論文の概要: A machine learning and feature engineering approach for the prediction
of the uncontrolled re-entry of space objects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10183v1
- Date: Fri, 17 Mar 2023 13:53:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 20:50:27.307276
- Title: A machine learning and feature engineering approach for the prediction
of the uncontrolled re-entry of space objects
- Title(参考訳): 宇宙物体の制御不能再突入予測のための機械学習と特徴工学的アプローチ
- Authors: Francesco Salmaso and Mirko Trisolini and Camilla Colombo
- Abstract要約: 低地球軌道(LEO)における未制御物体の再突入予測のための深層学習モデルの開発について述べる。
このモデルはSequence-to-Sequenceアーキテクチャの修正版に基づいており、400体以上のTLE(Two-Line Element)データから得られた平均高度プロファイルに基づいて訓練されている。
この研究の斬新さは、平均高度とともに、ドラッグライクな係数(B*)、平均太陽指数、物体の面積と質量比の3つの新しい入力特徴を含むディープラーニングモデルの導入である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0205541448656992
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The continuously growing number of objects orbiting around the Earth is
expected to be accompanied by an increasing frequency of objects re-entering
the Earth's atmosphere. Many of these re-entries will be uncontrolled, making
their prediction challenging and subject to several uncertainties.
Traditionally, re-entry predictions are based on the propagation of the
object's dynamics using state-of-the-art modelling techniques for the forces
acting on the object. However, modelling errors, particularly related to the
prediction of atmospheric drag may result in poor prediction accuracies. In
this context, we explore the possibility to perform a paradigm shift, from a
physics-based approach to a data-driven approach. To this aim, we present the
development of a deep learning model for the re-entry prediction of
uncontrolled objects in Low Earth Orbit (LEO). The model is based on a modified
version of the Sequence-to-Sequence architecture and is trained on the average
altitude profile as derived from a set of Two-Line Element (TLE) data of over
400 bodies. The novelty of the work consists in introducing in the deep
learning model, alongside the average altitude, three new input features: a
drag-like coefficient (B*), the average solar index, and the area-to-mass ratio
of the object. The developed model is tested on a set of objects studied in the
Inter-Agency Space Debris Coordination Committee (IADC) campaigns. The results
show that the best performances are obtained on bodies characterised by the
same drag-like coefficient and eccentricity distribution as the training set.
- Abstract(参考訳): 地球の周りを周回する天体の数は、地球の大気圏に再突入する物体の頻度が増加すると予測されている。
これらの再試行の多くは制御されず、予測に挑戦し、いくつかの不確実性にさらされる。
伝統的に、再突入予測は、オブジェクトに作用する力に対する最先端のモデリング技術を用いて、オブジェクトのダイナミクスの伝播に基づいている。
しかし、特に大気抵抗の予測に関連するモデル誤差は、予測精度が低下する可能性がある。
本稿では,物理に基づくアプローチからデータ駆動アプローチへ,パラダイムシフトを行う可能性を検討する。
本研究では,低地球軌道(LEO)における未制御物体の再突入予測のためのディープラーニングモデルの開発について述べる。
このモデルはSequence-to-Sequenceアーキテクチャの修正版に基づいており、400体以上のTLE(Two-Line Element)データから得られた平均高度プロファイルに基づいて訓練されている。
この研究の斬新さは、平均高度とともに、ドラッグライクな係数(B*)、平均太陽指数、物体の面積と質量比の3つの新しい入力特徴を含むディープラーニングモデルの導入である。
開発モデルは、IADC(Inter-Agency Space Debris Coordination Committee)キャンペーンで研究された一連のオブジェクトでテストされる。
その結果, トレーニングセットと同じ抗力係数と偏心分布で特徴付けられる体上で最高の性能が得られることがわかった。
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