Original title: Využití strojového učení pro predikci trajektorie těles na nízké oběžné dráze
Translated title: Low Earth orbit trajectory prediction using a machine learning approach
Authors: Janda, Přemek ; Vlk, Jan (referee) ; Novák, Jiří (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2023
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Přesné orbitální predikce orbit satelitů na nízé oběžné dráze Země jsou nezbytné pro každodení provádění operací, tak aby se předešlo jejich srážkám. Tato práce se zaměřuje na analýzu histrorických dat trajektorií, tvořených z klacických dráhových elementů. S využitím strojového učení, data jsou sdružena, zpracována a na závěr užita pro predikci dráhy orbity. Nejlepších výsledků předpovědí bylo dosaženo s neuronovou sítí s doulodobou a krátkodobou pamětí (LSTM). Precise orbital predictions are vital for every-day Low Earth orbit satellites operations to evade collision. The study aims to analyse historical trajectory data in a form of the classical orbital elements. By leveraging machine learning, data are aggregated, processed and finally used for orbit prediction. The best forecast results have been achieved using Long Short-Term Memory Neural Network.
Keywords: Hluboké Učení; Nízká Obježná Dráha; Orbitální Mechanika; Perturbace; Předcházení Kolizím; Satelity; Simulace; Strojové učení; Collision avoidance; Deep Learning; Low-Earth Orbit; Machine Learning; Orbit Prediction; Orbital Mechanics; Perturbations; Satellites; Simulation

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/210399

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-526824


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses