交会数据消息表现为泊松过程
天体物理仪器与方法
2021-12-22 v2 机器学习
摘要
空间碎片是太空探索中的一个重大问题。国际机构持续监测一个庞大的在轨物体数据库，并以交会数据消息的形式发出警告。对于卫星运营商而言，一个重要的问题是估计新信息何时到达，以便他们能够及时但适度地通过卫星机动作出反应。我们提出了一个消息到达过程的统计学习模型，使我们能够回答两个重要问题：(1) 在接下来的指定时间间隔内是否会有任何新消息？(2) 下一条消息确切何时到达，以及具有何种不确定性？我们的贝叶斯泊松过程模型对问题(2)的平均预测误差在一个包含5万次近距离遭遇事件的测试集中比基线小4小时以上。
引用
@article{arxiv.2105.08509,
title = {Conjunction Data Messages behave as a Poisson Process},
author = {Francisco Caldas and Claudia Soares and Cláudia Nunes and Marta Guimarães and Mariana Filipe and Rodrigo Ventura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.08509},
year = {2021}
}
备注
Presented at AI4Spacecraft (IJCAI 2021 workshop)