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系統識別號 U0002-1707201522041000
DOI 10.6846/TKU.2015.00485
論文名稱(中文) 藍牙定位網之硬體模型佈建研究
論文名稱(英文) Evaluation of M2M-Based Bluetooth Network Deployment for Proximity Service
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 電機工程學系碩士在職專班
系所名稱(英文) Department of Electrical and Computer Engineering
外國學位學校名稱
外國學位學院名稱
外國學位研究所名稱
學年度 103
學期 2
出版年 104
研究生(中文) 陳宏源
研究生(英文) Hung-Yuan Chen
學號 702440099
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2015-07-04
論文頁數 79頁
口試委員 指導教授 - 李揚漢
委員 - 許獻聰
委員 - 蘇木春
關鍵字(中) 藍牙
鄰近定位
定位架
實測
關鍵字(英) Bluetooth
Indoor location
locate shelf
Field Measurement
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
本論文實際運用BLE藍牙模組及ARDUINO控制模組作鄰近定位的系統建構 , 針對不同的模組設置方式做運算 , 量測BLE藍牙無線訊號強度,並且在量測中藉由不同的模組設置方式以及實際環境因素評估相對參考距離的鄰近準確性,並加入軟體演算式數據擷取做部分大資料量參考的依據 , 實際測試環境人員不淨空 , 僅就部分數據擷取時人員活動明顯影響數據狀態做註記 , 數據擷取的穩定性以及更新速度會直接影響測試結果的可靠度 , 模組佈建方式以及參考距離會是本論文的主要研究方向 。
英文摘要
In this thesis, we are using the BLE module & ARDUINO Uno for the system build of proximate positioning, calculating by the different module setup, surveying the BLE signal intensity, 
estimating the proximate accuracy of the reference distance by the different module setup and real environmental element, as well as adding software calculation to capture the data as the most ref. information base,
human is not out of the real environment test, just has marked the data impact by human activity within partly data captured, it’s impacted the test result reliability by the stability of the data captured and the data updated, so it’s the main research way for this thesis by module setup and reference distance.
第三語言摘要
論文目次
誌謝	I
中文摘要	II
ABSTRACT	III
圖目錄	VII
表目錄	IX
第一章 緒論	1
1.1 研究動機	1
1.2 研究方向	2
1.2.1 定位架結構	2
1.2.2 BLE 模組介紹&說明	3
1.3 各章節提要	4
第二章 實驗設備&測量方法	5
2.1 實驗設備	5
2.1.1 數據擷取使用設備	5
2.1.2 定位架& BLE 模組	5
2.1.3 測量場地	7
2.1.4 測量用APP	10
2.2 測試方法	12
2.2.1 量測平台操作	12
2.2.2 Android app程式碼	13
2.2.3 BLE 模組程式碼	13
2.2.4 數據擷取方法	15
2.2.5 測試情境說明	16
2.2.5.1 40cm*40cm*40cm固定模組測試說明	16
2.2.5.2 模組距離120cm*80cm*120cm垂直平面設定	18
2.2.5.3 模組距離120cm*80cm*120cm水平平面設定	20
第三章 測試數據	21
3.1 40cm*40cm*40cm固定模組垂直平面設定	21
3.1.1 行進方向直線行進	21
3.1.2 行進方向靠右直線	25
3.1.3 行進方向靠左2.4公尺直線行進	29
3.2 模組距離120cm*80cm*120cm 垂直平面設定	33
3.2.1 行進方向直線行進	33
3.2.2 行進方向靠右直線	37
3.2.3 行進方向靠左2.4公尺直線行進	41
3.3 模組距離120cm*80cm*120cm水平平面設定	45
3.3.1 行進方向直線行進	45
3.3.2 行進方向靠右直線	49
3.3.3 行進方向靠左2.4公尺直線行進	53
3.3.4 水平高度280CM測試資料加測反方向	57
第四章 測試結果之分析比較	61
4.1 測試結果分析	61
4.2 模組設定方式可靠度比較	62
4.3 軟體平台演算法採用	66
4.3.1 波幅過濾演算法	66
4.3.2 多重演算法運算	66
第五章 結論	67
5.1 研究結果	67
5.2 未來展望	68
5.3 延伸實驗評估	69
參考文獻	72
 
圖目錄
圖 2.1.1  BLE 模組	6
圖 2.1.2  BLE 固定支架	6
圖 2.1.3  BLE 模組相對位置設定	6
圖 2.1.4 場地左側視圖	8
圖 2.1.5 場地右側視圖	8
圖 2.1.6  淡江大學新工學大樓五樓平面圖	8
圖 2.1.7  場地設定示意圖	9
圖 2.2.1  APP開啟畫面	12
圖 2.2.2  搜尋中畫面	12
圖 2.2.3  模組架設示意圖	16
圖 2.2.4  將手機置於筆記本上向前	17
圖 2.2.5  40cm*40cm*40cm垂直平面距離測量 示意圖	17
圖 2.2.6  左2.4公尺直線前進	18
圖 2.2.7  右1.2公尺直線前進	18
圖 2.2.8  模組距離120cm*80cm*120cm垂直平面設定示意圖	19
圖 2.2.9  模組距離120cm*80cm*120cm水平平面高度280cm設定示意圖	20
圖 4.2.1垂直直線android        圖 4.2.2水平直線 android	63
圖 4.2.3垂直直線I-Phone        圖 4.2.4水平直線 I-Phone	63
圖 4.2.5垂直右線android        圖 4.2.6水平右線android	64
圖 4.2.7垂直右線 I-Phone       圖 4.2.8水平右線I-Phone	64
圖 4.2.9垂直左線android         圖 4.2.10水平左線android	65
圖 4.2.11垂直左線 I-Phone       圖 4.2.12水平左線I-Phone	65
圖 5.3.1 延伸實驗模組相對配置設定	70
圖 5.3.2 數據擷取狀態示意圖	70

 
表目錄
表 2.1.1  M-R 5cm 距離模組校準資料 Android	10
表 2.1.2  M-L 5cm 距離模組校準資料 Android	10
表 2.1.3  M-T 5cm 距離模組校準資料 Android	10
表 2.1.4  M-R 5cm 距離模組校準資料 iPhone	11
表 2.1.5  M-L 5cm 距離模組校準資料 iPhone	11
表 2.1.6  M-T 5cm 距離模組校準資料 iPhone	11
表 3.1.1   M-R 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 Android	21
表 3.1.2   M-L 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 Android	21
表 3.1.3   M-T 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料Android	22
表 3.1.4   40cm*40cm*40cm垂直//直線行進Android平均值曲線	22
表 3.1.5   40cm*40cm*40cm垂直//直線行進Android變異量	22
表 3.1.6   M-R 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 I-Phone	23
表 3.1.7   M-L 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 I-Phone	23
表 3.1.8   M-T 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 I-Phone	23
表 3.1.9   40cm*40cm*40cm垂直//直線行進I-Phone平均值曲線	24
表 3.1.10   40cm*40cm*40cm垂直//直線行進I-Phone變異量	24
表 3.1.11   M-R 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 Android	25
表 3.1.12   M-L 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 Android	25
表 3.1.13   M-T 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 Android	26
表 3.1.14   40cm*40cm*40cm垂直//右直線行進Android平均值曲線	26
表 3.1.15   40cm*40cm*40cm垂直//右直線行進Android變異量	26
表 3.1.16   M-R 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 I-Phone	27
表 3.1.17   M-L 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 I-Phone	27
表 3.1.18   M-T 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 I-Phone	27
表 3.1.19   40cm*40cm*40cm垂直//右直線行進I-Phone平均值曲線	28
表 3.1.20   40cm*40cm*40cm垂直//右直線行進I-Phone變異量	28
表 3.1.21   M-R 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 Android	29
表 3.1.22   M-L 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 Android	29
表 3.1.23   M-T 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 Android	30
表 3.1.24   40cm*40cm*40cm垂直//左直線行進Android平均值曲線	30
表 3.1.25   40cm*40cm*40cm垂直//左直線行進Android變異量	30
表 3.1.26   M-R 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 I-Phone	31
表 3.1.27   M-L 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 I-Phone	31
表 3.1.28   M-T 模組相對距離40cm*40cm*40cm測試資料 I-Phone	31
表 3.1.29   40cm*40cm*40cm垂直//左直線行進I-Phone平均值曲線	32
表 3.1.30   40cm*40cm*40cm垂直//左直線行進I-Phone變異量	32
表 3.2.1   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	33
表 3.2.2   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	33
表 3.2.3   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	34
表 3.2.4   120cm*80cm*120cm垂直//直線行進Android平均值曲線	34
表 3.2.5   120cm*80cm*120cm垂直//直線行進Android變異量	34
表 3.2.6   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	35
表 3.2.7   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	35
表 3.2.8   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	35
表 3.2.9   120cm*80cm*120cm垂直//直線行進I-Phone平均值曲線	36
表 3.2.10   120cm*80cm*120cm垂直//直線行進I-Phone變異量	36
表 3.2.11   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	37
表 3.2.12   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	37
表 3.2.13   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	38
表 3.2.14   120cm*80cm*120cm垂直//右直線行進Android平均值曲線	38
表 3.2.15   120cm*80cm*120cm垂直//右直線行進Android變異量	38
表 3.2.16   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	39
表 3.2.17   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	39
表 3.2.18   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	39
表 3.2.19   120cm*80cm*120cm垂直//右直線行進I-Phone平均值曲線	40
表 3.2.20   120cm*80cm*120cm垂直//右直線行進I-Phone變異量	40
表 3.2.21   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	41
表 3.2.22   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	41
表 3.2.23   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	42
表 3.2.24   120cm*80cm*120cm垂直//左直線行進Android平均值曲線	42
表 3.2.25   120cm*80cm*120cm垂直//左直線行進Android變異量	42
表 3.2.26   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	43
表 3.2.27   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	43
表 3.2.28   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	43
表 3.2.29   120cm*80cm*120cm垂直//左直線行進I-Phone平均值曲線	44
表 3.2.30   120cm*80cm*120cm垂直//左直線行進I-Phone變異量	44
表 3.3.1   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	45
表 3.3.2   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	45
表 3.3.3   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	46
表 3.3.4   120cm*80cm*120cm水平//直線行進Android平均值曲線	46
表 3.3.5   120cm*80cm*120cm水平//直線行進Android變異量	46
表 3.3.6   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	47
表 3.3.7   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	47
表 3.3.8   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	47
表 3.3.9   120cm*80cm*120cm水平//直線行進I-Phone平均值曲線	48
表 3.3.10   120cm*80cm*120cm水平//直線行進I-Phone變異量	48
表 3.3.11   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	49
表 3.3.12   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	49
表 3.3.13   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	50
表 3.3.14   120cm*80cm*120cm水平//右直線行進Android平均值曲線	50
表 3.3.15   120cm*80cm*120cm水平//右直線行進Android變異量	50
表 3.3.16   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	51
表 3.3.17   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	51
表 3.3.18   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	51
表 3.3.19   120cm*80cm*120cm水平//右直線行進I-Phone平均值曲線	52
表 3.3.20   120cm*80cm*120cm水平//右直線行進I-Phone變異量	52
表 3.3.21   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	53
表 3.3.22   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	53
表 3.3.23   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	54
表 3.3.24   120cm*80cm*120cm水平//左直線行進Android平均值曲線	54
表 3.3.25   120cm*80cm*120cm水平//左直線行進Android變異量	54
表 3.3.26   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	55
表 3.3.27   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	55
表 3.3.28   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	55
表 3.3.29   120cm*80cm*120cm水平//左直線行進I-Phone平均值曲線	56
表 3.3.30   120cm*80cm*120cm水平//左直線行進I-Phone變異量	56
表 3.3.31   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	57
表 3.3.32   M-L 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	57
表 3.3.33   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 Android	57
表 3.3.34   120cm*80cm*120cm水平//反方向Android平均值曲線	58
表 3.3.35   120cm*80cm*120cm水平//反方向Android變異量	58
表 3.3.36   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	59
表 3.3.37   模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	59
表 3.3.38   M-T 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	59
表 3.3.39   120cm*80cm*120cm水平//反方向I-Phone平均值曲線	60
表 3.3.40   120cm*80cm*120cm水平//反方向I-Phone變異量	60
表 4.1.1   M-R 模組相對距離120cm*80cm*120cm測試資料 I-Phone	61
表 5.3.1 延伸實驗方位判定結果	71
參考文獻
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[29] 	Hector Jose Perez Iglesias, Valentın Barral, Carlos J. Escudero, "Indoor person localization system through RSSI Bluetooth fingerprinting," in 2012 19th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), Vienna, 2012, pp. 40 - 43.
[30] 	Yapeng Wang, Xu Yang, Yutian Zhao, Yue Liu, Laurie Cuthbert, "Bluetooth Positioning using RSSI and Triangulation Methods," in 2013 IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC), Las Vegas, NV, 2013, pp. 837 - 842.
[31] 	Shinsuke Kajioka, Tomoya Mori, Takahiro Uchiya, Ichi Takumi, Hiroshi Matsuo, "Experiment of indoor position presumption based on RSSI of Bluetooth LE beacon," in 2014 IEEE 3rd Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), Tokyo, 2014, pp. 337 - 339.
[32] 	Yu Gu, Lianghu Quan, Fuji Ren, "Fast Indoor Localization of Smart Hand-Held Devices Using Bluetooth," in 2014 10th International Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Networks (MSN), Maui, HI, 2014, pp. 186 - 194.
[33] 	Ling Pei, Ruizhi Chen, Jingbin Liu, Tomi Tenhunen, Heidi Kuusniemi, Yuwei Chen, "An Inquiry-based Bluetooth indoor positioning approach for the Finnish pavilion at Shanghai World Expo 2010," in 2010 IEEE/ION Position Location and Navigation Symposium (PLANS), Indian Wells, CA, USA, 2010, pp. 1002 - 1009.
[34] 	Javier Rodas, Carlos J. Escudero, Daniel I. Iglesia, "Bayesian Filtering for a Bluetooth Positioning System," in IEEE International Symposium on Wireless Communication Systems. 2008. ISWCS '08., Reykjavik, 2008, pp. 618 - 622.
[35] 	Tiago M. Ferna ́ndez, Javier Rodas, Carlos J. Escudero, Daniel I. Iglesia, "Bluetooth Sensor Network Positioning System with Dynamic Calibration," in ISWCS 2007. 4th International Symposium on Wireless Communication Systems, 2007, Trondheim, 2007, pp. 45 - 49.
[36] 	Maria Varsamou, Theodore Antonakopoulos, "A bluetooth smart analyzer in iBeacon networks," in 2014 IEEE Fourth International Conference on Consumer Electronics ? Berlin (ICCE-Berlin), Berlin, 2014, pp. 288 - 292.
[37] 	Xiaofan Jiang, Chieh-Jan Mike Liang, Kaifei Chen, Ben Zhang, Jeff Hsu, Jie Liu, Bin Cao, Feng Zhao, "Design and Evaluation of a Wireless Magnetic-based Proximity Detection Platform for Indoor Applications," in 2012 ACM/IEEE 11th International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN), Beijing, 2012, pp. 221 - 231.
[38] 	Konstantin Mikhaylov, "Simulation of network-level performance for Bluetooth Low Energy," in 2014 IEEE 25th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communication (PIMRC), Washington DC, USA, 2014, pp. 1259 - 1263.
[39] 	Robert Harle Ramsey Faragher, "Location Fingerprinting with Bluetooth Low Energy Beacons," in IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2015, p. 1.
[40] 	Shuhei YAMAGUCHI, Daisuke ARAI, Tomohiko OGISHI and Shigehiro ANO KDDI R&D Laboratories Inc., "Short paper: experimental study of long-term operation of BLE tags for realizing indoor location based service," in 2015 18th International Conference on Intelligence in Next Generation Networks (ICIN), Paris, 2015, pp. 136 - 138.
[41] 	Yaw-Jen Lin, Heng-Shuen Chen, Mei-Ju Su, "A cloud based Bluetooth Low Energy tracking system for dementia patients," in 2015 Eighth International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking (ICMU), Hakodate, 2015, pp. 88 - 89.
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