系統識別號 | U0002-1906201714123600 |
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DOI | 10.6846/TKU.2017.00638 |
論文名稱(中文) | 無線感測網路運用於農場感測器定位之研究 |
論文名稱(英文) | Using Wireless Sensing Technology for Locating the Sensors Location at Farm |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 資訊工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Computer Science and Information 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 | 105 |
學期 | 2 |
出版年 | 106 |
研究生(中文) | 陳暐杰 |
研究生(英文) | Wei-Chieh Chen |
學號 | 604410190 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2017-06-15 |
論文頁數 | 80頁 |
口試委員 |
指導教授
-
陳瑞發
委員 - 林偉川 委員 - 陳建彰 |
關鍵字(中) |
智慧農業 無線感測網路 三角定位 |
關鍵字(英) |
Wisdom Agriculture Wireless Sensor Networks Triangulation |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
近年來隨著物聯網與無線感測網路的興起,智慧家庭、智慧城市、智慧農業…等的應用逐漸蓬勃,但感測器的佈建與維護常常會需要消耗大量的人力。 在智慧農業中,我們會將感測器放置在農田裡,但農夫常常需要犁田與翻土,這時感測器的佈建與維護則是一個很大的問題。在翻土時農夫需要自行將感測器回收,結束後再將感測器放置到原本的位置,而且在農地惡劣的環境下感測器很容易損毀,農夫或系統管理者必須自行檢查感測器狀態,使維護所耗費的人力成本相當的高。 因此,本研究目的為透過三角定位演算法自動推估感測器的所在位置,並加入容錯的能力,在定位時若發生參考點異常的狀況,本研究提出的演算法能夠自動校正定位結果,提高定位正確率,並且自動找出錯誤參考點,減少迴護所需的人力成本。 |
英文摘要 |
Application of Internet of Things and wireless sensor networks in smart home, smart city and wisdom agriculture have thrived nowadays. Life and work become convenient and easy with technology. In wisdom agriculture, sensor deployment is a critical issue because it affects the cost and detection capability of a wireless sensor network. When the sensor is used for a long time, it may wear to get incorrect values. However, it takes lots effort to find out and reset the broken one. This paper mainly focuses on solving the problem of sensors maintenance and deployment. Through the Triangle localization algorithm accurately localizes sensors and Fault-Tolerance automatically correct the error value of reference points, this study improves the accuracy of positioning as well as lower the cost of maintenance. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 目錄 III 圖目錄 VI 表目錄 IX 第一章 緒論 1 1.1研究背景 1 1.2研究動機 2 1.3研究目的 2 1.4論文架構 3 第二章 相關研究 4 2.1定位方法 4 2.1.1到達時間測量法(Time of Arrival, TOA) 4 2.1.2到達時間差測量法(Time Different of Arrival, TDOA) 5 2.1.3接收訊號角度測量法(Angle of Arrival, AOA) 6 2.1.4接收訊號強度測量法(Received Signal Strength Indicator, RSSI) 7 2.1.5指紋法(Fingerprint) 8 2.2無線定位感測技術 9 2.2.1 ZigBee 9 2.2.2低功耗藍牙技術(BLE) 10 2.2.3 iBeacon 11 2.2.4 Wi-Fi 11 第三章 研究方法 12 3.1整體架構 13 3.2 研究流程 14 3.2.1感測器佈署 16 3.2.2三角定位 18 3.2.3參考點異常偵測 19 3.2.3.1最小生成樹 21 3.2.3.2排除離群點 23 3.2.3.3定位 25 3.2.3.4尋找錯誤參考點 26 第四章 案例探討 27 4.1實驗環境 27 4.2實驗器材 28 4.3案例探討 30 4.3.1一般情況 31 4.3.1.1 定位點1 (4, -2) 31 4.3.1.2 定位點2 (7, -2) 37 4.3.1.3 定位點3 (1, -4) 41 4.3.2模擬D點訊號過弱 45 4.3.2.1 定位點1 (4, -2) 45 4.3.2.2 定位點2 (7, -2) 49 4.3.2.3 定位點3 (1, -4) 52 4.3.3模擬D點訊號過強 54 4.3.3.1 定位點1 (4, -2) 54 4.3.3.2 定位點2 (7, -2) 58 4.3.3.3 定位點3 (1, -4) 62 4.4實驗結果 64 第五章 結論與未來方向 65 5.1結論 65 5.2未來方向 65 參考文獻 66 附錄一 英文論文 68 圖目錄 圖 1 TOA 定位方式 4 圖 2到達時間差測量法定位方式[3] 5 圖 3 接收訊號角度測量法定位方式[5] 6 圖 4接收訊號強度測量法定位方式 7 圖 5整體架構圖 13 圖 6 研究流程圖 14 圖 7 定位演算法流程圖 15 圖 8 佈署參考點 16 圖 9 感測器佈署範例 17 圖 10 三角定位示意圖 18 圖 11 模擬參考點D訊號異常微弱情況 19 圖 12 模擬參考點D訊號異常過強情況 20 圖 13 交點分布圖 22 圖 14 最小生成樹 22 圖 15 排除離群點-AD 23 圖 16 排除離群點-BC_2 24 圖 17 完成排除離群點 24 圖 18 定位結果比較 25 圖 19 異常參考點檢查演算法 26 圖 20 實驗環境照片 27 圖 21 實驗環境平面圖 27 圖 22 NodeMCU外觀 28 圖 23 在一般情況中四圓交點成果(定位點1) 31 圖 24 最小生成樹 33 圖 25 移除離群點後的結果 34 圖 26 定位結果 35 圖 27 在一般情況中四圓交點成果(定位點2) 37 圖 28 最小生成樹 39 圖 29 定位結果 40 圖 30 在一般情況中四圓交點成果(定位點3) 41 圖 31 最小生成樹 42 圖 32 定位結果 43 圖 33 在模擬D點訊號過弱情況中四圓交點成果(定位點1) 45 圖 34 最小生成樹 46 圖 35 移除離群點後的結果 47 圖 36 定位結果 48 圖 37 在模擬D點訊號過弱情況中四圓交點成果(定位點2) 50 圖 38 定位結果 50 圖 39 在模擬D點訊號過弱情況中四圓交點成果(定位點3) 52 圖 40 在模擬D點訊號過強情況中四圓交點成果(定位點1) 54 圖 41 最小生成樹 56 圖 42 移除離群點後的結果 57 圖 43 定位結果 57 圖 44 在模擬D點訊號過強情況中四圓交點成果(定位點2) 59 圖 45 最小生成樹 60 圖 46 移除離群點後的結果 61 圖 47 定位結果 61 圖 48 在模擬D點訊號過強情況中四圓交點成果(定位點3) 63 表目錄 表 1 異常參考點檢查表 26 表 2 NodeMCU規格 29 表 3 不同λ值(公尺)的定位結果比較 30 表 4 在一般情況中交點距離計算 32 表 5 異常參考點檢查表 36 表 6 在一般情況中交點距離計算 38 表 7 異常參考點檢查表 40 表 8 在一般情況中交點距離計算 42 表 9 異常參考點檢查表 44 表 10 在模擬D點訊號過弱情況中交點距離計算 46 表 11 異常參考點檢查表 49 表 12 異常參考點檢查表 51 表 13 異常參考點檢查表 53 表 14 在模擬D點訊號過強情況中交點距離計算 55 表 15 異常參考點檢查表 58 表 16 在模擬D點訊號過強情況中交點距離計算 59 表 17 異常參考點檢查表 62 表 18 異常參考點檢查表 63 表 19 定位結果比較表 64 |
參考文獻 |
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