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國立臺灣科技大學 電子工程系 呂政修所指導 鄭和軒的 融合WiFi訊號強度與人體姿態估計進行兩階段定位系統 （2021），提出UWB定位算法關鍵因素是什麼，來自於機器學習、姿態估計、位置感知、室內導航、WiFi 位置估計。
而第二篇論文國立嘉義大學 電機工程學系 陳志忠所指導 林靖哲的 使用區間二型模糊系統改善基於訊號強度指標之室內定位 （2021），提出因為有 區間二型模糊系統、粒子群演算法、室內定位技術、訊號強度指標的重點而找出了 UWB定位算法的解答。
最後網站人员实时定位系统_单基站UWB-全迹科技則補充：全迹科技UWB定位系统由基站、标签、定位引擎组成，基站和标签之间通过UWB信号传输实现精准定位（无遮挡10-30CM）. 定位引擎位于本地服务器或云端，运行定位算法实时 ...
物聯網關鍵技術及系統應用
為了解決UWB定位算法 的問題，作者張鴻濤 這樣論述：
本書系統地介紹了物聯網的概念、架構、實現技術及典型應用。首先討論了物聯網背景、特點、架構、標準及產業鏈等；其次介紹了感知層技術，包括EPC技術、RFID技術、傳感器技術、無線傳感器網絡技術等；然後按照匯聚網→接入網→承載網路線展開闡述了物聯網傳輸層技術；接著論述了物聯網應用層技術，包括中間件技術、智能技術、雲計算、物聯網業務系統、物聯網安全架構及策略等；最後介紹了物聯網的典型行業應用。 本書是一部緊跟物聯網技術前沿研究的專業性著作，主要適于物聯網領域的研究人員和工程技術人員閱讀，也可以作為通信工程及相關專業的高年級本科生、研究生和教師的專業性新技術參考書。 前言
第1章 緒論 1.1物聯網的定義 1.2物聯網的特點 1.3物聯網的背景 1.4物聯網的現狀 1.5物聯網的基本架構 1.5.1感知層 1.5.2傳輸層 1.5.3應用層 1.6物聯網技術 1.7物聯網標準 1.8物聯網產業鏈 1.9展望 參考文獻 第2章 感知層技術 2.1資源尋址與EPC技術 2.1.1EPC技術發展背景 2.1.1.1國際發展情況 2.1.1.2國內發展情況 2.1.2EPC編碼 2.1.2.1EPC編碼規則 2.1.2.2EPC應用舉例 2.2RF
ID 2.2.1RFID簡介 2.2.1.1RFID系統分類 2.2.1.2RFID發展狀況 2.2.2RFID技術標準 2.2.2.1RFID標準概述 2.2.2.2主要技術標準體系 2.2.3RFID工作原理及特性 2.2.3.1RFID系統工作原理 2.2.3.2RFID工作特性 2.2.4RFID中的關鍵技術 2.2.4.1RFID中的天線技術 2.2.4.2RFID中的防沖突技術和算法設計 2.2.5RFID的應用標簽 2.3傳感器技術 2.3.1傳感器工作原理及分類
2.3.2傳感器技術發展趨勢 2.3.3傳感器的特性 2.4無線傳感器網絡技術 2.4.1無線傳感器網絡的組成 2.4.2無線傳感器網絡的通信協議 2.4.3無線傳感器網絡的特點 2.4.4無線傳感器網絡面臨的挑戰 2.4.5無線傳感器網絡的關鍵技術 2.4.6無線傳感器網絡的應用 參考文獻 第3章 傳輸層——匯聚網技術 3.1ZigBee 3.1.1ZigBee技術簡介 3.1.1.1什麼是ZigBee 3.1.1.2ZigBee的產生背景 3.1.1.3ZigBee聯盟 3
.1.1.4ZigBee性能分析 3.1.1.5ZigBee與藍牙、IEEE 802.11的區別 3.1.2ZigBee網絡拓撲結構 3.1.2.1星形網絡 3.1.2.2樹狀網絡 3.1.2.3網狀網絡 3.1.3ZigBee的協議棧 3.1.3.1物理層 3.1.3.2媒體訪問控制層 3.1.3.3網絡層 3.1.3.4應用層 3.1.4ZigBee在物聯網中的應用前景 3.2藍牙 3.2.1藍牙概念 3.2.1.1藍牙技術背景介紹 3.2.1.2藍牙技術的應用前景
3.2.2架構及研究現狀 3.2.2.1底層硬件模塊 3.2.2.2中間協議層 3.2.2.3高層應用框架 3.2.3藍牙功能模塊 3.2.3.1無線單元 3.2.3.2鏈路控制單元 3.2.3.3鏈路管理和軟件功能單元 3.2.4關鍵技術點 3.3UWB 3.3.1UWB的概念 3.3.1.1UWB技術介紹 3.3.1.2UWB的特點 3.3.1.3UWB的應用前景 3.3.2UWB的架構及研究現狀 3.3.2.1UWB無線傳輸系統的基本模型 3.3.2.2UWB的研究
現狀 3.3.3UWB與物聯網結合的關鍵技術 3.3.4UWB的發展趨勢 3.3.4.1認知超寬帶系統 3.3.4.2基于協作模式的UWB定位技術 參考文獻 第4章 傳輸層——網絡接入技術 4.16LoWPAN 4.1.1無線嵌入式設備網絡對網絡協議的挑戰 4.1.26LoWPAN的技術優勢 4.1.36LoWPAN的歷史和標準 4.1.46LoWPAN架構 4.1.56LoWPAN協議棧 4.1.66LoWPAN鏈路層 4.1.76LoWPAN尋址 4.1.86LoWPAN適配層 4
.2M2M接入方法 4.2.1概述 4.2.1.1M2M研究背景 4.2.1.2M2M的概念 4.2.1.3M2M系統在物聯網中的作用 4.2.1.4M2M業務運營踫到的主要問題 4.2.2M2M對蜂窩系統的優化需求 4.2.2.1增強網絡能力 4.2.2.2增強接入能力 4.2.3M2M模型及系統架構 4.2.3.1中國移動M2M模型及系統架構 4.2.3.2ETSI系統結構圖 4.2.4核心網針對M2M的優化 4.2.5M2M的通信管道 4.2.5.1基于蜂窩移動通信 4
.2.5.2基于其他無線技術 4.2.6核心網對M2M業務的支持優化 4.2.6.1設備標識資源 4.2.6.2核心網負荷 4.2.6.3核心網安全 4.2.6.4終端管理和計費 4.2.6.5其他方面 4.2.7WMMP通信協議概述 4.2.8M2M技術的發展趨勢 4.2.9M2M應用前景 4.2.9.1視頻監控 4.2.9.2智能交通 4.3全IP融合與IPv6以及IPv 參考文獻 第5章 傳輸層——承載網技術 5.1物聯網承載網發展階段 5.2物聯網當前的混同承載 5.2.1
物聯網業務對承載網的要求 5.2.23G+WLAN是目前承載物聯網的較佳模式 5.2.3TD?SCDMA為物聯網發展加速 5.3物聯網未來的區別承載 5.3.1LTE與物聯網 5.3.1.1LTE簡介 5.3.1.2物聯網技術與LTE技術的結合 5.3.1.3采用LTE技術的物聯網體系結構 5.3.2LTE?A與物聯網 5.3.2.1LTE?A簡介 5.3.2.2LTE?A的演進 5.3.2.3LTE?A與物聯網的結合——D2D 5.3.3物聯網與光通信技術 5.3.3.1概述 5.3.
3.2PON技術 5.4三網融合 5.4.1三網融合綜述 5.4.1.1什麼是三網融合 5.4.1.2三網融合的表現形式 5.4.1.3三網融合的優點 5.4.2三網融合的研究現狀和發展趨勢 5.4.2.1國外現狀 5.4.2.2國內現狀 5.4.2.3發展趨勢 5.4.3三網融合的網絡架構 5.4.4三網融合的技術條件 5.4.4.1數字通信技術 5.4.4.2大容量光縴通信技術 5.4.4.3IP技術 5.4.5電力線通信及四網合一 5.4.5.1電力線信道特性分析
5.4.5.2IEEE電力線通信標準 5.4.5.3PLC系統 5.4.5.4PLC技術在物聯網中的應用案例︰智能家庭 5.5NGN、NGB、NGI與三網融合 5.5.1三網的現狀、問題和發展趨勢 5.5.1.1電信網 5.5.1.2有線電視網 5.5.1.3互聯網 5.5.2下一代網絡 5.5.2.1NGN的產生 5.5.2.2下一代網絡的定義 5.5.2.3NGN特點 5.5.2.4NGN的體系結構 5.5.2.5支撐NGN的關鍵技術 5.5.3下一代廣播電視網 5.
5.3.1NGB的架構 5.5.3.2NGB的功能特點 5.5.4下一代互聯網 5.5.4.1下一代互聯網的三個計劃 5.5.4.2下一代互聯網的目標 5.5.5三網融合與物聯網 參考文獻 第6章 支撐及應用技術 6.1中間件 6.1.1中間件的概念 6.1.2中間件的發展現狀及分類 6.1.2.1國內外中間件的發展現狀 6.1.2.2中間件的分類 6.1.3中間件技術在物聯網中的應用 6.1.3.1RFID中間件 6.1.3.2嵌入式中間件 6.1.3.3數字電視中間件 6.
2對象名稱解析服務 6.2.1ONS的體系結構 6.2.2ONS的工作過程 6.2.3ONS的安全分析 6.3實體標記語言 6.3.1PML概述 6.3.2PML的設計 6.3.3PML的應用舉例 6.4物聯網智能 6.5雲計算 6.5.1雲計算概述 6.5.2雲計算的特點 6.5.3雲計算的分類 6.5.4雲計算體系結構及其技術 6.5.4.1雲計算體系結構 6.5.4.2雲計算的關鍵技術 參考文獻 第7章 物聯網業務支撐平台 7.1物聯網業務 7.1.1物聯網的業務
介紹 7.1.2物聯網的業務分類 7.1.2.1身份相關業務 7.1.2.2信息匯聚型業務 7.1.2.3協同感知型業務 7.1.2.4泛在服務 7.2物聯網業務系統架構 7.2.1基于RFID的應用架構 7.2.2基于傳感網絡的應用架構 7.2.3基于M2M的應用架構 7.3物聯網業務支撐參考平台 7.3.1業務平台需求分析 7.3.2物聯網業務運營支撐平台方案舉例 7.3.2.1平台框架 7.3.2.2對外接口設計 7.3.2.3關鍵模塊 7.4電信運營商在物聯網業務發展中的
策略 7.4.1廣泛開展產業合作，積極整合產業鏈資源 7.4.2選取具體行業進行重點突破 7.4.3開展有針對性的部署和差異化應用服務 7.4.4M2M市場發展策略建議 參考文獻 第8章 安全與管理 8.1物聯網的安全體系結構 8.2感知層安全需求和安全策略 8.2.1感知層的安全挑戰和安全需求 8.2.2感知層的安全策略 8.3傳輸層的安全需求和安全策略 8.3.1傳輸層的安全挑戰和安全需求 8.3.2傳輸層的安全策略 8.4應用層的安全需求和安全策略 8.4.1應用層的安全挑戰和安全需求
8.4.2應用層的安全策略 8.4.3應用層安全問題舉例——雲計算安全問題 8.5應用層的安全需求和安全策略 8.5.1應用層的安全挑戰和安全需求 8.5.2應用層的安全策略 參考文獻 第9章 物聯網典型行業應用 9.1背景介紹 9.2物聯網的典型行業應用 9.2.1物聯網在智能交通中的應用 9.2.1.1物聯網智能交通模型 9.2.1.2物聯網智能交通應用舉例——交通誘導 9.2.2物聯網在醫療保健中的應用 9.2.2.1醫療保健物聯網應用概述 9.2.2.2醫療保健物聯網應用方案 9.2.3物
聯網在智能電網中的應用 9.2.3.1智能電網物聯網應用概述 9.2.3.2智能電網物聯網應用方案 9.2.4物聯網在智能家居中的應用 9.2.4.1智能家居應用概述 9.2.4.2智能家居應用方案 9.2.5物聯網在物流配送中的應用 9.2.5.1物流配送物聯網應用概述 9.2.5.2物流配送物聯網應用方案 9.2.5.3應用前景 9.3物聯網應用新視野 9.3.1車聯網 9.3.2人體感知網 9.3.3其他物聯網應用新視野 參考文獻
融合WiFi訊號強度與人體姿態估計進行兩階段定位系統
為了解決UWB定位算法 的問題，作者鄭和軒 這樣論述：
由於近年來人們對於定位的重視，全球定位系統（Global Positioning System, GPS）已被廣泛使用於我們生活中的應用，卻礙於建築物的干擾訊號傳播導致GPS在室內定位並不準確，因此如何在室內達到高精度定位成為人們重視的研究議題，傳統的方法是以訊號強度為基礎如：藍牙、Wi-Fi、ZigBee，通過三邊測量估算裝置位置，然而，基於訊號的定位方法容易因為室內環境的多路徑干擾，導致環境中的訊號分佈變動性大，產生高定位誤差，而近年來深度學習的蓬勃發展使研究人員藉由成熟的影像辨識技術對行人進行位置估計與室內定位，卻無法得到設備資訊以識別人員身份，為此我們提出了一種基於Wi-Fi與影像的
高精度人員室內定位方法。室內定位系統分為兩階段定位，第一階段通過使用智慧型手機收集三台Wi-Fi基地台兩個頻段2.4GHz及5GHz的訊號接受強度，並以機器學習方法進行粗精度定位預測，接著在第二階段分析監視攝影機捕捉的人員畫面，並以姿態估計模型提取影像中行人們的腳點座標，再藉由直接線性轉換與線性回歸模型得到影像人員的位置，最後與第一階段的Wi-Fi定位位置進行匹配，完成可識別人員的室內定位系統。本研究採用的實驗場域具備多遮蔽物及訊號干擾，因此我們收集2.4GHz及5GHz兩個頻段的訊號接受強度，減少2.4GHz的訊號干擾以實現更高的Wi-Fi定位精度，Wi-Fi的平均定位誤差達1.4公尺，並分
析兩個頻段的定位表現。在影像定位方面我們則提出兩種用於影像中的行人腳點提取方法，並以機器學習模型減少因為鏡頭扭曲與直接線性轉換造成的誤差，結果表明我們改善後的腳點提取方法能夠降低50%的定位誤差，也指出通過機器學習模型預測的定位結果比僅以2D線性變換的誤差減少約0.4公尺，達到誤差0.4公尺的高精度室內定位。
使用區間二型模糊系統改善基於訊號強度指標之室內定位
為了解決UWB定位算法 的問題，作者林靖哲 這樣論述：
準確的無線室內定位在物聯網的多樣化應用中發揮著重要作用，而Wi-Fi 設備的普遍使用和 RSSI 值的容易取得，使得基於接收信號強度指標 (RSSI) 的室內定位技術是最早提出和研究的技術之一。然而，由於室內環境中多路徑效應導致 RSSI 值會產生巨大的波動，基於 RSSI 的室內定位方法有時無法產生穩定和令人滿意的定位精度。因此，本文提出使用區間2型模糊系統(IT2FS) 改善基於RSSI的室內定位技術，利用模糊系統可以包容數據的不確定性來進行非線性處理。本文中選擇了兩種基於RSSI的室內定位技術，一個是指紋法，另一個是直接對應法。指紋法是室內定位技術的常用方法，通常會配合K-近鄰演算法(
KNN) 或線性加權K-近鄰演算法(WKNN)，通過選定與未知位置的指紋最相近的多個參考點的位置進行線性加權來改善定位。而在本論文中使用 IT2FS 來決定 K-近鄰演算法的權重，一開始指紋法的離線階段時，粒子群演算法（PSO）通過最小化預先收集的參考點的定位誤差來訓練區間2型模糊系統。在線上預測階段時，由最佳化後的 IT2FS 產生的 K-近鄰演算法的權重，來預測未知點的位置；直接對應法是一種直接使用RSSI 來確定位置的方法，IT2FS會作為模型，利用RSSI值估計位置，在這個方法中我們也使用 PSO 來最佳化 IT2FS 的各種參數。最後，我們選擇了兩個不同的環境作為實驗場地，真實環境的
實驗結果證明了本文所提出方法的優越性。