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Integrating Provenance-Awareness into the Space Debris Processing System BACARDI

Stoffers, Martin und Meinel, Michael und Hofmann, Benjamin und Schreiber, Andreas (2022) Integrating Provenance-Awareness into the Space Debris Processing System BACARDI. In: 2022 IEEE Aerospace Conference, AERO 2022, Seiten 1-12. IEEE. 2022 IEEE Aerospace Conference, 2022-03-05 - 2022-03-12, Big Sky, Montana, USA. doi: 10.1109/AERO53065.2022.9843783. ISBN 978-166543760-8. ISSN 1095-323X.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
1MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9843783

Kurzfassung

Assessments about the quality, reliability, and trustworthiness of data used and generated by mission critical software systems are important. The Backbone Catalogue for Relational Debris information (BACARDI) provides a database related to orbit information about active and inactive objects in Earth orbit. BACARDI exports data products which are used in mission planning and to provide collision warnings. The criticality of these products highlights the importance of identifying invalid data. Additionally, legal frameworks necessitate clear attribution of data to its original contributors. These demands can be addressed by collecting and providing provenance information about the processed data. In this talk, we present our provenance model and describe how it is integrated into the BACARDI system, making the software provenance-aware. Therefore, we show how the provenance model was tailored to specific use cases, to allow for efficient graph database queries. Additionally, we present how reusability and compatibility with other models is achieved through the W3C PROV standard. Finally, we outline a highly scaleable provenance recording architecture intended to be used with our provenance model.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/185831/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Integrating Provenance-Awareness into the Space Debris Processing System BACARDI
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stoffers, MartinMartin.Stoffers (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2987-4345NICHT SPEZIFIZIERT
Meinel, Michaelmichael.meinel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6372-3853133664394
Hofmann, BenjaminBenjamin.Hofmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schreiber, AndreasAndreas.Schreiber (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5750-5649140207427
Datum:10 August 2022
Erschienen in:2022 IEEE Aerospace Conference, AERO 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/AERO53065.2022.9843783
Seitenbereich:Seiten 1-12
Verlag:IEEE
ISSN:1095-323X
ISBN:978-166543760-8
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Provenance,BACARDI,Provenance Pipeline,Space Debris
Veranstaltungstitel:2022 IEEE Aerospace Conference
Veranstaltungsort:Big Sky, Montana, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:5 März 2022
Veranstaltungsende:12 März 2022
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Verfahren zur verbesserten Detektion, Ortung und Verfolgung von Orbitalen Objekten
Standort: Berlin-Adlershof , Köln-Porz , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Softwaretechnologie > Intelligente und verteilte Systeme
Raumflugbetrieb und Astronautentraining > Raumflugtechnologie
Hinterlegt von: Stoffers, Martin
Hinterlegt am:23 Aug 2022 14:14
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:47

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