| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-07-01 13:25 Long Short-Term Memory を用いたスペースデブリの落下軌道予測 ○間仲哲大・田中 真（東海大）  SANE2022-15 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究では，NORAD No.47782を用いて，デブリ再突入軌道の予測を実施した．予測にはLSTMを用いた．トレーニングデータを何の処理もせずにLSTMモデルで予測を行うと予測の値が大きく外れ予測が出来なかった．トレーニングデータを線形化する処理を行うことによって予測の値が定量的に示せるようになった．線形化を行うことで予測の値に圧倒的な改善が見られた．JAXAの予測誤差は15日であるのに対し，本研究の予測誤差は約21~22日であった．今回のTLEはデータ数が少なく，数日前からの予測であるが，同じ手法を長期の軌道データに適合させれば，JAXAで予測可能な180日より前であっても同程度の誤差で予測可能と思われる． |
| （英） | In this study, debris reentry trajectory prediction was performed using NORAD No. 47782. LSTM was used for the prediction. When predictions were made using the LSTM model without any processing of the training data, the predictions were far off and could not be predicted. By linearizing the training data, the predictions became quantifiable. The linearization process resulted in an overwhelming improvement in the predictions: JAXA's prediction error was 15 days, whereas this study's prediction error was approximately 21-22 days. Although the TLE data is small and the predictions were made only a few days in advance, if the same method is adapted to long-term orbital data, it should be possible to make predictions with the same level of error even 180 days in advance of JAXA's predictions. | |
| キーワード | （和） | Long Short-Term Memory / 落下軌道予測 / スペースデブリ / / / / / |
| （英） | Long Short-Term Memory / Prediction of Reentry Trajectories / Space Debris / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 92, SANE2022-15, pp. 3-7, 2022年7月. | |
| 資料番号 | SANE2022-15 | |
| 発行日 | 2022-06-24 (SANE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SANE2022-15 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2022-07-01 - 2022-07-01 |
| 開催地（和） | JAXA筑波宇宙センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 衛星技術, 宇宙科学・応用, 及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2022-06-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Long Short-Term Memory を用いたスペースデブリの落下軌道予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of Reentry Trajectories of Space Debris Using Long Short-Term Memory |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Long Short-Term Memory / Long Short-Term Memory |
| キーワード(2)（和/英） | 落下軌道予測 / Prediction of Reentry Trajectories |
| キーワード(3)（和/英） | スペースデブリ / Space Debris |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 間仲 哲大 / Akihiro Manaka / マナカ アキヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東海大学 (略称： 東海大) Tokai University (略称： Tokai Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 真 / Makoto Tanaka / タナカ マコト |
| 第2著者 所属（和/英） | 東海大学 (略称： 東海大) Tokai University (略称： Tokai Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-07-01 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2022-15 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.92 |
| ページ範囲 | pp.3-7 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-06-24 (SANE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]