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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