損耗模型830，例如可再區分出屬於那一種直線型模型(例如：是否通過馬路或森林等)或屬於那一種非直線型模型(例如：兩者間的間距或 建築物的類型等)。換言之，可依據所使用的路徑損耗模型的特性來設計符合需求的分類樣本。
於依據分類樣本分類出空間特徵對應的路徑損耗模型之後，處理器120可進一步透過對應的路徑損耗模型來估算穿透這些空間所造成的訊號衰減。
不同空間特徵會有不同的路徑損耗模型且不同的路徑損耗模型的路徑損耗值會隨著不同距離有不同的估算結果。因此，處理器120可根據兩節點間的空間屬性特徵選用適合的路徑損耗模型，便可精確地估算出兩節點的訊號衰減，進而估算出其通訊品質。
於得到任兩節點之間之路徑損耗估算結果之後，如步驟S310，處理器120再透過通訊品質預測模組230，依據所有兩節點之間之路徑損耗估算結果，輸出代表任兩節點間路徑損耗的矩陣，並據此估計任兩節點間的通訊品質。明確來說，處理器120可套用距離及空間屬性至相對應的路徑損耗模型，就可以估計任意A與B兩節點間的訊號衰減情形，來得知A跟B兩節點間的通訊品質。
因此，依據本案之空間特徵資料，可依據不同空間屬性特徵使用更匹配的路徑損耗模型來進行估算，可有效提高預測的準確率。之後，處理器120便可根據A跟B兩節點間的通訊品質，來進行後續規劃，例如根據A跟B兩節點間的通訊品質來決定兩節點是否可連通來規劃無線網路適合的網路節點安裝位置等等。於一些實施例中，通訊品質預測模組230可進一步由路徑損耗估算結果，估算其他的通訊品質指標例如：連通率及/或資料率等 等並利用這些通訊品質指標連同路徑損耗估算結果來進行通訊品質的估算。
於一些實施例中，由於本案採用相同類型的兩種不同圖資，兩種圖資可能精細度不同或版本不同，使得圖資合併時可能會存在衝突點。因此，本案更提供一種校正圖資合併衝突的機制。具體來說，處理器120可透過特徵萃取模組210來實現所述校正圖資合併衝突的機制。首先，處理器120依據兩種圖資之屬性個數，定義兩種圖資屬性的關聯性資料。舉例來說，假設圖資M1具有”建物”A1與”平地”A2兩種屬性資料且圖資M2具有對應於屬性”建物”A1的兩種屬性”住宅”B1與”工廠”B2；以及對應於屬性”平地”A2的兩種屬性”馬路”B3與”魚塭”B4，兩種圖資屬性的關聯性資料可包括<M1.A1，M2.B1>、<M1.A1，M2.B2>、<M1.A2，M2.B3>以及<M1.A2，M2.B4>等組合。
接著，處理器120依據關聯性資料，偵測是否有衝突資料之對應的衝突節點。舉例來說，以上例而言，因關聯性資料中不存在<M1.A1，M2.B3>或<M1.A2，M2.B1>的組合，因此可知該等資料可視為衝突資料。
當偵測到有衝突資料時，處理器120對衝突資料對應的衝突點進行衝突校正。一些實施例中，處理器120可依據各圖資的優先權及一校正準則來進行校正。舉例來說，假設圖資M1的優先權大於圖資M2的優先權，然而M1.A2對應的圖資M2屬性不只一種，則以M2.A2屬性代替，也就是將<M1.A2,B.B1>修正為<M1.A2,M2.A2(空白屬性)>。若是圖資M1的優先權小於圖資M2的優先權時，將M1.A2改為M1.A1，也就是將<M1.A2,M2.B1>修正 為<M1.A1,M2.B1>。
以下列舉一些實施例，用以輔助說明依據本揭露之通訊品質估算結果的實際應用細節，但本揭露並不限於此。
第9圖係顯示本揭露之電表安裝方法一實施例之流程圖，用以將複數電表安裝於一無線網狀網路中。也就是說，各電表的安裝位置必須在無線網狀網路的通訊範圍之內且這些電表可構成智慧電網。請同時參照第1圖、第2圖、第3圖與第10圖。依據本揭露實施例之電表安裝方法可以適用於一估算裝置，舉例來說，可適用於第1圖的估算裝置100並由處理器120加以執行。電表安裝方法包括下列步驟：提供電表之座標資訊以及至少兩類圖資，其中圖資至少提供一空間分布資料以及一空間屬性資料(步驟S1002)；將電表之座標資訊關聯於圖資，以將電表映射至圖資之對應位置(步驟S1004)；由關聯後之圖資中擷取出電表之一第一電表以及一第二電表之間之一空間特徵資料，其中空間特徵資料包括空間分布資料以及空間屬性資料，空間分布資料表示第一電表以及第二電表之間的空間內之建物平地等分布資料，空間屬性資料表示對應於建物平地等分布資料的土地使用類別及/或分類(步驟S1006)；依據第一電表以及第二電表之間之空間特徵資料，選用複數路徑損耗模型之其中一者，以利用選用之路徑損耗模型，估算第一電表以及第二電表之間之一路徑損耗(步驟S1008)；以及依據估算出之第一電表以及第二電表之間之路徑損耗，估算第一電表以及第二電表之間之通訊品質以及連通性，並據此決定是否安裝第一電表以及第二電表於無線網路(步驟S1010)。其中，步驟S1002、S1004、S1006、S1008以及S1010的詳細步驟細節可對應 參閱第3圖的步驟S302、S304、S306、S308以及S310的說明，其細節不在此贅述。可理解的是，本實施例之第一電表以及第二電表可以是欲安裝電表中的任一對電表。
舉例來說，可先輸入無線網狀網路中各電表的座標資訊以及參考用的兩種圖資，其中各電表的座標資訊就是每一個電表用戶的地址所轉換出來的GPS座標。兩種圖資可分別包括可提供前述空間分布資料的第一圖資以及可提供前述空間屬性資料的第二圖資。舉例來說，第一圖資可為如第4A圖所示的道路地圖，第二圖資可為如第4B所示的LULC圖資，此圖資就表示有建物平地屬性的圖資，其中一實施例為國土利用的使用圖資。接著，依據各節點的GPS座標及圖資，建立圖資關聯並執行GPS的位置校正，透過分析點在圖資上的位置，將點的位置校正到接近道路的位置，而非在建築物內。其中每個點表示一個電表。關於如何依據各電表的GPS座標及圖資來建立圖資關聯的步驟可參閱第3圖的步驟S304，關於GPS位置校正的詳細步驟可參閱第5圖與第7圖的誤差校正步驟，其細節不在此贅述。
接著，計算兩節點(亦即：兩電表)間的距離是否在連線範圍內。具體來說，連線上限依據通訊技術而有所不同，可以是無障礙物下的最大可連線距離，例如：一公里。若是在連線範圍內，則換下一組兩節點重複前述步驟。
若兩節點間的距離在範圍內，則執行進行空間特徵的萃取與合併以得到空間特徵資料。舉例來說，可透過影像分析技術，分析兩節點所構成的線段通過的像素點來建立空間特徵，從第一圖資(例如：道路地圖)取得兩節點間的空間分佈，如建物 或平地，再透過第二圖資(LULC圖資)，將建物平地加上空間屬性，如馬路、工廠、純住宅等屬性。
取得空間特徵資料之後，利用兩節點間的空間特徵，選用適合的路徑損耗模型，以計算兩節點間的路徑損耗。重複所有步驟，直到所有待分析的兩節點連線都已經分析完成。
之後，便可依據兩節點間的路徑損耗來估算出兩節點間的通訊品質以及連通性，藉此得知兩節點間各種障礙物對無線射頻(RF)訊號衰減所造成的影響，從而決定安裝電表的位置。當兩電表之間的通訊品質以及連通性均優於一既定門檻值，就可將此兩電表安裝於無線網狀網路中。
因此，依據本揭露之估算裝置及其無線網路之通訊品質估算方法及電表安裝方法可以低成本從多個圖資中取得無線網路任兩節點間較細緻的空間分布及屬性，並利用不同場域的空間特徵來套用適當的路徑損耗模型，進而考慮兩節點間各種障礙物對無線射頻(RF)訊號衰減所造成的影響，可精確估計兩節點間的通訊品質並且將電表安裝於適合的位置，從而改善無線網路的網路規劃效率。此外，依據本揭露之誤差校正方法可進一步校正定位誤差，使估算時更為準確，可相較於現有方法都有較高之準確率。
本揭露之方法，或特定型態或其部份，可以以程式碼的型態存在。程式碼可以包含於實體媒體，如軟碟、光碟片、硬碟、或是任何其他機器可讀取(如電腦可讀取)儲存媒體，亦或不限於外在形式之電腦程式產品，其中，當程式碼被機器，如電腦載入且執行時，此機器變成用以參與本揭露之裝置。程式碼也 可透過一些傳送媒體，如電線或電纜、光纖、或是任何傳輸型態進行傳送，其中，當程式碼被機器，如電腦接收、載入且執行時，此機器變成用以參與本揭露之裝置。當在一般用途影像處理器實作時，程式碼結合影像處理器提供一操作類似於應用特定邏輯電路之獨特裝置。
雖然本揭露已以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本揭露，任何所屬技術領域中包括通常知識者，在不脫離本揭露之精神和範圍內，當可作些許之更動與潤飾。舉例來說，本揭露實施例所述之系統以及方法可以硬體、軟體或硬體以及軟體的組合的實體實施例加以實現。因此本揭露之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

Claims (20)

  1. 一種無線網路之通訊品質估算方法，適用於具一儲存裝置與一處理器的一估算裝置，其中該無線網路包括複數節點，該方法包括以下步驟：提供該等節點之座標資訊以及至少兩類圖資；將該等節點之座標資訊關聯於該等圖資，以將該等節點映射至該等圖資之對應位置；由關聯後之該等圖資中擷取出該等節點之一第一節點以及一第二節點之間之一空間特徵資料，其中該空間特徵資料包括一空間分布資料以及一空間屬性資料，該空間分布資料表示該第一節點以及該第二節點之間的空間內之建物平地分布資料，該空間屬性資料表示對應於該建物平地分布資料的土地使用類別及/或分類；依據該第一節點以及該第二節點之間之該空間特徵資料，選用複數路徑損耗模型之其中一者，以利用選用之該路徑損耗模型，估算該第一節點以及該第二節點之間之一路徑損耗；以及依據估算出之該第一節點以及該第二節點之間之該路徑損耗，估算該第一節點以及該第二節點之間之通訊品質。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之通訊品質估算方法，其中該將該等節點之座標資訊關聯於該等圖資之步驟之後更包括，對每一該等節點： 依據該空間屬性資料，分析該節點是否在一建物內；於該節點在該建物內時，依據該等圖資，偵測該節點所屬道路的位置；以及依據所偵測到之該節點所屬道路的位置，將該節點之對應位置從該建物內移到該節點所屬道路的位置的邊緣。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之通訊品質估算方法，其中該第一節點以及該第二節點之距離係位於該無線網路之一連線範圍內。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之通訊品質估算方法，其中該由關聯後之該等圖資中擷取出該等節點之該第一節點以及該第二節點之間之該空間特徵資料之步驟更包括：自關聯後之該等圖資中萃取該第一節點以及該第二節點之間的該空間分布資料以及該空間屬性資料；以及合併該空間分布資料以及該空間屬性資料，以產生該空間特徵資料。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之通訊品質估算方法，其中該合併該空間分布資料以及該空間屬性資料，以產生該空間特徵資料之步驟包括：依據關聯後之該等圖資之屬性個數，定義該等圖資屬性的複數關聯性資料；依據該等關聯性資料，偵測該等圖資中是否具有衝突資料之一衝突節點；以及 當偵測到有該衝突節點時，對該衝突節點之該衝突資料進行衝突校正。
  6. 如申請專利範圍第4項所述之通訊品質估算方法，更包括：提供相應該空間特徵資料之至少一校正樣本；以及利用該至少一校正樣本，校正該第一節點以及該第二節點之一連線之位置。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之通訊品質估算方法，其中該依據該第一節點以及該第二節點之間之該空間特徵資料，選用該等路徑損耗模型之其中一者之步驟更包括：建立相應該等路徑損耗模型之至少一分類樣本，其中該至少一分類樣本包括至少一分類條件；以及依據該空間特徵資料以及該至少一分類條件，自該等路徑損耗模型中決定所選用之該路徑損耗模型。
  8. 如申請專利範圍第1項所述之通訊品質估算方法，其中該無線網路係為無線網狀網路。
  9. 如申請專利範圍第1項所述之通訊品質估算方法，其中該等圖資包括一道路地圖(road map)以及一土地利用圖(LULC map)。
  10. 一種估算裝置，用以估算一無線網路之通訊品質，其中該無線網路包括複數節點，包括：一儲存裝置，儲存有該等節點之座標資訊以及至少一第一圖資以及一第二圖資；以及 一處理器，耦接該儲存裝置，用以自該儲存裝置取得該等節點之座標資訊、該第一圖資以及該第二圖資，將該等節點之座標資訊關聯於該等圖資，以將該等節點映射至該等圖資之對應位置，由關聯後之該等圖資中擷取出該等節點之一第一節點以及一第二節點之間之一空間特徵資料，其中該空間特徵資料包括一空間分布資料以及一空間屬性資料，該空間分布資料表示該第一節點以及該第二節點之間的空間內之建物平地分布資料，該空間屬性資料表示對應於該建物平地分布資料的土地使用類別及/或分類，依據該第一節點以及該第二節點之間之該空間特徵資料，選用複數路徑損耗模型之其中一者，以利用選用之該路徑損耗模型，估算該第一節點以及該第二節點之間之一路徑損耗，以及依據估算出之該第一節點以及該第二節點之間之該路徑損耗，估計該第一節點以及該第二節點之間之通訊品質。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之估算裝置，其中該處理器更對每一該等節點執行以下步驟：依據該空間屬性資料，分析該節點是否在一建物內；於該節點在該建物內時，依據該等圖資，偵測該節點所屬道路的位置；以及依據所偵測到之該節點所屬道路的位置，將該節點之對應位置從該建物內移到該節點所屬道路的位置的邊緣。
  12. 如申請專利範圍第10項所述之估算裝置，其中該第一節點 以及該第二節點之距離係位於該無線網路之一連線範圍內。
  13. 如申請專利範圍第10項所述之估算裝置，其中該處理器更自關聯後之該等圖資中萃取該第一節點以及該第二節點之間的該空間分布資料以及該空間屬性資料，並合併該空間分布資料以及該空間屬性資料，以產生該空間特徵資料。
  14. 如申請專利範圍第13項所述之估算裝置，其中該處理器更依據關聯後之該等圖資之屬性個數，定義該等圖資屬性的複數關聯性資料，依據該等關聯性資料，偵測該等圖資中是否具有衝突資料之一衝突節點，並當偵測到有該衝突節點時，對該衝突節點之該衝突資料進行衝突校正。
  15. 如申請專利範圍第13項所述之估算裝置，其中該處理器更提供相應該空間特徵資料之至少一校正樣本，並利用該至少一校正樣本，校正該第一節點以及該第二節點之一連線之位置。
  16. 如申請專利範圍第10項所述之估算裝置，其中該處理器更建立相應該等路徑損耗模型之至少一分類樣本，其中該至少一分類樣本包括至少一分類條件，並且依據該空間特徵資料以及該至少一分類條件，自該等路徑損耗模型中決定所選用之該路徑損耗模型。
  17. 如申請專利範圍第10項所述之估算裝置，其中該無線網路係為無線網狀網路。
  18. 如申請專利範圍第10項所述之估算裝置，其中該第一圖資係為一道路地圖(road map)以及該第二圖資係為一土地利用圖(LULC map)。
  19. 一種電表安裝方法，用以於一無線網路中安裝複數電表，包括以下步驟：提供該等電表之座標資訊以及至少兩類圖資；將該等電表之座標資訊關聯於該等圖資，以將該等電表映射至該等圖資之對應位置；由關聯後之該等圖資中擷取出該等電表之一第一電表以及一第二電表之間之一空間特徵資料，其中一空間特徵資料包括一空間分布資料以及該空間屬性資料，該空間分布資料表示該第一電表以及該第二電表之間的空間內之建物平地分布資料，該空間屬性資料表示對應於該建物平地分布資料的土地使用類別及/或分類；依據該第一電表以及該第二電表之間之該空間特徵資料，選用複數路徑損耗模型之其中一者，以利用選用之該路徑損耗模型，估算該第一電表以及該第二電表之間之一路徑損耗；以及依據估算出之該第一電表以及該第二電表之間之該路徑損耗，估算該第一電表以及該第二電表之間之通訊品質以及連通性，並據此決定是否安裝該第一電表以及該第二電表於該無線網路。
  20. 如申請專利範圍第19項所述之電表安裝方法，其中該將該等電表之座標資訊關聯於該等圖資之步驟之後更包括，對每一該等電表：依據該空間屬性資料，分析該電表是否在一建物內；於該電表在該建物內時，依據該等圖資，偵測該電表所屬道路的位置；以及依據所偵測到之該電表所屬道路的位置，將該電表之對應位置從該建物內移到該電表所屬道路的位置的邊緣。
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