第四章 模擬實驗與結果
5.1 環境設定
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度(即不能移動)，因為如果設定有移動速度，所有的 Anchor 隨機移動後，情況 就跟隨機分佈一樣了。因為規律分佈的情況下 Anchor 不能移動，所以我們就不 將把 OTMA 與其它的方法進行效能的比較了。
因為我們是以模擬的方式進行，所以訊號強度變化的資訊我們會以感測器與 移動目標的距離，做為判斷訊號強度變化的依據。所以當兩點間的距離越來越接 近，那麼 Anchor 收到的訊號強度就會變強，反之則是變弱。
在模擬的數據中，為了展現我們的方法更適合現實世界，我們必須考慮訊號 干擾的影響，我們使用了「訊號不規則程度(DOI)」模型[10]，透過調整 DOI 程度來模擬訊號干擾。
針對我們的模擬數據，我們分別使用四種衡量效能的標準。這四種分別是「平 均定位誤差」、「平均定位標準差」、與「評估位置產生率」與「覆蓋率」。在計算 平均定位誤差與平均定位標準差過程中所需要的定位誤差只會產生在當該方法 可以產生評估位置的時候，也就是說在各個比較方法間所產生的評估位置數量不 一定一致，所以可以使用評估位置產生率來輔助效能的參考。其餘詳細內容下，
物件實際位置(rl；real location)、該回合評估位置(el；estimated location)、評估 位置數量(n)、總移動次數(an)、定位誤差(di；difference i)、平均定位誤差(μ)、
平均定位標準差(σ)、評估位置產生率(ρ) 、感測領域面積(sf；sensing field)、
所有 Anchor 覆蓋面積(c；coverage)、覆蓋率(τ)。
定位誤差：di = rl − el 平均定位誤差：μ = ∑ni=1di
n
平均定位標準差：σ = √∑ (di − μ)ni=1 2 n 評估位置產生率：ρ = n
an× 100%
覆蓋率：τ = c
sf× 100%
定位誤差表示該回合的誤差值，該值越高表示定位的錯誤越嚴重，但須注意，
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這不是完全代表定位效能，因為每個方法有各自的優缺點，所以或許某個方法在 其中少部分回合的定位錯誤比較高，其它回合的就比較低，這樣整體平均下來的 定位錯誤反而不一定會比較高，而我們認為一個好的方法應該是視整體的平均而 不是其中的部分來評估效能，所以單一回合的定位誤差不是我們衡量方法好壞的 標準。平均定位誤差則是平均所有的定位誤差，該值越高則表示該方法的定位效 能越不好。
平均定位標準差則是每個定位誤差的平均偏差值，一個高的值代表大部份的 數值與平均值差異較高，反之則較低，在這裡則可以用來代表一個方法所評估出 來的物件追蹤路線是否穩定，越穩定的路線則越滑順越不容易有凸點的情況產生，
凸點情況可參照圖 4-1。在這也需注意平均定位標準差的值低並不代表平均定位 誤差也是低，也是有可能發生每回合的定位誤差都很高，但是都差不多，所以就 會造成平均定位誤差很高，但是平均定位標準差就會很低。
評估路線2 評估路線1 物件 T1
T2
T3
T4 T1
T2
T3
T4
T1
T2
T3
T4
圖 4-1 凸點說明
評估位置產生率越高則表示物件的評估路線越完整，越少發生評估路線斷掉 的情況。
覆蓋率越高則表示整個感測領域被 Anchor 覆蓋的越完整，很多無線感測網 路的應用甚至是基本運作都必須要一定程度的覆蓋率，所以覆蓋率是無線感測網 路裡其中一個要點。
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