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短期相遇卫星与空间碎片的碰撞概率：重新导出和快速计算的上下界
通过第一原理的新方法，本研究引入了紧密且快速的上下界，用于碰撞概率的估算。我们在欧空局碰撞回避挑战中使用的真实 CDM 数据集上，对概率和界限计算的原始方法和我们的方法进行了测试。我们的方法只需要计算两个一维积分，与传统方法相比，处理时间可
PDF8 months ago
基于熵的视觉解释的卫星组件识别中的 YOLOv5 研究
通过利用信息论分析模型中隐藏层中的潜在表达来解释决策过程，研究论文使用了 PEEK 方法，使得我们能够了解 You Only Look Once v5（YOLOv5）目标检测模型在解决低地球轨道（LEO）中的非合作和未鉴别空间碎片的自主小型
PDF8 months ago
太空航天器自主决策规划以避免碰撞：一种强化学习方法
基于强化学习技术的自主决策能力的实施是为了在空间复杂环境中，将碰撞规避操控的决策过程委托给太空船自动执行，以实现更快速的响应和高度分散的操作。
PDF8 months ago
CosmosDSR - 基于无迹卡尔曼滤波器的自动轨道碎片检测与跟踪方法
本研究介绍了 CosmosDSR 方法，将 YOLOv3 与无迹卡尔曼滤波器结合，用于序列图像中卫星的跟踪，与线性卡尔曼滤波器进行比较，表明该算法在卫星检测和跟踪方面具有潜力，为解决凯斯勒综合症提供了可能的解决方案。
PDF8 months ago
基于学习的实时微弱太空碎片探测器
本文提出了一种基于局部对比度和最大似然估计的低信噪比杂线提取方法，可高效检测信噪比为 2.0 的空间物体，具有高速和高精度，保证了在高动态目标提取方面具有广泛应用前景。
PDF10 months ago
太空碎片：深度学习图像增强是否是解决方案的一部分？
通过研究验证了深度神经网络在可见光谱单眼相机拍摄的太空图像中克服了限制和图像伪影，解决了模糊、曝光问题、对比度不足和噪声等问题，并证明其在太空相关图像的纠正方面具有潜力，值得进一步减少计算复杂性的研究。
PDFa year ago
使用自动悬挂网系统学习泛化的碎片捕捉鲁棒策略
在本文中，我们介绍了一种基于强化学习和近端策略优化的方法来改进利用碎片网捕捉和处理太空垃圾的可行性。我们提出的策略不仅能在不同的场景下捕获垃圾，而且在许多方面都比基于可靠性的优化要好。
PDF2 years ago
IJCAI联结数据消息的泊松过程行为
针对太空探索中的太空垃圾问题，研究了基于统计学习模型的信息到达过程，并成功实现了对下一条信息到达时间的预测。
PDF3 years ago