以深度學習預測衛星軌道輔助精準即時定位與電離層反衍之技術;Satellite Orbit Prediction Using Deep Learning for Enhanced Real-Time Positioning and Ionospheric Inversion

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題名:	以深度學習預測衛星軌道輔助精準即時定位與電離層反衍之技術;Satellite Orbit Prediction Using Deep Learning for Enhanced Real-Time Positioning and Ionospheric Inversion
作者:	林映岑
貢獻者:	國立中央大學太空科學與工程學系
關鍵詞:	廣播星曆;精準軌道;全球定位系統;全球導航衛星系統;深度學習;變形金剛;長短期記憶;broadcast ephemeris;final precise orbit;GPS;GNSS;deep learning;Transformer;LSTM
日期:	2025-07-31
上傳時間:	2025-08-07 16:51:06 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	利用廣播星曆預測精準衛星軌道的技術，短期上，除了提供自製或客製接收機即時定位解算出更好的GPS衛星位置，對於利用GPS訊號反衍全電子濃度地圖時的定位也將較為精確。長遠來說，此技術若能廣泛被應用於產官學研各單位，增強其接收機能力，將具有重大意義。在產業應用上，即時精準的衛星軌道數據能有效增強高精度定位服務，如自動駕駛汽車、物流配送與工程測繪等，進一步推動智慧交通與智慧城市的發展。同時，農業領域的精準農業也將受益，能更快速地提供定位資訊以支持自動化機械操作與資源優化管理。對於中央與地方政府，即時衛星軌道精準度的提升有助於國土測繪、災害監測與緊急救援。此外，海事安全與空中交通管理系統也能仰賴即時的精準定位與導航服務，提高運營效率與安全性。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[太空科學與工程學系] 研究計畫

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