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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12286v3
• Date: Sat, 30 Sep 2023 21:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 17:45:45.211755
• 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: 我々は,地上局との接触をなくす際に,衛星がリアルタイムに撮影した地球の画像に頼ってその軌道を予測できるコンピュータビジョンに基づくアプローチを提案する。 他の研究とは対照的に、画像ベースのデータセットでニューラルネットワークをトレーニングし、ニューラルネットワークが軌道決定におけるデファクト標準よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the critical roles that satellites play in national defense, public safety, and worldwide communications, finding ways to determine satellite trajectories is a crucially important task for improved space situational awareness. However, it is increasingly common for satellites to lose connection to the ground stations with which they communicate due to signal interruptions from the Earth's ionosphere and magnetosphere, among other interferences. In this work, we propose utilizing a computer vision based approach that relies on images of the Earth taken by the satellite in real-time to predict its orbit upon losing contact with ground stations. In contrast with other works, we train neural networks on an image-based dataset and show that the neural networks outperform the de facto standard in orbit determination (the Kalman filter) in the scenario where the satellite has lost connection with its ground-based station. Moreover, our approach does not require $\textit{a priori}$ knowledge of the satellite's state and it takes into account the external factors influencing the satellite's motion using images taken in real-time.
• Abstract（参考訳）: 衛星が国防、公衆安全、世界的な通信において果たす重要な役割を考えると、衛星軌道を決定する方法を見つけることは、宇宙の状況認識を改善する上で非常に重要な課題である。 しかし、地球の電離層や磁気圏からの信号の遮断などによって通信する地上局との接続を失うことは、衛星にとってますます一般的になっている。 本研究では,地上局との接点を失う際の軌道予測のために,衛星がリアルタイムで撮影した地球の画像に依存するコンピュータビジョンに基づくアプローチを提案する。 他の研究とは対照的に、画像ベースのデータセット上でニューラルネットワークをトレーニングし、衛星が地上基地との接続を失ったシナリオにおいて、ニューラルネットワークが軌道決定におけるデファクト標準(カルマンフィルタ)より優れていることを示す。 さらに,衛星の状態を知るために$\textit{a priori}$を必要とせず,リアルタイムに撮影した画像を用いて衛星の動作に影響を与える外部要因を考慮に入れる。

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