Cooperative normal node 的過往限制 - 過往限制

3. 修正限制之蒙地卡羅定位

3.3 過往限制

3.3.3 Cooperative normal node 的過往限制

Vmax

圖 3.15 anchor node 的即時 RIC 和過往 ROC

藍色實心代表現在 anchor node 的位置，往外擴增的藍色圓為 RIC 的範圍，綠色空心圓點代表上一次 time slot 範圍外 anchor node 的位置，原本的 ROC 範圍用綠色虛線表示，最後再經過 Vmax 縮小，形成新的限制，黃色虛線方形表 normal node 上次 time slot 的位置，黃色實心方形表 normal node 這次 time slot 的位置，箭頭為移動方向。

由圖 3.16 可以看出 previous ROC 所帶來的好處。所需要的資訊只要 normal node 本身記得在上一個 time slot 在那些 anchor node 的範圍外即可。但是此特性有一個限制，Vmax 不能超過通訊半徑 R，因為要是 Vmax 超過通訊半徑 R，

就會使的式子(3.13)右邊變成負值，式子(3.13)左邊一定恆為正值，如此一來，

此特性就會變的無效。

3.3.3 Cooperative normal node 的過往限制

在 3.3.2 節中我們利用了 previous anchor node 的資訊多加做限制，相同的

在這節中把此想法擴充到 cooperative normal node 上。相同的，我們可以把限制分成 RIC 和 ROC，在 RIC 層陎上所帶來的效果如同圖 3.12 一樣，但是

cooperative normal node 並不是 anchor node，也就是無正確的圓心，所以我們必頇以 samples 來做為代表，所以我們把式子(3.9)修改成下式:

|

_{i j},

| max

Rp  Np Cp    R V

_(3.14)

Cp^i,j代表上一個 time slot 第 i 個合作 normal node 的第 j 個 sample。

再結合 Vmax 的限制得到如同式子(3.11)的結果。因為每一個 normal node 的 sample 有 50 點，所以檢驗五十次式子(3.14)，當中只要有其中一次滿足，被檢驗的 candidate 就可以被留下，如果五十次檢驗都無合格，此 candidate 就會被濾除，我們以圖 3.16 來做實際的解釋:

Vmax

圖 3.16 過往合作 normal node 的 RIC

黑色實心三角形代表現在 previous cooperative normal node 的 sample 位置，往外擴增通訊半徑的藍色圓為 RIC 的範圍，再經過 Vmax 放大，往外擴增 Vmax

為綠色虛線，形成新的限制，黃色虛線方形代表待測 normal node 上次 time slot 的位置，黃色實心方形表 normal node 這次 time slot 的位置，箭頭為移動方向。

我們稱以上的限制為 RIC of previous cooperative normal node，接下來我們要多考慮 previous cooperative normal node 的 ROC，如同 previous anchor node 的 ROC 效果但是因為不確定性所以利用 sample 擴大範圍，可以把式子(3.12) 改寫成下式:

|

_{i j},

| max

Rp  Np Cp    R V

(3.15)

最後再結合 Vmax 的限制，我們可以得到如同式子(3.13)的結果。相同的，因為五十點 sample 所以必頇檢驗五十次，其中只要有一次滿足便可。如果都在範圍內，則此 candidate 就會被濾除。我們以圖 3.17 來做實際的解釋:

Vmax

圖 3.17 過往合作 normal node 的 ROC

黑色實心三角形代表現在 previous cooperative normal node 的 sample 位置，往內擴增通訊半徑的藍色圓為 RIC 的範圍，再經過 Vmax 縮小，往內減少 Vmax

為綠色虛線，形成新的限制，黃色虛線方形代表待測物 normal node 上次 time slot 的位置，黃色實心方形表 normal node 這次 time slot 的位置，箭頭為移動方向。

以上是多考慮 previous cooperative normal node 所帶來的限制，多考慮過往的資訊，會使我們的限制數目上升。假設在合作式定位的 MCL 下，我們有 M 個 anchor nodes 和 N 個 normal nodes，如果只考慮即時限制，我們最多會有 (M+N)-1 個限制，如果我們多考慮了過往資訊，也就是我們會多一倍的量，最多會有 2(M+N)-1 的限制。我們可以由圖 3.18 來解釋

圖 3.18 過往搭配即時限制

圖中實心紅圓 C_a 為待測物 normal node 現在的位置，空心紅圓 P_a 代表過去的位置，實心黃圓 C_b 為 cooperative node 現在的位置，空心黃圓 P_b 代表過去的位置。

b 的位置來做過往界內限制，卻利用線在 normal node b 來做即時界內限制，也

在之前我們是討論新加的限制去配合 current anchor node RIC 會帶來怎樣的改善，現在要討論的是如果我們把各種資訊混合一起用，會不會有什麼衝突或者是移動性質找出 previous anchor node RIC 的特性，所以我們可以以 MCL 為基本條件，觀察多加 previous anchor node RIC 的效果，但是在後陎電腦模擬中，

我們卻無法很明顯的看出加入 previous anchor node RIC 的改良，所以我們進一步的去討論原因。

我們認為 MCL 中包含的 previous self-normal node RIC 跟 previous anchor node RIC 所帶來的效果會有重疊，而在電腦模擬中我們也證實了此解釋是合理的。我們先解釋 previous self-normal node RIC 所帶來的限制，再去比較 previous anchor node RIC，以下圖來解釋:

在文檔中無線感測網路之修正蒙地卡羅定位研究 (頁 55-59)