論文の概要: Avancee-1 Mission and SaDoD Method: LiDAR-based stimulated atomic
disintegration of space debris (SaDoD) using Optical Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13485v1
- Date: Thu, 27 May 2021 22:44:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-31 13:28:04.148088
- Title: Avancee-1 Mission and SaDoD Method: LiDAR-based stimulated atomic
disintegration of space debris (SaDoD) using Optical Neural Networks
- Title（参考訳）: Avancee-1 Mission and SaDoD Method: LiDARをベースとした光ニューラルネットワークによる宇宙ゴミの原子分解
- Authors: Manuel Ntumba, Saurabh Gore
- Abstract要約: 本稿では,光学ニューラルネットワーク(ONN)を用いた宇宙デブリ除去のためのAvancee-1 Missionについて述べる。
その結果、軌道上の破片は低い高度と高い温度で最も高度に劣化することが判明した。
SaDoD法は他の技術で実装できるが、特にAvancee-1ミッションでは、LiDAR技術と光ニューラルネットワークアルゴリズムで実装された。
- 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: The surface degradation of satellites in Low Earth Orbit (LEO) is affected by
Atomic Oxygen (AO) and varies depending on the spacecraft orbital parameters.
Atomic oxygen initiates several chemical and physical reactions with materials
and produces erosion and self-disintegration of the debris at high energy. This
paper discusses Avancee-1 Mission, LiDAR-based space debris removal using
Optical Neural Networks (ONN) to optimize debris detection and mission
accuracy. The SaDoD Method is a Stimulated Atomic Disintegration of Orbital
Debris, which in this case has been achieved using LiDAR technology and Optical
Neural Networks. We propose Optical Neural Network algorithms with a high
ability of image detection and classification. The results show that orbital
debris has a higher chance of disintegration when the laser beam is coming from
Geostationary Orbit (GEO) satellites and in the presence of high solar
activities. This paper proposes a LiDAR-based space debris removal method
depending on the variation of atomic oxygen erosion with orbital parameters and
solar energy levels. The results obtained show that orbital debris undergoes
the most intense degradation at low altitudes and higher temperatures. The
satellites in GEO use Optical Neural Network algorithms for object detection
before sending the laser beams to achieve self-disintegration. The SaDoD Method
can be implemented with other techniques, but especially for the Avancee-1
Mission, the SaDoD was implemented with LiDAR technologies and Optical Neural
Network algorithms.
- Abstract（参考訳）: 低軌道(LEO)における衛星の表面劣化は、原子酸素(AO)の影響を受け、宇宙船の軌道パラメータによって異なる。
原子酸素はいくつかの化学反応と物理反応を起こし、高エネルギーで破片の浸食と自己分解を発生させる。
本稿では,光学ニューラルネットワーク(ONN)を用いた宇宙デブリ除去のためのAvancee-1 Missionについて述べる。
SaDoD法は軌道デブリの促進原子分解であり、この場合、LiDAR技術と光ニューラルネットワークを用いて達成されている。
本稿では,画像検出と分類能力の高い光ニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。
その結果、地球軌道(GEO)衛星からレーザービームが来ており、高太陽活動が存在する場合、軌道の破片が崩壊する確率が高いことが示された。
本稿では、軌道パラメータと太陽エネルギーレベルによる原子酸素浸食の変動に応じて、LiDARを用いた宇宙ゴミ除去手法を提案する。
その結果、軌道デブリは低い高度と高い温度で最も激しい劣化を受けることが判明した。
GEOの衛星は、レーザービームを送る前に物体検出に光学ニューラルネットワークアルゴリズムを使用している。
SaDoD法は他の技術で実装できるが、特にAvancee-1ミッションでは、LiDAR技術と光ニューラルネットワークアルゴリズムで実装された。
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