从数据中发现真实世界轨道运动定律
机器学习
2023-11-17 v1 地球与行星天体物理
天体物理仪器与方法
摘要
提出了一种发现支配空间中卫星运动的偏微分方程（PDE）的新方法。该方法基于 SINDy，一种能够从时间序列数据中识别复杂物理系统潜在动力学的数据驱动技术。利用 SINDy 来揭示描述空间物理定律的 PDE，这些定律是非确定性的，并受阻力或参考面积（与卫星姿态相关）等多种因素影响。与先前工作不同，我们保持了物理可解释的坐标系，且未对数据应用降维技术。通过使用 LEO 的多个代表性轨迹（涵盖不同倾角、偏心率和高度）训练模型，并以未见过的轨道运动模式测试，位置平均误差约为 140 km，速度平均误差为 0.12 km/s。该方法具有提供可解释、准确且复杂的轨道运动模型的优势，可用于传播或作为其他感兴趣变量（如大气阻力或与航天器及空间物体交会中的碰撞概率）预测模型的输入。总之，该工作展示了使用 SINDy 发现支配空间卫星行为方程的良好潜力。该技术已成功应用于以高精度揭示描述 LEO 卫星运动的 PDE。该方法相比传统模型具有若干优势，包括能够从高熵数据集中导出物理可解释、准确且复杂的轨道运动模型。这些模型可用于传播或作为其他感兴趣变量的预测模型输入。
引用
@article{arxiv.2311.10012,
title = {Finding Real-World Orbital Motion Laws from Data},
author = {João Funenga and Marta Guimarães and Henrique Costa and Cláudia Soares},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.10012},
year = {2023}
}