激光使用神经网络准确地在地球轨道上点击空间垃圾
科学家们将一套算法应用于激光测距望远镜,并成功地增加了地球轨道威胁航天器安全性的空间垃圾的准确检测。
中国研究人员提高了探测地球轨道中的空间垃圾的准确性,为策划航天器机动的安全路线提供更有效的方法。
“成功导航小行星场的可能性约为3,720!” C-3PO被称为汉族人指导千年猎鹰进入“星球大战:帝国反击战。”地球的轨道靠近危险,但经过半个以上的空间活动后,被抛弃的发动机和解体宇宙飞船之间的碰撞形成了航天器需要逃避的行星夹。
科学家们已经开发了太空垃圾识别系统,但它已经证明了迅速定位迅速,小斑点的空间垃圾。通过AIP发布,通过AIP发布中描述的激光测距望远镜的独特算法算法中描述了显着提高了空间碎片检测的成功率。
北京方山卫星激光天文台。
“通过神经网络提高望远镜的指向精度,可以检测到1米的横截面积的空间碎片,并且可以检测到1500公里的距离,”中国测绘院,北京中国学院和辽宁工艺大学,阜新。
激光测距技术采用来自物体的激光反射来测量它们的距离。但从空间碎片表面反射的回声信号非常弱,降低了精度。以前的方法改进了激光测距的碎片,但仅达到1公里。
神经网络 - 算法在人脑的感觉输入,加工和输出水平上建模的应用已经提出了先前。然而,MA的研究是神经网络首次显着提高了激光测距望远镜的指向精度。
MA和同事培训了一个后传播神经网络,以识别使用两个校正算法的空间碎片。遗传算法和Levenberg-Marquardt优化了神经网络的识别空间碎片的阈值,确保网络不太敏感,可以在本地化的空间区域培训。该团队通过在北京方鸿激光范围望远镜站测试三种传统方法来证明了提高的准确性。
使用95颗恒星的观察数据来解决来自每种方法的算法系数,评估检测22个恒星的准确性。新的指向校正算法证明了最准确的,并且易于使用良好的实时性能。
MA旨在进一步改进方法。“获得空间碎片的精确轨道可以为轨道中航天器的安全操作提供有效的帮助。”
参考:“激光测距望远镜指向太空碎片的校正算法的研究”由天明马,春梅赵和郑斌,2019年12月24日,激光申请杂志.DOI:
10.2351/1.5110748