論文の概要: Low-Earth Satellite Orbit Determination Using Deep Convolutional Networks with Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12286v2
• Date: Wed, 12 Jul 2023 03:30:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 19:19:26.304617
• 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。

関連論文リスト

• A Sharded Blockchain-Based Secure Federated Learning Framework for LEO Satellite Networks [4.034610694515541]
  低地球軌道(LEO)衛星ネットワークは、宇宙ベースの人工知能(AI)アプリケーションにますます不可欠である。 商業利用が拡大するにつれて、LEO衛星ネットワークはサイバー攻撃のリスクが高まる。 我々は、SBFL-LEOと呼ばれるLEOネットワークのためのシャーディングブロックチェーンベースのフェデレーション学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-09T10:22:52Z)
• Weakly-supervised Camera Localization by Ground-to-satellite Image Registration [52.54992898069471]
  本稿では,地対衛星画像登録のための弱教師付き学習戦略を提案する。 地上画像ごとに正の衛星画像と負の衛星画像を導き出す。 また,クロスビュー画像の相対回転推定のための自己超越戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T12:57:16Z)
• Infiltrating the Sky: Data Delay and Overflow Attacks in Earth Observation Constellations [13.197457702744991]
  低地球軌道(LEO)地球観測(EO)衛星は、地球を観測する方法を変えました。 EO衛星はダウンリンク通信能力が非常に限られており、送信帯域、地上局の数と位置、高速衛星移動による小さな送信窓によって制限されている。 本稿では,EOコンステレーションにおける資源競争による新たな攻撃面について検討し,地球観測データの遅延や低下を正統なEOサービスを用いて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T02:20:13Z)
• A Distance Similarity-based Genetic Optimization Algorithm for Satellite Ground Network Planning Considering Feeding Mode [53.71516191515285]
  衛星データ中継ミッションの送信効率の低さは、現在システムの構築を制約している問題となっている。 本研究では,タスク間の状態特性を考慮した距離類似性に基づく遺伝的最適化アルゴリズム(DSGA)を提案し,タスク間の類似性を決定するための重み付きユークリッド距離法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T06:57:45Z)
• A reconfigurable entanglement distribution network suitable for connecting multiple ground nodes with a satellite [0.0]
  短い衛星パスでは、地上ネットワークは、すべての地上ノードが衛星受信機との絡み合いを確立するマルチポイント・ツー・ポイント・トポロジーとして構成される。 この衛星が利用できないとき、衛星のアップリンクは1つの光スイッチで地上ノードに再送信される。 我々はパルス超絡み合った光子源を数値シミュレーションし、提案した量子鍵分布のネットワーク構成の性能について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T01:16:23Z)
• Vehicle Perception from Satellite [54.07157185000604]
  データセットは、GTA-Vから記録された12の衛星ビデオと14の合成ビデオに基づいて構築されている。 小さなオブジェクトの検出、カウント、密度推定など、いくつかのタスクをサポートする。 128,801両は完全に注釈付けされており、各画像の車両数は0から101まで様々である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T15:59:16Z)
• Satellite Detection in Unresolved Space Imagery for Space Domain Awareness Using Neural Networks [0.0]
  この研究は、MobileNetV2 Convolutional Neural Network (CNN)を用いて、衛星の高速かつ移動的な検出を行う。 カスタムデータベースは、合成衛星画像プログラムの画像を使用して作成され、衛星上の「衛星陽性」画像のバウンディングボックスでラベル付けされる。 CNNは、このデータベース上でトレーニングされ、実際の望遠鏡画像で構成された外部データセット上で、モデルの精度をチェックすることによって、推論が検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-23T04:28:45Z)
• A CubeSat platform for space based quantum key distribution [62.997667081978825]
  我々は3UキューブサットであるSpooQy-1のフォローアップミッションについて報告し、軌道上で偏光に絡み合った光子の発生を実証した。 ミッションの次のイテレーションでは、偏光に絡み合った光子対のコンパクトなソースに基づいて、衛星と地上の量子鍵の分布を示す。 我々は,現在シンガポールで建設中の光地上局の設計について,量子信号を受信するための設計を簡潔に述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-23T06:28:43Z)
• FedSpace: An Efficient Federated Learning Framework at Satellites and Ground Stations [10.250105527148731]
  低軌道(LEO)衛星の大規模な展開は、大量の地球画像やセンサーデータを収集する。 ダウンリンク帯域の制限、疎結合性、画像解像度の正規化制約のため、高解像度画像をダウンロードし、これらの機械学習モデルを地上で訓練することは不可能であることが多い。 本稿では,地上局と衛星が収集した画像を衛星上で共有することなく,グローバルMLモデルを協調訓練するフェデレートラーニング(FL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-02T20:09:27Z)
• Deep Learning Aided Routing for Space-Air-Ground Integrated Networks Relying on Real Satellite, Flight, and Shipping Data [79.96177511319713]
  現在の海上通信は主に単なる送信資源を持つ衛星に依存しており、現代の地上無線ネットワークよりも性能が劣っている。 大陸横断航空輸送の増加に伴い、商業旅客機に依存した航空アドホックネットワークという有望な概念は、空対地およびマルチホップ空対空リンクを介して衛星ベースの海上通信を強化する可能性がある。 低軌道衛星コンステレーション、旅客機、地上基地局、船舶がそれぞれ宇宙、航空、船舶として機能する、ユビキタスな海上通信を支援するための宇宙地上統合ネットワーク(SAGIN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T14:12:10Z)
• Integrating LEO Satellite and UAV Relaying via Reinforcement Learning for Non-Terrestrial Networks [51.05735925326235]
  低軌道軌道(LEO)衛星のメガコンステレーションは、低レイテンシで長距離通信を可能にする可能性がある。 軌道上の星座から選択されたLEO衛星を用いて、2つの遠距離地上端末間でパケットを転送する問題について検討する。 エンドツーエンドのデータレートを最大化するためには、衛星アソシエーションとHAPロケーションを最適化する必要がある。 本稿では, 深部強化学習(DRL)と新しい動作次元低減技術を用いてこの問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-26T05:39:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。