Verbesserung der Bahnvorhersage durch den Einsatz von Maschinellem Lernen in der Orbitbestimmung

Core Concepts

Maschinelles Lernen kann klassische Methoden der Orbitbestimmung und Bahnvorhersage ergänzen, um die Genauigkeit insgesamt zu verbessern und die Sicherheit im Weltraum zu erhöhen.

Abstract

Dieser Artikel gibt einen Überblick über den Einsatz von Maschinellem Lernen in der Orbitbestimmung und Bahnvorhersage:

Orbitbestimmung: Klassische Methoden wie der Erweiterte Kalman-Filter haben Einschränkungen aufgrund von Annahmen und vereinfachten Modellen. Neuere Ansätze wie Latente Kraftmodelle, Physik-informierte neuronale Netze und Verteilungsregression zeigen Verbesserungen, indem sie die Nichtlinearitäten besser abbilden.

Bahnvorhersage: Neben der Verbesserung numerischer Fehler und Beobachtungsfehler in vereinfachten Propagatoren wie SGP4 kann ML auch dazu beitragen, unser Wissen über Erde, Weltraum und Raumfahrtobjekte zu verbessern und so genauere Modelle zu entwickeln.

Atmosphärendichtemodelle: Empirische Modelle haben Vorhersagefehler, die durch ML-Ansätze wie neuronale Netze, LSTM und Gauß-Prozesse reduziert werden können.
Insgesamt zeigt der Artikel, wie ML-Techniken klassische Methoden in der Orbitbestimmung und -vorhersage ergänzen und die Genauigkeit insgesamt verbessern können, um die Sicherheit im Weltraum zu erhöhen.

Stats

Die Vorhersagefehler empirischer Atmosphärendichtemodelle haben im Durchschnitt eine Genauigkeit von 10-15%, je nach Modell, Sonnenaktivität und Standort.
Ein 10%iger Fehler in der Vorhersage des extremen Ultraviolettlichts (EUV) kann zu einer Unsicherheit von über 200 km für einen Satelliten nach 7 Tagen führen.

Quotes

"Maschinelles Lernen kann klassische Methoden der Orbitbestimmung und Bahnvorhersage ergänzen, um die Genauigkeit insgesamt zu verbessern und die Sicherheit im Weltraum zu erhöhen."
"Empirische Atmosphärendichtemodelle haben Vorhersagefehler, die durch ML-Ansätze wie neuronale Netze, LSTM und Gauß-Prozesse reduziert werden können."

Key Insights Distilled From

Machine Learning in Orbit Estimation

by Fran... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2207.08993.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Maschinelles Lernen und klassische physikalische Modelle in der Orbitbestimmung und -vorhersage optimal kombiniert werden, um die Genauigkeit weiter zu steigern?

In der Orbitbestimmung und -vorhersage können Maschinelles Lernen und klassische physikalische Modelle synergistisch eingesetzt werden, um die Genauigkeit zu verbessern. Klassische physikalische Modelle wie der Extended Kalman Filter (EKF) werden häufig zur Orbitbestimmung verwendet, aber sie haben ihre Einschränkungen, insbesondere bei nichtlinearen Systemen. Hier kann Maschinelles Lernen helfen, diese Nichtlinearitäten zu modellieren und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Zum Beispiel können neuronale Netzwerke verwendet werden, um komplexe Muster in den Daten zu erkennen und präzisere Vorhersagen zu treffen. Durch die Kombination von physikalischen Modellen mit Machine Learning-Modellen können wir die Stärken beider Ansätze nutzen und die Genauigkeit der Orbitbestimmung und -vorhersage insgesamt steigern.

Welche zusätzlichen Datenquellen, neben den bisher verwendeten, könnten in Zukunft in ML-Modelle für die Orbitbestimmung und -vorhersage integriert werden?

Zusätzlich zu den bisher verwendeten Datenquellen wie Two Line Elements (TLEs) und Raumwetterindizes könnten in Zukunft weitere Datenquellen in ML-Modelle für die Orbitbestimmung und -vorhersage integriert werden. Beispielsweise könnten Daten von Bodenstationen, Laserentfernungsmessungen, Radardaten und optische Beobachtungen genutzt werden, um präzisere Informationen über die Position und Bewegung von Raumfahrtobjekten zu erhalten. Satellitendaten wie GPS-Tracking und Accelerometerdaten könnten ebenfalls in die Modelle einbezogen werden, um eine umfassendere und genauere Vorhersage zu ermöglichen. Darüber hinaus könnten Umweltdaten wie atmosphärische Bedingungen, Sonnenaktivität und geomagnetische Stürme berücksichtigt werden, um die Auswirkungen dieser Faktoren auf die Bahnen von Raumfahrtobjekten besser zu verstehen und vorherzusagen.

Wie können Methoden des Maschinellen Lernens genutzt werden, um das Verständnis der komplexen Wechselwirkungen zwischen Raumfahrtobjekten, Erde und Weltraumumgebung zu verbessern?

Maschinelles Lernen kann dazu beitragen, das Verständnis der komplexen Wechselwirkungen zwischen Raumfahrtobjekten, der Erde und der Weltraumumgebung zu verbessern, indem es Muster und Zusammenhänge in den Daten identifiziert, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise nicht erkennbar sind. Durch den Einsatz von Machine Learning-Algorithmen wie neuronalen Netzwerken, Support Vector Machines und Gaussian Processes können komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen modelliert und analysiert werden. Diese Modelle können dazu beitragen, die Auswirkungen von Umweltfaktoren wie Sonnenaktivität, atmosphärischer Dichte und geomagnetischen Stürmen auf die Bahnen von Raumfahrtobjekten besser zu verstehen und präzise Vorhersagen zu treffen. Darüber hinaus können Machine Learning-Modelle dazu beitragen, neue Erkenntnisse über die Dynamik des Weltraums zu gewinnen und die Sicherheit von Raumfahrtmissionen zu verbessern.