第四章 實驗結果與分析
4.1 EWMA 處理 RSSI 實驗
在RSSI 處理的部份，我們將 EWMA with flip-flop filter 處理過後的 RSSI 與未處理的 RSSI 做比較。
實驗的方式為將定位點從10 公尺處移動至接近參考點相距 1 公尺處，
然後返回出發點。節點距離地面60 公分，移動速度為等速，費時 60 秒。
在移動過程中，我們利用定位點接收參考點的RSSI，如圖 4.1。
圖4.1 RSSI 實驗擺設圖
我們將蒐集到的值套用EWMA with flip-flop filter 做處理。從圖 4.2、
趨勢較符合實際狀況，也就是可以看出接近參考點然後離開的情形。而
然後利用最小方均根誤差法（Minimum mean square error）求出整個環境 的路徑損失指數。
製圖教室路徑損失指數
圖4.6 動態校正路徑損失指數
由圖4.7 得知，動態校正路徑損失指數所得到的值（2.333）與最小方 均根誤差法所得到的值(2.769)，誤差約為 15.7％。比較兩種方式求得路徑 損失指數的步驟，動態校正路徑損失指數可以減少原本求得路徑損失指數 的過程，並且可以利用參考點自動求取，所以是可行並且實用的方法。所 以當只需要知道路徑損失指數大約的數值時，採用自動求取的方式是符合 最佳效益的方法。而且這個方法也具有彈性，當環境內參考點數量越多，
也就有更多不同距離，越能求得精確的路徑損失指數。
2.769
2.33
2 2.2 2.4 2.6 2.8
路徑損失指數
路徑損失指數比較圖
MMSE計算路徑損失指數 動態校正路徑損失指數
圖4.7 製圖教室路徑損失比較圖 4.3 整合式定位法模擬實驗
在模擬實驗時，我們將參考點擺設與實際定位相同，如圖4.8，然後選 擇四個位置做RSSI 的擷取，其中每個位置又針對四個參考點蒐集 RSSI，
所以會有16 組數據。如圖 4.9，＃03 對四個參考點蒐集 RSSI。
然後我們將4 個不同位置所擷取到的 RSSI 帶入到我們方法，看看是 否能正確判斷節點所在區域。由於RSSI 並不穩定，所以在位置＃03 與位 置＃04，RSSI 蒐集時得到誤差較多的值。舉例來說，位置＃04 所蒐集到
＃1 的節點為最強的 RSSI，但是卻得到＃3 的節點為最強的值。但是經由 我們的方法，仍然能夠判斷正確四個小區域。
圖4.8 整合式定位法實驗擺設圖
圖4.9 節點＃03 蒐集 RSSI 示意圖
第五章 結論
本篇論文針對定位的問題提出解決的方法，並且採用適合室內環境的 整合式定位法。我們的定位系統有以下特點：
1.參考點利用路徑損失指數判斷所蒐集到的 RSSI 是否合理，然後採用 EWMA with flip-flop 對 RSSI 做平滑處理
2.不需要事先求取路徑損失指數，參考點間互相通訊，自動求取路徑 損失指數
3.整合式定位法藉由 RSSI 判斷定位點所在區域，不需要將訊號強度值 換算成距離，減少錯誤資訊二度運算
由實驗結果得知，本論文所提出的整合式定位法有達到我們要求的標 準，已經足夠我們應用在教室或辦公室等較大的室內環境。我們採用區域 劃分的概念，限定其定位範圍，求得的座標值不會發生跑到定位範圍外的 不合理現象。在另一方面，我們也解決路徑損失指數必須事先求取的問 題。我們利用定位環境中固定的參考點自動將路徑損失指數求出，並配合 EWMA with flip-flop filter 處理 RSSI，將整個定位流程導入自動化處理機 制，所以在使用上減低了人力資源的耗費，並使室內定位系統更具實用性。
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