Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Siew, Peng Mun"'
Autor:
Sanchez-Hurtado, Sergio, Rodriguez-Fernandez, Victor, Briden, Julia, Siew, Peng Mun, Linares, Richard
In this work, we develop a comprehensive framework for F10.7, S10.7, M10.7, and Y10.7 solar driver forecasting with a time series Transformer (PatchTST). To ensure an equal representation of high and low levels of solar activity, we construct a custo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.15847
Autor:
Jang, Daniel, Gusmini, Davide, Siew, Peng Mun, D'Ambrosio, Andrea, Servadio, Simone, Machuca, Pablo, Linares, Richard
This paper introduces a novel Monte Carlo (MC) method to simulate the evolution of the low-earth orbit environment, enhancing the MIT Orbital Capacity Analysis Tool (MOCAT). In recent decades, numerous space environment models have been developed by
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.10430
Autor:
Rodriguez-Fernandez, Victor, Carrasco, Alejandro, Cheng, Jason, Scharf, Eli, Siew, Peng Mun, Linares, Richard
Recent trends are emerging in the use of Large Language Models (LLMs) as autonomous agents that take actions based on the content of the user text prompts. We intend to apply these concepts to the field of Guidance, Navigation, and Control in space,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.00413
Autor:
Rodriguez-Fernandez, Victor, Sarangerel, Sumiyajav, Siew, Peng Mun, Machuca, Pablo, Jang, Daniel, Linares, Richard
With the rapid increase in the number of Anthropogenic Space Objects (ASOs), Low Earth Orbit (LEO) is facing significant congestion, thereby posing challenges to space operators and risking the viability of the space environment for varied uses. Curr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.04212
As the peak of the solar cycle approaches in 2025 and the ability of a single geomagnetic storm to significantly alter the orbit of Resident Space Objects (RSOs), techniques for atmospheric density forecasting are vital for space situational awarenes
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.16912
Autor:
Siew, Peng Mun1 (AUTHOR) siewpm@mit.edu, Linares, Richard1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Sensors (14248220). Oct2022, Vol. 22 Issue 20, pN.PAG-N.PAG. 25p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.