淡江大學資訊工程學系碩士班學位論文
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近年來，發展多頻道媒體存取協定已受到極大的關注與討論，並被認為是開發頻寬利用率最有效的方法。在發展多頻道通訊協定時所遭遇的最大挑戰便是主機會面問題(Rendezvous Problem)與多頻道隱藏主機節點問題(Multi-Channel Hidden Terminal Problem)。在過去的研究中，為會面問題，使所有主機在一相同的窄頻會面，造成同時段其它頻道的頻寬利用率降低。本論文提出一多頻道MAC協定，以階梯式的頻道模型及Home Channel概念，不但解決多頻道的主機會面與多頻道隱藏主機節點問題，並將會面的主機平均打散在各個頻道與時間，充份利用頻寬資源以增加網路吞吐量。實驗顯示，本論文所提出的協定可有效增加頻寬利用率，並提昇網路效能。
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由於現今的無線頻譜資源是採用固定的方式規劃頻譜使用區段，造成頻譜資源使用效率不佳，而行動通訊服務的需求日益增加，在有限頻譜資源下滿足連線服務品質保證亦為重要考量議題。為了增進頻譜的使用效率，因此利用無線感知網路技術（Wireless Cognitive Network）以妥善分配閒置的頻譜資源。主要頻譜（Primary Band）和次要頻譜（Secondary Band）使用的差異化是無線感知系統特有的法則，本論文利用無線頻譜上的感知（Spectrum Sensing）方式，當主要頻譜被占用的情況下，尋找可使用的次級頻譜，妥善配置空閒頻譜資源並設計有效之排程機制及資源分配方法。在強調連線公平性的優先權調整之下，動態調整優先權，以避免低優先權的連線出現延遲（Latency）或者飢餓（Starvation）的情況，並在五種資源分配的情況下作整體效能分析及探討。模擬實驗證明本論文中所提出的Adaptive Scheduling Scheme of Cognitive Network（ASCN）排程機制及資源分配方法與Maximum Rate（Max-Rate）以及Round Robin（RR）演算法比較，在五種資源分配情況下，皆可改善延遲及避免飢餓情況。
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現在很多人們都會以車子來代步。以車子代步雖然很方便，但是會碰到令每個駕駛都頭痛的問題，就是停車位很難找。尤其是到一個陌生的環境時，不是很熟悉附近的路，這時就可利用我們的APP來尋找目前所在地附近的停車場的位置及空位資訊，不只節省時間尋找停車場，也可得知哪個停車場空位較多。進入停車場後，不需大費周章地找車位，入口上方就設置一面板顯示停車場各樓層的平面圖，及空位資訊，駕駛可利用這入口面板資訊馬上得知哪一層樓的哪一區有停車位可停，讓駕駛從找停車場到找停車位都不需耗費時間。 本論文的概念是基於以上問題，我們把功能統整成一套系統，從停車場內部到外部都有一定的規劃，好讓使用者在生活上能夠更加的便利及節省更多的時間。硬體上我們採用嵌入式開發板，系統上採用Linux開放原始碼，來節省軟體的開銷。
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在無線感測網路（Wireless Sensor Networks, WSNs）中，一般是由資料收集中心（Sink）及許多的感測器節點（Sensor Nodes）所組成的網路，此網路具有大範圍的環境監視以及無線通訊的特性，其中使用的感測器節點體積小且具備移動、感測事物、資料處理及無線通訊的能力。感測器的佈建及使用上是極其容易，而這些優點相對也帶來了一些限制，感測網路的整體效能以及網路的生命週期都會受到感測器節點的佈建和電量上的限制而有所影響。在無線感測網路的應用中，對於目標物移動追蹤議題中，要如何節省感測器的電量消耗是一個重要的問題，透過醒睡機制可以減少感測器的電量消耗，但若過多節點進入休眠狀態，目標物很容易會移動到休眠狀態的節點，造成目標物遺失，此時重新尋找目標物會造成大成本的電量消耗，所以在省電之餘亦要顧慮到目標物追蹤的準度，是一項極為重要的課題。 本篇論文提出一個應用於混合式無線感測網路中區域防線覆蓋之目標物移動追蹤機制（Target Tracking Mechanism using local barrier coverage in Hybrid Wireless Sensor Networks），利用混合式感測網路的架構，採用靜態節點以及移動節點的感測器，透過移動節點去填補網路環境的空洞（Coverage Hole）藉此來建構區域防線覆蓋來提高追蹤的可能性，減少追蹤的遺失率，同時感測器節點透過預測及休眠機制選擇合適位置的節點去做偵測及修補工作，來降低追蹤目標物感測器所消耗的電量，以達到持續追蹤目標物。
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大部分的電腦密碼學技術如：RSA、DSA、Diffie-Hellman等在運作過程之均使用到大量的模指數運算；模指數運算包含大量的模餘運算，而這也是整個電腦密碼技術運作過程中最耗時間與系統資源的部分，若能改善模餘運算效能對現今的電腦密碼技術的執行效能將可造成巨大的影響。為了能有效率的進行模餘運算，目前主流的兩個方法是：蒙哥馬利模餘和巴雷特模餘演算法。雖然直觀上以硬體來實作這些運算可能會有較好的效率，但硬體的建置存在缺乏彈性的弱點且一般的行動裝置考量到降低硬體建置成本，幾乎都不會考量納入此特殊硬體，因此一般的行動裝置在運作網路安全協定執行電腦密碼技術時僅以軟體形式運作。本篇論文探討重要的模餘演算法 (Modular Reduction Algorithm) 之原理與實作於Android 平台之方法，並分析比較其計算時間，又計算耗電量情形與計算時間成正比關係，故藉由時間分析結果也可以了解不同模餘方法間造成的耗電差異。
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本論文中，筆者首先介紹了有關感知網路和其相關技術研究。本研究包含了一個應用於感知網路的可適性排程機制(簡稱ASCN)，在動態頻譜偵測的運作下設計一個新型排程器讓次要使用者能有有效運用頻道裡主要使用者沒有運用的閒置資源，即時傳輸和非即時傳輸均在本論文的考慮範圍內。同時建立了優先權的排序方法，以延遲程度和資源獲取做為依據、用動態調整優先權的方式來降低系統的延遲程度。最後提出緊急佇列的概念，視各個連線的狀況來判斷是否需要進入緊急佇列以避免飢餓狀態的發生並且維持連線傳輸間的公平性。本論文的主要貢獻即是考量次要使用者於感知網路資源缺乏的情況下能夠兼顧傳輸效能外能妥善分配閒置資源並且符合傳輸的公平性、降低平均延遲程度、減少飢餓的情形。
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異常行為事件之偵測在視覺監視系統中係一項重要的研究課題，尤其在擁擠環境之影像中，準確且可信賴的追蹤和偵測往往是一項重大挑戰。本論文將考量連續影像中時間和空間的特徵關係，基於社會力模型(Social Force Model)的概念而提出HOSF方法作為特徵描述，來解決傳統基於物件路徑之偵測方法不適用於擁擠影像的問題。經由粒子的分割建立cuboids，再透過HOSF特徵向量訓練出判斷事件異常性所依據的字典(dictionary)，最後根據z-value計算事件與字典中codeword的相似情形來決定影像中事件的異常與否。 本論文所提方法包含以下特點：（1）訓練過程為全自動，不需事先經由人工決定事件屬於正常或異常；（2）特徵描述採用粒子和社會力，不需事先對物件做追蹤，因此不論擁擠人群或人少的場景皆可適用；（3）使用z-value方法來估算事件的異常性，由於計算簡單，訓練完成後即可達到即時偵測。
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本論文提出一基於平均位移的方法能有效率地分割出腹主動脈瘤，使用者只需要輸入一組病人斷層掃描影像，在起始位置圈選動脈壁（管腔）內一小範圍（亦即血液），最後在終點位置點擊一下，系統將會根據初始圈選的範圍做腹主動脈的追踪。與商業軟體的腹主動脈瘤的分割需要逐張圈選想要的範圍相較，本論文可以節省許多人力避免因為疲勞而產生疏忽。與其它針對腹主動脈瘤分割的研究，如果使用者輸入的是腹部的斷層掃描的話，直接從第一張就可以開始進行本計劃的演算法；若是全身的斷層掃描也只需從橫隔模以下就可開始進行，不需要人為事先挑選有腹主動脈瘤的CT切片才能開始，使用上方便了許多。 實驗結果顯示，針對腹主動脈瘤的影像切割結果都令人滿意。
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無線感知網路(Cognitive Radio, CR) Technology為一創新的技術，其能有效率地提升計費頻帶的使用率。現存的計費頻道大多屬於多頻道的傳輸環境，而次級使用者(Secondary User, SU)如何在不影響優先使用者(Primary Users, PUs)的通訊之下，提昇計費頻道的利用率，將為本論文所要達到的目標。本論文擬在Cognitive Radio Networks (CRNs) 之環境中，提出一MAC通訊協定，稱為CS-MAC，其將解決SUs會面與頻寬資源浪費問題，使得各個SUs能在不影響PUs通訊的前提之下，進行資料傳輸。為了讓SUs能夠及時掌握PUs在計費頻道的通訊情況，本論文提出一Latin square based Sensing Schedule，讓任一個計費頻道在任一時間都有SUs進行頻道感測，並將感測結果傳送給擬傳送的SUs。實驗顯示，本論文的作法不僅能提昇計費頻帶的使用率，也能讓SUs掌握PUs在計費頻道的使用狀況。
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台灣的事故發生比率年年都降不下去，天天都能在路上看到救護車的身影。台灣現今的救護車體系，救護車上並無醫師陪同，每當民眾呼叫救護車等待時間十分的長，很容易延誤病情。 救護車上面有很多救護儀器，患者心跳、血壓等生命徵兆監測畫面，若能將儀器畫面利用機器擷取同時搭配患者傷處畫面傳回醫院，讓醫師第一時間判斷，並可即時遠端下達指示用藥，或是告知救護人員該如何處理傷處，這將達到十分關鍵的作用，搶得急救先機。 本論文的概念是基於以上問題，利用VLC Media Player和其API設計無損串流以及高畫質串流，使得醫師能夠遠端觀看救護車上之儀器影像以及傷患狀況，判斷處置行為，期望縮短救護車運送病患的時程。