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地月空间碎片监测研究现状AITC 2024+摘要

空间碎片,地月空间,空间监测,深空探测

 

1. 山东理工大学建筑工程与空间信息学院 山东 淄博 255000


2. 中国科学院国家天文台 北京 100101


3. 中国科学院精密测量科学与软件直播观看创新研究院, 大地测量与地球动力学国家重点实验室，湖北 武汉 430071

摘要：随着航天活动的频繁增加，尤其是商业卫星和深空探测任务的不断扩展，地月空间的碎片问题日益严重。空间碎片的积累不仅对现有卫星和航天器构成直接威胁，还可能影响未来的深空探测任务。为了保障航天活动的安全，空间碎片监测成为了地月空间态势感知（Space Situational Awareness, SSA）的核心内容。SSA 涵盖了对空间环境的实时感知与预测，以支持航天器的安全运行和碎片避让操作。本文旨在全面回顾地月空间态势感知背景下的空间碎片监测软件直播观看及其应用现状，评估现有软件直播观看的优缺点，并探讨未来研究的方向。通过系统分析空间碎片监测的关键软件直播观看和方法，提供对现有研究成果的综合评价，并为未来的软件直播观看发展和政策制定提供参考依据。本文采用文献综述和案例分析相结合的方法，系统梳理了目前主流的空间碎片监测软件直播观看。具体包括雷达监测（Radar Tracking）、光学跟踪（Optical Tracking）和多源数据融合（Multisource Data Fusion）等软件直播观看。通过对比不同软件直播观看的应用效果，探讨其在实时性、精度、覆盖范围及数据处理方面的优势与不足。此外，还结合具体的监测系统案例，如空间监视雷达系统（Space Surveillance Radar, SSR）和地面光学监测网络（Ground-based Optical Tracking Network, GOTN），分析其在空间碎片监测中的应用表现。当前的监测软件直播观看在多个方面取得了显著进展。雷达监测软件直播观看，如SSR，通过高频率的扫描和跟踪，能够实现对大部分空间碎片的有效探测和轨道确定。然而，由于雷达系统的空间分辨率和覆盖范围限制，对小型碎片的探测仍存在挑战。光学跟踪软件直播观看，如GOTN，在高分辨率成像和碎片轨道精确测定方面表现出色，但受限于天气条件和昼夜变化。数据融合软件直播观看的应用，尤其是基于机器学习（Machine Learning, ML）的方法，显著提升了监测数据的综合处理能力，增强了实时态势感知的准确性和可靠性。尽管地月空间碎片监测软件直播观看取得了诸多进展，但在应对复杂的碎片环境、提高监测精度和动态分析能力方面仍面临挑战。未来的研究应重点关注以下几个方面：优化多源数据融合算法，提升系统对动态碎片环境的适应能力；加强雷达与光学系统的协同工作，提高对小型碎片和低轨道碎片的探测能力；并推动先进的预测模型和数据分析软件直播观看的发展，以实现对未来碎片环境的更准确预测。通过这些措施，可以进一步提升空间态势感知的综合性能和可靠性，保障航天活动的安全进行。



关键词：空间碎片；地月空间；空间监测；深空探测

 

1. Kessler, D. J., & Cour-Palais, B. G. (1978). Collision Frequency of Artificial Satellites: The Creation of a Debris Belt. Journal of Geophysical Research, 83(A6), 2637-2646.


2. Liou, J.-C., & Johnson, N. L. (2006). Risks in Space: Mitigating Orbital Debris. Science, 311(5759), 340-341.


3. Cicerone, J., & Gagg Filho, F. (2020). SSA and Space Debris Management. Space Science Reviews, 216(4), 66


4. Anderson, R., & Ho, P. (2017). Machine Learning for Space Debris Tracking. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 28(11), 2483-2495.