軌道上デブリデータベースの更新状況: PMD および異常検知への応用

第10回スペースデブリワークショップ (2022年11月28-30日. 主催: 宇宙航空研究開発機構研究開発部門(JAXA), 宇宙航空研究開発機構調布航空宇宙センター(JAXA)(CAC)), 調布市, 東京
The 10th Space Debris Workshop (November 28-30, 2022. Organizer: Research and Development Directorate, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA), Chofu Aerospace Center, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)(CAC)), Chofu, Tokyo, Japan
JAXA 研究開発部門では推移モデルのための軌道上デブリデータベースの更新を継続して行っている。その一環としてTLE 軌道履歴をサーベイし、TLE 履歴からA/M の推定を行い、デブリ環境モデルと比較するなどしてサイズや質量を割当てている。またTLE 履歴をサーベイすることで、個々の衛星の運用終了やPMD を行ったことによる軌道変化、および衝突・破砕等による異常な変化やそのタイミングを知ることができる。そこでTLE 履歴に表れる特徴から、制御を継続している衛星か運用終了やデブリの状態であるか、さらに軌道変化が運用による制御か運用終了やPMD であるか、または衝突・破砕によるイベントかを自動判別、分類する試みを行っている。今後、それらの精度向上のために機械学習を取り入れることも検討している。
JAXA continues to update the on-orbit objects database for the debris evolutionary model. As part of the work, we survey TLE orbit histories, estimate A/M from TLE histories, and compare them to debris environment models to assign sizes and masses. By surveying TLE histories, it is possible to determine orbital changes due to the termination of operations or PMD of individual satellites, as well as anomalous changes due to collisions, etc. and their timing. We have worked to automatically identify and classify whether a satellite is still under control or out of operation, and whether the orbit change is due to operational control, PMD, or a collision event, based on the characteristics that appear in TLE histories. We are considering incorporating machine learning methods to improve their accuracy.
形態: カラー図版あり
Physical characteristics: Original contains color illustrations
資料番号: AA2230027040