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論文導讀01_k個最近鄰居(行動定位)
本文探讨了k个最近邻居（KNN）在移动定位中的应用，强调了一种校园导航系统的开发，以增强导览系统的可用性。研究背景涵盖了移动网络的发展以及多种定位方法，包括GPS、AGPS、到达时间定位等。最终，文档展示了KNN算法在估计和预测中的实用性，介绍了算法原理及计算步骤。
論文導讀01_k個最近鄰居(行動定位)
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- 2. 報告大綱-k個最近鄰居(行動定位) 論文導讀 前言 研究背景 ◦ 行動網路 ◦ 行動定位 ◦k個最近鄰居(估計、預測) 研究方法 實驗結果與討論 結論與未來研究 2
- 3. 論文導讀 Chi-Hua Chen, Bon-YehLin, Chun-Hao Lin, Yen-Szu Liu, Chi- Chun Lo, “A Green Positioning Algorithm for Campus Guidance System,” International Journal of Mobile Communications, vol. 10, no. 2, pp. 119-131, March 2012. (SSCI/EI, ISSN 1470-949X) ◦ DOI: 10.1504/IJMC.2012.045669 ◦ Times Cited in Google Scholar: 13 ◦ Impact Factor: 0.965 3
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- 5. 研究背景 研究背景 ◦ 行動網路 ◦ 行動定位 ◦k個最近鄰居(估計、預測) 5
- 6. 研究背景-行動網路 蜂巢網路(Cellular Networks)演進 ◦ 全球行動通訊系統(GlobalSystem for Mobile Communications, GSM)(2 G) ◦ 通用封包無線服務(General Packet Radio Service, GPRS)(2.5 G) ◦ 通用行動通訊系統(Universal Mobile Telecommunications System, UMTS)(3 G) ◦ 長期演進技術(Long Term Evolution, LTE)(4 G) ◦ 蜂巢網路 + 無線區域網路(Wireless Location Area Network, WLAN) ◦ 蜂巢網路 + 物聯網(Internet of Things, IoT) 6
- 7. 研究背景-行動網路-GSM (2 G) 7 GPRS/GSMMS BTS BSCUm A-bis GERAN MSC/VLR HSS/ HLR/AAA A Core Network PSTN GSM: Global System for Mobile Communications GPRS: General Packet Radio SerVice EDGE: Enhanced Data rates for GSM Evolution GERAN: GSM EDGE Radio Access Network MS: Mobile Station BTS: Base Transceiver Station BSC: Base Station Controller MSC: Mobile Switching Center SGSN: Serving GPRS Support Node GGSN: Gateway GPRS Support Node VLR: Visitor Location Register HSS: Home Subscriber Server HLR: Home Location Register AAA: Authentication, Authorization, and Accounting PSTN: Public Switched Telephone Network
- 8. 研究背景-行動網路-GPRS (2.5 G) 8 DataNetwork (Internet) GPRS/GSM MS BTS BSCUm A-bis GERAN MSC/VLR SGSN GGSN HSS/ HLR/AAA Gn GcGrGs A Gb Core Network PSTN GSM: Global System for Mobile Communications GPRS: General Packet Radio SerVice EDGE: Enhanced Data rates for GSM Evolution GERAN: GSM EDGE Radio Access Network MS: Mobile Station BTS: Base Transceiver Station BSC: Base Station Controller MSC: Mobile Switching Center SGSN: Serving GPRS Support Node GGSN: Gateway GPRS Support Node VLR: Visitor Location Register HSS: Home Subscriber Server HLR: Home Location Register AAA: Authentication, Authorization, and Accounting PSTN: Public Switched Telephone Network
- 9. 研究背景-行動網路-UMTS (3 G) 9 DataNetwork (Internet) UTRAN GPRS/GSM MS UE BTS Node B BSC RNC Um Uu Iub A-bis GERAN MSC/VLR SGSN GGSN HSS/ HLR/AAA Gn GcGrGs A IuPS IuCS Gb Core Network PSTN UMTS: Universal Mobile Telecommunications System UTRAN: Universal Terrestrial Radio Access Network UE: User Equipment Node B: Base Station RNC: Radio Network Controller E-UTRAN: Evolved-UTRAN LTE: Long Term Evolution MME: Mobility Management Entity S-GW: Serving Gateway P-GW: Packet Data Network (PDN) Gateway WLAN: Wireless Local Area Networks AP: Access Point APC: Access Point Controller WAG: WLAN Access Gateway ePDG: Evolved Packet Data Gateway
- 10. 研究背景-行動網路-LTE (4 G) 10 DataNetwork (Internet) UTRAN GPRS/GSM MS UE BTS Node B BSC RNC Um Uu Iub A-bis GERAN MSC/VLR SGSN GGSN HSS/ HLR/AAA Gn GcGrGs A IuPS IuCS Gb Core Network PSTN E-UTRAN UE eNode B LTE-Uu S-GW P-GWS5S1-U MME S1-MME S3 SGs S4 S11 S6a UMTS: Universal Mobile Telecommunications System UTRAN: Universal Terrestrial Radio Access Network UE: User Equipment Node B: Base Station RNC: Radio Network Controller E-UTRAN: Evolved-UTRAN LTE: Long Term Evolution MME: Mobility Management Entity S-GW: Serving Gateway P-GW: Packet Data Network (PDN) Gateway WLAN: Wireless Local Area Networks AP: Access Point APC: Access Point Controller WAG: WLAN Access Gateway ePDG: Evolved Packet Data Gateway
- 11. 研究背景-行動網路-LTE + WLAN 11 DataNetwork (Internet) UTRAN GPRS/GSM MS UE BTS Node B BSC RNC Um Uu Iub A-bis GERAN MSC/VLR SGSN GGSN HSS/ HLR/AAA Gn GcGrGs A IuPS IuCS Gb Core Network PSTN E-UTRAN UE eNode B LTE-Uu S-GW P-GWS5S1-U MME S1-MME S3 SGs S4 S11 S6a WLAN WLAN UE AP APCWw WAG ePDGWpWn S2b Wg Wm UMTS: Universal Mobile Telecommunications System UTRAN: Universal Terrestrial Radio Access Network UE: User Equipment Node B: Base Station RNC: Radio Network Controller E-UTRAN: Evolved-UTRAN LTE: Long Term Evolution MME: Mobility Management Entity S-GW: Serving Gateway P-GW: Packet Data Network (PDN) Gateway WLAN: Wireless Local Area Networks AP: Access Point APC: Access Point Controller WAG: WLAN Access Gateway ePDG: Evolved Packet Data Gateway
- 12. 研究背景-行動網路-LTE + IoT 12 DataNetwork (Internet) UTRAN GPRS/GSM MS (ASN) UE (ASN) BTS Node B BSC RNC Um (Mcc) Uu (Mcc) Iub A-bis GERAN MSC/VLR SGSN GGSN HSS/ HLR/AAA Gn GcGrGs A IuPS IuCS Gb Core Network PSTN E-UTRAN UE (ASN) eNode B LTE-Uu (Mcc) S-GW P-GWS5S1-U MME S1-MME S3 SGs S4 S11 S6a WLAN WLAN UE (ASN) AP APC Ww (Mcc) WAG ePDGWpWn S2b SCS/AS (IN) (Mcc) IoT OCS (IN) (Mch) Z-GW (MN) (Mcc) Sensor (ASN) Sensor (ASN) (Mcc) (Mcc) (Mcc) ZigBee Networks Wg Wm IoT: Internet of Things ASN: Application Service Node IN: Infrastructure Node MN: Middle Node SCS: Service Capability Server AS: Application Server OCS: Offline Charging Server Z-GW: ZigBee Gateway
- 13. 研究背景-行動定位 第三代合作夥伴計畫(The 3rd GenerationPartnership Project, 3GPP)規範三大定位方法 全球定位系統(Global Positioning System, GPS)基礎 ◦ 全球定位系統(GPS)定位 ◦ 輔助型GPS(Assisted GPS, AGPS)定位 行動掃瞄報告(Mobile Scan Report, MSR)基礎 ◦ 到達時間(Time of Arrival, TOA)定位 ◦ 接收訊號強度定位 ◦ 接收信號角度(Angle of Arrival, AOA)定位 資料庫查詢(Database Lookup, DL)基礎 ◦ 細胞識別碼(Cell ID) 13
- 14. 研究背景-行動定位-全球定位系統基礎 GPS ◦ 在3維空間定位中，同時觀測3個非共面且已知位置的衛星(利用星曆來確認衛星位置) ◦ 利用電碼的時間延遲來估算偽距，有了以上2種資料就可利用距離交會法來解算天線所在之位置 AGPS ◦AGPS則是利用多個數據基地台來取得不同基地台的星曆、時間和距離參數值傳至手機來平差計 算 ◦ 再加上都卜勒效應、頻率等多餘觀測量來同步檢核數據的精準性，最後得到的參數再利用GPS接 收器求得該點位置 14 參考文獻：徐秉正，「搜尋山難事故人員發訊定位位置取得事故人員手機發訊定位技術」，中華登山，第160期，第10-13頁，2012。
- 15. 研究背景-行動定位-行動掃瞄報告基礎 到達時間定位 ◦ 使用3個天線做定位時，主動式標籤和天線i (i=1,2, 3…)的距離ri定義為 ◦ 其中t0為讀取器開始發射到標籤的時間常數，t1為天線訊號到達主動式標籤時間，c為光速 ◦ 藉由三個天線的距離半徑(r1, r2, r3) ，可估算出主動式標籤的位置(xm, ym) 接收訊號強度定位 ◦ 接收訊號強度定位法是透過訊號強度和已知的頻道衰弱模型來估計參考點與待測點的距離，根據 多個距離值就可以利用類似TOA定位法原理得到待測點的位置 ◦ 在嵌入式裝置中，接受訊號強度常被轉換為「接收訊號強度指標(Received Signal Strength Indicator, RSSI)」 接收信號角度定位 ◦ 接收信號角度定位法之工作原理，是利用具方向性的天線所量測的訊息，得出主動式標籤訊號的 來源方向 ◦ 可在2D平面上可決定出一條以天線為起點的直線，如以兩個以上的天線測量出此一主動式標籤的 方向，則兩條以上的直線之交點就是主動式標籤的位置 15 資料來源：https://goo.gl/MFV5j5
- 16. 研究背景-行動定位-資料庫查詢基礎 細胞識別碼 ◦ 預部署階段收集大量GPS定位資訊及其當下連線之基地台細胞識別碼，計算每個細胞識別碼之定 位資訊的中心點，並且建立表格，未來可依細胞識別碼查表取得對應的位置 ◦ 優點是不需對現行網路及使用者手機進行修改且可進行室內的定位，是個經濟且快速的定位方法 ◦缺點是定位精度會依照基地台服務半徑產生很大的定位誤差 16 細胞識別碼 經度 緯度 Cell ID 1 經度1 緯度1 Cell ID 2 經度2 緯度2 Cell ID 3 經度3 緯度3 … … … 參考文獻：徐秉正，「搜尋山難事故人員發訊定位位置取得事故人員手機發訊定位技術」，中華登山，第160期，第10-13頁，2012。
- 17. 研究背景-行動定位-細胞識別碼 破解Google Map細胞識別碼定位方法 監聽Android封包，可用以監聽Android手機傳送的封包 Notebook架設AP熱點指令 ◦ netshwlan set hostednetwork mode=allow ssid=熱點名稱 key=密碼 ◦ netsh wlan start hostednetwork 17 Android Phone Notebook (AP熱點) Sniffer系統
- 18. 研究背景-行動定位-細胞識別碼 破解Google Map細胞識別碼定位方法 使用網路探嗅器Wireshark ◦ 共享軟體 ◦下載網址：http://www.wireshark.org/ ◦ 被監聽者IP 140.113.73.48 18 WireShark畫面
- 19. 研究背景-行動定位-細胞識別碼 破解Google Map細胞識別碼定位方法 ◦ 點擊「CaptureInterfaces」 ◦選擇欲側錄封包之介面，再點擊「Start」 ◦ 開始側錄封包 19 Capture Interfaces… Start
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- 21. 研究背景-行動定位-細胞識別碼 破解Google Map細胞識別碼定位方法 ◦ 可設定過濾條件，取得目標類型封包 ◦本例設定為「http」過濾封包 21 HTTP封包內容 設定過濾條件為HTTP封包
- 22. 研究背景-行動定位-細胞識別碼 破解Google Map細胞識別碼定位方法 ◦ 假設被監聽Android手機瀏覽Google網站 ◦將由被監聽Android手機發出連線至Google 網站之封包 22 被監聽者瀏覽Google網站
- 23. 研究背景-行動定位-細胞識別碼 破解Google Map細胞識別碼定位方法 ◦ 解讀封包內容，可取得網路層、傳輸層、 應用層資訊 23 網路層資訊 來源端IP:140.113.73.48 目的端IP: 72.14.253.99 傳輸層資訊 來源端Port: 1087 目的端Port: 80 被監聽者(140.113.73.48:1087)向 網頁伺服器(72.14.253.99:80)要求網頁 網頁內容gzip壓縮編碼
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- 26. 研究背景-k個最近鄰居(估計、預測) k個最近鄰居(k-Nearest Neighbors, kNN) ◦kNN為可用來解決「估計、預測」問題 ◦ 訓練資料是由輸入物件(通常是向量)和預期輸出(如分類標籤)所組成 ◦ 最鄰近的k個樣本點，計算該k個樣本點目標資料屬性的平均值作為估計值 演算法過程 ◦ 將輸入物件轉換為向量空間模型 ◦ 選定一個k值 ◦ 計算與每一個樣本的距離或相似度 ◦ 取得k個最鄰近的樣本 ◦ 取得這k個樣本目標資料屬性的平均值 26 k值的大小將可能影響 分類結果 當k = 3時，取得最接 近的3筆，並計算經緯 度座標平均值 當k = 5時，取得最接 近的5筆，並計算經緯 度座標平均值
- 27. 研究背景-k個最近鄰居(估計、預測) 「距離」算法 計算X與Y的「距離d(X, Y)」 絕對距離量測(Absolute distancemeasuring) 歐幾里德距離量測(Euclidean distance measuring) 27 n i ii yxYXd 1 2 , n i ii yxYXd 1 , nn yyyYxxxX ,...,,,,...,, 2121
- 28. 研究背景-k個最近鄰居(估計、預測) 「距離」算法 計算X與Y的「距離d(X, Y)」 絕對距離量測 d(X, Y)= 12 歐幾里德距離量測 d(X, Y) = 6 28 1 2 3 4 5 Sum x 3 5 1 3 4 y 4 1 4 4 1 |x-y| 1 4 3 1 3 12 (x-y)2 1 16 9 1 9 36
- 29. 研究背景-k個最近鄰居(估計、預測) 「相似度」算法 計算X與Y的「相似度s(X, Y)」 Jaccard相似度(Jaccard similarity) 餘弦相似度(Cosinesimilarity) 29 n i i n i i n i ii yx yx YXs 1 2 1 2 1 , YX YX YXs , nn yyyYxxxX ,...,,,,...,, 2121
- 30. 研究背景-k個最近鄰居(估計、預測) 「相似度」算法 計算X與Y的「相似度s(X, Y)」 Jaccard相似度 2 /4 = 0.5 餘弦相似度 2 / 3 = 0.67 30 1 2 3 4 5 Sum x 1 1 1 0 0 y 0 1 1 0 1 交集 0 1 1 0 0 2 聯集 1 1 1 0 1 4 xy 0 1 1 0 0 2 x2 1 1 1 0 0 3 y2 0 1 1 0 1 3
- 31. 研究背景-k個最近鄰居(估計、預測) k個最近鄰居(k-Nearest Neighbors, kNN)如何解決「估計、預測」問題？ 原始資料如右表 採用「絕對距離量測」 31 位置點經度 第1個基 地台RSSI 第2個基 地台RSSI 第3個基 地台RSSI P1 120.11 6 5 0 P2 120.20 1 3 2 P3 120.22 0 3 3 P4 120.12 4 2 0 P5 120.23 0 2 4 P6 120.13 3 4 0 P7 ? 3 3 0
- 32. k個最近鄰居(k-Nearest Neighbors, kNN)如何解決「估計、預測」問題？ 距離計算結果如右表 設k= 3，可得到最接近 的3個位置點 計算該3個位置點經度 平均值，作為P7的經度 估計值 位置點 經度 第1個基 地台RSSI 第2個基 地台RSSI 第3個基 地台RSSI 向量距 離 P1 120.11 3 2 0 5 P2 120.20 2 0 2 4 P3 120.22 3 0 3 6 P4 120.12 1 1 0 2 P5 120.23 3 1 4 8 P6 120.13 0 1 0 1 P7 ? 研究背景-k個最近鄰居(估計、預測) 32 15.120 3 13.12012.12020.120 P7 經度估計值
- 33. 研究方法 系統整體架構圖 ◦ 行動式站台/使用者設備 (Mobile Station/User Equipment,MS/UE) ◦ 基地台(Base Transceiver Station, BTS) ◦ 簡易物件通訊協定伺服器 (Simple Object Access Protocol Server, SOAP Server) ◦ 資料庫伺服器(Database Server) ◦ 校園導覽系統(Campus Guidance System) 33
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- 44. 運用Google - MyMaps顯示位置點 連結： https://www.google.com/maps/about/mym aps/ 點擊「GET STARTED」 研究方法-資料呈現與前處理 44
- 45. 點擊左上方選單 點擊「Create a newmap」建立地圖 研究方法-資料呈現與前處理 45
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- 47. 點擊「Select a filefrom your computer」 點選剛才存檔之「行動網路訊號資 料.csv 」 研究方法-資料呈現與前處理 47
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- 51. 研究方法-行動定位方法 運用前述k個最近鄰居方法，取得最接近的k個樣本點 可採用「絕對距離量測」 51 位置點 經度 第1個基 地台RSSI 第2個基 地台RSSI 第3個基 地台RSSI P1 120.116 5 0 P2 120.20 1 3 2 P3 120.22 0 3 3 P4 120.12 4 2 0 P5 120.23 0 2 4 P6 120.13 3 4 0 P7 ? 3 3 0
- 52. 研究方法-行動定位方法 計算最接近的k個樣本點的經度平均值和緯度平均值，作為新位置的座標點 設k = 3，可得到最接近 的3個位置點 計算該3個位置點經度 平均值，作為P7的經度 估計值 52 15.120 3 13.12012.12020.120 P7 經度估計值 位置點經度 第1個基 地台RSSI 第2個基 地台RSSI 第3個基 地台RSSI 向量距 離 P1 120.11 3 2 0 5 P2 120.20 2 0 2 4 P3 120.22 3 0 3 6 P4 120.12 1 1 0 2 P5 120.23 3 1 4 8 P6 120.13 0 1 0 1 P7 ?
- 53. 實驗結果與討論 論文中以國立交通大學校園導覽為例，繞國立交通大學校園一週，並且驗證行動定位方法 ◦ 運用智慧型手機HTC Hero (Androidplatform 2.1) ◦ 主要收集2G/3G網路訊號 ◦ 共收集4915個定位點 ◦ 共連線23個不同的基地台 53
- 54. 實驗結果與討論 驗證行動定位方法誤差 54 定位方法 平均定位誤差(單位：公尺) FPA (k=1)9.97 FPA (k=2) 9.92 FPA (k=3) 11.02 FPA (k=4) 12.70 Cell ID 224.55
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