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TWI385410B - 用於定位系統之跳頻方法 - Google Patents

用於定位系統之跳頻方法 Download PDF

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TWI385410B
TWI385410B TW098118230A TW98118230A TWI385410B TW I385410 B TWI385410 B TW I385410B TW 098118230 A TW098118230 A TW 098118230A TW 98118230 A TW98118230 A TW 98118230A TW I385410 B TWI385410 B TW I385410B
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beacon
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Tsung Han Lin
I Hei Ng
Te Yuan Huang
Seng-Yong Lau
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Univ Nat Taiwan
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Description

用於定位系統之跳頻方法
本發明係關於一種避開信號干擾的跳頻方法，更特別的是關於一種用於定位系統之跳頻方法。
隨著網際網路環境的普及化，網路由原本的有線網路擴展到無線網路。近幾年來，無線網路的快速發展，讓無線網路服務越來越受到歡迎，而其相關的應用也開始受到人們的注意，其中一項便是定位的服務。
定位功能提供了行動設備的用戶許多有用的資訊，經由位置資訊，我們可以了解到自己所在地附近的相關資訊。在商業用途上，可以做更有效與彈性化的管理物品的運輸，目前越來越多的公司採用定位系統來提升服務與執行效率。全球衛星定位系統(Global Positioning System,GPS)是目前最常見的定位系統，它提供了便利的定位服務還有行動設備的相關應用。然而目前的GPS不但價格仍高，在高樓林立的都市中，於室內會因為衛星訊號的阻隔而無法使用。因此，有別於高功率GPS定位系統的低功率室內定位系統即開始蓬勃發展。
用於小區域的短距離無線傳輸技術如藍芽(Bluetooth,IEEE 802.15.3)、Wi-Fi無線高傳真(Wireless Fi-delity,IEEE 802.11)、群蜂技術(ZigBee,IEEE 802.15.4)...等傳輸方式不斷地在你我的生活環境中增加。
區域性的無線定位系統並不需接收地球表面上空之定位衛星的訊號，而是利用位於一目標物上之一接收器來接收佈署於一追蹤區域內之各個信標發射器(Beacon)所發送之信號及其識別碼(ID)以進行該目標物的位置估算。一般的區域無線定位方法，如：「無線訊號三角定位」(RF Triangulation)法或「無線訊號特徵定位」(RF Fingerprinting)法，其皆使用接收信號強度指標(Receive Signal Strength Indicator,RSSI)來做為目標物定位的基礎。
無線訊號三角定位法係利用所接收到的接收信號強度指標RSSI的強弱來估算該接收器與該信標發射器間的距離，並接收至少三個信標發射器所發出之信號以進行該目標物的定位。
無線訊號特徵定位法則非直接利用信號強度指標RSSI的強弱度去估算，而是去比對一個利用信號強度指標RSSI所預先建立的模型後，始進行該目標物的定位。這個比對的模型必須先經過實際環境的「實地測定」(Site Calibration)，依各個不同的環境取得各個信標發射器的RF特徵值，以建立其各別的模型。接收信號強度指標RSSI值在不同的室內環境裡，由於實際建築物的隔間與建材的不同，所產生的散射或衰減在每個環境裡都不一樣。因此，利用此種方法之定位系統在建置之初，必須要先於定位系統內輸入該追蹤區域的平面地圖，並實際讓該接收器移動過該追蹤區域之每一角落，以儲存所有的信號強度指標RSSI值並建立該環境的模型。而於實際的位置估算時，係由裝配於該目標物上之接收器所接收到的信號強度指標RSSI值及信標發射器的識別碼，搭配內儲之該環境下的模型及地圖，即可進行精確的位置定位。
由此可知，區域性無線定位系統的定位精確性係高度依賴所接收之信號強度指標RSSI值的正確與穩定。然，由於這些短距離的無線傳輸技術皆是操作在2.40～2.49GHz左右的頻帶中，相互干擾的發生率就隨著操作於同頻道中的其他無線傳輸裝置的頻繁使用而不斷升高，一旦發生干擾，無線傳輸信號的品質會大幅降低，信號強度指標RSSI值就會隨之變化而產生失真與不穩定。
就定位系統來說，高效率與高精確度是必須的，因此，需要一種方法來有效解決定位過程中，信號易受干擾的問題。
本發明之主要目的在於使定位系統可提供穩定的定位精準度。
本發明之另一目的在於提供一種定位系統受其他信號干擾時的解決方法，因此提出一種用於定位系統之跳頻方法，一旦發生干擾時即進行跳頻以進入一安靜頻道，而避開繁忙的頻道。
本發明之再一目的係提供定位系統是否進行跳頻的一判斷準則，利用一封包接收率(Packet Reception Rate,PRR)門檻值的設定或利用具時間相依性且具自我學習能力的一「隱藏式馬可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)」來完成上述跳頻機制的建置，其皆是以該封包接收率為基礎來達到跳頻的目的。
為達上述目的，本發明之用於定位系統之跳頻方法包含下列步驟：(A)於一追蹤區域內，監控該定位系統中的一信標發射器；及(B)當該信標發射器受到信號干擾時即進入步驟(C)；及(C)進行跳頻動作，使該定位系統中之所有信標發射器皆進入一穩定頻道。
本發明之第一實施例係利用封包接收率門檻值的設定來建置跳頻的判斷準則，第一實施例中，步驟(A)係監控該信標發射器的一封包接收率，且當該信標發射器的封包接收率低於一門檻值時，該定位系統始進行跳頻。其中，該門檻值可為35%~55%，較佳係為48%。
於本發明之第一實施例，於步驟(C)中，該信標發射器廣播一跳頻需求信號，使該定位系統中之所有信標發射器皆進行跳頻，以進入該穩定頻道中，並再回到步驟(A)，繼續監控該信標發射器。
於本發明之第一實施例，於步驟(A)中，當該信標發射器可接收到一第二信標發射器所發出的信號時，該信標發射器的封包接收率才會被監控。
本發明第二實施例係提出具自我學習能力的隱藏式馬可夫模型，其能以簡單的步驟即完成區域定位系統的跳頻判斷準則。因此，無論在任何環境下都能自我學習並正確判斷出干擾情況並進行跳頻，使定位系統能穩定且精確地達到目標物的定位。
於本發明之第二實施例中，步驟(A)係執行下列步驟：(A1)進入一初始化階段，於該追蹤區域內截取該信標發射器的封包接收率並用來訓練一隱藏式馬可夫模型，用以獲得該隱藏式馬可夫模型的各項參數以及定義出一跳頻觀測範圍及一不跳頻觀測範圍；(A2)進入一診斷測試階段，截取目前該信標發射器的封包接收率，並以訓練過的該隱藏式馬可夫模型之各項參數為基礎，估算該隱藏式馬可夫模型進而得到一診斷測試觀測值；及步驟(B)係執行下列步驟：(B1)進入一跳頻決定階段，當該診斷測試觀測值落入該跳頻觀測範圍時，該信標發射器即進入步驟(C)；反之，當該診斷測試觀測值落入該不跳頻觀測範圍時，該信標發射器回到步驟(A2)，繼續監控該信標發射器。
於本發明之第二實施例中，於步驟(A1)前更包含一步驟(A0)：進入一連結篩選程序，當該信標發射器可接收到一第二信標發射器所發出的信號時，該信標發射器的封包接收率才會於該初始化階段中被截取。
於本發明之第二實施例中，該初始化階段係在一包含信號干擾及未發生信號干擾的時段下截取該信標發射器的封包接收率。
於本發明之第二實施例中，於該初始化階段中，訓練該隱藏式馬可夫模型的演算法係為一EM演算法。
於本發明之第二實施例中，於該初始化階段中，該隱藏式馬可夫模型的隱藏觀測狀態數為「二」，該跳頻觀測範圍代表具有較高的隱藏觀測值，而該不跳頻觀測值範圍代表具有較低的隱藏觀測值。
於本發明之第二實施例中，於該初始化階段中，該隱藏式馬可夫模型的隱藏觀測狀態數為「三」，該跳頻觀測值範圍代表具有最低的隱藏觀測值，而該不跳頻觀測值範圍代表具有最高及次高的隱藏觀測值。
於本發明之第二實施例中，該診斷測試觀測值為估算該隱藏式馬可夫模型所得到的輸出值中的最大值。
於本發明之第二實施例中，於該診斷測試階段中，估算該隱藏式馬可夫模型的演算法係為一向前演算法。
於本發明之第二實施例中，於該診斷測試階段中，係每隔約140～250毫秒擷取一次目前該信標發射器的封包接收率，較佳的係每隔200毫秒擷取一次目前該信標發射器的封包接收率。
於本發明之第二實施例中，於該跳頻決定階段中，當該信標發射器進行跳頻時會廣播一跳頻需求信號，使該追蹤區域裡的所有信標發射器皆進行跳頻，以進入該穩定頻道中，並再回到步驟(A2)，繼續監控該信標發射器。
為充分瞭解本發明之目的、特徵及功效，茲藉由下述具體之實施例，並配合所附之圖式，對本發明做一詳細說明，說明如後：為改善習知定位系統遭遇其他信號干擾而造成定位精準度降低的情形，本發明之跳頻方法的流程圖如第一圖所示，其包含下列步驟：
(S1-A)於一追蹤區域內，監控一定位系統中的一信標發射器。
(S1-B)當該信標發射器受到信號干擾時即進入步驟(S1-C)；反之，若未受到信號干擾時則回到步驟(S1-A)，繼續監控該信標發射器。
(S1-C)進行跳頻動作，使該定位系統中之所有信標發射器皆進入一穩定頻道，並再回到步驟(S1-A)，繼續監控該信標發射器。
經過上述跳頻機制的建立，定位系統即可避開受干擾的頻道而維持定位的高精準度。本發明之定位系統可使用封包接收率來做為運作的基礎，封包接收率係指對一追蹤區域內之一信標發射器在一定時間內接收到一第二信標發射器所傳送的封包所進行標準化的結果。即針對該二信標發射器之間，於一定時間內該信標發射器接收到該第二信標發射器所傳送的封包數量N1對相同時間內該信標發射器傳送予該第二信標發射器的封包數量N2之比值，並以百分率來表示，即「(N1/N2)×100%」。
由於該追蹤區域內之各個信標發射器皆被設置在固定之位置上，因此相鄰信標發射器間能接收到彼此的信號強度應屬固定，若發生變化即代表受到干擾，一旦發生干擾，封包接收率即會受到影響。
因此，本發明可利用封包接收率的概念作為是否進行跳頻的一判斷準則。本發明具有二實施例來實現該判斷準則，第一實施例係對封包接收率設定一門檻值，當封包接收率低於該門檻值時始進行跳頻；而第二實施例係利用隱藏式馬可夫模型來實現一種能自我學習的判斷準則，而自動選擇適當的跳頻時機。
接著請參閱第二圖，係本發明第一實施例中之跳頻方法的流程圖。其包含下列步驟：
(S2-A)於一追蹤區域內，監控一定位系統中的一信標發射器的一封包接收率。
(S2-B)當該信標發射器的封包接收率低於一門檻值時即進入步驟(S2-C)；反之，若未低於該門檻值時則回到步驟(S2-A)，繼續監控該信標發射器。
(S2-C)進行跳頻動作，使該定位系統中之所有信標發射器皆進入一穩定頻道，並再回到步驟(S2-A)，繼續監控該信標發射器。
其中，於步驟(S2-A)中，當該信標發射器可接收到一第二信標發射器所發出的信號時，該信標發射器的封包接收率才會被監控。亦即，該信標發射器確實收到至少一其他信標發射器，如該第二信標發射器，所發出的信號時，其二者間的連結才會被監控。也因此，本發明之跳頻方法係個別監控著信標發射器上的每一連結。
此外，於步驟(S2-C)中，為使定位工作不中斷，該信標發射器在欲進行跳頻時會廣播一跳頻需求信號，使該定位系統中之所有信標發射器皆進行跳頻，以進入該穩定頻道 中，並再回到步驟(S2-A)，繼續監控該信標發射器。其中，頻道的選擇可為2.40~2.49GHz間循環。
由於環境的信號干擾增加時，該封包接收率就會降低。因此，該門檻值的設定係定義出可維持較佳定位精確度的最低封包接收率。該門檻值若設定的太低，某部份的干擾就會被忽略而使得干擾嚴重的情況下仍未進行跳頻；相反地，該門檻值過高則會使系統的跳頻次數過於頻繁，如此亦會使封包遺失而造成定位誤差。理想的門檻值是要能洞悉較低的封包接收率對定位估算所造成的影響，因而需要考慮所有的封包接收率才能決定出最佳的封包接收率門檻值。
接著請參閱第三圖，係百分之八十發生定位誤差情況時的誤差距離與不同封包接收率門檻值間的座標圖。由圖中可知當該門檻值設定在35%~55%時誤差距離最小，而最佳的係設定在48%。
接著請參閱第四圖，係本發明第二實施例中之跳頻方法的流程圖。其包含下列步驟：
(S3-A1)進入一初始化階段，於一追蹤區域內截取一信標發射器的封包接收率並用來訓練一隱藏式馬可夫模型，用以獲得該隱藏式馬可夫模型的各項參數以及定義出一跳頻觀測範圍及一不跳頻觀測範圍。
(S3-A2)進入一診斷測試階段，截取目前該信標發射器的封包接收率，並以訓練過的該隱藏式馬可夫模型之各項參數為基礎，估算該隱藏式馬可夫模型進而得到一診斷測試觀測值。
(S3-B1)進入一跳頻決定階段，當該診斷測試觀測值落入該跳頻觀測範圍時，該信標發射器即進入步驟(S3-C)；反之，當該診斷測試觀測值落入該不跳頻觀測範圍時，該信標發射器回到步驟(S3-A2)，繼續監控該信標發射器。
(S3-C)進行跳頻動作，使該定位系統中之所有信標發射器皆進入一穩定頻道，並再回到步驟(S3-A2)，繼續監控該信標發射器。
其中，於步驟(S3-A1)前更可包含一步驟(S3-A0)：進入一連結篩選程序，當該信標發射器可接收到一第二信標發射器所發出的信號時，該信標發射器的封包接收率才會於該初始化階段中被截取。此外，當該信標發射器進行跳頻時會廣播一跳頻需求信號，使該追蹤區域裡的所有信標發射器皆進行跳頻，以進入該穩定頻道中，並再回到步驟(S3-A2)，繼續監控該信標發射器。
因此，本發明第二實施例之跳頻方法主要包含三個階段：第一階段係該初始化階段，於該追蹤區域內截取該信標發射器的封包接收率並用來訓練該隱藏式馬可夫模型，用以獲得該隱藏式馬可夫模型的各項參數以及定義出一「跳頻(Hop)」觀測範圍及一「不跳頻(No-Hop)」觀測範圍；第二階段係該診斷測試階段，截取目前該信標發射器的封包接收率，並以已訓練過的該隱藏式馬可夫模型之各項參數為基礎，估算該隱藏式馬可夫模型進而得到一診斷測試觀測值，持續地偵測背景雜訊產生的干擾程度；第三階段係該跳頻決定階段，當該診斷測試觀測值落入該跳頻觀測範圍時該信標發射器即進行跳頻；反之，當該診斷測試觀測值落入該不跳頻觀測範圍時該信標發射器則不進行跳頻。其中，該隱藏式馬可夫模型之各項參數包含各個狀態其各自的隱藏觀測值。該追蹤區域指在固定位置部屬有複數個信標發射器的一區域。由於地形或其他種種影響信號傳送品質情況的發生，並不是每個信標發射器都會收到在該追蹤區域內的所有其他信標發射器所發射的信號。因此在第二實施例之定位系統進行初始化之前會先在信標發射器間進行該連結篩選程序，該信標發射器確實收到該第二信標發射器所發出的信號時，其二者間的連結才會進入前述的初始化階段。因此，本發明第二實施例之跳頻方法係個別監控著信標發射器上的每一連結。舉例來說，假使該信標發射器與二個其他信標發射器間分別具有穩定的連結(即，接收的到信號)，該二連結即分別遵循前述的三階段而被監控著，只要有一連結被干擾就會如前所述，進行跳頻。
在確定與該第二信標發射器間的連結為有效後，該信標發射器上的跳頻系統即開始進行前述的三階段程序。首先是該初始化階段，持續截取該信標發射器之封包接收率並分別作為該初使化觀測值。於此，該些初始化觀測值為一高斯分布，係特徵化封包接收率後的結果。藉此，來訓練隱藏式馬可夫模型以獲得其相關的各項參數以及，根據各項參數定義出一跳頻觀測範圍及一不跳頻觀測範圍。其中訓練的方式可以有很多種，如EM演算法(Expectation-Maximization,EM)、Viterbi演算法...等，本實施例中係使用EM演算法來訓練各項隱藏式馬可夫模型的參數。
隱藏式馬可夫模型是一種雙層的隨機程序(Doubly Stochastic Process)，一個是狀態轉移機率(State Transition Probability)，另一個是狀態觀測機率(State Observation Probability)。由於資料的傳遞具有時間相依性，如：封包接收率，一旦資料開始傳遞則下一秒通常會持續地傳遞。如：資料一旦開始傳遞就會等到傳遞完畢時才會結束此傳遞程序，而不會此刻傳一部分，另一部分於其他不特定時間再傳。因此，於本發明之第二實施例中，狀態轉移機率即代表在該初始化階段訓練後之下一刻在跳頻與不跳頻間作轉換的機率，而狀態觀測機率即代表跳頻或不跳頻發生之機率。隱藏式馬可夫模型可用下列數學符號來表示：λ=(N,A,B,π)，其中：N：隱藏式馬可夫模式中狀態(state)的個數，如S1 ...Si ...SN ；Ot ：觀測值，係以高斯分布來表示的封包接收率(PRR)，其中，μ i 為i狀態下封包接收率平均值，為i狀態下封包接收率變異量；π：所有狀態之機率所組成的集合，如：πi =P (q 1 =S i )表在起始狀態(t=1)下i狀態的機率，，q t 表在t時間時的狀態估算；A：即{a ij }，表所有狀態轉移機率所組成的集合，其中a ij =P (q t =S j |q t -1 =S i )表從i狀態轉移至j狀態的機率，0<(t-1)<t；B：即{b i (O t )}，表在t時間時，i狀態下觀測值O t 的機率分布，其中：
上述各項參數的數值可在初始化階段經過充分學習後來獲得，此階段可為連續的長時間學習，於本實施例中，學習期間較佳為包含信號干擾及未發生信號干擾的時段，而前述情況下，學習時間則至少1小時。經充分學習後所訓練出來的參數即可作為是否受到其他信號干擾的判斷基礎，即，以各個隱藏狀態下之觀測值為基準，例如：在二狀態數下的隱藏式馬可夫模型中，觀測值最低者之隱藏狀態即可被指定為「跳頻(Hop)」，其他觀測值之隱藏狀態即可被指定為「不跳頻(Non-Hop)」，該些觀測值係以一高斯分布來特徵化其代表之隱藏狀態。
接著請參閱第五圖，係本發明之第二實施例中，具有二狀態數之隱藏式馬可夫模型示意圖。於本實施例中係將隱藏式馬可夫模型的狀態數分為二種，即「跳頻(H)」與「不跳頻(N)」的狀態。圖中以下列數學符號來表示：πH ：所有發生跳頻之機率；πN ：所有發生不跳頻之機率；aHH ：由跳頻狀態轉移至跳頻狀態的轉移機率；aHN ：由跳頻狀態轉移至不跳頻狀態的轉移機率；aNH ：由不跳頻狀態轉移至跳頻狀態的轉移機率；aNN ：由不跳頻狀態轉移至不跳頻狀態的轉移機率；μ H ：跳頻狀態下封包接收率平均值；μ N ：不跳頻狀態下封包接收率平均值；：跳頻狀態下封包接收率變異量；：不跳頻狀態下封包接收率變異量。
上述各個隱藏式馬可夫模型中的參數係經過初始化階段後所訓練出來的數值，以供進入診斷測試階段時使用。於診斷測試階段中，截取目前該信標發射器的封包接收率，並以前述之已訓練過的該隱藏式馬可夫模型之各項參數為基礎，估算該隱藏式馬可夫模型進而得到一診斷測試觀測值。於本發明之實施例中，連續截取目前該信標發射器的封包接收率之時間間隔可為140～250毫秒(ms)，較佳係為200毫秒(ms)，即每10秒平均進行該診斷測試階段50次。接著進入跳頻決定階段，若由截取的封包接收率所轉換的診斷測試觀測值落入該跳頻觀測範圍N(μ H ,)時該信標發射器即進行「跳頻」；反之，當該診斷測試觀測值落入該不跳頻觀測範圍N(μ N ,)時該信標發射器則「不跳頻」。其中，由訓練出來之該跳頻觀測範圍及該不跳頻觀測範圍係如第五圖下方所示的高斯分布，下標為(H)表跳頻，下標為(N)表不跳頻。本發明第二實施例之判斷準則係經過自我學習而訓練出來，其可適用於各種環境。
在診斷測試階段裡，封包接收率會持續地被該信標發射器截取而轉換成特徵值，並根據前述所得的各項參數(即：N、π、A、B)來估算出隱藏式馬可夫模式的輸出值，而這些輸出值中最大的值即是此刻的診斷測試觀測值。於此，估算輸出值的方式於本實施例中係利用一正算演算法(Forward Algorithm)，該演算法可運用於Matlab程式中，以估算出時刻(t)的診斷測試觀測值「qt 」。封包接收率需表示為一經特徵值化後的高斯分布，因此在利用該正算演算法前需先進行轉換，其轉換函數如(1)式所示：
其中，(1)式中的π係指圓周率，其他參數則如前所述。
而於MATLAB程式中估算之程式碼如表一所示，於此僅為一種示例：
因此，在診斷測試階段會不斷地隨著時間估算出時刻(t)的診斷測試觀測值「qt 」。
接下來即進入跳頻決定階段，若估算出的該診斷測試觀測值落於「跳頻」的高斯分布內則該信標發射器進行跳頻信號的發送，則進入步驟(S3-C)，使該追蹤區域內的所有信標發射器一起跳頻而進入下一頻道；反之，若估算出的診斷測試觀測值落於「不跳頻」的高斯分布內則該信標發射器將不進行跳頻動作，並回到步驟(S3-A2)，由該診斷測試階段繼續監控著。其中，頻道的選擇可為2.40～2.49GHz間循環，直至進入穩定頻道。
於此應注意的是，前述EM演算法與正算演算法及MATLAB程式碼僅為一種示例，任何能訓練隱藏式馬可夫模型的演算法及估算出數值的程式碼皆包含於本發明的技術思想中。
以上之第二實施例係該隱藏式馬可夫模式的狀態數為「二」的情況。然而，本發明第二實施例之另一實施態樣中係進行更精確的學習模式，係將隱藏式馬可夫模式的狀態數設為「三」，將輕微封包遺失而仍可達到準確定位的狀態包含在「不跳頻狀態」內，因而學習出兩個「不跳頻」狀態和一個「跳頻」狀態，而得到三個不同高斯分布的狀態，每個狀態具有一隱藏觀測值，其亦為一高斯分布。據此，該跳頻觀測值範圍代表具有最低的隱藏觀測值，而該不跳頻觀測值範圍代表具有最高及次高的隱藏觀測值。如此，不大幅影響定位準確度的輕微信號干擾將不被視為應該進行跳頻，使系統能減少跳頻的次數而更加增進效率。
接著請參閱第六圖，係在信號干擾的情況下，不同的跳頻判斷準則其累積定位誤差百分率與定位誤差距離間的座標圖。圖中的跳頻判斷準則包含：三狀態數隱藏式馬可夫模型(Three-state HMM)、二狀態數隱藏式馬可夫模型(Two-state HMM)、封包接收率門檻值48%(PRR Thresholding 48%)、封包接收率門檻值42%(PRR Thresholding 42%)及不具跳頻機制(without Hopping)。
由圖中可知，在80%發生定位誤差情況時，定位誤差距離由大至小分別是不跳頻、二狀態數隱藏式馬可夫模型、封包接收率門檻值42%、三狀態數隱藏式馬可夫模型、封包接收率門檻值48%。相較於無任何的跳頻機制，三狀態數隱藏式馬可夫模型可使系統的定位誤差由1.8公尺降低至1.3公尺，增進28%的定位準確率。此外，三狀態數隱藏式馬可夫模型的定位誤差亦相當於封包接收率門檻值48%的定位誤差。二狀態數隱藏式馬可夫模型的定位誤差則相當於封包接收率門檻值42%的定位誤差。
因此，於定位系統中，遇到干擾即跳頻的方法能解決習知技術之定位精準度易低落的窘境，並且，利用封包接收率的偵測機制可達到跳頻時機的選擇，自我學習式的跳頻機制更能廣泛地適用各種環境。如此，本發明可對定位系統帶來相當穩定的定位精準度，不會因其他信號的干擾使定位精準度突然地降低。
本發明在上文中已以較佳實施例揭露，然熟習本項技術者應理解的是，該實施例僅用於描繪本發明，而不應解讀為限制本發明之範圍。應注意的是，舉凡與該實施例等效之變化與置換，均應設為涵蓋於本發明之範疇內。因此，本發明之保護範圍當以下文之申請專利範圍所界定者為準。
S1-A～C．．．步驟
S2-A～C．．．步驟
S3-A1～2．．．步驟
S3-B1．．．步驟
S3-C．．．步驟
πH ．．．所有發生跳頻之機率
πN ．．．所有發生不跳頻之機率
aHH ．．．由跳頻狀態轉移至跳頻狀態的轉移機率
aHN ．．．由跳頻狀態轉移至不跳頻狀態的轉移機率
aNH ．．．由不跳頻狀態轉移至跳頻狀態的轉移機率
aNN ．．．由不跳頻狀態轉移至不跳頻狀態的轉移機率
μ H ．．．跳頻狀態下封包接收率平均值
μ N ．．．不跳頻狀態下封包接收率平均值
．．．跳頻狀態下封包接收率變異量
．．．不跳頻狀態下封包接收率變異量
第一圖為本發明之跳頻方法的流程圖。
第二圖為本發明第一實施例中之跳頻方法的流程圖。
第三圖為百分之八十發生定位誤差情況時的誤差距離與不同封包接收率門檻值間的座標圖。
第四圖為本發明第二實施例中之跳頻方法的流程圖。
第五圖為本發明之第二實施例中，具有二狀態數之隱藏式馬可夫模型示意圖。
第六圖為在信號干擾的情況下，不同的跳頻判斷準則其累積定位誤差百分率與定位誤差距離間的座標圖。
S1-A～C．．．步驟

Claims (16)

  1. 一種用於定位系統之跳頻方法，其包含下列步驟：(A)於一追蹤區域內，監控該定位系統中之一信標發射器的封包接收率，其中，當該信標發射器可接收到一第二信標發射器所發出的信號時，該信標發射器的封包接收率才會被監控；(B)當該信標發射器的封包接收率低於一門檻值時即進入步驟(C)；及(C)進行跳頻動作，使該定位系統中之所有信標發射器皆進入一穩定頻道。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之跳頻方法，其中於(B)步驟中，當該信標發射器未低於該門檻值時，回到步驟(A)，繼續監控該信標發射器。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之跳頻方法，其中該門檻值可為35%~55%。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之跳頻方法，其中該門檻值係為48%。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之跳頻方法，其中於步驟(C)中，該信標發射器廣播一跳頻需求信號，使該定位系統中之所有信標發射器皆進行跳頻，以進入該穩定頻道中，並再回到步驟(A)，繼續監控該信標發射器。
  6. 一種用於定位系統之跳頻方法，其包含下列步驟：(A)於一追蹤區域內，監控該定位系統中之一信標發射器的封包接收率； (B)當該信標發射器受到信號干擾時即進入步驟(C)；及(C)進行跳頻動作，使該定位系統中之所有信標發射器皆進入一穩定頻道；其中，步驟(A)係執行下列步驟：(A0)進入一連結篩選程序，當該信標發射器可接收到一第二信標發射器所發出的信號時，該信標發射器的封包接收率才會被截取；(A1)進入一初始化階段，於該追蹤區域內截取該信標發射器的封包接收率並用來訓練一隱藏式馬可夫模型，用以獲得該隱藏式馬可夫模型的各項參數以及定義出一跳頻觀測範圍及一不跳頻觀測範圍；(A2)進入一診斷測試階段，截取目前該信標發射器的封包接收率，並以訓練過的該隱藏式馬可夫模型之各項參數為基礎，估算該隱藏式馬可夫模型進而得到一診斷測試觀測值；及步驟(B)係執行下列步驟：(B1)進入一跳頻決定階段，當該診斷測試觀測值落入該跳頻觀測範圍時，該信標發射器即進入步驟(C)。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之跳頻方法，其中於(B1)步驟中，當該診斷測試觀測值落入該不跳頻觀測範圍時，該信標發射器回到步驟(A2)，繼續監控該信標發射器。
  8. 如申請專利範圍第6項所述之跳頻方法，其中該初始化階段係在一包含信號干擾及未發生信號干擾的時段下截取該信標發射器的封包接收率。
  9. 如申請專利範圍第6項所述之跳頻方法，於該初始化階段中，訓練該隱藏式馬可夫模型的演算法係為一EM演算法。
  10. 如申請專利範圍第6項所述之跳頻方法，於該初始化階段中，該隱藏式馬可夫模型的隱藏觀測狀態數為「二」，該跳頻觀測範圍代表具有較高的隱藏觀測值，而該不跳頻觀測值範圍代表具有較低的隱藏觀測值。
  11. 如申請專利範圍第6項所述之跳頻方法，於該初始化階段中，該隱藏式馬可夫模型的隱藏觀測狀態數為「三」，該跳頻觀測值範圍代表具有最低的隱藏觀測值，而該不跳頻觀測值範圍代表具有最高及中等的隱藏觀測值。
  12. 如申請專利範圍第6項所述之跳頻方法，於該診斷測試階段中，該診斷測試觀測值為估算該隱藏式馬可夫模型所得到的輸出值中的最大值。
  13. 如申請專利範圍第6項所述之跳頻方法，於該診斷測試階段中，估算該隱藏式馬可夫模型的演算法係為一向前演算法。
  14. 如申請專利範圍第6項所述之跳頻方法，於該診斷測試階段中，係每隔約140~250毫秒擷取一次目前該信標發射器的封包接收率。
  15. 如申請專利範圍第6項所述之跳頻方法，於該診斷測試階段中，係每隔200毫秒擷取一次目前該信標發射器的封包接收率。
  16. 如申請專利範圍第6項所述之跳頻方法，於該跳頻決定階段中，當該信標發射器進行跳頻時會廣播一跳頻需求信號，使該追蹤區域裡的所有信標發射器皆進行跳頻，以進入該穩定 頻道中，並再回到步驟(A2)，繼續監控該信標發射器。
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