TWI397714B - 定位方法及其系統 - Google Patents
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Description
本發明係相關於無線感測網路定位系統。尤指具有可旋轉全向天線之無線感測網路協合式定位系統。
無線感測網路(WSN)是由一些小型的低功率感測節點構成。該等感測節點主要裝配有幾個微感測器(Micro-Sensor)、一微處理器(Microprocessor)與提供無線通訊能力的一射頻晶片(Radio Chip)。由於該等感測節點的機能在許多不同領域中具有廣泛且有用的適用性，故以其組成之WSN具有多種應用範疇。WSN的應用也引起了對於發展無線ad-hoc感測網路的關注。不同於現有的固接網路(Hardwired Network)，一感測網路的邏輯拓樸(logical topology)與其實體拓樸(physical topology)不見得有關聯。一般來說，感測網路是資料導向系統(Data-Centric System)，其依據一事件的屬性來量測該感測事件。如果不知道感測事件在哪裡發生，則被感測網路所感測到的資料是沒有意義的。因此，對WSN的應用來說，當需要感測節點的位置資訊時，提供一可靠的定位方案是十分重要而且是不可或缺的議題。
有兩種簡易的方式可以確定每一感測節點的位置。一種方式是該位置資訊可在手工部署該網路時取得。另一種方式是在每一感測節點裝設一自我定位(Self-Positioning)裝置，例如全球定位系統(Global Positioning System,GPS)。然而，這些方法對部署一大規模感測網路而言是不可行的。近來，許多用於WSN的定位演算法被提出。這些演算法依據其是否利用範圍(也就是距離)的資訊，可分為距離無關(Range-Free)或距離感知(Range-Aware)演算法。
該距離感知方法依據實體測量(Physical Measurement)以量測兩感測節點間的距離。現有的定位方法利用三種實體測量：抵達時間(Time of Arrival,TOA)、抵達時間差(Time Difference of Arrival,
TDOA)、抵達角度(Angle of Arrival,AOA)、與接收信號強度(Received Signal Strength,RSS)或能量。這些方法主要依據在感測節點間傳輸的聲學超音波或是電磁信號的量測。這些方法已知有其優缺點，由於信號反射效應(Signal-Reverberating Effect)，基於超音波的TOA與TDOA估測對於許多實作應用來說並不適合。當超音波遭遇一小粒子(相對其波長而言)，一些環境因素可能縮短超音波的傳遞範圍，例如：散射(Scattering)、吸收(Absorption)、與反射(Reflection)。這些缺點使得基於超音波的方法不可實行，而基於射頻(Radio-Based)訊號的TOA與TDOA估測則需要到達10-9秒的高同步準確度以正確運作。此外，AOA的測量需要一組經過仔細校準的方向天線，其大大地增加了成本與系統複雜度。
因為距離感知方法的缺點，一些距離無關定位方法已被提出，例如：質心法(Centroid)、基於區域的三角測量內點(Area-Based Point-In-Triangulation)、ad-hoc定位系統、凸定位估測(Convex Position Estimation)、分散式定位估測(Distributed Localization Estimation)、蒙地卡羅(Monte Carlo)定位、以及移動與靜態感測網路定位。如果感測節點的通訊範圍非圓形，則距離無關演算法的錯誤率高。此外，所述距離無關演算法需要幾個感測節點共同運作以完成定位功能，使其受限於功率消耗。而於上述方法之中的輻射傳遞模型在先驗假設(a priori assumption)下被認知為一簡單的函數，且所有感測器所使用的輻射形式皆假設為球面，而這樣的假設對實際應用狀況中的輻射傳播模型來說過於簡化。
為解決上述缺點，本發明提出一定位架構，可用於WSN而不需在該感測節點上添加昂貴的硬體，如：GPS、時間同步器(Time Synchronizer)、靈敏的計時器(Sensitive Timer)。所提出的架構其基本原理是利用WSN中輻射的不規則性的現象。此外，加入一強力相關(Correlation)以分析兩感測節點間的相對位置，該分析使用接收信號強度指數(Received Signal Strength Indication,RSSI)場型(Pattern)。並提出一種協合式定位方案，以在多個固定感測節點可被使用的環境下，用來加強定位的準確度。
職是之故，申請人鑑於習知技術中所產生之缺失，經過悉心試驗與研究，並一本鍥而不捨之精神，終構思出本案「定位方法及其系統」，能夠克服上述缺點，以下為本案之簡要說明。
鑑於習知技術中存在的缺失，本發明提出一種基於RSSI的協合式定位方法，以估測在感測網路中感測節點的未知座標。提出安置外加天線以估計距離-功率梯度模型。一個改良的強力退化也合併用以確定相對方位角以及一感測節點與固定的一參考節點間的距離。此外，提出一種合作式定位方案其合併多個固定參考節點所做的估測以加強該定位的正確性。所提出的方法透過電腦分析與實地測試進行測試。實驗結果顯示出所提出的發明對於將位於未知或變動的環境中的感測器節點作定位來說，是一個有用的解決方案。
根據本發明的第一構想，提出一種用於一感測節點的定位方法，包括以下步驟：提供一第一傳輸天線，其具有在一第一平面的一第一全向輻射場型；對一軸轉動該第一傳輸天線，該軸平行於該第一平面且通過該第一傳輸天線；當該第一傳輸天線對該軸每轉動一預定角度時，便傳輸一無線信號；在該感測節點接收該等無線信號；量測各該等無線信號的接收信號強度指數(RSSI)值；藉由該複數個RSSI值建構一第一RSSI場型；以及藉由該第一RSSI場型決定該感測節點的一位置。
較佳地，本發明所提供的定位方法，其中該第一RSSI場型是藉由一預定數量的該複數個RSSI值來建構。
較佳地，該第一傳輸天線被配置於一第一參考節點，而該定位方法更包括以下步驟：提供一第二參考節點；以及獲得一第二RSSI場型以與該第一RSSI場型協合式地決定該感測節點的該位置。
較佳地，決定該感測節點的該位置的步驟更包括以下步驟：將該第一RSSI場型當作一特徵值以透過圖形識別(Pattern
Recognition)方法來決定該位置。
較佳地，該預定數量是(2 π/該預定角度)的一整數部份的一數值。
較佳地，該感測節點具有一第二接收天線，該第二接收天線具有在一第二平面的一第二全向輻射場型，該第二平面垂直於該軸。
較佳地，該第一傳輸天線與該第二接收天線是雙極全向性天線，而該第一平面垂直於一水平面。
較佳地，該無線信號是一信標且是一線性極化電磁波。
根據本發明的第二構想，提出一種定位系統，包括：一感測節點，其具有在一第一平面的一輻射場型；以及一參考節點，其包括：一第一雙極全向性傳輸天線，其朝向平行於該第一平面，其中該第一雙極全向性傳輸天線被配置用以當該第一雙極全向性傳輸天線以一軸每轉動一預定角度時，便傳輸一無線信號，該軸垂直於該第一平面，該感測節點被配置用以接收該等無線信號，並將所接收的各該等無線信號的接收信號強度指標(RSSI)值組合，以獲得一RSSI場型，而該感測節點的一位置是藉由該RSSI場型所決定。
較佳地，本發明所提供的定位系統更包括一伺服電動機，其中該伺服電動機被配置於該第一雙極全向性傳輸天線，且以該軸轉動該第一雙極全向性傳輸天線。
較佳地，本發明所提供的定位系統更包括一第二參考節點以獲得一第二RSSI場型以以與該第一RSSI場型協合式地決定該感測節點的該位置。
較佳地，該感測節點具有一第二雙極全向性接收天線，該第二雙極全向性接收天線具有該輻射場型。
根據本發明的第三構想，提出一種用於定位一感測節點的方法，包括以下步驟：提供在一第一平面的一方向性輻射場型；轉動該方向性場型；每當該方向性輻射場型轉動一預定角度，便傳輸一無線信號；依據該感測節點所接收的各該等無線信號的RSSI
值，建構一第一接收信號強度(RSSI)場型；以及藉由該第一RSSI場型決定該感測節點的一位置。
較佳地，該第一RSSI場型是藉由一預定數量的該複數個RSSI值來建構。
較佳地，本發明所提供的定位方法更包括以下步驟：提供一第二參考節點以獲得一第二RSSI場型。
較佳地，決定該感測節點的該位置的步驟更包括以下步驟：將該第一RSSI場型當作一特徵值以透過圖形識別(Pattern Recognition)方法來決定該位置。
較佳地，該預定數量是(2 π/該預定角度)的一整數部份的一數值。
較佳地，每當該方向性輻射場型轉動一預定角度便傳輸一無線信號的步驟更包括以下步驟：提供一第一傳輸天線，其具有在該第一平面的該方向性輻射場型以決定該感測節點的該位置。
較佳地，決定該感測節點的一位置的步驟更包括以下步驟：提供一第二接收天線用於接收該無線信號，該第二接收天線具有在該第一平面的該全向性輻射場型。
本案將可由以下的實施例說明而得到充分瞭解，使得熟習本技藝之人士可以據以完成之，然本案之實施並非可由下列實施案例而被限制其實施型態。其中相同的標號始終代表相同的組件。
以下為本發明之第一實施例，在一WSN中具有至少一感測節點與參考節點，其中參考節點的座標位置為事前已知，而感測節點的座標位置則藉由鄰近的感應節點的量測來估測。第一圖藉由歐基里德圖(Euclidean Graph)G=(V,E)來表示該WSN網路設置方式的示意圖，而G為網路V為頂點(Vertex)，E為邊(Edge)，其中：
V={S,R}為該網路中的一節點組，其包含感測節點組S與參考節點組R，其中感測節點組S包含感測節點s 1~感測節點s num_S ，num_S代表感測節點的數量，以第一圖為例num_S
=3，每一感測節點裝配有RSSI(或稱RSS)感測器；參考節點組R包含參考節點r 1~參考節點r num_R ，num_R代表參考節點的數量，以第一圖為例num_R=2，每一參考節點裝配有伺服電動機控制的外部天線(未顯示於圖中)，而虛線圓圈C1與C2分別表示參考節點r 1與r 2的通訊範圍。
在該網路中的感測節點組S的位置資訊為未知的。
參考節點組R的物理位置以額外手段或手工配置的方式獲得，而基於參考節點組R中的節點來實施本定位系統。
<r i ,s j > E，其中i=1,…,num_R、j=1,…,num_S，而r i 與s j 之間的距離在的r i 通訊範圍內。
在已知所有參考節點r i R的實體位置(x r ,y r )的網路中，本定位系統可估測出該等感測節點s j S的位置。
本實施例中，在網路G中的節點組V之每一節點皆各裝配有全向性雙極天線作為其外部天線。這些全向性天線在水平面上具有均勻傳播功率而垂直面上具有方向性的場型形狀。請參考第二圖，以說明這些外部天線(也就是全向性天線)分別在第一圖中的任一感測節點s i (i=1,2,...,num_S)與任一參考節點r i (i=1,2,...,num_R)上的不同配置方式，使感測節點與參考節點能進行不同操作：
(1)請參考第二圖中感測節點s i 的示意圖：其外部天線，也就是全向性天線11，是經由阻抗匹配(Impedance Matching)電路(圖中未顯示)，耦合於感測節點s i 上，且沿z軸(向上)方向設置以在xy-平面(水平面)上各方向有最佳接收效果。
(2)請參考第二圖中參考節點r i 的示意圖：參考節點r i 設有低功率的伺服電動機21，低功率電動機21以簡單驅動控制器(Simple Drive Controller)來驅動(圖中未顯示)。第二圖同時說明參考節點r i 與其外部天線也就是全向性天線22的設置方式，其中伺服電動機21朝向上(也就是與水平面垂直的方向)的方向設置，使圖中的全向天線22以z軸為轉軸在水平面轉動，其轉動方向在本實施例中較佳為逆時針，而角速度為每一步進(Step)v c 度，在此設置方式下，
參考節點r i 的輻射場型在水平面(xy-平面)上具有方向性，與雷達類似，但雷達使用電磁波來識別目標物的方向與距離，然而本發明的定位系統則使用RSSI場型。
假設感測節點s i 位於一未知位置(x s ,y s )，而具有外部天線的參考節點r i 位於一已知位置(x r ,y r )。參考節點r i 傳送出無線訊號，並藉由量測無線訊號的RSSI來估測s i 的未知位置(x s ,y s )，而r i 與s i 之間的距離可由下列方程式獲得：
其中d <r,s>表示r i 與s i 的距離。
參考節點r i 具有如第二圖所示的全向性天線22，其對z軸每轉動n×v c 度，參考節點r i 就廣播出一信標(beacon)，其中n為齒輪比例(Gear Ratio)。而第二圖中感測節點s i 每收到一個來自參考節點r i 的信標就量測出該信標的RSSI並立即傳回參考節點r i 。當感測節點s i 還在參考節點r i 的通訊範圍的情況下，參考節點r i 不斷重複上述程序。
由弗力斯方程式(Friis Equation)可知，感測節點s i 接收到的信標之訊號功率可以表示成：
其中P r 為參考節點r i 傳送出的信標的訊號功率，P s 為感測節點s i 接收到的信標之訊號功率，λ為訊號波長，而α為訊號傳輸過程中經過的介質的距離對功率梯度(Distance-Power Gradient)。G r 與G s 為角方向(Angular Directions)的函數，分別用來表示參考節點r i 與
感測節點s i 在(θ r ,φ r )與(θ s ,φ s )方向的天線增益。Γ r 與Γ s 分別為參考節點r i 與感測節點s i 天線，也就是第二圖的全向性天線22與全向性天線11的反射係數。與為參考節點r i 與感測節點s i 天線的極化向量。可以清楚看出P s 不僅深受d <r,s>影響，也受到參考節點r i 與感測節點s i 天線方向的影響。
由第二圖所示之天線配置方式可知，不論參考節點r i 的全向性天線22對於z軸轉動的方位角為何，全向性天線22與全向性天線11的方向皆相互正交。因為參考節點r i 與感測節點s i 天線的極化向量並不匹配，故方程式中的項為零。理論上應會將P s 的值化為零，而不會有任何信標被感測節點s i 接收到。
然而承載信標的電磁波的極化狀態會因為存在於自然環境中的粒子或介面而改變。依據布魯斯特定律(Brewster’s law)，當一電磁波被一非金屬或介電質介面反射後，會形成s極化(s-Polarization)的電磁波，其電場與介面平行，而其極化向量也可能因此改變。經過多次反射，該電磁波的極化角度可被改變成各種可能的角度，以遵守馬勒定律(Law of Malus)。
舉例來說，全向性天線22廣播出一信標，承載該信標的第一電磁波之極化向量為，可能經過法向量為的介面反射後變為第二電磁波，而其極化向量由變為，接著，被法向量為的介面反射後變為第三電磁波，其極化向量由變為。而若第三電磁波再遭遇空氣中的微小粒子時，將被散射至各個方向，也就是雷利散射(Rayleigh Scattering)。是故極化向量被改變為的第三電磁波可傳播至各個方向。因此，無論極化向量匹配與否，參考節點r i 傳送出的信標都可被感測節點s i 的天線接收到。
再進一步說明，在自然環境中存在的任意一介面可用以下方程式表示：P k ：a k x+b k y+c k z=d 方程式(3)
其中k=1,...,N p ，N p 為改變電磁波極化向量的介面之數目，
而遭遇到法向量為的介面的電磁波，其反射向量可表示為：
其中為入射向量，而單位法向量可表示為
反射後的電磁波被再極化成新的極化狀態：
依據馬勒定律，被反射的電磁波的振幅(Amplitude)為：
其中E ref 與E inc 分別為被反射的電磁波與入射電磁波的振幅；為與間的夾角，因此可表示為：
電磁波的入射面在自然環境中可視為具有隨機方向，故可表示為：
其中n為電磁波遭環境中的介面反射的次數，與分別為被多次反射的電磁波與全向性天線11的極化向量。若多重路徑效應(Multipath Effect)強烈，向量會被改變為可被全向性天線11部份偵測的向量，因此在自然環境中，無論全向性天線11與全向性天線22的極化向量是否相互正交，感測節點上的全向天線22仍可接收自參考節點上的全向天線11所傳送出的信標。故這一項可簡化為一常數項c a 。
至於反射係數Γ r 與Γ s ，因為不是角度的變量，故方程式(2)中的
(1-|Γ r |2)．(1-|Γ s |2)項可簡化成常數c Γ。此外，因訊號傳遞介質主要為空氣，所以衰減係數α可視為乾淨空氣中的0.0003 m-1。因此可將衰減係數α設為零，並藉此將項簡化為常數c α 1。
而訊號波長λ為一定值，在所有天線約略位於相同高度的情況下，加上全向天性線11的方向為向上設置，使G s (θ s ,φ s )成為一定值，因此θ s 與φ s 的影響可進一步忽略。而全向性天線22的增益僅與d <r,s>以及θ r 有關，故φ r 可被忽略。由上述概念，方程式(2)的弗力斯方程式可近似為：
故能夠將P s 的變數改變為d <r,s>與θ r 。
將方程式(10)轉換至對數(log)空間，以分貝(dB)單位來表示RSSI的訊號功率：log P s (d 〈r,s〉,θ r )=log P r +log G r (θ r )-2 log d 〈r,s〉+log c 方程式(11)其中c=G s ．c Γ．c a ．c α ．(λ/(4π))2表示多重路徑環境下的影衰減效應(Shadow Fading Effect)。將log P s (d <r,s>,θ r )與傳統的窄頻無線傳播(Narrowband Radio Propagation)路徑衰減(Path Loss)模型作比較，可發現本發明的天線設置方式可反映出θ r 的變化。在已知的WSN中，log P s (d <r,s>,θ r )可被計算或測量出，而log P r 與log G s (θ r )可在參考節點r i 端被即時確定。因此若傳送功率P r 固定，d <r,s>與θ r 可用來確定感測節點s i 相對於參考節點r i 的方位與位置。
當全向天線22對z軸旋轉，感測節點s i 量測到的RSSI會隨著角度θ r 改變，如先前所述，每當全向天線22轉動n×v c 度，參考節點r i 即廣播一信標，其中n為齒輪比例(Gear Ratio)。而一個完整的接收信號強度指數(RSSI)場型(Pattern)可由全向天線22在δ上傳送2π/(n×v c )次該信標後形成，其中δ為感測節點s i 相對於參考節點r i 的一方
位角。該RSSI場型可表示為：
其中，Ω<r,s>(δ)是RSSI場型，Λ r (δ)=log G r (δ)，而ε=log P r -2log d <r,s>+log c。
因此，定位估測的問題現在已藉此轉變為一個具有未知數d <r,s>與δ的非線性方程式。接下來將提出一個有力的解法以解決這個定位估測的問題。
現假設第二圖的感測節點s i 與參考節點r i 間相距任意距離的RSSI場型為事前已知，這些RSSI場型可供作為參考標準(Reference Standard)RSSI場型Ψ r (d,ω)，其中ω是參考節點r i 的全向性天線22的方位角。請參考第三圖，是實際量測到的Ψ r (d,ω)樣本，其量測狀況為感測節點s i 約略位於參考節點r i 的北邊。我們可以發現這些場型的圖並不對稱，這是因為輻射不規則的效應而不同於理想狀況所獲得的對稱場型，然而我們可以利用這樣的不對稱場型，因其提供了更多在不同角度ω上的資訊。舉例來說，若Ψ r (d,ω)是對稱場型，我們雖能判斷出感測節點s i 與參考節點r i 間的距離，但感測節點s i 相對於參考節點r i 的方位角度卻仍無法確定，而藉由不對稱場型，即可消除這個問題。藉由比對Ψ r (d,ω)與Ω<r,s>(δ)，即可估測出感測節點s i 與參考節點r i 間的距離與與方位角。
現欲獲得第二圖感測節點s i 相對於參考節點r i 的實際距離與方位，且測得如第四圖的RSSI場型Ω<r,s>(δ)，在已知Ψ r (d,ω)的狀況下，我們只要估測出可使Ψ r (,ω)與Ω<r,s>(δ-)間的差異最小化的變數與，其中可解讀為感測節點s i 與參考節點r i 間的可能距離，而可解讀為感測節點s i 相對於參考節點r i 的可能方位角(逆時針)，進而對感測節點s i 進行定位。
為估測出使Ψ r (,ω)與Ω<r,s>(δ-)間的差異最小化的變數與，其中一種方式是比對Ψ r (,ω)與Ω<r,s>(δ-)，以找出可使兩個非線性函數Ψ r (d,ω)與Ω<r,s>(δ)間具有高關聯性的與。目前已有許多被提出的度量方法如：歐基里德距離(Euclidean Distance)、皮
爾森相關(Pearson Correlation)等可用於場型比對，這些度量方法已證明相當適合用於解決線性問題，但對於非線性的狀況卻不是非常有效，同時對於具有離群數據(Outlier)的資料也不是非常有效。儘管感測節點s i 相對於參考節點r i 間的距離是固定的，但Ψ r (d,ω)與Ω<r,s>(δ)是方位角ω與δ的非線性函數，且包含未知程度的雜訊例如：感測節點s i 的高度，因此在這種狀況下，將RSSI場型進行比對是一個無法套用線性度量方法的高度非線性的問題。在本發明中，提出出一種度量方法，名為強力相關估測子，用以指示兩個非線性函數Ψ r (d,ω)與Ω<r,s>(δ)間關聯性的強弱，以找出與。
首先我們須先瞭解RSSI場型Ψ r (d,ω)與Ω<r,s>(δ)是方位角ω與δ的函數，這意味著Ψ r (d,ω)與Ω<r,s>(δ)是依據第二圖參考節點r i 的全向性天線22的旋轉角度而測得，因此當我們比較兩RSSI場型時，必須考量包含於ω與δ內的資訊。在此概念下，我們將Ψ r (d,ω)與Ω<r,s>(δ)分別對ω與δ作一階偏微分，可得：
其中Ψ' r (d,ω)與Ω'<r,s>(δ)分別代表Ψ r (d,ω)與Ω<r,s>(δ)的一階偏微分。這道偏微分程序的目的在於能夠比使用原始方程式更容易看出這些RSSI場型的非線性特性。此外，在比對的過程中，可觀查出接鄰的方位角所量測到的RSSI的特徵。
接著，使用線性回歸模型(Linear Regression Model)以使Ψ r '(d,κ)與Ω'<r,s>(κ)相符：
其中是感測節點s i 與參考節點r i 間的可能距離、κ是範圍在0至2π間的虛擬變數(Dummy Variable)、是感測節點s i 相對於參考節點r i 的方位角、ε(β 0,β 1,κ)是干擾項(Disturbance Term)、而β 0與β 1分別為回歸線(Regression Line)的截距與斜率。由於一階微分的步驟消
除了基線偏移效應(Baseline Shift Effect)，故方程式(15)的截距β 0可以移除。以柯西-洛倫茨(Cauchy-Lorentz)分佈來表示干擾項ε(β 1,κ)以減少離群資料的影響，其表示如下：
該強力相關估測子的目標就在於藉由將ε(β 1,κ)對於κ=0,...,2π的總和最大化以估測出β 1，以方程式表示即：
為將轉變為落在1至-1範圍的區間內，該強力相關係數可表示為：
其中
的振幅用以量測出ψ r (,κ)與Ω〈r,s〉(κ+)間相似度的強弱，舉例來說，代表感測節點s i 與參考節點r i 可能相隔公尺，而感測節點s i 相對於參考節點r i 的方位角是(逆時針)，此外，則表示這兩個RSSI場型間不相關。
因此，定位問題現在可藉由最大概似(Maximum Likelihood)函
數表示為：
其中d <r,s>是感測節點s i 與參考節點r i 間的預測距離、而ω <r,s>是感測節點s i 相對於參考節點r i 的預測方位角(逆時針計算)。因此，若參考節點r i 的座標為(x r ,y r )，則感測節點s i 的座標可預估為(x s ,y s )=(x r +d <r,s>cos(ω <r,s>),y r +d <r,s>sin(ω <r,s>))。
第五圖為本實施例的一結果，藉由將Ω<r,s>(δ)(細實線者)與Ψ r (d,ω)(粗虛線者)比對，得出在=1.8與=129°時，可獲得一極大值0.97，也就是感測節點s i 與參考節點r i 相距1.8公尺，且位於方位角129°(逆時針)之處。
本發明提出的強力相關估測子亦可用於分析多維度空間(Multidimensional Space)中的RSSI場型的相似度或不相似度，使WSN能夠藉由固定的參考節點r i 來定位感測節點s i 的位置。
接著說明本發明的第二實施例，其WSN網路配置方式請參考前一實施例，而根據本發明的另一構想，將第一實施例由單一參考節點作定位的架構，直接轉變為考量多個參考節點作定位的架構，也就是協合式定位(Collaborative Localization)。依據方程式(20)，當多個參考節點r i 覆蓋感測節點s i 時，使用多個參考節點r i 所估測出的地理位置可增進定位的準確度。
感測節點s i 被覆蓋於n個參考節點r 1、r 2、...、與r n 的通訊範圍內，參考節點r 1、r 2、...、與r n 各向感測節點s i 廣播一串信標以分別量測RSSI場型，藉由與前一實施例相同的方式，將該等量測出的RSSI場型與參考標準場型比對，我們可獲得如下的多個強力相關係數：
其中與(i=1,2,...,n)是感測節點s i 分別相對於參考節點r 1、r 2、...、與r n 的可能距離與方位角。所有強力相關依照該等參考節
點r i (i=1,2,...,n)的座標合併為一總解空間。對於所有強力相關(i=1,2.,...,n)，我們可以藉由以下方程式將其轉換至二維直角座標系(Cartesian Coordinate System)：
將總解空間(x,y)中的數值初始化為1。合併所有強力相關的過程可用下列方程式表示：
其中是參考節點r i 的座標、是參考節點r i 具有夠定位能力的距離。的範圍可由參考節點r i 的參考標準場型Ψ r (d,ω)中的d的範圍來決定。
獲得總解空間之後，可使用(x,y)中的一組投影點的平方質心(Squared-Centroid)決定出感測節點s i 的最可能位置：
其中是估測出的感測節點s i 座標。因為平方質心的計算複雜度為線性計算複雜度(x+y)，故較具有(x×y)時間複雜度的傳統質心方法適合。有越多參考節點加入定位程序當中，就越能增強上
述座標估測的準確度。
第六圖為本實施例各節點的設置與定位結果的在直角座標平面上的一示意圖，其中圓點●代表感測節點s i 的座標位置、稜型◇代表參考節點r i 的座標位置，感測節點s i 與參考節點r i 較佳以格柵(Grid)方式排列，而交叉╳代表感測節點s i 被估測出的座標位置。使用方程式(12)產生第六圖中的參考節點r i 的參考標準場型；而對於每一感測節點s i 測量參考節點r i 轉動其天線一周的RSSI場型。第六圖定位完成後的結果，其平均偏移(Bias)為1.5公尺，偏移的標準差為0.96公尺，而接近中央的感測節點s i 的定位誤差為0.14公尺。第I表為第六圖的設置參數：
第七圖為本實施例各節點的設置與定位結果的在直角座標平面上的另一示意圖，其中代表符號與第六圖相同。而對於每一感測節點s i ，其差異點在於參考節點r i 將其天線多轉動一周以進行RSSI場型的量測，而可增加測量到的RSSI場型的訊號雜訊比。由第七圖所估測出的座標位置╳可看出其定位結果有更高的正確率，其平均偏移(Bias)為0.79公尺，偏移的標準差為0.56公尺，最大偏移與最小偏移分別為2.47公尺與0.07公尺。
雖本實施例以格柵排列，但可以理解的是本發明並不限於僅能在格柵排列的狀況下實施，請參考以下實施例。
又一第三實施例，其WSN網路配置方式與前述該等實施例類似，故此不再贅述以免說明書過於冗長，本實施例使用三個參考節點對感測節點s 1 進行定位，其座標分別為r 1(7.8,0)、r 2(-7.2,-5)與r 3 (-1.5,2.5)，如第八圖(A)。自個別參考節點r 1、r 2、r 3估測出的強力相關合併為一總解空間(x,y)，如第八圖(B)以等高線顯示該總解空間(x,y)，而等高線上的數字代表(x,y)的值，其中交叉符號╳是總解空間(x,y)的質心，其位置座標為(3.3,2.5)為感測節點s 1 的可能位置。而可以理解的是，在網路中部署越多參考節點，定位的結果會越精確。
總結而言，本案實為一難得一見，值得珍惜的難得發明，惟以上所述者，僅為本發明之最佳實施例而已，當不能以之限定本發明所實施之範圍。即大凡依本發明申請專利範圍所作之均等變化與修飾，皆應仍屬於本發明專利涵蓋之範圍內，謹請 貴審查委員明鑑，並祈惠准，是所至禱。
r i ‧‧‧參考節點
r 1 、r 2 、r 3 ‧‧‧參考節點
s i ‧‧‧感測節點
s 1 ‧‧‧感測節點
11‧‧‧全向性天線
21‧‧‧伺服電動機
22‧‧‧全向性天線
第一圖 WSN網路設置方式的示意圖。
第二圖 全向性天線11與全向性天線22設置示意圖。
第三圖 Ψr(d,ω)實際樣本。
第四圖 RSSI場型Ω<r,s>(δ)。
第五圖 Ω<r,s>(δ)與Ψ r (d,ω)配對結果。
第六圖 各節點的設置與定位結果的在直角座標平面上的一示意圖。
第七圖 各節點的設置與定位結果的在直角座標平面上的另一示意圖。
第八圖(A) 使用三個參考節點進行定位的示意圖。
第八圖(B) 自個別參考節點r 1 、r 2 、r 3 估測出的強力相關合併出的總解空間(x,y)。
s i ‧‧‧感測節點
11‧‧‧全向性天線
r i ‧‧‧參考節點
21‧‧‧伺服電動機
22‧‧‧全向性天線
Claims (19)
- 一種用於一感測節點的定位方法，包括以下步驟：提供一第一傳輸天線，其具有在一第一平面的一第一全向輻射場型；對一軸轉動該第一傳輸天線，該軸平行於該第一平面且通過該第一傳輸天線；當該第一傳輸天線對該軸每轉動一預定角度時，便傳輸一無線信號；在該感測節點接收該等無線信號；量測各該等無線信號的接收信號強度指數(RSSI)值；藉由該複數個RSSI值建構一第一RSSI場型；以及藉由該第一RSSI場型決定該感測節點的一位置。
- 如申請專利範圍第1項的定位方法，其中該第一RSSI場型是藉由一預定數量的該複數個RSSI值來建構。
- 如申請專利範圍第2項的定位方法，其中該第一傳輸天線被配置於一第一參考節點，而該定位方法更包括以下步驟：提供一第二參考節點；以及獲得一第二RSSI場型以與該第一RSSI場型協合式地決定該感測節點的該位置。
- 如申請專利範圍第2項的定位方法，其中決定該感測節點的該位置的步驟更包括以下步驟：將該第一RSSI場型當作一特徵值以透過圖形識別(Pattern Recognition)方法來決定該位置。
- 如申請專利範圍第2項的定位方法，其中該預定數量是(2 π/該預定角度)的一整數部份的一數值。
- 如申請專利範圍第1項的定位方法，其中該感測節點具有一第二接收天線，該第二接收天線具有在一第二平面的一第二全向輻射場型，該第二平面垂直於該軸。
- 如申請專利範圍第6項的定位方法，其中該第一傳輸天線與該第二接收天線是雙極全向性天線，而該第一平面垂直於一水平面。
- 如申請專利範圍第1項的定位方法，其中該無線信號是一信標 且是一線性極化電磁波。
- 一種定位系統，包括：一感測節點，其具有在一第一平面的一輻射場型；以及一參考節點，其包括：一第一雙極全向性傳輸天線，其朝向平行於該第一平面，其中該第一雙極全向性傳輸天線被配置用以當該第一雙極全向性傳輸天線以一軸每轉動一預定角度時，便傳輸一無線信號，該軸垂直於該第一平面，該感測節點被配置用以接收該等無線信號，並將所接收的各該等無線信號的接收信號強度指標(RSSI)值組合，以獲得一RSSI場型，而該感測節點的一位置是藉由該RSSI場型所決定。
- 如申請專利範圍第9項的定位系統更包括一伺服電動機，其中該伺服電動機被配置於該第一雙極全向性傳輸天線，且以該軸轉動該第一雙極全向性傳輸天線。
- 如申請專利範圍第9項的定位系統更包括一第二參考節點以獲得一第二RSSI場型以以與該第一RSSI場型協合式地決定該感測節點的該位置。
- 如申請專利範圍第9項的定位系統，其中該感測節點具有一第二雙極全向性接收天線，該第二雙極全向性接收天線具有該輻射場型。
- 一種用於定位一感測節點的方法，包括以下步驟：提供在一第一平面的一方向性輻射場型；轉動該方向性場型；每當該方向性輻射場型轉動一預定角度，便傳輸一無線信號；依據該感測節點所接收的各該等無線信號的RSSI值，建構一第一接收信號強度(RSSI)場型；以及藉由該第一RSSI場型決定該感測節點的一位置。
- 如申請專利範圍第13項的方法，其中該第一RSSI場型是藉由一預定數量的該複數個RSSI值來建構。
- 如申請專利範圍第14項的定位方法更包括以下步驟：提供一 第二參考節點以獲得一第二RSSI場型。
- 如申請專利範圍第14項的定位方法，其中決定該感測節點的該位置的步驟更包括以下步驟：將該第一RSSI場型當作一特徵值以透過圖形識別(Pattern Recognition)方法來決定該位置。
- 如申請專利範圍第14項的定位方法，其中該預定數量是(2 π/該預定角度)的一整數部份的一數值。
- 如申請專利範圍第13項的定位方法，其中每當該方向性輻射場型轉動一預定角度便傳輸一無線信號的步驟更包括以下步驟：提供一第一傳輸天線，其具有在該第一平面的該方向性輻射場型以決定該感測節點的該位置。
- 如申請專利範圍第13項的定位方法，其中決定該感測節點的一位置的步驟更包括以下步驟：提供一第二接收天線用於接收該無線信號，該第二接收天線具有在該第一平面的該全向性輻射場型。
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