論文の概要: Precision Mars Entry Navigation with Atmospheric Density Adaptation via Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14411v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 19:10:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-04 05:41:15.431492
• Title: Precision Mars Entry Navigation with Atmospheric Density Adaptation via Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた大気密度適応型精密火星探査ナビゲーション
• Authors: Felipe Giraldo-Grueso, Andrey A. Popov, Renato Zanetti
• Abstract要約: 真の火星大気密度とオンボード密度モデルとの相違は、宇宙船の航法フィルタの性能を著しく損なう可能性がある。 この研究は、ニューラルネットワークを用いて大気密度を推定し、推定の不確実性を考慮した考察分析を用いることで、火星の突入に対するオンラインフィルタリングに新しいアプローチを導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discrepancies between the true Martian atmospheric density and the onboard density model can significantly impair the performance of spacecraft entry navigation filters. This work introduces a new approach to online filtering for Martian entry by using a neural network to estimate atmospheric density and employing a consider analysis to account for the uncertainty in the estimate. The network is trained on an exponential atmospheric density model, and its parameters are dynamically adapted in real time to account for any mismatches between the true and estimated densities. The adaptation of the network is formulated as a maximum likelihood problem, leveraging the measurement innovations of the filter to identify optimal network parameters. The incorporation of a neural network enables the use of stochastic optimizers known for their efficiency in the machine learning domain within the context of the maximum likelihood approach. Performance comparisons against previous approaches are conducted in various realistic Mars entry navigation scenarios, resulting in superior estimation accuracy and precise alignment of the estimated density with a broad selection of realistic Martian atmospheres sampled from perturbed Mars-GRAM data.
• Abstract（参考訳）: 真の火星大気密度とオンボード密度モデルとの相違は、宇宙船の航法フィルタの性能を著しく損なう可能性がある。 この研究は、ニューラルネットワークを用いて大気密度を推定し、推定の不確実性を考慮した考察分析を用いることで、火星の突入に対するオンラインフィルタリングの新しいアプローチを導入する。 ネットワークは指数的な大気密度モデルに基づいて訓練され、そのパラメータは、真の密度と推定された密度のミスマッチを考慮するためにリアルタイムで動的に適応される。 ネットワークの適応は、最適なネットワークパラメータを識別するためにフィルタの測定革新を活用し、最大極大問題として定式化される。 ニューラルネットワークを組み込むことで、最大確率アプローチのコンテキスト内の機械学習領域における効率性で知られている確率的最適化を利用できるようになる。 従来の手法と性能の比較は、様々なリアルな火星の航法シナリオで行われ、結果として推定密度の推定精度と正確なアライメントが、摂動した火星のグラムデータからサンプリングされた現実的な火星の大気の幅広い選択によって得られた。

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