ЧТЕНИЕ "СВЕТОВЫХ ОТПЕЧАТКОВ" МЕРТВЫХ СПУТНИКОВ
В последние годы проблема космического мусора становится все более насущной. Учитывая, что в околоземном пространстве уже находится десятки тысяч крупных обломков, некоторые из которых представляют угрозу функционирующим спутникам, представители различных агентств разрабатывают новые решения для предотвращения потенциально катастрофического сценария, известного как синдром Кесслера. Однако прежде чем предпринимать действия по удалению мусора, необходимо получить четкое понимание его движения. Это непростая задача, и неправильное понимание ситуации может привести к еще большему количеству обломков.
С недавним исследованием, проведенным командой ученых из компании GMV, ведущего игрока на рынке орбитального отслеживания в Европе, была предложена новая алгоритмическая методика, которая использует наземные телескопы для определения движения космического мусора до того, как аппараты по его удалению приблизятся к нему.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ "КРУГОВОРОТА" ОБЛОМКОВ
Одной из самых сложных задач при работе с неуправляемыми обломками является их вращение. Этот аспект трудно уловить даже с наземных телескопов, так как большинство из них способны фиксировать только один пиксель даже для самых крупных объектов. Поэтому исследователи обращаются к знакомому астрономическому инструменту — световому кривой.
Световая кривая представляет собой график яркости объекта в течение времени. В традиционной астрономии она используется для отслеживания активности звезд или транзита экзопланеты перед звездой. В случае с обломками, которые вращаются, различные части отражают солнечный свет по-разному. Например, солнечные панели отражают меньше света, чем блестящий металлический корпус, содержащий электронику. Изменения в освещенности могут указывать на скорость вращения объекта и его направление.
С использованием достаточной длины световой кривой задача нахождения переменных, описывающих вращение спутника, превращается в математическую задачу, известную как обратная задача. Эти задачи имеют целую область науки, посвященную их решению, и применяются в различных сферах, от производства продуктов питания до управления роботами.
ПРОБЛЕМЫ И ИХ РЕШЕНИЯ
Однако существует несколько осложняющих факторов. Первое: даже незначительные изменения в угле наклона спутника могут вызывать резкие изменения в световой кривой, что приводит к ошибкам в алгоритме. Второе: для некоторых спутников несколько ориентаций могут выглядеть одинаково в световой кривой, что затрудняет их различение. Третье: один из стандартных методов решения, известный как "некорректированный фильтр Калмана" (UKF), не работает, если начальная ориентация спутника не укладывается в пределах 5° от истинного положения.
Чтобы преодолеть эти проблемы, исследователи GMV разработали алгоритм AISwarm-UKF, состоящий из пяти этапов. Сначала они не полагаются на одно "предположение" касательно ориентации спутника, а начинают с тысячи потенциальных "частиц", ориентированных во всех возможных направлениях, и используют статистический метод, называемый байесовским выводом, для уточнения начальных "частиц", наиболее соответствующих световой кривой.
После этого система исключает низкопробные "частицы" с помощью метода "Систематического ресемплинга", а затем идет еще дальше с использованием оптимизации роя частиц. Это позволяет "подталкивать" частицы к "лучшему решению", минимизируя значение обратной функции.
ФИНАЛЬНЫЕ ШАГИ И ПРИМЕНЕНИЕ
Последние этапы алгоритма AISwarm-UKF обеспечивают, что решение не застревает в "локальном минимуме", что могло бы привести к неправильным выводам. Используя метод кластеризации на основе плотности, исследователи группируют частицы, которые сосредоточены вокруг действительных решений. Наконец, стандартный фильтр Калмана использует эти сгруппированные данные как отправную точку для более точной оценки истинного решения.
Чтобы продемонстрировать эффективность этого алгоритма, исследователи провели эксперименты с симуляцией спутника и искусственно созданной световой кривой. Примечательно, что использование стереоскопического зрения — световых кривых от двух разных наземных телескопов — значительно уменьшает неопредел
