結合GPS與星座架構 低軌衛星定軌更快速(1)

使用高精確度單點定位(Precise Point Positioning, PPP)法來測量低軌衛星的虛擬距離,雖然可以得到公分等級的高精確度,但通常需要超過半小時以上的運算時間才能完成。本文將介紹一種更快完成低軌衛星定軌的技術。...
2024 年 05 月 22 日

結合GPS與星座架構 低軌衛星定軌更快速(2)

使用高精確度單點定位(Precise Point Positioning, PPP)法來測量低軌衛星的虛擬距離,雖然可以得到公分等級的高精確度,但通常需要超過半小時以上的運算時間才能完成。本文將介紹一種更快完成低軌衛星定軌的技術。...
2024 年 05 月 22 日

掌握開普勒問題與軌道元素/ECI坐標系轉換 輕鬆推算低軌衛星正確位置(1)

在計算衛星軌道時,除了前文已介紹過的軌道元素(Orbital Elements)或軌道參數(Orbital Parameter)外,也常會遇到跟軌道元素相關的開普勒問題(Kepler’s Problem),以及軌道元素和地球慣性座標系(Earth-Centered,...
2024 年 04 月 25 日

掌握開普勒問題與軌道元素/ECI坐標系轉換 輕鬆推算低軌衛星正確位置(2)

在計算衛星軌道時,除了前文已介紹過的軌道元素(Orbital Elements)或軌道參數(Orbital Parameter)外,也常會遇到跟軌道元素相關的開普勒問題(Kepler’s Problem),以及軌道元素和地球慣性座標系(Earth-Centered,...
2024 年 04 月 25 日

低軌衛星技術紮馬步 從掌握坐標系和軌道元素開始(2)

低軌衛星通訊讓太空產業的機會充滿想像空間,但有意布局的業者,必須先掌握衛星通訊的基本特性以及限制,例如衛星當下的位置到底在哪裡、訊號涵蓋範圍多大、何時能跟地面上的接收站連線等。這一切都要從衛星軌道的測算開始。...
2024 年 03 月 14 日

低軌衛星技術紮馬步 從掌握坐標系和軌道元素開始(1)

低軌衛星通訊讓太空產業的機會充滿想像空間,但有意布局的業者,必須先掌握衛星通訊的基本特性以及限制,例如衛星當下的位置到底在哪裡、訊號涵蓋範圍多大、何時能跟地面上的接收站連線等。這一切都要從衛星軌道的測算開始。...
2024 年 03 月 14 日

善用GPS資訊建立初始參數模型 低軌衛星定軌更精確(1)

為避免低軌衛星與其他物件在太空中發生碰撞,定軌是非常重要的工作。利用GPS提供的資訊,結合從卡爾曼濾波器衍生出的算法,可以用相對低成本的方式得到公分級的精確定軌結果。 低軌通訊衛星(LEO satellite)的軌道測定(Orbit...
2024 年 02 月 17 日

善用GPS資訊建立初始參數模型 低軌衛星定軌更精確(2)

為避免低軌衛星與其他物件在太空中發生碰撞,定軌是非常重要的工作。利用GPS提供的資訊,結合從卡爾曼濾波器衍生出的算法,可以用相對低成本的方式得到公分級的精確定軌結果。 參數擬合過程詳解 在建立一個使用GPS定位的POD模型之前,必須先確保POD模型參數所產生的定位數據能與使用GPS實際測量的數據相符,這個過程就稱為參數擬合(Parameter...
2024 年 02 月 17 日

機器學習場景測距有一套 監督式學習深度測量就是準(1)

自從機器學習被用來估算場景的深度(Depth)以來,已逐漸採用單目相機(Monocular Camera)來實作,但若考慮到測量的精確度,雙目相機結合監督式學習模型仍然是最佳的選擇。本文將介紹專門測量場景「深度」的監督式學習技術。...
2024 年 01 月 16 日

機器學習場景測距有一套 監督式學習深度測量就是準(2)

自從機器學習被用來估算場景的深度(Depth)以來,已逐漸採用單目相機(Monocular Camera)來實作,但若考慮到測量的精確度,雙目相機結合監督式學習模型仍然是最佳的選擇。本文將介紹專門測量場景「深度」的監督式學習技術。...
2024 年 01 月 16 日

非監督式學習大行其道 場景深度偵測相對複雜(1)

非監督式學習是指監督式(Supervised)學習以外的機器學習方法。與監督式學習最大的不同在於,非監督式學習的每一筆訓練或輸入資料不一定經過標註(Label)。諸如無監督式(Unsupervised)、半監督式(Semi-supervised)、自我監督式(Self-supervised)都是常見的非監督式學習方法。...
2024 年 01 月 15 日

非監督式學習大行其道 場景深度偵測相對複雜(2)

非監督式學習是指監督式(Supervised)學習以外的機器學習方法。與監督式學習最大的不同在於,非監督式學習的每一筆訓練或輸入資料不一定經過標註(Label)。諸如無監督式(Unsupervised)、半監督式(Semi-supervised)、自我監督式(Self-supervised)都是常見的非監督式學習方法。...
2024 年 01 月 14 日