機械学会年次大会(September 5-8, 2021)に参加しました。最近は２年に１回の頻度くらいで参加してると思います。内容はだいたいいつもCFDなどに関することですが、今回は超小型衛星が取得した欠損が多くまばらなGPS測位データからどのように連続的分布をもつ軌道データを再構築するかをテーマとして話しました。
機械学習手法による軌道再構築
大気密度の推定へ
少数の入力データから出力データを生成する問題なのでつまりただの回帰問題なのですが、学習データから何かしら分布を生成すると言うとなぜか機械学習っぽくなります。今回はガウス過程回帰を用いてGPS測位データから軌道データを再構築しました。入力データ密度が少なくともある程度質の良い分布が得られました（下図）し、予測性能の検証も行っています。
この衛星再構築データが得られたところで何が嬉しいのかというと、正直に言うととくに嬉しくはないんですが、大気密度推定の可能性が考えられます。今回の発表タイトルでも触れていますが、ページ数の都合というか、そこまで研究が進まなかったので紹介だけでした。推定の実装方法はいろいろありますが、それはまた形になったらご報告したいと思います。
講演資料
機械学会2021年度年次大会の講演資料「大気密度推定に向けたガウス過程回帰による展開型超小型衛星の軌道構築」はこちらで公開しています。
（2021/10/4追記）
Y. Takahashi, 2021/9/18
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