权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

A Study on Event Identification for Small-sized Space Debris Based on Admissible Region

基于容许区域的小尺寸空间碎片事件识别研究

基本信息

批准号：
20K11945
负责人：
藤田浩輝
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Nippon Bunri University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K11945/
关键词：
スペースデブリ観測軌道上物体群特徴分類軌道上物体同定人工天体軌道情報(TLEデータ)活用デブリ群軌道特徴分類観測実測値・予測値間相関解析スペースデブリ特徴抽出破砕物体群軌道特徴分類地上観測計画立案手法宇宙状況認識スペースデブリ破砕起源同定

项目摘要

本研究の実施計画にしたがい，前年度(2021年度)までに破砕によって生じた地球周回低軌道上の人工物体の軌道特徴による分類手法導出と，北欧にあるEISCATレーダーを用いて得られた観測データへの提案手法適用を行い，実際に分類結果を得ることができた．一方で，カタログ化された既知物体（カタログ物体）の軌道情報に基づき，実観測データに対してそのようなカタログ物体と直接相関付けを行うための相関解析（同定解析）を昨年に引き続き実施した．特に今年度(2022年度）は，相関解析を行う際の3種類の誤差要因を明確に想定した上で，誤差の影響を改善する解析手法を導出すると共に，過去6年分のEISCATレーダー観測実験データに対する解析を実施した．その結果，3種類の誤差要因のうち，レーダー観測特有の距離測定誤差に伴う相関解析への影響は明確に見られないことや，「サイドローブ」とよばれる，特定の観測方向・時間の周囲に存在する物体へ検出感度を持ちうることを要因とする誤差については，その影響を解析に用いる相関関数に陽に組み込むことでより妥当な解析結果が得られることが分かった．また，相関解析によって最終的にカタログ物体として同定されたレーダー検出物体の全観測物体数に対する割合は，観測日時（固定方向への観測日および時間帯）や観測方向（仰角および方位角）に依存し，同じ観測方向・観測時間帯(3-7時間)であっても観測年によって，検出物体数とともに大きく変化し，検出物体数が極端に多くなる観測方向・時間帯においては，上記残り1つの解析誤差につながる可能性があることが分かった．

In the previous year (2021), the orbital characteristics of artificial objects in low orbits of the Earth's cycle were derived and the classification method was applied to the implementation of the EISCAT project. The orbit information of a known object (a known object) is based on the orbit information of the object, and the correlation analysis of the object and the direct correlation analysis of the object is based on the orbit information. In particular, this year (2022), the three main causes of error in the analysis process are clearly defined, and the analysis methods for improving the error are derived. The results show that there are three kinds of errors due to the main causes of distance measurement errors associated with correlation analysis, and the effects of specific measurement directions, time periods, and the existence of object detection and detection errors are clear. The results of the analysis are as follows: The correlation analysis results in the determination of the total number of objects detected.(Fixed direction: measurement direction: time interval) Depends on the measurement direction (elevation: azimuth), the same measurement direction: measurement time interval (3-7 time), the number of detected objects: large: variable, the number of detected objects: extreme: measurement direction: time interval: variable, residual: 1, resolution error: probability: variable.