論文の概要: Density Estimation for Entry Guidance Problems using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19684v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 16:03:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 19:17:29.292873
• Title: Density Estimation for Entry Guidance Problems using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた入場誘導問題の密度推定
• Authors: Jens A. Rataczak, Davide Amato, Jay W. McMahon
• Abstract要約: 長い短期記憶ニューラルネットワークは、エントリー車両で利用可能な測定値と、それが飛んでいる密度プロファイルの間のマッピングを学習するために訓練される。 訓練されたLSTMは、車両が飛行する密度プロファイルを予測し、既に飛行している密度プロファイルを再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents a deep-learning approach to estimate atmospheric density profiles for use in planetary entry guidance problems. A long short-term memory (LSTM) neural network is trained to learn the mapping between measurements available onboard an entry vehicle and the density profile through which it is flying. Measurements include the spherical state representation, Cartesian sensed acceleration components, and a surface-pressure measurement. Training data for the network is initially generated by performing a Monte Carlo analysis of an entry mission at Mars using the fully numerical predictor-corrector guidance (FNPEG) algorithm that utilizes an exponential density model, while the truth density profiles are sampled from MarsGRAM. A curriculum learning procedure is developed to refine the LSTM network's predictions for integration within the FNPEG algorithm. The trained LSTM is capable of both predicting the density profile through which the vehicle will fly and reconstructing the density profile through which it has already flown. The performance of the FNPEG algorithm is assessed for three different density estimation techniques: an exponential model, an exponential model augmented with a first-order fading-memory filter, and the LSTM network. Results demonstrate that using the LSTM model results in superior terminal accuracy compared to the other two techniques when considering both noisy and noiseless measurements.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、惑星突入誘導問題に使用する大気密度プロファイルを推定するための深層学習手法を提案する。 長期短期記憶(lstm)ニューラルネットワークは、エントリー車両で利用可能な測定値と、それが飛行する密度プロファイルの間のマッピングを学ぶために訓練される。 測定には球面状態表現、直感加速度成分、表面圧力測定が含まれる。 ネットワークのトレーニングデータは、最初に、指数密度モデルを用いた完全数値予測-補正ガイダンス(fnpeg)アルゴリズムを用いて、火星への突入ミッションのモンテカルロ分析を行い、真理密度プロファイルをmarsgramからサンプリングすることで生成される。 LSTMネットワークの予測をFNPEGアルゴリズムに統合するためのカリキュラム学習手法を開発した。 訓練されたLSTMは、車両が飛行する密度プロファイルを予測し、既に飛行している密度プロファイルを再構築する。 FNPEGアルゴリズムの性能は指数モデル,1次フェードメモリフィルタを付加した指数モデル,LSTMネットワークの3つの異なる密度推定手法で評価される。 その結果、LSTMモデルを用いることで、ノイズとノイズの両測定を考慮に入れた場合、他の2つの手法よりも優れた終端精度が得られることがわかった。

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