Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/4290
Title: การออกแบบนิวรอลเนตเวิร์กเพื่อประมาณค่าตำแหน่งของสถานีเคลื่อนที่
Other Titles: Design of neural network for estimating location of mobile station
Authors: ศรัณย์ เกียรติศิริโรจน์
Advisors: วาทิต เบญจพลกุล
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email: Watit.B@chula.ac.th
Subjects: นิวรัลเน็ตเวิร์ค (คอมพิวเตอร์)
ระบบสื่อสารเคลื่อนที่
Issue Date: 2548
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา บริการประมาณค่าตำแหน่งในระบบโทรศัพท์เคลื่อนที่ได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นจากภาครัฐหรือภาคเอกชน จนได้มีการออกเป็นข้อกำหนดเพื่อสร้างเป็นมาตรฐานโดยหน่วยงาน Federal Communications Commission (FCC) กล่าวคือ ตั้งแต่เดือนตุลาคม ค.ศ. 2001 สำหรับระบบสื่อสารเคลื่อนที่ CDMA หรือ GSM จะต้องมีความสามารถรายงานค่าตำแหน่งให้มีความถูกต้องในระยะความผิดพลาด 125 เมตร อย่างน้อย 67% ของจำนวนครั้งการประมาณค่า วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอเทคนิคในการออกแบบนิวรอลเนตเวิร์กเพื่อประมาณค่าตำแหน่งของสถานีเคลื่อนที่โดยใช้ค่าความแรงของสัญญาณและตำแหน่งของสถานีฐานที่ติดต่อกับสถานีเคลื่อนที่เป็นข้อมูลเข้าในการฝึกและทดสอบนิวรอลเนตเวิร์ก เพื่อแก้ไขปัญหาความไม่เป็นเชิงเส้นของการประมาณค่าที่ทำให้ไม่สามารถนำแบบจำลองทางคณิตศาสตร์มาใช้ได้อย่างเหมาะสม และเพื่อยืนยันว่านิวรอลเนตเวิร์กที่ออกแบบสามารถใช้ในการประมาณค่าตำแหน่งของสถานีเคลื่อนที่ได้จริง วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จึงได้ออกแบบนิวรอลเนตเวิร์กโดยใช้ภาษาบรรยายฮาร์ดแวร์ประเภทหนึ่งที่เรียกว่า ภาษาวีเอชดีแอล (Very high speed integrated circuit Hardware Description Language: VHDL) เนื่องจากในการออกแบบสามารถแก้ไข ทดสอบประสิทธิภาพ และนำมาสร้างเป็นอุปกรณ์ต้นแบบได้โดยง่ายด้วยการดาวน์โหลดนิวรอลเนตเวิร์กที่ออกแบบลงบนบอร์ดเอฟพีจีเอ (Field Programmable Gate Array: FPGA) ซึ่งจากผลการทดสอบในการจำลองแบบ และการทดสอบอุปกรณ์ต้นแบบที่ทดลองสร้างขึ้น แสดงให้เห็นว่านิวรอลเนตเวิร์กที่ออกแบบสามารถประมาณค่าตำแหน่งของสถานีเคลื่อนที่ได้ถูกต้องตามข้อกำหนดของ FCC อย่างไรก็ตาม อุปกรณ์ต้นแบบดังกล่าวยังต้องมีการพัฒนาให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นต่อไปในอนาคต
Other Abstract: Position location services in mobile telephone systems have been receiving increased interest in the past decades. The applications are included in both commercial and governmental interests. At present, the Federal Communications Commission (FCC) has launched the specification for E-911 service. These requirements proposed that by October 2001, operators must be able to determine accurate location of mobile stations with accuracy within the radius of 125 meters to achieve at least 67 percent of all trial locations. This thesis proposes a technique to design neural network to approximate the location of Mobile Station (MS) by using real data of the Signal Strength (SS) and the position of Base Stations (BSs) which communicate with the MS as inputs to train and test the neural network for solving the non-linear problem of approximation which is not suitable for using mathematical models. To prove that the designed neural network can be in practice, this thesis focuses on implementing the neural network usingvery high speed integrated circuit Hardware Description Language (VHDL) because of its simplicity in debugging, testing the performance and implementing the prototype by downloading the designed neural network to Field Programmable Gate Array (FPGA). Simulation model and prototype testing show that the designed neural network has the ability to approximate the location of MS with accuracy in compliance with FCC. However, the implemented prototype in this thesis is still to be improved in the future
Description: วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2548
Degree Name: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิศวกรรมไฟฟ้า
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/4290
URI: http://doi.org/10.14457/CU.the.2005.1098
ISBN: 9741757026
metadata.dc.identifier.DOI: 10.14457/CU.the.2005.1098
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
saran.pdf2.5 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.