論文の概要: Low-Earth Satellite Orbit Determination Using Deep Convolutional
Networks with Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12286v1
- Date: Sat, 20 May 2023 21:38:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 23:08:43.680241
- Title: Low-Earth Satellite Orbit Determination Using Deep Convolutional
Networks with Satellite Imagery
- Title(参考訳): 衛星画像を用いた深部畳み込みネットワークを用いた低地衛星軌道決定
- Authors: Rohit Khorana
- Abstract要約: 地上局との接触をなくした衛星の軌道を決定するために、衛星自体が撮影した地球画像に依存する新しいコンピュータビジョンベースのアプローチの有効性を実証する。
我々は,芸術的アプローチの現在の状況に対して,一桁以上の大きな改善を経験的に観察した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: It is increasingly common for satellites to lose connection with the ground
stations on Earth with which they communicate, due to signal interruptions from
the Earth's ionosphere and magnetosphere. Given the important roles that
satellites play in national defense, public safety, and worldwide
communications, finding ways to determine satellite trajectories in such
situations is a crucially important task. In this paper, we demonstrate the
efficacy of a novel computer vision based approach, which relies on earth
imagery taken by the satellite itself, to determine the orbit of a satellite
that has lost contact with its ground stations. We empirically observe
significant improvements by more than an order of magnitude, over the present
state of the art approach, namely, the Gibbs method for an initial orbit
estimate with the Kalman filter for differential error correction. We further
investigate the performance of the approach by comparing various neural
networks, namely, ResNet50, ResNet101, VGG19, VGG16, AlexNet, and CoAtNet4.
- Abstract(参考訳): 衛星は、地球の電離層や磁気圏からの信号の遮断により、通信する地上ステーションとの接続を失うことがますます一般的になっている。
国防、公共安全、世界的な通信において衛星が果たす重要な役割を考えると、このような状況で衛星軌道を決定する方法を見つけることは極めて重要な課題である。
本稿では、衛星が地上局との接触を失った衛星の軌道を決定するために、衛星自体が撮影した地球画像に依存する新しいコンピュータビジョンに基づく手法の有効性を実証する。
我々は,アートアプローチの現状,すなわち,カルマンフィルタを用いた初期軌道推定のためのgibbs法を用いて,差分誤差補正を行う場合において,1桁以上の大幅な改善を実証的に観察する。
さらに、ResNet50、ResNet101、VGG19、VGG16、AlexNet、CoAtNet4といった様々なニューラルネットワークを比較して、このアプローチの性能について検討する。
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