論文の概要: Machine Learning Algorithms for Transplanting Accelerometer Observations in Future Satellite Gravimetry Missions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03522v1
• Date: Tue, 05 Aug 2025 14:47:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:56.026044
• Title: Machine Learning Algorithms for Transplanting Accelerometer Observations in Future Satellite Gravimetry Missions
• Title（参考訳）: 将来の衛星重力計ミッションにおける加速度計観測の移植のための機械学習アルゴリズム
• Authors: Mohsen Romeshkani, Jürgen Müller, Sahar Ebadi, Alexey Kupriyanov, Annike Knabe, Nina Fletling, Manuel Schilling,
• Abstract要約: GRACEとGRACE Follow-Onミッションは、低軌道衛星を衛星追跡に用いる衛星重力測定のベンチマークを設定している。 従来の静電加速度計(EA)は、ミッションの結果を妨げる限界に直面している。 本研究では,新しい加速度計構成を用いた加速度計データ移植の系統的評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and continuous monitoring of Earth's gravity field is essential for tracking mass redistribution processes linked to climate variability, hydrological cycles, and geodynamic phenomena. While the GRACE and GRACE Follow-On (GRACE-FO) missions have set the benchmark for satellite gravimetry using low-low satellite to satellite tracking (LL-SST), the precision of gravity field recovery still strongly depends on the quality of accelerometer (ACC) performance and the continuity of ACC data. Traditional electrostatic accelerometers (EA) face limitations that can hinder mission outcomes, prompting exploration of advanced sensor technologies and data recovery techniques. This study presents a systematic evaluation of accelerometer data transplantation using novel accelerometer configurations, including Cold Atom Interferometry (CAI) accelerometers and hybrid EA-CAI setups, and applying both analytical and machine learning-based methods. Using comprehensive closed-loop LL-SST simulations, we compare four scenarios ranging from the conventional EA-only setup to ideal dual hybrid configurations, with a particular focus on the performance of transplant-based approaches using different neural network approaches. Our results show that the dual hybrid configuration provides the most accurate gravity field retrieval. However, the transplant-based hybrid setup, especially when supported by machine learning, emerges as a robust and cost-effective alternative, achieving comparable performance with minimal extra hardware. These findings highlight the promise of combining quantum sensor technology and data-driven transplantation for future satellite gravimetry missions, paving the way for improved global monitoring of Earth's dynamic gravity field.
• Abstract（参考訳）: 地球の重力場の精密かつ連続的なモニタリングは、気候の変動、水循環、および地球力学現象に関連する質量の再分配過程を追跡するために不可欠である。 GRACEとGRACE Follow-On(GRACE-FO)ミッションは低低軌道から衛星追跡(LL-SST)への衛星重力測定のベンチマークを定めているが、重力場回復の精度は加速度計(ACC)の性能とACCデータの連続性に大きく依存している。 従来の静電加速度計(EA)は、ミッションの結果を妨げる限界に直面し、先進的なセンサー技術やデータ回復技術を探索する。 本研究では,CAI(Cold Atom Interferometry)加速度計やハイブリッドEA-CAIセットアップなど,新しい加速度計構成を用いた加速度計データ移植の体系的評価を行い,解析的手法と機械学習手法の両方を適用した。 包括的閉ループLL-SSTシミュレーションを用いて、従来のEAのみの設定から理想的な2つのハイブリッド構成までの4つのシナリオを比較し、異なるニューラルネットワークアプローチを用いた移植ベースのアプローチのパフォーマンスに特に焦点をあてる。 その結果,2つのハイブリッド構成は,最も正確な重力場検索を提供することがわかった。 しかしながら、移植ベースのハイブリッドセットアップ、特に機械学習がサポートしている場合には、ロバストで費用対効果の高い代替手段として現れ、最小限のハードウェアで同等のパフォーマンスを達成する。 これらの発見は、将来の衛星重力計ミッションのために量子センサー技術とデータ駆動型移植を組み合わせることの約束を強調し、地球の重力場をグローバルに監視するための道を開いた。

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