論文の概要: Leveraging LSTM for Predictive Modeling of Satellite Clock Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07015v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 14:18:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:10:48.661939
• Title: Leveraging LSTM for Predictive Modeling of Satellite Clock Bias
• Title（参考訳）: 衛星クロックバイアスの予測モデリングのためのLSTMの活用
• Authors: Ahan Bhatt, Ishaan Mehta, Pravin Patidar,
• Abstract要約: 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いた衛星クロックバイアスの予測手法を提案する。 私たちのLSTMモデルは、Root Mean Square Error(RMSE)が2.11$times$10$-11$である、極めて精度が高い。 本研究は, 各種デバイスで使用される低消費電力受信機の精度と効率を高める上で, 有意義な可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Satellite clock bias prediction plays a crucial role in enhancing the accuracy of satellite navigation systems. In this paper, we propose an approach utilizing Long Short-Term Memory (LSTM) networks to predict satellite clock bias. We gather data from the PRN 8 satellite of the Galileo and preprocess it to obtain a single difference sequence, crucial for normalizing the data. Normalization allows resampling of the data, ensuring that the predictions are equidistant and complete. Our methodology involves training the LSTM model on varying lengths of datasets, ranging from 7 days to 31 days. We employ a training set consisting of two days' worth of data in each case. Our LSTM model exhibits exceptional accuracy, with a Root Mean Square Error (RMSE) of 2.11 $\times$ 10$^{-11}$. Notably, our approach outperforms traditional methods used for similar time-series forecasting projects, being 170 times more accurate than RNN, 2.3 $\times$ 10$^7$ times more accurate than MLP, and 1.9 $\times$ 10$^4$ times more accurate than ARIMA. This study holds significant potential in enhancing the accuracy and efficiency of low-power receivers used in various devices, particularly those requiring power conservation. By providing more accurate predictions of satellite clock bias, the findings of this research can be integrated into the algorithms of such devices, enabling them to function with heightened precision while conserving power. Improved accuracy in clock bias predictions ensures that low-power receivers can maintain optimal performance levels, thereby enhancing the overall reliability and effectiveness of satellite navigation systems. Consequently, this advancement holds promise for a wide range of applications, including remote areas, IoT devices, wearable technology, and other devices where power efficiency and navigation accuracy are paramount.
• Abstract（参考訳）: 衛星時計の偏差予測は、衛星ナビゲーションシステムの精度を高める上で重要な役割を果たす。 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いた衛星クロックバイアスの予測手法を提案する。 我々はガリレオのPRN 8衛星からデータを収集し、それを前処理して、データの正規化に不可欠な1つの差分シーケンスを得る。 正規化はデータの再サンプリングを可能にし、予測が等しく完全であることを保証する。 我々の手法は、LSTMモデルをデータセットの長さの異なる7日から31日でトレーニングすることを含む。 それぞれのケースに2日分のデータからなるトレーニングセットを採用しています。 我々のLSTMモデルは、Root Mean Square Error (RMSE)が2.11$\times$ 10$^{-11}$であるのに対して、非常に正確である。 我々の手法は、RNNの170倍の精度、2.3$\times$10$^7$の精度、1.9$\times$10$^4$の精度である。 本研究は, 各種機器, 特に省電力を必要とする低消費電力受信機の精度と効率を高める上で, 有意義な可能性を秘めている。 衛星時計バイアスのより正確な予測を提供することで、この研究の成果をこれらの装置のアルゴリズムに組み込むことができ、パワーを保ちながら精度を高めて機能させることができる。 クロックバイアス予測における精度の向上により、低消費電力受信機は最適な性能レベルを維持することができ、衛星ナビゲーションシステムの全体的な信頼性と有効性を向上させることができる。 その結果、この進歩は、電力効率とナビゲーション精度が最重要となるリモートエリア、IoTデバイス、ウェアラブル技術、その他のデバイスなど、幅広いアプリケーションに対して約束される。

関連論文リスト

• VECTOR: Velocity-Enhanced GRU Neural Network for Real-Time 3D UAV Trajectory Prediction [2.1825723033513165]
  シーケンスベースニューラルネットワークにおけるGRU(Gated Recurrent Units)を用いた新しいトラジェクトリ予測手法を提案する。 我々は、合成と実世界のUAV軌跡データの両方を使用し、幅広い飛行パターン、速度、機敏性を捉えています。 GRUベースのモデルは、平均二乗誤差(MSE)を2×10-8に抑えながら、最先端のRNNアプローチを著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T07:16:42Z)
• Real-time gravitational-wave inference for binary neutron stars using machine learning [71.29593576787549]
  近似を行なわずに1秒で完全なBNS推論を行う機械学習フレームワークを提案する。 本手法は, (i) 合併前の正確な局所化を提供することにより, (i) 近似低遅延法と比較して, (ii) 局所化精度を$sim30%$で改善すること, (iii) 光度距離, 傾斜, 質量に関する詳細な情報を提供することにより, (i) マルチメーサの観測を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T18:00:02Z)
• Energy-Efficient On-Board Radio Resource Management for Satellite Communications via Neuromorphic Computing [59.40731173370976]
  本研究は,エネルギー効率のよい脳誘発機械学習モデルのオンボード無線リソース管理への応用について検討する。 関連するワークロードでは、Loihi 2に実装されたスパイクニューラルネットワーク(SNN)の方が精度が高く、CNNベースのリファレンスプラットフォームと比較して消費電力が100ドル以上削減される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T03:13:57Z)
• Synchronizing clocks via satellites using entangled photons: Effect of relative velocity on precision [0.0]
  衛星と地上局の相対速度がQCSプロトコルの成功に与える影響を研究するためのツールを開発する。 我々は、LEO内の1つの衛星、低コストの絡み合い源、携帯型原子時計、雪崩検知器を用いて、米国大陸の都市における同期結果をシミュレートした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T21:31:21Z)
• RNN-Based GNSS Positioning using Satellite Measurement Features and Pseudorange Residuals [0.0]
  この研究は、リンクワイド測定の品質要因を予測する機械学習の可能性を生かしている。 我々は、条件付き擬似乱射残差とリンク毎の衛星測度からなるカスタマイズされた行列を用いる。 大規模フィールド計測から得られた実データに関する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T16:11:57Z)
• Collaborative Learning with a Drone Orchestrator [79.75113006257872]
  インテリジェントな無線デバイス群は、ドローンの助けを借りて共有ニューラルネットワークモデルを訓練する。 提案したフレームワークは,トレーニングの大幅な高速化を実現し,ドローンホバリング時間の平均24%と87%の削減を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T23:46:25Z)
• Time-to-Green predictions for fully-actuated signal control systems with supervised learning [56.66331540599836]
  本稿では,集約信号とループ検出データを用いた時系列予測フレームワークを提案する。 我々は、最先端の機械学習モデルを用いて、将来の信号位相の持続時間を予測する。 スイスのチューリッヒの信号制御システムから得られた経験的データに基づいて、機械学習モデルが従来の予測手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-24T07:50:43Z)
• Taking ROCKET on an Efficiency Mission: Multivariate Time Series Classification with LightWaveS [3.5786621294068373]
  正確な多変量時系列分類のためのフレームワークLightWaveSを提案する。 ROCKETの機能はわずか2.5%しか採用していないが、最近のディープラーニングモデルに匹敵する精度を実現している。 エッジデバイス上での推論において, ROCKETと比較して9倍から65倍のスピードアップを実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T10:52:20Z)
• Two-Timescale End-to-End Learning for Channel Acquisition and Hybrid Precoding [94.40747235081466]
  本研究では,ミリ波(mmWave)大規模マルチインプット多重出力(MIMO)システムのためのエンドツーエンドの深層学習に基づくジョイントトランスシーバ設計アルゴリズムを提案する。 我々は受信したパイロットを受信機でフィードバックビットにマッピングし、さらに送信機でハイブリッドプリコーダにフィードバックビットをマッピングするDNNアーキテクチャを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T20:49:02Z)
• Uncertainty-Aware Learning for Improvements in Image Quality of the Canada-France-Hawaii Telescope [9.963669010212012]
  我々は、現状の機械学習手法を利用して、環境条件や観測操作パラメータから観測画像の品質(IQ)を予測する。 我々は,CFHT の広視野カメラ MegaCam において,データ特徴と観測された IQ 間の複素依存の高精度かつ解釈可能なモデルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-30T18:10:20Z)
• Efficient and Robust LiDAR-Based End-to-End Navigation [132.52661670308606]
  我々は,LiDARをベースとした効率的なエンドツーエンドナビゲーションフレームワークを提案する。 本稿では,スパース畳み込みカーネル最適化とハードウェア対応モデル設計に基づくFast-LiDARNetを提案する。 次に,単一の前方通過のみから予測の不確かさを直接推定するハイブリッド・エビデンシャル・フュージョンを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-20T17:52:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。