論文の概要: Learning Satellite Pattern-of-Life Identification: A Diffusion-based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10814v3
- Date: Sat, 25 Oct 2025 07:01:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 15:28:14.224751
- Title: Learning Satellite Pattern-of-Life Identification: A Diffusion-based Approach
- Title（参考訳）: 衛星の生活パターンを学習する:拡散に基づくアプローチ
- Authors: Yongchao Ye, Xinting Zhu, Xuejin Shen, Xiaoyu Chen, S. Joe Qin, Lishuai Li,
- Abstract要約: 衛星の挙動をモニターする現在のアプローチは、専門家の知識と低スケールのルールベースのシステムに依存している。
本稿では, 専門知識への依存を著しく排除する, 衛星パタン・オブ・ライフ(PoL)識別のための新しい生成手法を提案する。
実際の衛星データを用いたケーススタディでは、運用行動パターンの識別、追跡の強化、空間状況認識に対するアプローチの変容の可能性が確認されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.811177660290726
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As Earth's orbital satellite population grows exponentially, effective space situational awareness becomes critical for collision prevention and sustainable operations. Current approaches to monitor satellite behaviors rely on expert knowledge and rule-based systems that scale poorly. Among essential monitoring tasks, satellite pattern-of-life (PoL) identification, analyzing behaviors like station-keeping maneuvers and drift operations, remains underdeveloped due to aerospace system complexity, operational variability, and inconsistent ephemerides sources. We propose a novel generative approach for satellite PoL identification that significantly eliminates the dependence on expert knowledge. The proposed approach leverages orbital elements and positional data to enable automatic pattern discovery directly from observations. Our implementation uses a diffusion model framework for end-to-end identification without manual refinement or domain expertise. The architecture combines a multivariate time-series encoder to capture hidden representations of satellite positional data with a conditional denoising process to generate accurate PoL classifications. Through experiments across diverse real-world satellite operational scenarios, our approach demonstrates superior identification quality and robustness across varying data quality characteristics. A case study using actual satellite data confirms the approach's transformative potential for operational behavior pattern identification, enhanced tracking, and space situational awareness.
- Abstract（参考訳）: 地球の軌道衛星の人口が指数関数的に増加するにつれて、効果的な宇宙状況の認識は衝突防止と持続可能な運用のために重要となる。
衛星の挙動をモニターする現在のアプローチは、専門家の知識と低スケールのルールベースのシステムに依存している。
重要な監視タスクのうち、衛星のパターン・オブ・ライフ(PoL)識別、ステーションの維持操作やドリフト操作などの動作の分析は、航空宇宙システムの複雑さ、運用のばらつき、矛盾するエフェメリド源のために未開発のままである。
本稿では,専門知識への依存を著しく排除した衛星PoL識別のための新しい生成手法を提案する。
提案手法は、軌道要素と位置データを利用して、観測から直接パターンの自動発見を可能にする。
我々の実装では、手作業の洗練やドメインの専門知識なしに、エンドツーエンドの識別に拡散モデルフレームワークを使用します。
このアーキテクチャは多変量時系列エンコーダと衛星位置データの隠蔽表現と条件付き復調処理を組み合わせて正確なPoL分類を生成する。
実世界の衛星運用シナリオの多種多様な実験を通して、本手法は、様々なデータ品質特性に対して優れた識別品質とロバスト性を示す。
実際の衛星データを用いたケーススタディでは、運用行動パターンの識別、追跡の強化、空間状況認識に対するアプローチの変容の可能性が確認されている。
関連論文リスト
- CLIP Meets Diffusion: A Synergistic Approach to Anomaly Detection [54.85000884785013]
異常検出は、異常の定義の曖昧さ、異常型の多様性、トレーニングデータの不足による複雑な問題である。
識別的基盤モデルと生成的基礎モデルの両方を活用するCLIPfusionを提案する。
本手法は, 異常検出の多面的課題に対処する上で, マルチモーダル・マルチモデル融合の有効性を裏付けるものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-13T13:30:15Z) - Robust Distribution Alignment for Industrial Anomaly Detection under Distribution Shift [51.24522135151649]
異常検出は産業アプリケーションの品質管理において重要な役割を担っている。
既存の方法は、一般化可能なモデルをトレーニングすることで、ドメインシフトに対処しようとする。
提案手法は,最先端の異常検出法や領域適応法と比較して,優れた結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-19T05:25:52Z) - Towards Satellite Non-IID Imagery: A Spectral Clustering-Assisted Federated Learning Approach [29.593406320684448]
低軌道(LEO)衛星は、様々なモノのインターネット(IoT)アプリケーションを実現するために、豊富な地球観測データ(EOD)を集めることができる。
効率的なEDD処理機構を実現するためには,1) 衛星と地上局の接続が間欠的であるため,大規模なデータを地上に送信することなく観測データを処理すること,2) 非独立で同一の(非IID)衛星データを処理すること,の課題を検討する必要がある。
軌道を用いたスペクトルクラスタリングによるクラスタリング型自己知識蒸留(OSC-FSKD)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T14:36:58Z) - Embedding Trajectory for Out-of-Distribution Detection in Mathematical Reasoning [50.84938730450622]
数理推論におけるOOD検出にトラジェクトリボラティリティを用いたトラジェクトリベースのTVスコアを提案する。
本手法は, 数学的推論シナリオ下でのGLM上での従来のアルゴリズムよりも優れる。
提案手法は,複数選択質問などの出力空間における高密度特徴を持つアプリケーションに拡張することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T22:22:25Z) - SatSynth: Augmenting Image-Mask Pairs through Diffusion Models for Aerial Semantic Segmentation [69.42764583465508]
我々は,地球観測における注釈付きデータの不足に対処するために,生成的画像拡散の可能性を探る。
我々の知る限りでは、衛星セグメンテーションのための画像と対応するマスクの両方を最初に生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T10:30:22Z) - Semi-supervised Open-World Object Detection [74.95267079505145]
半教師付きオープンワールド検出(SS-OWOD)という,より現実的な定式化を導入する。
提案したSS-OWOD設定では,最先端OWOD検出器の性能が劇的に低下することが実証された。
我々は,MS COCO, PASCAL, Objects365, DOTAの4つのデータセットを用いた実験を行い, 提案手法の有効性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-25T07:12:51Z) - Unsupervised Discovery of Interpretable Directions in h-space of
Pre-trained Diffusion Models [63.1637853118899]
本稿では,事前学習した拡散モデルのh空間における解釈可能な方向を特定するための,教師なしおよび学習に基づく最初の手法を提案する。
我々は、事前訓練された拡散モデルのh-スペースで動作するシフト制御モジュールを用いて、サンプルをシフトしたバージョンに操作する。
それらを共同で最適化することで、モデルは自然に絡み合った、解釈可能な方向を発見する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-15T18:44:30Z) - SatDM: Synthesizing Realistic Satellite Image with Semantic Layout
Conditioning using Diffusion Models [0.0]
Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は意味的レイアウトから現実的なイメージを合成する上で大きな可能性を証明している。
本稿では,セマンティックマップを用いて高品質で多様な衛星画像を生成する条件付きDDPMモデルを提案する。
提案モデルの有効性は,本研究の文脈内で導入した詳細なラベル付きデータセットを用いて検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T19:39:13Z) - View Consistent Purification for Accurate Cross-View Localization [59.48131378244399]
本稿では,屋外ロボットのための微細な自己局在化手法を提案する。
提案手法は,既存のクロスビューローカライゼーション手法の限界に対処する。
これは、動的環境における知覚を増強する初めての疎視のみの手法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-16T02:51:52Z) - Super-Resolution of BVOC Emission Maps Via Domain Adaptation [17.819699053848197]
ディープラーニング(DL)に基づく超解法(SR)法が提案されている。
本研究は,衛星観測から得られた高分解能発光マップの超解像化を目的として,数値シミュレーションにより得られた放射マップの情報を活用することを目的とする。
本研究では, シミュレーションおよび観測されたエミッションの数を系統的に変化させることで, 異なる段階におけるドメイン適応(DA)戦略の有効性を検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T10:59:15Z) - Combining multi-spectral data with statistical and deep-learning models
for improved exoplanet detection in direct imaging at high contrast [39.90150176899222]
太陽系外惑星の信号は、いくつかの観測と専用の検出アルゴリズムを組み合わせることでのみ識別できる。
我々は,観測結果から直接,ニュアンスの空間的,時間的,スペクトル的特性のモデルを学ぶ。
その後、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が教師ありの方法で訓練され、合成源の残像を検出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-21T13:42:07Z) - Multimodal learning-based inversion models for the space-time
reconstruction of satellite-derived geophysical fields [40.33123267556167]
各種の衛星センサーは、衛星軌道による異なるサンプリングパターンの観測データや、大気環境に対する感度を提供する。
本稿では,エンドツーエンドの学習手法がマルチモーダル・インバージョン問題に対処するための新しい手段を提供する方法について検討する。
本手法は,衛星から得られた海面温度画像から適切な情報を抽出し,衛星高度データからの海面電流の復元をいかに進めるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-20T20:37:03Z)
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。