Assessment of the capabilities of orbital optical devices for obtaining information about space objects

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The purpose of the study is to select the optimal conditions for collecting non-coordinate information about a spacecraft by a space optical-electronic means at the time objects pass the vicinity of the points of the minimum distance between their orbits. The quantitative indicator is proposed that characterize the measure of the possibility of obtaining non-coordinate information about space objects with the required level of quality. The arguments of the function characterizing the indicator are the distance between spacecraft; their relative speed; phase angle of illumination of a spacecraft by the Sun in relation to the optical-electronic means; the length of the time interval during which both objects are in the vicinity of the point of a minimum distance between their orbits. The value of the indicator is computed by solving three particular research problems. The first task is to search for neighborhoods that include the minimum distances between the orbits of the controlled spacecraft and optical-electronic means. To solve it, a fast algorithm for calculating the minimum distance between orbits used. Additionally, the drift of the found neighborhoods is taken into account on the time interval up to 60 hours. The second task is to estimate the characteristics of motion and the conditions of optical visibility of a controlled spacecraft in the vicinity of the minimum points of the distance between the orbits of spacecraft. The solution to this problem is carried out by using the SGP4 library of space objects motion forecast. The third task is justification and calculation of an index characterizing the measure of the possibility of obtaining an optical image of a spacecraft for given conditions of optical visibility. To solve the problem, the developed system of fuzzy inference rules and the Mamdani algorithm is used. The presented method is implemented as a program. In the course of a computational experiment, an assessment was made of the possibility of obtaining non-coordinate information on low-orbit and geostationary space objects. The proposed indicator provides an increase in the efficiency of the procedure for collecting non-coordinate information about space objects by choosing the most informative alternatives for monitoring space objects from the available set of possible observations at a given planning interval for collecting information about space objects.

Sobre autores

V. Prorok

Military Space Academy named after A.F. Mozhaysky

Email: val_prorok@mail.ru
Zhdanovskaya St. 13

A. Karytko

The Military Space academy named after A.F. Mozhaisky

Email: kurok134@yandex.ru
Zhdanovskaya St. 13

A. Goryanskiy

Military Space Academy named after A.F. Mozhaysky

Email: gorynskiy@mail.ru
Zhdanovskaya St. 13

E. Emelyanova

Military Space Academy named after A.F. Mozhaysky

Email: emelyanova1998es@gmail.com
Zhdanovskaya St. 13

Bibliografia

  1. Фотометрия ИСЗ на ММТ в течение 5 лет. URL: http://mmt9.ru/article/ (дата обращения: 07.06.2020).
  2. Алешин В.И., Астраханцев М.В., Афанасьева Т.И. Мониторинг техноген-ного засорения околоземного пространства и предупреждение об опасных ситуациях, создаваемых космическим мусором // М.: ЦНИИмаш. 2015. 244 с.
  3. Шилов Л.Б., Федосеев А.А. «О работах АО «РКЦ «ПРОГРЕСС» по вопросам методологии и средствам космического базирования для наблюдения кос-мических объектов» // Сб. тр. Всероссийской научн. конф. с междунар. участ. “Космический мусор: фундаментальные и практические аспекты угрозы”. 2019. С. 110–116.
  4. Okasha M., Park C., Park S.-Y. Guidance and control for satellite in-orbit-self-assembly proximity operations // Aerospace Science and Technology. 2015. vol. 41. pp. 289–302.
  5. Jianbin H. et al. Docking mechanism design and dynamic analysis for the GEO tumbling satellite // Assembly Automation. 2019. vol. 39. no. 3. pp. 432–444.
  6. Вахитов Э.В., Лагуткин В.Н., Лукьянов А.П. Исследование эффективности управления движением космического датчика, фотографирующего низко-орбитальные космические объекты // Вопросы радиоэлектроники. 2018. № 3. С. 40–44.
  7. Боев С.Ф. Концепция интегрированной системы ракетно-космической обо-роны России // Вопросы радиоэлектроники. 2019. № 3. C. 7-11.
  8. Capolupo F., Labourdette P. Receding-Horizon Trajectory Planning Algorithm for Passively Safe On-Orbit Inspection Missions // Journal of Guidance, Con-trol, and Dynamics. 2019. vol. 42. no. 5. pp. 1–10.
  9. Лагуткин В.Н., Лукьянов А.П. Возможности фотографирования низкоорби-тальных космических объектов из космоса на пролете // Радиопромышлен-ность, 2016. № 1. С. 109–117.
  10. Шилин В.Д. и др. Вопросы применения космических информационных средств для контроля космических объектов // Вопросы радиоэлектроники. 2018. № 3. С. 85–89.
  11. Миронов В.И., Миронов Ю.В., Хегай Д.М. Оптимальное определение орби-ты космических объектов по угловым измерениям наземных оптико-электронных станций // Труды СПИИРАН. 2019. Т. 18№. 5. С. 1239–1263.
  12. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов, Р.М. Теоретические и технологиче-ские основы концепции проактивного мониторинга и управления сложны-ми объектами // Известия южного федерального университета. Техниче-ские науки. 2015. Т. 162. № 1. С. 162–174.
  13. Curtis D.H., Cobb R.G. Free Access Satellite Articulation Tracking Using Com-puter Vision // Journal of Spacecraft and Rockets. 2019. vol. 56. no. 5. pp. 1478–1491.
  14. Gui H., DeRuiter A.H.J. Quaternion Invariant Extended Kalman Filtering for Spacecraft Attitude Estimation // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2018. vol. 41. no. 4. pp. 863–878.
  15. Богачёв С.А., Ерхова Н.Ф., Перцов А.А., Ульянов А.С. Оптическая камера для наблюдения космических объектов с использованием аппаратов типа «Кубсат» // Космонавтика и ракетостроение: Центральный научно-исследовательский институт машиностроения. 2020. № 1. С. 98–107.
  16. Tweddle B.E., Saenz-Otero A. Relative computer vision-based navigation for small inspection spacecraft // Journal of guidance, control, and dynamics. 2015. vol. 38. pp. 969–978.
  17. Fourie D., Tweddle B.E., Ulrich S., Saenz-Otero A. Flight Results of Vision-Based Navigation for Autonomous Spacecraft Inspection of Unknown Objects // Journal of spacecraft and rockets. 2014. vol. 51. pp. 2016–2026.
  18. Opromolla R., Fasano G., Rufino G., Grassi M. A review of cooperative and uncooperative spacecraft pose determination techniques for close-proximity operations // Progress in Aerospase Sciences. 2017. vol. 93. pp. 53–72.
  19. Sternberg D., Sheerin T.F., Urbain G. INSPECT Sensor Suite for On-Orbit Inspection and Characterization with Extravehicular Activity Spacecraft // 45th International Conference on Environmental Systems. 2015. 17 p.
  20. Gunter`s Space Page. URL: https://space.skyrocket.de/doc_sdat/sj-12.htm (да-та обращения: 07.06.2020).
  21. Горшков О.А., Муравлёв В.А., Шагайда А.А. Холловские и ионные плаз-менные двигатели для космических аппаратов // М.: Машиностроение. 2008. 280 с.
  22. Aerospace security. URL: https://aerospace.csis.org/data/unusual-behavior-in-geo-sj-17/ (дата обращения: 10.02.2020).
  23. Хеллман О. Введение в теорию оптимального поиска // М.: Наука. 1985. 248 с.
  24. Mikryukov D.V., Baluev R.V. Fast error-controlling MOID computation for confocal elliptic orbits // Astronomy and Computing. 2018. vol. 27. pp. 11–22.
  25. Hedo J.M., Ruız M., Pelaez J. On the minimum orbital intersection distance computation: a new effective method // Monthly Notices of the Royal Astro-nomical Society. 2018. vol. 479. no. 3. pp. 3288–3299.
  26. Деревянка А.Е. Быстрая оценка минимального расстояния между двумя конфокальными гелиоцентрическими орбитами // Вестник Самарского гос-ударственного технического университета. Серия физико-математические науки. 2014. № 4(37). С. 144–156.
  27. space-track.org. URL: https://www.space-track.org (дата обращения: 16.02.2020).
  28. Hoots F.R., Ronald L. Roehrich. Spacetrack report N 3. Models for Propagation of NORAD Element Sets. 1988. pp. 87.
  29. Haingja S., Ho J., Yongjun S., Yongseok L., Yongseok O. The Photometric Brightness Variation of Geostationary Orbit Satellite // Journal of Astronomy and Space Sciences. 2013. vol. 30. no. 3. pp. 179–185.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».