JP6344957B2 - 監視システムおよび監視方法 - Google Patents

Description

本発明は監視システムおよび監視方法に関して、利用できるものである。

人工衛星などの人工物を、地上から打ち上げた後は、万が一の不具合が発生したとしても、その状態を直接的に検査したり、原因を調査したり、修理したりなどのメンテナンスが極めて困難、乃至、不可能とされる場合がある。人工物のなかには、予め検査機能、バックアップ機能を有したものはあるものの、これらのメンテナンスには、基本的には地上との通信を介した地上スタッフによる補助が必要とされる。特に、人工物の通信機能に障害が発生した場合には、地上スタッフは人工物の現状すら知り得ない状況に追い込まれかねない。

しかし、地球を周回する人工物を、地上から光学的に観測することで、その人工物の状態などをたとえ部分的であったとしても、知ることが出来る場合がある。

図１は、地球を周回する人工物を地上から光学的に観測するシステムを概念的に示す図である。図１は、光学観測システム１０と、いわゆる低軌道１１と、低軌道衛星１２と、中軌道１３と、中軌道衛星１４と、いわゆる静止軌道１５と、いわゆる静止軌道衛星１６と、観測範囲１７とを示している。低軌道１１は、８０ｋｍ〜２０００ｋｍを表し、中軌道１３は、２０００ｋｍ〜３５０００ｋｍを表し、静止軌道１５近傍は、３５０００ｋｍ〜３７０００ｋｍを表している。

図１の例において、光学観測システム１０は、地上に配置されている。一般的な光学観測システム１０の実質的な観測範囲１７は、いわゆる低軌道１１までなら、すなわち、地上から高度数千キロメートル程度で地球を周回する低軌道衛星１２などなら、カバー出来る。しかしながら、地上から高度約３６０００キロメートルのいわゆる静止軌道１５で地球を周回する、いわゆる静止軌道衛星１６などを、地上の光学観測システム１０から観測しようとしても、その形状や姿勢を映すために必要な解像度が得られない。

上記に関連して、特許文献１（特開２００２−２２００９８号公報）には、天球上で特定の運動をする対象物（静止軌道上のデブリ等）の検出方法に係る記載が開示されている。特許文献１に記載の検出方法は、天体観測において、望遠鏡を所定の駆動法で駆動し、ある時刻ｔ_０から時刻ｔ_Ｔの間露出して得られる画像データから、特定の運動をする対象物を検出する方法である。この検出方法では、画像の任意のある点Ｐ_ｘについて、露出開始時刻ｔ_０に観測対象物が点Ｐ_ｘに結像すると仮定したとき、画像データ上で時刻ｔ_０から時刻ｔ_Ｔまでの間の対象物の運動軌跡を計算し、軌跡上の画像データを加算する。

特開２００２−２２００９８号公報

本発明の目的は、地球を周回する目標対象物を地上から光学的に観測し、目標対象物の高度が静止軌道程度またはそれ以上であっても、その特徴、状態などを推定出来る監視システムと、この監視システムを用いた監視方法とを提供することにある。その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

以下に、（発明を実施するための形態）で使用される番号を用いて、課題を解決するための手段を説明する。これらの番号は、（特許請求の範囲）の記載と（発明を実施するための形態）との対応関係を明らかにするために付加されたものである。ただし、それらの番号を、（特許請求の範囲）に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。

一実施の形態によれば、監視システムは、光学観測システム（２２）と、データ処理システム（２３）とを具備する。ここで、光学観測システム（２２）は、地球を周回する人工物である目標対象物を光学的に観測する。データ処理システム（２３）は、観測の結果から、目標対象物の輝度の時間変化を解析し、目標対象物の輝度の変化の周期性を抽出し、目標対象物の状態を推定する。

一実施の形態によれば、監視方法は、地球を周回する人工物である目標対象物を光学的に観測すること（Ｓ２２）と、記観測の結果から、目標対象物の輝度の時間変化を解析すること（Ｓ３２、Ｓ３３）と、解析の結果から、目標対象物の輝度の変化の周期性を抽出すること（Ｓ３７）とを具備する。

前記一実施の形態によれば、目標対象物までの距離が遠すぎて光学観測によって得られる解像度が低くても、目標対象物の輝度情報さえ取得出来れば、目標対象物の特徴、状態などを推定することが可能となる。

図１は、地球を周回する人工物を地上から光学的に観測するシステムを概念的に示す図である。 図２は、本発明による監視システムの全体的な構成例を示すブロック回路図である。 図３は、本発明による監視方法の全体的な構成例を示すフローチャートである。 図４Ａは、本発明による輝度変化をプロットした結果の一例を示すグラフである。 図４Ｂは、本発明による輝度の周波数フィルタリングの一例を示すグラフである。 図５Ａは、本発明による輝度の周期性の抽出に係る原理を示すグラフである。 図５Ｂは、本発明による輝度の周期性の抽出に係る原理を示す別のグラフである。 図６Ａは、本発明によるライトカーブ推定データベースに含まれる、目標対象物の形状に係るデータの一例を示す図である。 図６Ｂは、本発明によるライトカーブ推定データベースに含まれる、目標対象物の反射特性に係るデータの他の一例を示す図である。 図６Ｃは、本発明によるライトカーブ推定データベースに含まれる、目標対象物の姿勢に係るデータの他の一例を示す図である。 図７Ａは、本発明による抽出され得る、周期的な輝度の通常の抽出結果の一例を示すグラフである。 図７Ｂは、本発明により検知され得る、周期的な輝度に発生する異常の一例を示すグラフである。 図７Ｃは、本発明により検知され得る、周期的な輝度に発生する異常の原因の一例を示す図である。 図７Ｄは、本発明により検知され得る、周期的な輝度に発生する異常の他の一例を示すグラフである。 図７Ｅは、本発明により検知され得る、周期的な輝度に発生する異常の原因の他の一例を示す図である。

添付図面を参照して、本発明による監視システムおよび監視方法を実施するための形態を以下に説明する。

（第１の実施形態）
図２は、本発明による監視システムの全体的な構成例を示すブロック回路図である。図２に示した構成例によるブロック回路図の構成要素について説明する。

図２に示した構成例による監視システムは、バス２１と、光学観測システム２２と、データ処理システム２３とを有している。

光学観測システム２２は、補償光学２２１を有している。

データ処理システム２３は、演算部２３１を有しており、演算部２３１は、解析部２３１１と、周波数フィルタリング部２３１２と、抽出部２３１３とを有している。

データ処理システム２３は、記憶部２３２をさらに有しており、記憶部２３２は、恒星データベース２３２１と、宇宙物体データベース２３２２と、ライトカーブ推定データベース２３２３と、重要監視対象データベース２３２４とを有している。

恒星データベース２３２１は、輝度を基準として利用可能な恒星に係るデータを格納している。宇宙物体データベース２３２２は、地球を周回する人工物に係る諸データを格納している。ライトカーブ推定データベース２３２３は、輝度の変化の周期性の特徴と、目標対象物の形状や、姿勢や、表面材料の反射率などの特徴との関係性に係るデータを格納している。重要監視対象データベース２３２４は、目標対象物のうち、重要監視の対象と判定されたもののリストや、それらに係る諸データなどを格納している。

図２に示した構成要素の接続関係について説明する。バス２１は、光学観測システム２２と、データ処理システム２３とに接続されている。言い換えれば、光学観測システム２２と、データ処理システム２３とは、バス２１を介して自由に通信することが出来る。

図２に示した構成要素の動作について説明する。

光学観測システム２２は、地上に設置されており、上空を光学的に観測する。補償光学２２１は、光学的な補償によって、光学観測システム２２に対する大気などによる影響を除去する。

演算部２３１は、記憶部２３２や入力装置２４などから供給される所定のプログラムを実行することで、各種の機能を実現する。なお、演算部２３１は、各種の機能を実現するために、記憶部２３２や入力装置２４などから供給される各種のデータを参照しても良いし、記憶部２３２の一部などをメモリ領域として流用しても良い。

解析部２３１１は、演算部２３１の一機能として、光学観測システム２２より取得されたデータを、バス２１を介して受け取り、恒星と目標対象物を明確にするために、恒星データベース２３２１を利用して、各データについてマッチングを実施する。その後、目標対象物及び基準恒星の輝度の時間変化を解析する。

周波数フィルタリング部２３１２は、演算部２３１の一機能として、目標対象物から光学的に得られた輝度情報の時間変化を示すデータに対する所定の周波数フィルタリング処理を行うことによって、大気などによる影響を除去する。

抽出部２３１３は、演算部２３１の一機能として、解析の結果に基づいて、輝度情報の周期性を抽出する。

入力装置２４は、選定された観測対象などを入力する。また、入力装置２４は、演算部２３１に実行させる各種のプログラムを所定の記録媒体から入力しても良い。

出力装置２５は、監視システムが監視、解析または抽出した結果などを出力する。

図３は、本発明による監視方法の全体的な構成例を示すフローチャートである。図３を参照して、本発明による監視方法、すなわち本発明による監視システムの動作全般について説明する。

図３に示したフローチャートは、大きく分けて、３つの段階を含んでいる。そのうち、第１の段階Ｓ１では、観測指示を行う。第２の段階Ｓ２では、光学観測を行う。第３の段階Ｓ３では、データ処理を行う。

図３に示したフローチャートにおいて、第１の段階Ｓ１は、３つの段階を含んでいる。そのうち、第１−１の段階Ｓ１１では、目標対象物の選定を行う。第１−２の段階Ｓ１２では、宇宙物体データベース２３２２の参照を行う。第１−３の段階Ｓ１３では、目標対象物の座標を抽出する。

図３に示したフローチャートにおいて、第２の段階Ｓ２は、２つの段階を含んでいる。そのうち、第２−１の段階Ｓ２１では、補償光学２２１を利用して光学観測システム２２にて、観測する。第２−２の段階Ｓ２２では、観測画像を取得する。

図３に示したフローチャートにおいて、第３の段階Ｓ３は、１３の段階を含んでいる。そのうち、第３−１の段階Ｓ３１では、恒星データベース２３２１と観測画像とのマッチングを実施する。第３−２の段階Ｓ３２では、目標対象物の時間変化における輝度情報をプロットする。第３−３の段階Ｓ３３では、基準恒星の輝度の変化をプロットする。第３−４の段階Ｓ３４では、目標対象物の輝度変化を補正する。第３−５の段階Ｓ３５では、周波数フィルタリング処理を実施する。第３−６の段階Ｓ３６では、目標対象物の輝度情報を抽出する。第３−７の段階Ｓ３７では、目標対象物の輝度の周期性を抽出する。この結果により、目標対象物の姿勢制御の有無が推定でき、姿勢制御がなされていない場合は運用されていないと考えることもできる。これ以降の処理は、目標対象物が新規観測か否かで手順が変わる。今までに輝度情報の抽出を実施したことのない物体（以後、新規物体）の場合、第３−８の段階Ｓ３８では、ライトカーブ推定データベース２３２３との比較を実施する。第３−９の段階Ｓ３９では、目標対象物の形状、姿勢、表面材料を推定する。第３−１０の段階Ｓ３１０では、目標対象物を宇宙物体データベース２３２２に登録する。今までに輝度情報の抽出を実施したことのある物体（以後、既知物体）の場合、第３−１１の段階Ｓ３１１では、前回までに取得したデータとの比較を実施する。第３−１２の段階Ｓ３１２では、目標対象物の異常の検知を行う。第３−１３の段階Ｓ３１３では、第３−１２の段階Ｓ３１２で異常が検知された場合、目標対象物を重要監視対象データベース２３２４に登録する。

これらの第１の段階Ｓ１〜第３の段階Ｓ３は、この順番に実行される。また、第１−１の段階Ｓ１１〜第１−３の段階Ｓ１３と、第２−１の段階Ｓ２１〜第２−２の段階Ｓ２２と、第３−１の段階Ｓ３１〜第３−７の段階Ｓ３７とは、この順番に実行される。第３−８の段階Ｓ３８〜第３−３１０の段階及び第３−８の段階Ｓ３１１〜第３−３１３の段階３１３とは、新規物体、既知物体で順番の内容が異なる以降、各段階について、より詳細に説明する。

第１−１の段階Ｓ１１では、目標対象物を選定する。この選定は、監視システムの利用者が行っても良いし、データ処理システム２３が所定のリストから所定の条件に沿って行っても良い。ここで、所定のリストおよび所定の条件は、宇宙物体データベース２３２２に含まれていても良いし、重要監視対象データベース２３２４に含まれていても良い。

第１−２の段階Ｓ１２では、データ処理システム２３の宇宙物体データベース２３２２を参照して、目標対象物を地上から光学的に観測するために必要な諸データを取得する。この諸データには、特に、目標対象物がどのような軌道で地球を周回しているかの情報が含まれていることが好ましい。なお、目標対象物は、宇宙物体データベース２３２２に未登録の新規物体であっても良い。

第１−３の段階Ｓ１３では、演算部２３１が、第１−２の段階Ｓ１２で得られた諸データから、光学的に観測する際に目標対象物が位置する座標を抽出または算出する。このとき、光学観測システム２２が目標対象物を観測できる時間帯もあわせて算出することが好ましい。

第２−１の段階Ｓ２１では、光学観測システム２２で、目標対象物を光学的に観測する。その時、大気の影響を除去する目的として、補償光学２２１を利用する場合がある。

第２−２の段階Ｓ２２では、光学観測システム２２にて、画像を取得する。この観測は、演算部２３１によって支援されても良い。また、この観測は、同じ目標対象物に対して定期的に、または不定期的に、複数回繰り返されることが好ましい。

第３−１の段階Ｓ３１では、演算部２３１が、記憶部２３２に予め格納されている恒星データベース２３２１を参照する。ここで、演算部２３１は、特に、第２−２の段階Ｓ２２で取得された観測画像において、目標対象物の付近に撮像された恒星を特定し、この恒星に係る諸データを取得することが好ましい。恒星の諸データには、例えば、恒星の座標または地球から見た方角や、恒星の等級または見かけ上の輝度および変光星であればその変光周期などが、目標対象物の観測結果と比較可能な形式で含まれていることが好ましい。

第３−２の段階Ｓ３２では、演算部２３１が、目標対象物の推定輝度の、時間の経過に伴う変化を示すデータをプロットする。このようなデータの一例として、目標対象物の推定輝度と、時間の経過とを２次元座標上にプロットしたグラフを作成しても良い。ただし、この段階で得られるデータには、補償光学２２１で補正しきれなかった大気揺らぎによる影響や、観測環境に由来するノイズデータなどが含まれている場合がある。

第３−３の段階Ｓ３３では、演算部２３１が、基準恒星の輝度変化をプロットする。

図４Ａは、本発明による輝度変化をプロットした結果の一例を示すグラフである。図４Ａに示したグラフにおいて、横軸は時間の経過を示し、縦軸は目標対象物の推定輝度を示している。

第３−４の段階Ｓ３４では、第３−２の段階Ｓ３２でプロットとした目標対象物と、第３−３の段階Ｓ３３でプロットした基準恒星とを比較し、大気の影響または観測環境の影響と考えられる輝度の変化の比率から、目標対象物の輝度を補正する。

第３−５の段階Ｓ３５では、周波数フィルタリング部２３１２が、第３−４の段階Ｓ３４で作成されたデータに所定の周波数フィルタリング処理を行うことで、目標対象物の輝度データと、目標対象物以外に由来する輝度データとを分類する。

図４Ｂは、本発明による輝度の周波数フィルタリングの一例を示すグラフである。図４Ｂに示したグラフは、図４Ａに示したグラフに、以下の変更を加えたものに等しい。すなわち、プロットデータを、輝度の範囲ごとに第１グループ４１、第２グループ４２または第３グループ４３に振り分け、第１グループ４１または第３グループ４３に属するプロットデータを白く示している。図４Ｂに示した例では、第２グループ４２を目標対象物の輝度データと推定し、残る第１グループ４１および第３グループ４３についてはノイズデータと推定している。

第３−６の段階Ｓ３６では、解析部２３１１が、第３−５の段階Ｓ３５で行った分類にしたがって、図３の第３−４の段階Ｓ３４で作成したデータからノイズデータを除去し、目標対象物の輝度情報を抽出する。

第３−７の段階Ｓ３７では、抽出部２３１３が、目標対象物の推定輝度の時間変化から、その周期性を抽出する。この結果より、目標対象物の姿勢制御の有無が確認できると考え、姿勢制御がなされている場合は運用されていると推定できる。

図５Ａは、本発明による輝度の周期性の抽出に係る原理を示すグラフである。図５Ａに示したグラフにおいて、横軸は時間の経過を示し、縦軸は目標対象物の推定輝度を示している。図５Ａに示した例では、大きい山と小さい山を合わせた一組が、目標対象物が１回自転する１自転周期になる場合を示している。

図５Ｂは、本発明による輝度の周期性の抽出に係る原理を示す別のグラフである。図５Ｂに示したグラフの例において、横軸は時間の経過を示し、縦軸は目標対象物の推定輝度を示している。さらに、図５Ｂには、目標対象物の第１姿勢５１、第２姿勢５２、第３姿勢５３、第４姿勢５４および第５姿勢５５が示されている。これらの姿勢は、輝度を撮像した時刻に目標対象物が取っていた姿勢を示している。

図５Ｂに示した例では、目標対象物の幅が最大になる第２姿勢５２および第４姿勢５４において輝度が上がり、反対に目標対象物の幅が最小になる第１姿勢５１、第３姿勢５３および第５姿勢５５において輝度が下がっている。

図５Ｂの例に示したように、目標対象物が、地球を周回しながらさらに自転もしている場合は、目標対象物の姿勢、すなわち自転運動の位相によって、地上からの見かけの輝度が変化する。その理由としては、目標対象物の表面積のうち、太陽光などをよく反射する面積の比率などが、自転によって変化することなどが考えられる。そして、この輝度の変化の周期は、自転周期に実質的に一致する。

（第２の実施形態）
本発明による監視方法に含まれる複数の段階のうち、第３−７の段階Ｓ３７までを第１の実施形態として説明した。その続きを、第２の実施形態として説明する。なお、本実施形態で使用する、本発明による監視システムは、第１の実施形態の場合と同様であるので、さらなる詳細な説明を省略する。

第３−８の段階Ｓ３８では、目標対象物について得られたデータが宇宙物体データベース２３２２に未登録であった場合、すなわち新規物体を観測した場合、第３−７の段階Ｓ３７で抽出した目標対象物の輝度と記憶部２３２のライトカーブ推定データベース２３２３を参照し、比較する。ライトカーブ推定データベース２３２３の内容の具体例について、図６Ａ〜図６Ｃを参照して説明する。なお、図６Ａ〜図６Ｃに示す例は、あくまでも説明を容易にするための概略的な一例に過ぎないが、実際のライトカーブ推定データベース２３２３は、光学的な実測やコンピュータシミュレーションの結果に基づいて作成される。

図６Ａは、本発明によるライトカーブ推定データベース２３２３に含まれる、目標対象物の形状に係るデータの一例を示す図である。図６Ａは、円筒形状６１と、円筒形状６１に対応する第１グラフ６１１と、直方体形状６２と、直方体形状６２に対応する第２グラフ６２１とを含んでいる。第１グラフ６１１は、目標対象物の形状が円筒形状６１であった場合に推定される輝度変化パターンの一例を示している。同様に、第２グラフ６２１は、目標対象物の形状が直方体形状６２であった場合に推定される輝度変化パターンの一例を示している。

図６Ｂは、本発明によるライトカーブ推定データベース２３２３に含まれる、目標対象物の反射特性に係るデータの他の一例を示す図である。図６Ｂは、所定の第１材質に対応する第１グラフ６３と、所定の第２材質に対応する第２グラフ６４とを含んでいる。第１グラフ６３は、目標対象物の表面が第１材質で形成されていた場合に推定される輝度変化パターンの一例を示している。同様に、第２グラフ６４は、目標対象物の表面が第２材質で形成されていた場合に推定される輝度変化パターンの一例を示している。

図６Ｃは、本発明によるライトカーブ推定データベース２３２３に含まれる、目標対象物の姿勢に係るデータの他の一例を示す図である。図６Ｃは、円筒形状がその線対称軸の方向に自転する第１姿勢６５と、第１姿勢６５に対応する第１グラフ６５１と、同じ円筒形状がその線対称軸と直交する方向に自転する第２姿勢６６と、第２姿勢６６に対応する第２グラフ６６１とを含んでいる。第１グラフ６５１は、目標対象物がその線対称軸の方向に自転する場合に推定される輝度変化パターンの一例を示している。同様に、第２グラフ６６１は、目標対象物がその線対称軸と直交する方向に自転する場合に推定される輝度変化パターンの一例を示している。

第３−９の段階Ｓ３９では、演算部２３１が、目標対象物の輝度変化に係る観測結果と、ライトカーブ推定データベース２３２３との間でマッチングを取ることで、目標対象物の形状や、姿勢や、表面材質などの特徴を推定する。以下に、図６Ａ〜図６Ｃの例に基づく推定の一例を記す。

図６Ａに示した例に基づくと、変化する輝度の振幅がより大きく、かつ、その平均値がより小さければ、目標対象物の形状が円筒形状６１により近く、変化する輝度の振幅がより小さく、かつ、その平均値がより大きければ、目標対象物の形状が直方体形状６２により近いと推定し得る。

図６Ｂに示した例に基づくと、輝度が変化する振幅がより大きければ、目標対象物の表面反射特性は第１材質のものにより近く、反対に輝度が変化する振幅がより小さければ、目標対象物の表面反射特性は第２材質のものにより近いと推定し得る。

図６Ｃに示した例に基づくと、輝度が変化する振幅がより小さく、かつ、輝度が変化する周期がより長ければ、目標対象物の姿勢は第１姿勢により近く、反対に、輝度が変化する振幅がより大きく、かつ、輝度が変化する周期がより短ければ、目標対象物の姿勢は第２姿勢により近いと推定し得る。

実際のライトカーブ推定データベース２３２３では、より多くの実測値またはシミュレーション結果を用いることで、さらに詳細なマッチングが可能であり、目標対象物の形状をより具体的に推定して絞り込むことが可能となる。

第３−１０の段階Ｓ３１０では、第３−９の段階Ｓ３９で推定した結果を、記憶部２３２の宇宙物体データベース２３２２に登録する。

（第３の実施形態）
本発明による監視方法に含まれる複数の段階のうち、第３−１０の段階Ｓ３１０までを、第１の実施形態または第２の実施形態として説明した。その続きを、第３の実施形態として説明する。なお、本実施形態で使用する、本発明による監視システムは、第１の実施形態の場合と同様であるので、さらなる詳細な説明を省略する。

第３−１１の段階Ｓ３１１では、目標対象物が既に宇宙物体データベース２３２２に登録済みであった場合、すなわち、既知物体を再度観測した場合、第３−７の段階Ｓ３７で抽出した目標物体と記憶部２３２の宇宙物体データベース２３２２に登録されている輝度情報を比較する。

第３−１２の段階Ｓ３１２では、宇宙物体データベース２３２２で登録されていた輝度情報との差異が判明すると、図７に示すような異常を検知し、推定することができる。

第３−１３の段階Ｓ３１３では、第３−１２の段階Ｓ３１２で異常が検知できた既知物体については、記憶部２３２の重要監視対象データベース２３２４に登録されて継続的に監視される。このように検知され得る異常について、以下、２つの例を用いて概略的に説明する。このように検知され得る異常について、以下、２つの例を用いて概略的に説明する。

第１の例を、図７Ａ〜図７Ｃを参照して説明する。図７Ａは、本発明による抽出され得る、周期的な輝度の通常の抽出結果の一例を示すグラフである。図７Ｂは、本発明により検知され得る、周期的な輝度に発生する異常の一例を示すグラフである。

図７Ａおよび図７Ｂに示した２つのグラフにおいて、横軸は時間の経過を示し、縦軸は輝度を示している。図７Ａに示したグラフの場合は、輝度が周期的に振幅し続けており、目標対象物の通常の様子を示している。反対に、図７Ｂに示したグラフの場合は、途中から輝度の振幅が大幅に変動している。このような変化を、演算部２３１は異常として検知し、その結果を出力装置２５に出力する。

図７Ｃは、本発明により検知され得る、周期的な輝度に発生する異常の原因の一例を示す図である。図７Ｃに示した例では、目標対象物７１の周囲に、異物７２が周回している。この異物７２が、もしある時点を境に、目標対象物７１の周囲に周回し始めたとしたら、異物７２による反射光によって目標対象物７１の輝度がより強く観測されたり、反対に、異物７２に遮られて、目標対象物７１の輝度がより弱く観測されたりする。すなわち、図７Ｂに示した例のような異常の原因は、図７Ｃに示した例のような現象である可能性が推定され得る。

第２の例を、図７Ａ、図７Ｄおよび図７Ｅを用いて説明する。図７Ｄは、本発明により検知され得る、周期的な輝度に発生する異常の他の一例を示すグラフである。

図７Ｄに示したグラフにおいても、横軸は時間の経過を示し、縦軸は輝度を示している。図７Ｄに示したグラフの場合は、途中から輝度の平均値が大幅に低下している。このような変化も、演算部２３１は異常として検知し、その結果を出力装置２５に出力する。

図７Ｅは、本発明により検知され得る、周期的な輝度に発生する異常の原因の他の一例を示す図である。図７Ｅに示した例では、目標対象物７３が、異物７４との衝突によって、部分的に破損している。この例では、目標対象物７３の中でも特に面積の大きい太陽パネルの部分が損傷している。したがって、目標対象物７３の輝度は、衝突以降は大幅に弱く観測される。すなわち、図７Ｄに示した例のような異常の原因は、図７Ｅに示した例のような現象である可能性が推定され得る。

以上、簡単のために２つの極端な例を挙げたが、実際にはより多くの因果関係を予めデータベース化しておくことで、本発明による監視システムおよび監視方法を用いてさらに詳細な原因の推定が可能となる。

以上、発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。また、前記実施の形態に説明したそれぞれの特徴は、技術的に矛盾しない範囲で自由に組み合わせることが可能である。

１０ （従来の）光学観測システム
１１ 低軌道
１２ 低軌道衛星
１３ 中軌道
１４ 中軌道衛星
１５ 静止軌道
１６ 静止軌道衛星
１７ （従来の）観測範囲
２１ バス
２２ 光学観測システム
２２１ 補償光学
２３ データ処理システム
２３１ 演算部
２３１１ 解析部
２３１２ 周波数フィルタリング部
２３１３ 抽出部
２３２ 記憶部
２３２１ 恒星データベース
２３２２ 宇宙物体データベース
２３２３ ライトカーブ推定データベース
２３２４ 重要監視対象物データベース
２４ 入力装置
２５ 出力装置
４１ 高輝度帯域
４２ 所望輝度帯域
４３ 低輝度帯域
５１〜５５ 姿勢
６１ 円柱形状
６１１ グラフ
６２ 直方体形状
６２１ グラフ
６３ グラフ
６４ グラフ
６５ 回転方向
６５１ グラフ
６６ 回転方法
６６１ グラフ
７１ 目標対象物
７２ 異物
７３ 目標対象物
７４ 異物

Claims (12)

1. 地球を周回する人工物である目標対象物の輝度を観測する光学観測システムと、
   前記観測の結果から、前記目標対象物の輝度の時間変化を解析する演算部と、
   前記輝度の変化の周期性の特徴および前記目標物の特徴の関係性に係るデータを収録したライトカーブ推定データベース
   を具備し、
   前記光学観測システムが前記目標対象物を光学的に観測して得られる解像度は、前記目標対象物の形状および姿勢を観測するには不十分であり、
   前記演算部は、前記観測の結果および前記ライトカーブ推定データベースのマッチングによって、前記目標対象物の特徴を推定する
   監視システム。
2. 請求項１に記載の監視システムにおいて、
   前記演算部によって前記輝度の変化に周期性が抽出された目標対象物を重要監視対象物として登録する重要監視対象データベース
   をさらに具備し、
   前記重要監視対象物について、前記観測および前記解析を継続し、
   前記演算部は、前記重要監視対象物について、前記輝度の周期性の変化をさらに抽出する
   監視システム。
3. 請求項１または２に記載の監視システムにおいて、
   前記ライトカーブ推定データベースは、
   前記目標対象物の特徴である形状、姿勢および反射率の全てまたは一部に関係する輝度の変化の周期性の特徴に係るデータ
   を具備し、
   推定される前記目標対象物の特徴は、
   前記目標対象物の形状、姿勢および反射率の全てまたは一部
   を含む
   監視システム。
4. 請求項２または３に記載の監視システムにおいて、
   地球を周回する人工物に係る諸データを格納する宇宙物体データベース
   をさらに具備し、
   前記演算部は、前記宇宙物体データベースを参照し、前記推定の結果に基づいて、前記目標対象物を特定する
   監視システム。
5. 請求項２または３に記載の監視システムにおいて、
   地球を周回する人工物に係る諸データを格納する宇宙物体データベース
   をさらに具備し、
   前記演算部は、前記推定の結果を用いて前記目標対象物を前記宇宙物体データベースに登録する
   監視システム。
6. 請求項１〜５のいずれかに記載の監視システムにおいて、
   前記光学観測システムは、地上に設けられており、
   前記観測の結果から、大気による影響を除去する補償光学
   を具備する
   監視システム。
7. 地球を周回する人工物である目標対象物の輝度を光学的に観測することと、
   前記観測の結果から、前記目標対象物の輝度の時間変化を解析することと、
   前記輝度の変化の周期性の特徴および前記目標物の特徴の関係性に係るデータを収録したライトカーブ推定データベースを参照することと、
   前記観測の結果および前記ライトカーブ推定データベースのマッチングによって、前記目標対象物の特徴を推定することと
   を具備し、
   前記光学観測システムが前記目標対象物を光学的に観測して得られる解像度は、前記目標対象物の形状および姿勢を観測するには不十分である
   監視方法。
8. 請求項７に記載の監視方法において、
   前記輝度の変化に周期性が抽出された目標対象物を重要監視対象物として重要監視対象データベースに登録することと、
   前記重要監視対象物について、前記観測および前記解析を継続することと、
   前記重要監視対象物について、前記輝度の周期性の変化をさらに抽出することと
   をさらに具備する
   監視方法。
9. 請求項７または８に記載の監視方法において、
   前記ライトカーブ推定データベースは、
   前記目標対象物の特徴である形状、姿勢および反射率の全てまたは一部に関係する輝度の変化の周期性の特徴に係るデータ
   を具備し、
   推定される前記目標対象物の特徴は、
   前記目標対象物の形状、姿勢および反射率の全てまたは一部
   を含む
   監視方法。
10. 請求項８または９に記載の監視方法において、
    地球を周回する人工物に係る諸データを格納する宇宙物体データベースを参照することと、
    前記推定の結果に基づいて、前記目標対象物を特定すること
    をさらに具備する
    監視方法。
11. 請求項８または９に記載の監視方法において、
    前記推定の結果を用いて、前記目標対象物を地球を周回する人工物に係る諸データを格納する宇宙物体データベースに登録すること
    をさらに具備する
    監視方法。
12. 請求項７〜１１のいずれかに記載の監視方法において、
    前記観測することは、
    地上に設けられた光学観測装置から観測することと、
    前記観測の結果から、大気による影響を除去すること
    を具備する
    監視方法。

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