空间碰撞的会合数据消息表现为泊松过程
机器学习
2023-03-28 v1 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，并以会合数据消息的形式发出警告。卫星运营商面临的一个重要问题是估计新信息何时到达，以便他们能够及时但谨慎地通过卫星机动做出反应。我们提出了一种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，在包含5万个近距离遭遇事件的测试集中比基线小4个多小时。
引用
@article{arxiv.2303.15074,
title = {Conjunction Data Messages for Space Collision Behave as a Poisson Process},
author = {Francisco Caldas and Cláudia Soares and Cláudia Nunes and Marta Guimarães},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.15074},
year = {2023}
}
备注
Submitted to EUSIPCO '23. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2105.08509