論文の概要: Enhancing Lunar PNT Performance Through Surface Station Enabled Radiometric Observables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.25720v1
• Date: Mon, 19 Oct 2026 03:20:01 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 22:21:03.698368
• Title: Enhancing Lunar PNT Performance Through Surface Station Enabled Radiometric Observables
• Title（参考訳）: 放射能観測可能な表面ステーションによる月面PNTの性能向上
• Abstract要約: 将来の月面ミッションは、自律的なローバー運用のために信頼性の高い位置決めを必要とする。 月面航法衛星システムは、衛星の可利用性や観測幾何学により、垂直位置の精度が制限される可能性がある。 本研究では,月面局 (SS) がローバー位置を改良する放射線測位ナビゲーションアーキテクチャについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Future lunar surface missions require reliable positioning for autonomous rover operations. Lunar navigation satellite systems may provide limited vertical positioning accuracy due to satellite availability and observation geometry, particularly during early deployment. This study investigates a radiometric navigation architecture in which a lunar surface station (SS) improves rover positioning through double-differenced satellite observations and additional surface-to-surface ranging. Pseudorange and Doppler measurements from lunar navigation satellites are used for relative positioning between the SS and rover, while dual one-way ranging (DOWR) provides an additional range observable. The radiometric solution is integrated with rover dead-reckoning information. Monte Carlo simulations were conducted using five satellites representative of NASA's Lunar Communications Relay and Navigation Systems (LCRNS) constellation and a rover trajectory near Connecting Ridge at the lunar south pole. The results show that the SS improves horizontal and vertical relative positioning, with further gains from DOWR. In the simulated scenario, the mean 99.7% vertical positioning error decreased from 29.9 m without the SS to 5.5 m with double-differenced pseudorange and Doppler processing, and to 4.8 m with DOWR. An uncorrected DOWR hardware bias significantly degraded positioning, whereas the proposed bias-estimation method achieved a final estimation error of 0.058 +/- 0.057 m. The benefit of DOWR also depended on observation geometry. These results demonstrate the potential of a lunar surface station to improve vertical relative positioning through direct radiometric ranging, complementing its communication and navigation support roles.
• Abstract（参考訳）: 将来の月面ミッションは、自律的なローバー運用のために信頼性の高い位置決めを必要とする。 月面航法衛星システムは、特に初期の展開において、衛星の可利用性や観測幾何学により、垂直位置の精度が制限される可能性がある。 本研究では, 月面局 (SS) が2次元衛星観測と地表から地表への追加測位によりローバー位置を改良する無線測位ナビゲーションアーキテクチャについて検討した。 月周回衛星からの擬似距離とドップラー測度は、SSとローバーの間の相対的な位置決めに使われ、一方、二重片道測度(DOWR)は追加の観測範囲を提供する。 放射能溶液は、ローバーのデッドレコンディング情報と統合される。 モンテカルロシミュレーションは、NASAのLunar Communications Relay and Navigation Systems(LCRNS)の5つの衛星と月南極のコネクティングリッジ付近のローバー軌道を用いて行われた。 その結果, SSは水平方向と垂直方向の相対位置を改良し, DOWRによりさらに向上した。 シミュレーションシナリオでは、平均99.7%の垂直位置誤差がSSを使わずに29.9mから5.5mに減少し、DOWRでは4.8mに低下した。 補正されていないDOWRハードウェアバイアスは位置決めを著しく劣化させたが、提案したバイアス推定法は0.058 +/- 0.057 mの最終的な推定誤差を達成した。 DOWRの利点は観測幾何学にも依存していた。 これらの結果は、月面局が直接放射線測位により垂直相対位置を改善する可能性を示し、通信と航法支援の役割を補完する。

関連論文リスト

• GNSS-free quantum gravity-aided navigation and fine-scale marine surveying with a strapdown quantum gravimeter [48.52363836235071]
  重力マップマッチングおよび29m表面容器を用いた移動型量子重力計による微細分解能重力探査を行った。 ハイブリッドセンサーは、局所的な測定された重力を衛星由来の異常マップに参照することで、83km海洋軌道上の慣性溶液を補正した。 重力による制約 INS は漂流し、海里の精度で有界位置を計測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-26T09:16:02Z)
• LLM-Empowered Multimodal Fusion Framework for Autonomous Driving: Semantic Enhancement and Channel-Adaptive Design [56.76240343283953]
  本稿では,大規模言語モデル中心のセマンティック・レイヤ・チャネル・アウェア・インテグレート・パーセプション・フレームワークを提案する。 ローカルな視覚ストリームと、知覚盲点をカバーするために使用される品質の変化した外部レーダーストリームを融合させる。 nuScenesとVIRATの実験は、我々のアプローチを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-02T06:44:02Z)
• Deep Learning-Based Lunar Crater Terrain Relative Navigation [0.0]
  ディープラーニングクレーター検出器と拡張カルマンフィルタ(EKF)を組み合わせた地形相対ナビゲーション(TRN)アルゴリズムを提案する。 我々の検出器は、軌道から取得した単分子画像からクレーターの特徴を分析し、そのクレーターとグローバルデータベースのクレーターとの一致をハンガリーの代入手法で同定する。 シミュレーションの結果、もし宇宙船が実際の位置から最大5km離れたとしても、TRNはこの状況から回復し、数百mの航法誤差を低減できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-10T03:03:26Z)
• First Multi-Constellation Observations of Navigation Satellite Signals in the Lunar Domain by Post-Processing L1/L5 IQ Snapshots [0.862996007493412]
  この作業は、シス・ルナー空間および月面でLuGRE受信機によって収集されたインフェーズとクアチュア(IQ)スナップショットを処理する。 RNSSやSBASを含むGPSやガリレオ以外のシステムからの信号は観測可能であり、取得に成功している。 これらの結果から,BeiDou,RNSS,SBAS信号は,月面・月面ミッションの自律性を大幅に向上させる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-30T11:05:53Z)
• Optimizing Earth-Moon Transfer and Cislunar Navigation: Integrating Low-Energy Trajectories, AI Techniques and GNSS-R Technologies [0.0]
  月面着陸を含むシスルナー活動は、コスト効率の良い軌道設計とナビゲーションとリモートセンシングの信頼性の高い統合を必要とする。 従来の地球-月移動は厳格な打ち上げ窓と高い推進剤の要求に悩まされ、地球ベースのシステムは静止軌道を超える範囲をほとんど、あるいは全く提供しない。 このレビューでは、速度要件、飛行時間、燃料効率を評価し、乗組員とロボットの両方のミッションに適合するかどうかを識別することで、4つの主要な転送戦略を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-05T04:41:43Z)
• ROLO-SLAM: Rotation-Optimized LiDAR-Only SLAM in Uneven Terrain with Ground Vehicle [49.61982102900982]
  荒地における地上車両の姿勢推定精度を向上させるために,LiDARを用いたSLAM法を提案する。 累積誤差の低減を支援するために,グローバルスケールの因子グラフが確立されている。 その結果,ROLO-SLAMは地上車両の姿勢推定に優れ,既存のLiDAR SLAMフレームワークよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-04T02:44:27Z)
• A Bionic Data-driven Approach for Long-distance Underwater Navigation with Anomaly Resistance [59.21686775951903]
  様々な動物が環境の手がかりを使って正確なナビゲーションをしている。 動物航法にインスパイアされたこの研究は、長距離水中航法のためのバイオニックでデータ駆動のアプローチを提案する。 提案手法では,GPSシステムや地理地図を必要とせず,測地データを用いてナビゲーションを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T13:20:56Z)
• Angle Robustness Unmanned Aerial Vehicle Navigation in GNSS-Denied Scenarios [66.05091704671503]
  本稿では、ポイントツーポイントナビゲーションタスクにおける飛行偏差に対処する新しい角度ナビゲーションパラダイムを提案する。 また、Adaptive Feature Enhance Module、Cross-knowledge Attention-guided Module、Robust Task-oriented Head Moduleを含むモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T08:41:20Z)
• Integrating LEO Satellite and UAV Relaying via Reinforcement Learning for Non-Terrestrial Networks [51.05735925326235]
  低軌道軌道(LEO)衛星のメガコンステレーションは、低レイテンシで長距離通信を可能にする可能性がある。 軌道上の星座から選択されたLEO衛星を用いて、2つの遠距離地上端末間でパケットを転送する問題について検討する。 エンドツーエンドのデータレートを最大化するためには、衛星アソシエーションとHAPロケーションを最適化する必要がある。 本稿では, 深部強化学習(DRL)と新しい動作次元低減技術を用いてこの問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-26T05:39:27Z)

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。