論文架構

本論文之架構如下，第二章為相關研究之探討，第三章為單一行動錨節點定 位演算法，第四章為三維空間之割線定位演算法，第五章為訊號干擾與修正方 法，第六章為結論與未來研究方向。

在本論文的第二章中，將討論用於無線感測網路用於節點定位技術之相關研 究，並分析與歸納相關的文獻與所用技術。

第三章將介紹本論文所提出之「單一行動錨節點定位演算法」，主要概念以 單一個錨節點在三維座標系統移動，每次移動只改變一個軸向，並利用接收訊號 強度比計算出待定位感測節點的位置。

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有鑒於無人飛行載具之定位飛行模式，第四章將介紹本論文所提出的「割線 定位演算法」，主要概念也是利用單一錨節點在三維座標系統移動，但以割線方 式穿過待定位感測節點的訊號範圍，並利用接收訊號強度比計算出待定位感測節 點的位置。

在現實環境下，多種不同的無線通訊技術均使用於2.4GHz之頻段，因此無線 感測網路將會與同時工作於2.4GHz頻段之通訊技術相互干擾。例如IEEE 802.11[3]

與IEEE 802.15.1[4]等。因此在本論文第五章中將介紹訊號調變和訊號干擾，並分 析因物理層訊號干擾，對定位演算法所造成之誤差，並提出改善之方法，以降低 因物理層訊號干擾所導致的定位誤差率。

第六章則是本論文的結論與說明本研究之未來發展方向。

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第二章

文獻探討

2.1 定位演算法

無線感測網路目前的定位演算法大致可分為兩種：第一種為Range Based，第 二種為Range Free。分別將相關的定位技術敘述如下：

2.1.1 Range Based

Range Based，主要利用距離或角度的資訊來計算定位資訊。在Range Based 的定位方式下有Time of Arrival (TOA)、Time Difference of Arrival (TDOA)、Angle

of Arrival (AOA)，Received Signal Strength Indicator (RSSI) [5][6][7][8][9]。

優點:

1. 這種技術在定位上會比Range Free 有著較精確的結果。

缺點:

1. 但在硬體方面需要額外安裝較精確的設備，所以在相對的成本上花費較 高。

2. 耗電量也相對會提高。

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2.1.1.1 Time of Arrival (TOA)

Time of Arrival (TOA): 基本原理為應用訊號由傳送端到達至接收端時，所需 的耗時時間以作為距離判斷根據的一種方式。其定位原理如圖 2-1 示。當接收端 收到訊號之後，便可根據訊號傳送所耗的秒數乘上此訊號的傳輸速率，即可得知 傳送端與接收端之間的距離。然而，接收端接收到三組以上的訊號資訊，轉換成 距 離 便 可 以 測 得 所 需 的 位 置 。 而 TOA 的 量 測 方 法 其 誤 差 會 來 自 於

NLOS(non-line-of-sight) error 以及 multipath error。此一誤差會導致估算距離大於 實際距離。然而，距離估算的誤差也會導致誤差的來源之一。由於電波訊號傳遞 的速度極為快速，因此即使是極為短小的時間差所造成的估算差異，亦會導致定 位結果產生極大的誤差。

A

B

C T1 S

T2

T3

圖 2-1、TOA 示意圖

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2.1.1.2 Time Difference of Arrival (TDOA)

Time Difference of Arrival (TDOA): 基本原理是應用幾何學的雙曲線之特 性，也就是雙曲線上的一點至兩焦點距離的差為定值。TDOA 的定位方式可以分 為兩個步驟。首先，應用各種時間估算技術，盡量測得多組的感測節點所接收到 的訊號到達之時間差。再將此一資訊轉換為距離代入雙曲線的方程式裡，形成一 組雙曲線的聯立方程式。再者，利用有效並且快速的運算技巧解出此一聯立方程 式的解，所得此解即為感測節點之位置。然而，TDOA 的時間差有兩種取得方式。

1)直接利用傳送端與接收端之間的 TOA 相減所得。2)利用傳送端與接收端之間接 收訊號相關性的方式取得。TDOA 中，利用 TOA 相減的方式取得時間差與 TOA 系統是相似的，同樣是擷取傳送端訊號傳至每個感測節點的時間。只不過資訊轉 換為距離之後用利用雙曲線方程式來求解。

2.1.1.3 Angle of Arrival (AOA)

Angle of Arrival (AOA): 工作原理如圖 2-2 所示，其測距機制必須要求環境中 包含地標，再這些地標須有相同參考方向。然而，應用指向型天線測得待定位節 點和地標之間的連線和角度差。任兩個地標之間的角度差也可透過指向型天線的 特性進行估算。而最後便可以得知三角形的三個角度和兩個地標之間的距離。便 可以透過這些資訊來估算待定位節點到達兩個地標之間的距離。然而，多路徑傳

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播效應所造成的誤差以及系統本身角度解析度造成的誤差會是 AOA 的主要誤差 來源。但兩者相較之下，多路徑傳播效應會是最主要的誤差來源。多路徑傳播效 應指的是物體反射傳送端之訊號。如果反射訊號也傳達至待定位節點，將使待定 位節點認為此接收到的訊號是從反射物的方向傳送過來，造成待定位節點的誤判 或混淆。然而，因為距離較遠的物體所反射之訊號功率太小，且過長的多路徑傳 播延遲是可以被接收器濾掉。因此，一般而言，多路徑傳播造成的散射會被視為 傳送端附近的干擾訊號源。

A

B S

θA

θB

圖 2-2、AOA 示意圖

2.1.1.4 Received Signal Strength Indicator (RSSI)

Received Signal Strength Indicator (RSSI): 當接收端接收到一訊號之時，可根 據所接收到的訊號強度，以及訊號發送時的強度，找出訊號的衰減值。在比對訊 號衰減程度，即可根據此資訊估測出與發送端之間的距離。將於 3.2 章節詳細介 紹。

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2.1.2 Range Free

Range Free[10][11][12]，在不需要獲得確切的距離和角度的資訊下來估計節 點所在位置。通常需要透過無線感測節點所發送的Beacon，經由接收這些Beacon 訊息之後進行計算，得到相互間之距離資訊。因此，一般而言，在物理層允許的 情況下，越多的Beacon訊息則會使其定位越精確。

優點:

1. 在硬體設備上，不需要太昂貴的設備。

缺點:

1. 與Range Based相較下，較不精準。

2.2 二維定位相關研究

Baoli Zhang, Fengqi Yu 等人[13]提出了 collaborative localization algorithm，

sensor node 從 GMAN(Group of Mobil Anchor Nodes)接收訊息然而估算位置。如圖 2-3 中，GMAN 是三個 mobile anchor 形成一個分別位於三頂點的等邊三角形。在 文獻[13]所引用之方式主要是利用多組 mobile anchor 同時進行定位，並且 GMAN 以廣播 Beacon 訊息。Beacon 訊息包含座標和 GMAN 的時間戳。其參與定位計算 之 mobile anchor 的數量將與定位精確度成正比。然而，多組 mobile anchor 在相 互間之協調、建構成本上以及實用性等，均為必須考慮的因素。

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A1

A2 A3

60°

圖 2-3、A Group of Mobil Anchor Node[13]

Sichitiu 和 Ramadurai [14] 所提出的方式是使用 single mobile beacon 和 radio-frequency based，而待定位感測節點利用來自 single mobile node 所廣播的 Beacon 估算位置。圖 2-4 為此研究中所提出 mobile node 的移動示意圖。mobile beacon node 可以是人為操作的機器、自動飛行的飛機或者是地面上的車輛，但其 定位應用還是處於二維空間非三維空間的思考模式。

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圖 2-4、Mobile beacon 之移動示意圖[14]

Dragos Niculescu 在於 Ad Hoc Positioning System (APS)提出 DV-HOP 定位演 算法[15]。則方法為網路環境中建置少數的地標並且這些地標的位置是已知。透 過這些地標廣播自身的位置資訊，而預定出位置，則地標所發送的廣播訊息必須 接收到至少三個以上。每一個感測節點接收到廣播訊息時，會累計 HOP 的數目。

並且累加後在將該訊息廣播出去。而感測節點便是利用這些廣播訊息進行自身位 置的計算。DV-HOP 利用計算每一步的平均距離，以降低利用傳輸範圍進行估算 所產生的誤差，距離計算式為D_i HC_iR_avg (D_i :與第 i 個地標之間的距離，HC_i : 與第 i 個地標之間的最短步數，R_avg :每一步的平均距離)。然而，利用計算每一步 的平均距離可以降低因傳輸範圍估算所導致的誤差。但 DV-HOP 運作於疏密相 間的環境下還是會有較差的定位精確度。

S. Y. Wong 等 人 改 善 DV-HOP 方 法 並 提 出 Density-Aware Hop-Count

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Localization (DHL)的定位演算法[16]。在 DHL 中，每個感測節點必須得知鄰居節 點個數，主要作為估測該節點周遭的網路密度。當周遭鄰居節點數目多，表示此 感測節點位於傳輸範圍的邊界之機率較高。因此在估算路徑時，經過感測節點所 傳輸的距離較遠，估算距離需乘上一個較高的權重數值。反之，則周遭鄰居節點 數目少，感測節點所傳輸的距離較近，估算距離則乘上一個較低的權重數值。透 過加權的方式，則可以有效的在疏密相間的環境中運作。

2.3 三維定位相關研究

J. Liang 和 J. Shao 等人的研究[17]，以 fix beacon node 佈置於地面作為定位 之參考點。因此 Beacon 訊號由底部往上送，以類似階層的方式一層層往上定位。

透過定位參考點的訊號強度來估算感測節點的位置。但這些定位參考點都是必須 事先佈建且需已知其座標位置。如要用於災難搜救定位，需要事先佈建之機制在 實用性上將是一項無法克服之障礙。

Landscape-3D[18]提出利用行動定位輔助設備，在三維空間緩慢的移動巡 航。在飛行間，行動定位輔助設備週期性的廣播 Beacon 訊號。而每個 Beacon 包 含著輔助設備目前的座標。感測節點收集這些 Beacon 和接收訊號強度用以測量 與輔助設備之間的距離。並應用 Unscented Kalman Filter (UKF)-based 演算法，讓 感測節點估測自行的位置。

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使用類似的方法， Kushwaha 等人[19]提出行動聲波 Beacon。並以利用接收 不同地點的所發送的聲波 Beacon 做完測量距離之應用。而感測節點估算位置時，

同時使用 incremental nonlinear optimization 和 iterative 的技術。並且相互作位置校 正。

圖 2-5、定位計算[20]

Chia-Ho Ou 和 Kuo-Feng Ssu 的研究中[20]，作者在無線感測網路的三維定 位，利用 Range free 之定位方式提出其方法。其定位方法如圖 2-5 所示。他們使 用了 flying anchor，上面裝載著 GPS 在任何的時點可以識別出目前的位置。在感 測範圍內四處移動並且不停的廣播它們自己的位置。他們的作法從許多的 flying anchor 先找出四個點作為 Beacon 節點。再由這四個節點畫出兩個圓形截面。以 兩條垂直線分別穿過這兩個圓截面的圓心。而兩垂直線會交於一點，此點即為他

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們所要定位的位置。一旦四個 Beacon 節點被辨別出來，兩個圓截面的構造和穿 過中心的垂直線可以建構出來。

們所要定位的位置。一旦四個 Beacon 節點被辨別出來，兩個圓截面的構造和穿 過中心的垂直線可以建構出來。