Fugu-MT 論文翻訳(概要): Precise and Efficient Orbit Prediction in LEO with Machine Learning using Exogenous Variables

論文の概要: Precise and Efficient Orbit Prediction in LEO with Machine Learning using Exogenous Variables

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11026v1
Date: Wed, 3 Jul 2024 07:12:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 12:20:02.584682
Title: Precise and Efficient Orbit Prediction in LEO with Machine Learning using Exogenous Variables
Title（参考訳）: 外因性変数を用いた機械学習によるLEOの高精度かつ効率的な軌道予測
Authors: Francisco Caldas, Cláudia Soares,
Abstract要約: 地球の軌道における宇宙物体の量の増加は、宇宙状況認識(Space situational Awareness, SSA)にとって重要な課題である。正確な軌道予測は、宇宙物体の位置と速度を予測し、衝突回避と宇宙デブリの緩和のために重要である。機械学習と時系列技術を用いることで、計算コストが非常に低い位置決め誤差を発生させることができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402723
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The increasing volume of space objects in Earth's orbit presents a significant challenge for Space Situational Awareness (SSA). And in particular, accurate orbit prediction is crucial to anticipate the position and velocity of space objects, for collision avoidance and space debris mitigation. When performing Orbit Prediction (OP), it is necessary to consider the impact of non-conservative forces, such as atmospheric drag and gravitational perturbations, that contribute to uncertainty around the future position of spacecraft and space debris alike. Conventional propagator methods like the SGP4 inadequately account for these forces, while numerical propagators are able to model the forces at a high computational cost. To address these limitations, we propose an orbit prediction algorithm utilizing machine learning. This algorithm forecasts state vectors on a spacecraft using past positions and environmental variables like atmospheric density from external sources. The orbital data used in the paper is gathered from precision ephemeris data from the International Laser Ranging Service (ILRS), for the period of almost a year. We show how the use of machine learning and time-series techniques can produce low positioning errors at a very low computational cost, thus significantly improving SSA capabilities by providing faster and reliable orbit determination for an ever increasing number of space objects.
Abstract（参考訳）: 地球の軌道における宇宙物体の量の増加は、宇宙状況認識(Space situational Awareness, SSA)にとって重要な課題である。そして、特に正確な軌道予測は、衝突回避と宇宙ゴミの緩和のために、宇宙物体の位置と速度を予測するために不可欠である。軌道予測(OP)を行う場合、大気抵抗や重力摂動といった非保守的な力の影響を考慮する必要がある。 SGP4のような従来のプロパゲータ手法ではこれらの力は不十分であり、数値プロパゲータは高い計算コストで力をモデル化することができる。これらの制約に対処するために,機械学習を用いた軌道予測アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、過去の位置と外部からの大気密度のような環境変数を用いて、宇宙船の状態ベクトルを予測する。論文で使用される軌道データは、ILRS(International Laser Ranging Service)の精密なエフェメリスデータから約1年間収集される。機械学習と時系列技術を用いることで、非常に低い計算コストで低い位置決め誤差を発生させることで、より高速で信頼性の高い軌道決定を宇宙オブジェクト数の増加にもたらすことにより、SSA能力を大幅に向上させることができることを示す。

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