7/28

一、文獻討論
An Improvement Approach of Indoor Location Sensing Using Active RFID


二、實驗數據
a. 1個Reader，4個參考標籤
1m，E（150,150）
E（193.7113，104.6392）
E（156.8856，134.5085）
E（195.6938，102.8475）

2m ，E（200,200）
E（291.3876，273.9713）
E（249.0341，144.1544）
E（228.5714，171.4286）

3m ，E（250,250）
E（134.5643，131.8289）
E（301.4052，185.9772）
E（250.8921，250.8921）
結論：利用LANDMARC測量追蹤標籤E，三次會有一次比較準確。


b. 1個Reader，5個參考標籤
1m，E（150,150） ，F（150,100）
E（173.6148，100.9423）
E（173.4354，101.1575）
E（154.8643，115.5220）

2m ，E（200,200），F（200,100）
E（286.5146，101.7607）
E（183.1642，147.3137）
E（197.0384，266.5895）

2m ，E（200,200），F（300,200）
E（296.7481，197.0534）
E（294.5282，196.0977）
E（292.8993，196.2473）
結論：第五個參考標籤F放X軸則X軸較準；放Y軸則Y軸較準。


by譓伃

7/14 meeting

一、本週進度：
SLAM Algorithm for 2D Object Trajectory Tracking based on RFID Passive Tags

二、下周討論時間為 7/20(二)、7/21(三) 早上九點半在實驗室，
內容包括LANDMARC實驗分析及文獻討論。


by譓伃

7/5 實驗

內容：
利用zigbee來做LANDMARC的實驗。


數據：
A為追蹤標籤，其餘為參考標籤 ; Reader位於參考標籤C的位置。

一、180 cm（未關電扇與電燈）
A (90.90)、B(0.0)、C(180.0)、D(0.180)、E(180.180)
A = 182 195 186 187 198 196 203
B = 190 191 185 203 182 198 188
C = 196 204 202 196 198 201 201
D = 183 174 193 200 193 207 204
E = 186 184 184 183 189 191 199

二、180 cm（關掉電扇與電燈）
A = 193 201 196 192 187 184 195
B = 195 194 187 189 189 194 196
C = 205 201 192 201 205 199 201
D = 205 198 201 201 198 200 189
E = 186 184 184 183 189 191 199

三、360 cm
A (300.240)、B(0.0)、C(360.0)、D(0.360)、E(360.360)
A = 191 192 194 199 182 191 189
B = 192 195 195 191 190 188 186
C = 205 209 208 206 205 206 202
D = 191 191 192 190 194 192 191
E = 193 193 193 198 198 198 192

四、120 cm
A (60.60)、B(0.0)、C(120.0)、D(0.120)、E(120.120)
A = 189 191 198 187 191 186 198
B = 196 198 198 199 187 194 199
C = 192 192 190 196 195 198 192
D = 204 205 206 202 202 204 202
E = 198 192 191 193 197 196 197

帶入LANDMARC公式即可求得追蹤標籤A的預測座標。


by譓伃

暑期計畫

一、每週二早上十點與助教meeting。

二、每週三早上九點為我們自己的討論時間。

三、目標：提出一套定位演算法。


by譓伃

目前進度

★5/11（二）稍微熟悉 Zigbee 設備操作。


★5/19（三）跟助教討論
「Development of an Indoor Real-time Localization System Using Passive RFID Tags and Artificial Neural Networks」


★5/25（二）討論 LANDMARC，並做重點整理。


★緊接著需閱讀
「Location-Aware Computing：A Neural Network Model for Determiting Location in Wireless LANs」
助教已寄到各位信箱，6/1或6/2（我忘了時間）跟助教 meeting。


by譓伃

專題期末報告

Dear All,
距離學期結束僅剩五週，不知道各位這學期學習成果如何，為掌握各組的學習進度及公平的給予分數，請準備一個十五分鐘的簡報，報告本學習的學習進度、設備成果展示及未來目標，並繳交一份書面報告，書面報告請包含學習進度、成果、個人分工及暑假規劃，簡報時間與地點會另行公布（亦有可能與系友大會結合，作為專題成果展示），時間預計是在期末考前後，請提早準備。

簡報當天會有研究生、兩位業師、另一組專題生、上一屆專題學長姐及我參與，當天會提供評分單作為學期成績60%；此外，專題強調團隊間的合作，組員間成績彼此互打佔總成績30%，指導教授另對成果滿意度打分數佔10%。

by 鄭老師

通告

期中考結束,專題也停擺好一陣子,不曉得論文看的怎麼樣?

前陣子忙於期中考,論文進度可能稍微落後,

希望大家利用這個禮拜將論文指定範圍閱讀完畢!

下禮拜將進行討論,並且安排時間與老師meeting!


by譓伃