四、 實驗結果
4.2 觀測結果
浩然圖書館 7 樓 A+B (16 個訓練點 : 3200 Test Samples )
工四館四樓 16 個量測點 (3200 Test Samples )
HistProb and RADAR
0 5 10 15 20 25 30 35 40
25% 50% 75% 90% 100%
HP_8a HP_8b HP_8a8b
R_8a R_8b R_8a8b
圖 4-6 : 工四館定位精準度分析
合併圖 4-4 與圖 4-5 可得圖 4-6 ，精準度最高的為採用機率 方式的 802.11a + 802.11b (8a + 8b)，而 802.11a (8a) 與 802.11b (8b) 在採用同樣的方法時‧802.11a (8a) 的精準度表現也優於 802.11b (8b)。
讓我們增加量測點，來比較是否有類似現象。
工四館四樓 25 個量測點 ( 5000 Test Samples)
HistProb and RADAR
HP_8a HP_8b HP_8a8b
R_8a R_8b R_8a8b
圖 4-9 : 工四館四樓 RADAR 與 HistProb 精準度分析
RADAR
0 2 4 6 8 10 12 14 16
25% 50% 75% 90% 100%
R_a R_b R_ab
R_ab_w R_ab_I
圖 4-13 : 圖 4-11 與圖 4-12 合併圖
由圖 4-13 可以發現，使權值的方法可以讓 802.11a + 802.11b 在 採用 RADAR 的方法時，改善了精準度，並優於之前 802.11a 使用 RADAR 的方法。但是內插部分似乎對於精準度沒有任何改善。
增加測試點由 16 個量測點到 24 個量測點，結果如下：
浩然圖書館七樓 24 個量測點 ( 4800 test samples) :
在這次的結果中，可以發現 HistProb 802.11a 略優於 HistProb 802.11a + 802.11b 。但在 RADAR 方式中，RADAR 802.11a 與 RADAR 802.11a + 802.11b 很接近。因此我們再使用權值與內插的方 式，來比較看看 RADAR 802.11a + 802.11b 的精準度是否能增加。
RADAR
再增加量測點與量測範圍
HistProb and RADAR
再使用權值與內插法來比較 RADAR 802.11a + 802.11b 的效果：
數量。很可能是因為這原因，造成內差點與實際點的特徵變少，所以 無法發揮預期減少誤差的效果。
第五章、 結論
本篇論文提出在混合 802.11a 與 802.11b 的無線環境下的三 個改善精準度的方法中，無論是使用 RADAR 或是 HistProb 定位方 法，以將 802.11a + 802.11b 改善最為明顯。因為我們使用的是 802.11a + 802.11b AP，雖然實體 AP 數量為 8 台，但是同時接收 802.11a 與 802.11b 的訊號來做預估測試點位置時，會有邏輯上相當 兩倍的 AP 數量，所以對於定位精確度會有相當的改善。
當我們將比較的訓練資料 AP 數量都固定為 8 台時 ， 802.11a(8a) 會較 802.11a + 802.11b (4a + 4b) 來得精確。而混合 802.11a + 802.11b (4a + 4b) 會優於單純 802.11b (8b) 。因此我們可 以得知增加 802.11a AP 的數量，能改善定位的精確度，這情況應該 是因為 802.11a AP 訊號強度會隨距離衰減的程度較 802.11b AP 來得明顯的緣故。因此可以藉由增加 802.11a + 802.11b AP 或 802.11a AP 的數量來改善定位精確度。
RADAR 使用權值的方式，在有些 802.11a + 802.11b 精準度輸 給 802.11a 的情況下，會有改善的空間。因為藉由增加 802.11a AP 的權值，可以減少 802.11b AP 的影響力，讓 802.11a + 802.11b 所
得到精確度會優於單純的 802.11a 或 802.11b 。
內插法的部分，由目前實驗結果來看，並沒有明顯改善定位精 準度的情況，可能是因為在產生內插點時，使用三個測量點都共同有 量測到 AP 訊號，因此所捨棄沒有共同性 AP 資訊造成該內插資料 的平均 AP 數量會較與實際訓練點的平均 AP 數量來的少，進而 使得其特徵資料變少，而無法有效增加定位精確度。因此未來方向可 以朝如何保留更多 AP 資訊來努力。
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