軌道データ拡張のための制約付き拡散モデル

軌道モンテカルロ評価のデータ不足を解消するため、力学条件付き拡散モデルによる軌道母集団の拡張手法を検証し、その利点と限界を明らかにした。

• 参照軌道が少ない状況下でのコンステレーション評価におけるデータ不足の課題に着目した。
• 力学条件を課した拡散モデルにより13次元の軌道事前分布を学習し、軌道データの拡張を行った。
• 生成された軌道は物理的制約を一部満たすものの、完全な力学モデルの代替や運用事後分布としては限界があることが示された。

原文タイトル: Constrained Diffusion for Data-Scarce Orbital Monte Carlo in Constellation Tasking

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