論文の概要: Towards Automated Satellite Conjunction Management with Bayesian Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12450v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 02:16:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:20:35.603491
• Title: Towards Automated Satellite Conjunction Management with Bayesian Deep Learning
• Title（参考訳）: ベイズ深層学習による衛星結合管理の自動化に向けて
• Authors: Francesco Pinto, Giacomo Acciarini, Sascha Metz, Sarah Boufelja, Sylvester Kaczmarek, Klaus Merz, Jos\'e A. Martinez-Heras, Francesca Letizia, Christopher Bridges, At{\i}l{\i}m G\"une\c{s} Baydin
• Abstract要約: ローアース軌道は、廃棄されたロケット本体、死んだ衛星、および衝突や爆発による何百万もの破片のジャンクヤードです。 速度は28,000km/hで、これらの軌道上の衝突は断片を発生させ、ケスラー症候群として知られるさらなる衝突のカスケードを引き起こす可能性がある。 この問題に対するベイジアン深層学習のアプローチを導入し、時系列の協調データメッセージで動作する繰り返しニューラルネットワークアーキテクチャ(LSTM)を開発します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: After decades of space travel, low Earth orbit is a junkyard of discarded rocket bodies, dead satellites, and millions of pieces of debris from collisions and explosions. Objects in high enough altitudes do not re-enter and burn up in the atmosphere, but stay in orbit around Earth for a long time. With a speed of 28,000 km/h, collisions in these orbits can generate fragments and potentially trigger a cascade of more collisions known as the Kessler syndrome. This could pose a planetary challenge, because the phenomenon could escalate to the point of hindering future space operations and damaging satellite infrastructure critical for space and Earth science applications. As commercial entities place mega-constellations of satellites in orbit, the burden on operators conducting collision avoidance manoeuvres will increase. For this reason, development of automated tools that predict potential collision events (conjunctions) is critical. We introduce a Bayesian deep learning approach to this problem, and develop recurrent neural network architectures (LSTMs) that work with time series of conjunction data messages (CDMs), a standard data format used by the space community. We show that our method can be used to model all CDM features simultaneously, including the time of arrival of future CDMs, providing predictions of conjunction event evolution with associated uncertainties.
• Abstract（参考訳）: 数十年にわたる宇宙旅行の後、低軌道は廃棄されたロケット本体、死んだ衛星、衝突や爆発による数百万の破片のジャンクヤードである。 高度の高い天体は大気圏に再突入して燃え上がるのではなく、長期間地球を周回する軌道に留まる。 速度は28,000km/hで、これらの軌道上の衝突は断片を発生させ、ケスラー症候群として知られるさらなる衝突のカスケードを引き起こす可能性がある。 この現象は将来の宇宙活動の妨げとなり、宇宙や地球科学の応用に不可欠な衛星インフラを損なう可能性があるため、惑星的な課題となる可能性がある。 商業団体が軌道上の衛星のメガコンステレーションを行うと、衝突回避操作を行うオペレーターの負担が増加する。 このため、潜在的な衝突イベント(結合)を予測する自動ツールの開発が不可欠である。 本稿では,この問題に対するベイズ深層学習手法を紹介し,空間コミュニティが使用する標準データフォーマットである時系列結合データメッセージ (cdms) で動作するリカレントニューラルネットワークアーキテクチャ (lstms) を開発した。 提案手法は,今後のCDMの到着時期など,全てのCDM特徴を同時にモデル化し,関連する不確実性と組み合わせたイベントの進化を予測できることを示す。

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