運用回歸型最簡類化型小腦模型控制器改善全球衛星定位系統動態誤差

Improvement in GPS Dynamic Error by Using Recurrent S_CMAC_GBF

楊勝傑(Sheng-Jie Yang)

指導教授 ： 江青瓚

健行科技大學/電資學院/電機工程所/碩士(2012年)

摘要

本研究的目的是要運用”回歸型最簡定址架構之類化型小腦模型控制器”(Recurrent S_CMAC_GBF)來改善全球衛星定位系統(Global Positioning System)之精準度，並使其以FPGA晶片來實現及測試。本研究呈現以Recurrent S_CMAC_GBF 改善GPS之動態誤差，並回饋至接收器本身做誤差校正，藉由改善並提升衛星接收器定位的準確度。我們使用低成本的商業模組(Trimble Lassen IQ)與昂貴的商業模組(Trimble 5700)接收器改善GPS動態誤差，讓低成本的商業模組(Trimble Lassen IQ)接收器的定位精準度做進一步的提昇。最後使用以Recurrent S_CMAC_GBF為架構之FPGA硬體測試結果，並由RS-232將資料回傳至電腦驗證之。

關鍵字

回歸架構 ； 最簡定址架構之類化型小腦模型控制器 ； 全球衛星定位系統 ； 預測 ； 改善動態誤差

並列摘要

The purpose of this research is to develop and apply the Recurrent S_CMAC_GBF (RSCMAC) to enhance the accuracy of GPS (Global Positioning System). The performance is implemented and tested by a FPGA chip. This research presents to Recurrent S_CMAC_GBF improve the dynamic error of the GPS, and feedback to the receiver to do error correction, by improving the satellite receiver positioning accuracy. We used a low cost commercial module (Trimble Lassen IQ) receiver and the expensive commercial module (Trimble 5700) receiver to improvement the GPS dynamic error, so that low-cost commercial modules (Trimble Lassen IQ) receiver positioning accuracy improve to further. Finally, the FPGA chip is used implement Recurrent S_CMAC_GBF hardware structure, the result will be back to computer by RS-232 to verify.

並列關鍵字

Recurrent ； S_CMAC_GBF ； GPS ； Prediction ； Improvement ； Dynamic Error

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