Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Antenna Pointing Correction in Operations: Efficient Calibration of a Black Box

論文の概要: Learning Antenna Pointing Correction in Operations: Efficient Calibration of a Black Box

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15247v2
Date: Wed, 26 Jun 2024 09:08:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-27 18:25:45.735569
Title: Learning Antenna Pointing Correction in Operations: Efficient Calibration of a Black Box
Title（参考訳）: 動作中のアンテナポインティング補正の学習:ブラックボックスの効率的な校正
Authors: Leif Bergerhoff,
Abstract要約: 運用アンテナシステムのための効率的なオフラインポインティングキャリブレーション手法を提案する。我々の手法は校正の労力を最小化し、技術的信号情報を活用する。本実験では,実環境における提案手法の有用性を示す。
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: We propose an efficient offline pointing calibration method for operational antenna systems which does not require any downtime. Our approach minimizes the calibration effort and exploits technical signal information which is typically used for monitoring and control purposes in ground station operations. Using a standard antenna interface and data from an operational satellite contact, we come up with a robust strategy for training data set generation. On top of this, we learn the parameters of a suitable coordinate transform by means of linear regression. In our experiments, we show the usefulness of the method in a real-world setup.
Abstract（参考訳）: ダウンタイムを必要としない運用アンテナシステムに対して,効率的なオフラインポインティングキャリブレーション手法を提案する。提案手法は校正作業を最小限に抑え,地上局運用における監視・制御の目的で一般的に使用される技術信号情報を活用する。標準アンテナインタフェースと運用衛星接触データを用いて,データセット生成をトレーニングするためのロバストな戦略を考案した。この上に、線形回帰を用いて適切な座標変換のパラメータを学習する。本実験では,実環境における提案手法の有用性を示す。

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