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Enregistrement W4399600956 · doi:10.1016/j.actaastro.2024.06.015

Orbit determination for space situational awareness: A survey

2024· article· en· W4399600956 sur OpenAlexafffund
S. Kazemi, Nasser L. Azad, Kuindersma Scott, Haroon B. Oqab, George B. Dietrich

Notice bibliographique

RevueActa Astronautica · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Centre of Innovation
Mots-clésSituation awarenessOrbit determinationOrbit (dynamics)Aerospace engineeringAeronauticsSpace (punctuation)Space debrisComputer sciencePsychologySimulationEngineeringSatelliteSpacecraft

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapidly growing number of objects encircling our planet is an increasing concern. Collisions between these objects have already occurred and pose a potential threat in the future, resulting in the creation of countless debris fragments. In particular, the Low Earth Orbit (LEO) region is densely populated and highly contested. This underscores the critical importance of space surveillance in this area. Moreover, the utilization of Medium Earth Orbit (MEO) and Geosynchronous Earth Orbit (GEO) is also on the rise. To ensure the safety and functionality of operational satellites, it is paramount to accurately determine and continuously monitor the orbits of space objects, mitigating the risk of collisions. Precise and timely predictions of future trajectories are essential for this purpose. In response to these challenges, this survey paper provides a comprehensive review of various methods proposed in the literature for Orbit Determination (OD). It also identifies research gaps and suggests potential directions for future studies, emphasizing the pressing need for adequate Space Situational Awareness (SSA).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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