| Item type |
会議発表論文 / Conference Paper(1) |
| 公開日 |
2016-09-21 |
| タイトル |
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タイトル |
SDS-4運用における学習型テレメトリ監視システムの性能向上検討(2): 検証と評価 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
telemetry monitoring |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
SDS |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Anomaly detection |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
on-orbit evaluation |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
metadata only access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_14cb |
| その他のタイトル（英） |
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その他のタイトル |
Performance Improvement Study of Learning-based Telemetry Monitoring System in SDS-4 Operation(2): Verification and Evaluation |
| 著者 |
西村, 尚樹
中島, 佑太
高田, 昇
矢入, 健久
武石, 直也
秋元, 康佑
Nishimura, Naoki
Nakajima, Yuta
Takata, Noboru
Yairi, Takehisa
Takeishi, Naoya
Akimoto, Kosuke
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| 著者所属 |
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宇宙航空研究開発機構(JAXA) |
| 著者所属 |
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宇宙航空研究開発機構(JAXA) |
| 著者所属 |
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宇宙航空研究開発機構(JAXA) |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属（英） |
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en |
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Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) |
| 著者所属（英） |
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en |
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Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) |
| 著者所属（英） |
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en |
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Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) |
| 著者所属（英） |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者所属（英） |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者所属（英） |
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en |
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The University of Tokyo |
| 出版者 |
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出版者 |
日本航空宇宙学会(JSASS) |
| 出版者（英） |
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出版者 |
The Japan Society for Aeronautical and Space Sciences (JSASS) |
| 書誌情報 |
第59回宇宙科学技術連合講演会講演集
en : Proceedings of 59th Space Sciences and Technology Conference
発行日 2015-10-07
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| 関係URI |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://www.jsass.jp/conference/sstc59.php |
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関連名称 |
https://www.jsass.jp/conference/sstc59.php |
| 会議概要（会議名, 開催地, 会期, 主催者等） |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
第59回宇宙科学技術連合講演会（2015年10月7日-9日. かごしま県民交流センター), 鹿児島市, 鹿児島 |
| 抄録（英） |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
We have studied learning-based telemetry monitoring system using machine learning, for the acquisition of high-performance fault diagnosis technology that leads to the stable operation of the satellite. In consideration of the past, we confirmed the effectiveness of the anomaly detection. Currently, in order to improve the detection rate of satellite state change that is difficult to be detected like precursory phenomenon of abnormality, we are considering the improvement of the analytical method. This paper describes the performance evaluation of telemetry monitoring and anomaly detection system based on data mining and machine learning which was carried out using the operating system of small satellite SDS-4. |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
形態: カラー図版あり |
| 内容記述（英） |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Physical characteristics: Original contains color illustrations |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11800503 |
| 資料番号 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
資料番号: AC1600090000 |
| レポート番号 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
レポート番号: JSASS-2015-4141 |
