TW202201247A - 用於提升定位的平滑度與精準度的電子裝置及定位方法 - Google Patents

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Abstract

一種電子裝置，包括一室內定位器及一定位引擎伺服器。室內定位器具有一陣列天線，接收來自一使用者裝置的一無線訊號，依據無線訊號時的相位差及時間差，計算無線訊號的一到達角。無線訊號包括該使用者裝置的一狀態資料。定位引擎伺服器將到達角轉換為對應於使用者裝置位置的一座標，並且將該座標輸入於一交互多模模組。交互多模模組包括一第一狀態模組及一第二狀態模組，依據使用者裝置的狀態資料，調整賦予該第一狀態模組及該第二狀態模組的權重值，並且依據該座標及權重值計算輸出一預估座標。

Description

用於提升定位的平滑度與精準度的電子裝置及方法
本發明係有關於電子裝置，特別係有關於用於提升定位的平滑度與精準度的電子裝置。
室內定位無線標籤(wireless tag)主要透過其本身具備的無線訊號發射器(wireless transmitter)持續地將無線訊號發射出來，而由室內定位無線接收器將所接收。室內定位無線接收器將接收的無線訊號其內所包含的資料回傳至後端定位引擎伺服器以運算位置。然往往於量測過程中所定位出來的位置或座標會有誤差產生，一般常見的方式係於定位引擎伺服器加入卡爾曼濾波(Kalman Filter：KF)，使得所定位出來的位置或座標能夠更加平滑與精準。
然而，具備室內定位無線標籤的物體在整體移動過程中，時而靜止狀態、時而為移動狀態(例如走路或跑步)。在上述的情境下，以一組卡爾曼濾波器模型無法完全滿足物體時而移動時而停止的狀態。
依據本發明實施例之電子裝置，包括一室內定位器以及一定位引擎伺服器。該室內定位器具有一陣列天線，用以接收來自一使用者裝置的一無線訊號，依據該無線訊號時的相位差及時間差，計算該無線訊號的一到達角(AOA)；其中，該無線訊號包括該使用者裝置的一狀態資料。該資料狀態包括該使用者裝置的移動狀態和速度方向。該定位引擎伺服器，將該到達角轉換為對應於該使用者裝置的位置的一座標。該定位引擎伺服器執行一交互多模(interacting multiple model：IMM)演算法，產生一交互多模模組，並且將該座標輸入於該交互多模模組中。其中，該交互多模模組包括一第一狀態模組及一第二狀態模組，依據該使用者裝置的該狀態資料，計算調整賦予該第一狀態模組及該第二狀態模組的權重值，並且依據該座標及權重值計算輸出一預估座標。
依據本發明實施例之方法，用於提升定位的平滑度與精準度，包括：接收來自一使用者裝置的一無線訊號；依據該無線訊號的相位差及時間差，計算該無線訊號的一到達角(AOA)；其中，該無線訊號包括該使用者裝置的一狀態資料；其中，該狀態資料包括該使用者裝置的移動狀態和速度方向；將該到達角轉換為對應於該使用者裝置的位置的一座標；執行一交互多模(interacting multiple model：IMM)演算法，用以產生一交互多模模組；將該座標輸入於該交互多模(interacting multiple model：IMM)模組中；其中，該交互多模模組包括一第一狀態模組及一第二狀態模組；該交互多模模組依據該使用者裝置的該狀態資料，計算調整賦予該第一狀態模組及該第二狀態模組的權重值，並且依據該座標及權重值計算輸出一預估座標。
本發明係參照所附圖式進行描述，其中遍及圖式上的相同參考數字標示了相似或相同的元件。上述圖式並沒有依照實際比例大小描繪，其僅僅提供對本發明的說明。一些發明的型態描述於下方作為圖解示範應用的參考。這意味著許多特殊的細節，關係及方法被闡述來對這個發明提供完整的了解。無論如何，擁有相關領域通常知識的人將認識到若沒有一個或更多的特殊細節或用其他方法，此發明仍然可以被實現。以其他例子來說，眾所皆知的結構或操作並沒有詳細列出以避免對這發明的混淆。本發明並沒有被闡述的行為或事件順序所侷限，如有些行為可能發生在不同的順序亦或同時發生在其他行為或事件之下。此外，並非所有闡述的行為或事件都需要被執行在與現有發明相同的方法之中。
第1圖為本發明實施例之室內定位系統的示意圖。如第1圖所示，室內定位系統100包括複數室內定位器102-1、…、102-n、一定位引擎伺服器104，以及室內定位標籤106-1、106-2。在一些實施例中，室內定位標籤的數目不限定為2個，本發明係以2個室內定位標籤做為例示。以室內定位標籤106-1為例，室內定位標籤106-1，具有一無線訊號發射器108及一感應器110。在一些實施例中，無線訊號發射器108係用以週期性地發射藍芽信標(beacon)。感應器110為一多軸慣性測量單元模組(Inertial measurement unit：IMU)。當無線訊號發射器108發出一個藍芽信標時，其將包含當下感應器110的狀態資料(包含室內定位標籤106-1的移動狀態或速度方向)，並由室內定位器102-1的陣列天線所接收。
在一些實施例中，室內定位器102-1、…、102-n可設置於室內的不同位置(例如設置於走廊、走道轉角、樓梯、或房間內)，每一室內定位器具有一陣列天線，用以接收由室內定位標籤106-1、106-2所發射出的無線訊號。室內定位器102-1、…、102-n將所接收無線訊號轉換為IQ取樣資料， IQ取樣資料中記錄著無線訊號之正弦波的強度與相位變化，透過陣列天線接收無線訊號的相位時間差，即可計算出室內定位標籤106-1、106-2相對室內定位器的到達角(亦即該無線訊號從室內定位標籤106-1、106-2傳送過來的入射角)，並可進一步將到達角的資訊透過網路傳送予定位引擎伺服器104。
定位引擎伺服器104係用以執行(1)一封包接收子程序、(2)一到達角(AOA)資料處理子程序、(3)一座標位置過濾子程序及(4)一平滑子程序。如第1圖所示，室內定位器102-1、…、102-n將接收到的無線訊號(例如藍芽信標)轉換成到達角資料後，再將到達角資料傳送至定位引擎伺服器104，由(1)封包接收子程序取得，接著由(2)到達角資料處理子程序將到達角資料轉換成對應的一座標，最後由(3) 座標位置過濾子程序以及(4)平滑子程序將該座標透過遞迴濾波以提高座標的平滑度與精準度。
在定位引擎伺服器104的(4)平滑子程序中，定位引擎伺服器104首先執行一交互多模(interacting multiple model：IMM)演算法，而產生一交互多模模組。之後，定位引擎伺服器104將(2)到達角資料處理子程序所輸出的座標輸入於該交互多模模組中。交互多模模組的基礎為卡爾曼濾波器(Kalman Filter：KF)。換句話說，交互多模模組係由多個卡爾曼濾波器所構成。第2圖為本發明實施例之卡爾曼濾波器(KF)200的預估狀態圖。如第2圖所示，卡爾曼濾波器200為一種最佳的線性最小均方誤差預估器，以狀態空間模式發展的一種遞迴式濾波方法，其特點為不儲存過去疊代取樣時間點的資料，根據所得到當下的量測訊號(例如第2圖中的
Figure 02_image001
，例如第1圖室內定位標籤106-1當下的座標)和前一個疊代取樣時間點的狀態預估值(例如第2圖中的
Figure 02_image005
)，透過卡爾曼濾波器的疊代運算式，可求得當下的狀態預估值(例如第2圖中的
Figure 02_image003
)。第2圖中的
Figure 02_image007
表示輸入於卡爾曼濾波器的一初始值(或稱一初始座標)。
在一些實施例中，初始值
Figure 02_image007
為來自(2)到達角資料處理子程序的5筆座標的平均值(但本發明不限於此)，使得卡爾曼濾波器所輸出的預估座標可較快速地逼近所輸入的量測座標。第2圖中的Q為遞迴濾波過程中的過程雜訊，R為遞迴濾波過程中的高斯白雜訊或量測雜訊。在一些實施例中，可藉由設定過程雜訊Q及高斯白雜訊R的數值，進而調整卡爾曼濾波器或交互多模模組所輸出的預估座標的準確度或平滑度。
卡爾曼濾波器所預估的目標物(例如第1圖的室內定位標籤106-1)為單一運動狀態之物體，若目標物的動/靜狀態符合卡爾曼濾波器的模型假設時，其追蹤效能會顯得相當理想。然而，在現實生活中，物體並非只會做單一的運動，而是會有不同運動模式轉換，當目標物運動狀態改變時(例如由靜止狀態變為移動狀態、或由移動狀態變為靜止狀態)，卡爾曼濾波器無法即時對運動狀態的改變做出反應，因而導致濾波器的追蹤效能變差。此時，可藉由具有兩種或多種不同狀態模型的卡爾曼濾波器的交互多模模組，透過不同狀態模型間互相切換的方式來反應目標物運動狀態的改變。
換句話說，交互多模模組(或稱交互多模預估器)是利用多個卡爾曼濾波器同時追蹤一個目標物，並且其藉由更新多個卡爾曼濾波器各別的權重來考慮多個模型之間的交互作用。在進行目標追蹤時，交互多模模組最大的特性是由接收到的量測訊號(例如第2圖中的
Figure 02_image001
)來疊代更新每個模型機率。此外，具備多個模型之間的交互作用，相較於單純地使用卡爾曼濾波器，其能夠較適應目標物運動狀態之變化，對於追蹤目標物有較佳的效果。
因此，在執行第1圖的定位引擎伺服器104的(4)平滑子程序時，該交互多模模組包括一靜態模組(stable model)及一動態模組(motion model)，依據該目標物(例如第1圖的室內定位標籤106-1)的該狀態資料(即移動狀態、速度方向)，計算調整賦予該靜態狀態模組及該動態模組的權重值，並且依據來自定位引擎伺服器104的(2)到達角資料處理子程序的該座標及權重值計算輸出一預估座標(例如第2圖的
Figure 02_image003
)。在一些實施例中，靜態模組為一卡爾曼濾波器，動態模組為另一卡爾曼濾波器。換句話說，交互多模模組包括兩個卡爾曼濾波器。在該交互多模模組的遞迴濾波運算過程中，該靜態模組經計算可得到一第一權重值(μ1 )，該動態模組經計算可得到一第二權重值(μ2 )。當使用者裝置為停止狀態時，該第一權重值(μ1 )會大於該第二權重值(μ2 )。當該使用者裝置為移動狀態時，該第二權重值(μ2 )會大於該第一權重值(μ1 )。其中，該第一權重值(μ1 )加上該第二權重值(μ2 )等於1。一般來說，在一時間點k+1的情況下，該交互多模模組係以以下式子計算得到該靜態模型的該第一權重值(μ1 )。
Figure 02_image009
其中，
Figure 02_image011
為時間點k+1時該靜態模組的該第一權重值，
Figure 02_image013
為正規化常數，
Figure 02_image015
為由該靜態模型轉換到該動態模型的機率，以及
Figure 02_image017
為時間點k+1時停留在該靜態模型的機率。
在一時間點k+1的情況下，該交互多模模組係以以下式子計算得到該動態模型的該第二權重值(μ2 )。
Figure 02_image019
其中，
Figure 02_image021
為時間點k+1時該動態模組的該第二權重值，
Figure 02_image013
為正規化常數，
Figure 02_image023
為由該動態模型轉換到該靜態模型的機率，以及
Figure 02_image025
為時間點k+1時停留在該動態模型的機率。由於在該交互多模模組的遞迴濾波運算過程中，機率
Figure 02_image017
、
Figure 02_image025
會隨著每次的遞迴濾波運算做更新，因此該第一權重值(μ1 )及該第二權重值(μ2 )也會隨著每次的遞迴濾波運算做更新。
參考第2圖，在一時間點k+1，該靜態模組依據所輸入的量測訊號或量測座標(例如第2圖中的
Figure 02_image001
)輸出一第一預估座標
Figure 02_image027
(未圖式)，該動態模組亦依據所輸入的量測訊號或量測座標(例如第2圖中的
Figure 02_image001
)輸出一第二預估座標
Figure 02_image029
(未圖式)，則該預估座標
Figure 02_image003
等於該第一預估座標
Figure 02_image027
乘以該第一權重值(μ1 )加上該第二預估座標
Figure 02_image029
乘以該第二權重值(μ2 )，亦即
Figure 02_image031
。
在一些實施例中，參照第2圖，該靜態模組接收使用者裝置(例如第1圖的室內定位標籤106-1)於當下時間點的該座標，並且將該座標乘以一第一矩陣，而得到該第一預估座標；該座標、該第一預估座標及該第一矩陣之間的關係係以算式一表示如下：
Figure 02_image033
算式一
Figure 02_image035
其中，
Figure 02_image027
為時間點k+1的該第一預估座標；
Figure 02_image001
為時間點k+1時對應於該使用者裝置的位置的該座標；x、y、z為該第一預估座標中所包括的位置資訊；vx 、vy 、vz 為該第一預估座標所包括的速度資訊；wx 、wy 、wz 、wvx 、wvy 、wvz 為過程雜訊或狀態雜訊。
Figure 02_image037
為該靜態模組的狀態轉置矩陣，亦即該第一矩陣。值得注意的是，由於在該靜態模組無需考慮所輸入的量測訊號(例如第2圖中的
Figure 02_image001
)的速度資訊，因此該靜態模組的狀態轉置矩陣
Figure 02_image037
中的第4列第4行、第5列第5行及第6列第6行的數值皆為0。在一些實施例中，可藉由設定wx 、wy 、wz、wvx 、wvy 、wvz 的數值，進而調整該靜態模組所輸出的該第一預估座標的準確度或平滑度。
在一些實施例中，參照第2圖，該動態模組接收使用者裝置(例如第1圖的室內定位標籤106-1)於當下時間點的該座標，並且將該座標乘以一第二矩陣，而得到該第二預估座標；該座標、該第二預估座標及該第二矩陣之間的關係係以算式二表示如下：
Figure 02_image039
算式二
Figure 02_image041
其中，
Figure 02_image029
為時間點k+1的該第二預估座標；
Figure 02_image001
為時間點k+1時對應於該使用者裝置的位置的該座標；x、y、z為該第二預估座標中所包括的位置資訊；vx 、vy 、vz 為該第二預估座標所包括的速度資訊；wx 、wy 、wz 、wvx 、wvy 、wvz 為過程雜訊或量測雜訊；dT為遞迴取樣時間間隔。
Figure 02_image043
為該動態模組的狀態轉置矩陣，值得注意的是，由於在該動態模組需考慮所輸入的量測訊號(例如第2圖中的
Figure 02_image001
)的速度資訊，因此該靜態模組的狀態轉置矩陣
Figure 02_image043
中的第4列第4行、第5列第5行及第6列第6行的數值皆為1。在一些實施例中，可藉由設定wx 、wy 、wz 、wvx 、wvy 、wvz 的數值，進而調整該動態模組所輸出的該第二預估座標的準確度或平滑度。
下表1為本發明實施例的交互多模模組的該靜態模組及該動態模組於遞迴濾波運算過程中所需運用到的矩陣及所需設定的參數。
靜態模組 動態模組
Figure 02_image045
 
Figure 02_image045
Figure 02_image047
 
Figure 02_image047
Figure 02_image049
 
Figure 02_image051
Figure 02_image053
Figure 02_image055
Figure 02_image057
表1
如表1所示，不管是交互多模模組的該靜態模組還是該動態模組，皆會是用到相同的單位矩陣
Figure 02_image059
及量測矩陣
Figure 02_image061
。其中，量測矩陣
Figure 02_image061
係用於取出量測訊號(例如第2圖中的
Figure 02_image001
)之x、y、z的分量。在一些實施例中，高斯白雜訊
Figure 02_image063
、
Figure 02_image065
係可設定為如上述表1。其中，高斯白雜訊
Figure 02_image063
意思為該靜態模組將x、y、z各軸中每10cm (0.1公尺)的範圍訂為系統容許的x、y、z個別的誤差範圍，使系統能獲得越準確的值(x、y、z)。相同的，高斯白雜訊
Figure 02_image065
意思為該動態模組將x、y、z各軸中每30cm (0.3公尺)的範圍訂為系統容許的x、y、z個別的誤差範圍。須說明的是，上述誤差範圍係為常態分布。
在過程雜訊
Figure 02_image067
、
Figure 02_image069
中，變異數
Figure 02_image071
表示所輸入量測訊號(例如第2圖中的
Figure 02_image001
)在x方向位置的變異數。同理，變異數
Figure 02_image073
表示所輸入量測訊號在y方向位置的變異數，變異數
Figure 02_image075
表示所輸入量測訊號在z方向位置的變異數。變異數
Figure 02_image077
表示所輸入量測訊號(例如第2圖中的
Figure 02_image001
)在x方向速度的變異數。同理，變異數
Figure 02_image079
表示所輸入量測訊號在y方向速度的變異數，變異數
Figure 02_image081
表示所輸入量測訊號在z方向速度的變異數。
在一些實施例中，該靜態模組的過程雜訊
Figure 02_image067
中的變異數
Figure 02_image071
、變異數
Figure 02_image073
及變異數
Figure 02_image075
係設定為0.0004((0.02)2 )，並且變異數
Figure 02_image077
、變異數
Figure 02_image079
及變異數
Figure 02_image081
設定為0。在一些實施例中，該動態模組的過程雜訊
Figure 02_image069
中的變異數
Figure 02_image071
、變異數
Figure 02_image073
及變異數
Figure 02_image075
係設定為0.0064((0.08)2 )，並且變異數
Figure 02_image077
、變異數
Figure 02_image079
及變異數
Figure 02_image081
設定為0.04((0.2)2 )。
在一些實施例中，本發明係將該交互多模模組的模型轉移機率矩陣
Figure 02_image083
設定為一初始機率
Figure 02_image085
。換句話說，在該交互多模模組的遞迴過濾運算中，由該靜態模組停留在該靜態模組的機率係預設為0.97，由動態模組停留在動態模組的機率係預設為0.97，由靜態模組轉換到動態模組的機率為0.03，並且由動態模組轉移到靜態模組的機率為0.03。隨著交互多模組的遞迴濾波運算，交互多模組依據所輸入的量測訊號或量測座標(即第2圖的
Figure 02_image001
)及權重值(即第一權重值(μ1 )、第二權重值(μ2 ))更新該靜態模組及該動態模組之間的一模型轉移機率矩陣
Figure 02_image083
。
第3圖為本發明實施例之用於提升定位的平滑度與精準度的方法的流程圖。如第3圖所示，本發明所揭露一種用於提升定位的平滑度與精準度方法，包括：接收來自一使用者裝置的一無線訊號(步驟S300)；透過所接收該無線訊號的相位差及時間差，計算該無線訊號的一到達角(AOA)(步驟S302)；其中，該無線訊號包括該使用者裝置的一狀態資料，該狀態資料包括該使用者裝置的移動狀態和速動方向；透過座標轉換，將該到達角轉換為對應於該使用者裝置的位置的一座標(步驟S304)；執行一交互多模演算法(interacting multiple model：IMM)，用以產生一交互多模模組(步驟S306)；將該座標輸入於該交互多模模組中；其中，該交互多模模組包括一第一狀態模組及一第二狀態模組(步驟S308)；該交互多模模組依據該使用者裝置的該狀態資料，計算調整賦予該第一狀態模組及該第二狀態模組的權重值(步驟S310)；以及該交互多模模組依據該座標及權重值計算輸出一預估座標(步驟S312)。
在一些實施例中，第1圖的室內定位器102-1係執行步驟S300、S302。第1圖的定位引擎伺服器104係執行步驟S304、S306、S308、S310及S312。其中，定位引擎伺服器104係透過該交互多模模組執行步驟S308、S310及S312。在一些實施例中，該交互式多模模組係儲存在定位引擎伺服器104的一儲存器中，並且於執行步驟S308、S310及S312時，定位引擎伺服器104的一處理器讀取儲存於該儲存器中的該交互式多模模組的演算法，用以達成提升定位的平滑度與精準度的目的。
第4圖為本發明實施例之第2圖的量測座標(
Figure 02_image001
)與交互多模模組所輸出的一預估座標(
Figure 02_image003
)的比較圖。如第4圖所示，量測座標圖400包括一路徑410，路徑410為第2圖的量測座標(
Figure 02_image001
)依時序排列而成的路徑。預估座標圖402包括一路徑420，路徑420為第2圖的預估座標(
Figure 02_image003
)依時序排列而成的路徑。明顯地，交互多模模組會將較不合理的座標點進行平滑化，透過量測值與預估值的交互作用下，其得到的最佳之角度誤差(Root-Mean-Square Error：RMSE)也相對較小。
雖然本發明的實施例如上述所描述，我們應該明白上述所呈現的只是範例，而不是限制。依據本實施例上述示範實施例的許多改變是可以在沒有違反發明精神及範圍下被執行。因此，本發明的廣度及範圍不該被上述所描述的實施例所限制。更確切地說，本發明的範圍應該要以以下的申請專利範圍及其相等物來定義。儘管上述發明已被一或多個相關的執行來圖例說明及描繪，等效的變更及修改將被依據上述規格及附圖且熟悉這領域的其他人所想到。此外，儘管本發明的一特別特徵已被相關的多個執行之一所示範，上述特徵可能由一或多個其他特徵所結合，以致於可能有需求及有助於任何已知或特別的應用。
本說明書所使用的專業術語只是為了描述特別實施例的目的，並不打算用來作為本發明的限制。除非上下文有明確指出不同，如本處所使用的單數型，一、該及上述的意思係也包含複數型。再者，用詞「包括」，「包含」，「（具、備）有」，「設有」，或其變化型不是被用來作為詳細敘述，就是作為申請專利範圍。而上述用詞意思是包含，且在某種程度上意思是等同於用詞「包括」。除非有不同的定義，所有本文所使用的用詞(包含技術或科學用詞)是可以被屬於上述發明的技術中擁有一般技術的人士做一般地了解。我們應該更加了解到上述用詞，如被定義在眾所使用的字典內的用詞，在相關技術的上下文中應該被解釋為相同的意思。除非有明確地在本文中定義，上述用詞並不會被解釋成理想化或過度正式的意思。
100:室內定位系統 102-1,102-n:室內定位器 104:定位引擎伺服器 106-1,106-2:室內定位標籤 108:無線訊號發射器 110:感應器 200,KF:卡爾曼濾波
Figure 02_image001
:時間點k+1時的量測值或量測座標
Figure 02_image003
:時間點k+1時的預估值或預估座標
Figure 02_image005
:時間點k時的預估值或預估座標
Figure 02_image007
:初始值或初始座標 Q:過程雜訊 R:高斯白雜訊或量測雜訊 S300,S302,S304:步驟 S306,S308,S310,S312:步驟 400:量測座標圖 402:預估座標圖 410,420:路徑
第1圖為本發明實施例之室內定位系統的示意圖。 第2圖為本發明實施例之卡爾曼濾波器(KF)的預估狀態圖。 第3圖為本發明實施例之用於提升定位的平滑度與精準度的方法的流程圖。 第4圖為本發明實施例之第2圖的量測座標(
Figure 02_image001
)與交互多模模組所輸出的一預估座標(
Figure 02_image003
)的比較圖。
S300,S302,S304:步驟
S306,S308,S310,S312:步驟

Claims (11)

  1. 一種電子裝置，包括： 一室內定位器，具有一陣列天線，用以接收來自一使用者裝置的一無線訊號，依據該無線訊號時的相位差及時間差，計算該無線訊號的一到達角(AOA)；其中，該無線訊號包括該使用者裝置的一狀態資料，該狀態資料包括該使用者裝置的移動狀態和速度方向； 一定位引擎伺服器，將該到達角轉換為對應於該使用者裝置的位置的一座標；其中，該定位引擎伺服器執行一交互多模 (interacting multiple model：IMM)演算法，產生一交互多模模組，並且將該座標輸入於該交互多模模組中； 其中，該交互多模模組包括一第一狀態模組及一第二狀態模組，依據該使用者裝置的該狀態資料，計算調整賦予該第一狀態模組及該第二狀態模組的權重值，並且依據該座標及權重值計算輸出一預估座標。
  2. 如請求項1所述之電子裝置，其中，該第一狀態模組及該第二狀態模組依據該使用者裝置於當下時間點的該座標及於前一時間點的一預估座標，計算出該使用者裝置於當下時間點的該預估座標。
  3. 如請求項2所述之電子裝置，其中，該第一狀態模組具有一第一權重值，該第二狀態模組具有一第二權重值；當該使用者裝置為停止狀態時，該第一權重值會大於該第二權重值；當該使用者裝置為移動狀態時，該第二權重值會大於該第一權重值。
  4. 如請求項3所述之電子裝置，其中，該第一狀態模組輸出一第一預估座標，該第二狀態模組輸出一第二預估座標，該預估座標等於該第一預估座標乘以該第一權重值加上該第二預估座標乘以該第二權重值。
  5. 如請求項3所述之電子裝置，其中，該第一權重值加上該第二權重值等於1。
  6. 如請求項4所述之電子裝置，其中， 該第一狀態模組接收該使用者裝置於當下時間點的該座標，並且將該座標乘以一第一矩陣，而得到該第一預估座標；該座標、該第一預估座標及該第一矩陣之間的關係係以算式一表示如下：
    Figure 03_image087
    算式一 其中，
    Figure 03_image089
    為時間點k的該第一預估座標；
    Figure 03_image091
    為時間點k時對應於該使用者裝置的位置的該座標；x、y、z為該第一預估座標中所包括的位置資訊；vx 、vy 、vz 為該第一預估座標所包括的速度資訊；wx 、wy 、wz 、wvx 、wvy 、wvz 為過程雜訊或量測雜訊；
    Figure 03_image093
    為該第一矩陣。
  7. 如請求項4所述之電子裝置，其中， 該第二狀態模組接收該使用者裝置於當下時間點的該座標，並且將該座標乘以一第二矩陣，而得到該第二預估座標；該座標、該第二預估座標及該第二矩陣之間的關係係以算式二表示如下：
    Figure 03_image095
    算式二 其中，
    Figure 03_image097
    為時間點k的該第二預估座標；
    Figure 03_image091
    為時間點k時對應於該使用者裝置的位置的該座標；x、y、z為該第一預估座標中所包括的位置資訊；vx 、vy 、vz 為該第二預估座標所包括的速度資訊；wx 、wy 、wz 、wvx 、wvy 、wvz 為過程雜訊或量測雜訊；dT為遞迴取樣時間間隔；
    Figure 03_image099
    為該第二矩陣。
  8. 如請求項1所述之電子裝置，其中，該交互多模模組依據該座標及權重值更新該第一狀態模組及該第二狀態模組之間的一模型轉移機率；其中該模型轉移機率為：
    Figure 03_image083
    其中，p11 為停留在該第一狀態模組的機率；p12 為由該第一狀態模組轉換到該第二狀態模組的機率；p21 為由該第二狀態模組轉換到該第一狀態模組的機率；以及p22 為停留在該第二狀態模組的機率。
  9. 一種方法，用於提升定位的平滑度與精準度，包括： 接收來自一使用者裝置的一無線訊號； 依據該無線訊號的相位差及時間差，計算該無線訊號的一到達角(AOA)；其中，該無線訊號包括該使用者裝置的一狀態資料；其中，該狀態資料包括該使用者裝置的移動狀態和速度方向； 將該到達角轉換為對應於該使用者裝置的位置的一座標； 執行一交互多模(interacting multiple model：IMM)演算法，用以產生一交互多模模組； 將該座標輸入於該交互多模模組中；其中，該交互多模模組包括一第一狀態模組及一第二狀態模組； 該交互多模模組依據該使用者裝置的該狀態資料，計算調整賦予該第一狀態模組及該第二狀態模組的權重值；以及 依據該座標及權重值計算輸出一預估座標。
  10. 如請求項9所述之方法，其中，該第一狀態模組及該第二狀態模組依據當下時間點的該座標及前一時間點的一預估座標，計算出當下時間點的該預估座標。
  11. 如請求項10所述之方法，其中，該第一狀態模組具有一第一權重值，該第二狀態模組具有一第二權重值；當該使用者裝置為停止狀態時，該第一權重值會大於該第二權重值；當該使用者裝置為移動狀態時，該第二權重值會大於該第一權重值；該第一權重值加上該第二權重值等於1。
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