JP7407764B2 - 飛翔体追跡システム、飛翔経路予測方法、監視衛星、および、地上設備 - Google Patents

Description

本開示は、飛翔体追跡システム、飛翔経路予測方法、監視衛星、および、地上設備に関する。

近年、超音速で滑空する飛翔体の登場により、飛翔体の打上げ検知、飛翔経路追跡、あるいは着地位置の予測といった衛星による監視が期待されている。
滑空段階の飛翔体を検知して追跡する手段として、飛翔体が大気圏に侵入する時の大気摩擦による温度上昇を赤外線で検知することが有望視されている。また、滑空段階の飛翔体を赤外線で検知する手段は、低軌道周回衛星群から監視することが有望と考えられている。

特許文献１は、低軌道を周回する少ない衛星機数で地球全球面内における特定緯度の地域を網羅的に監視するための監視衛星について開示している。

特開２００８－１３７４３９号公報

低軌道（ＬＥＯ：Ｌｏｗ Ｅａｒｔｈ Ｏｒｂｉｔ）からの監視では、静止軌道からの監視と比較して、人工衛星から飛翔体までの距離が近距離となる。低軌道での監視衛星をＬＥＯ衛星ともいう。ＬＥＯ衛星による常時監視および通信回線維持のためには、膨大な数の衛星が必要となる。さらに、地球固定座標系に対してほぼ固定して見える静止衛星とは異なり、ＬＥＯ衛星は時々刻々飛翔位置が移動する。このため、赤外監視装置を具備した監視装置と通信衛星群との構成、および、監視装置と通信衛星群とのデータ伝送方法が課題となる。よって、ＬＥＯ衛星により飛翔体情報を予め正確に予測することが難しいという課題もある。

本開示は、複数回の飛翔体追跡実績に基づく飛翔体情報を、人工知能による機械学習により解析することにより、迅速かつ正確に飛翔体情報を予測することを目的とする。

本開示に係る飛翔体追跡システムは、
赤外監視装置を具備する複数の監視衛星で構成する衛星コンステレーションと地上システムとにより構成され、飛翔体の発射探知と追跡をする飛翔体追跡システムにおいて、
上記赤外監視装置は、複数の波長帯を同時に検知する検出装置を具備し、
上記地上システムは、
飛翔体の噴射するプルームの波長特性と噴射パターンと飛翔距離の相関関係、および過去に打ち上げられた飛翔体の飛翔経路を記録したデータベースと、
上記データベースに記載されたデータを人工知能により機械学習し、新規に取得した飛翔体情報から波長特性と噴射パターンを認識して飛翔予測距離を導出する解析装置とを具備し、
上記赤外監視装置が、複数の波長帯の飛翔体情報を取得し、
上記解析装置が、複数波長の構成比率により飛翔体推薬または飛翔体の種別を同定し、間欠的になされる噴射回数と噴射時間、および噴射から噴射までの時間インターバルにより飛翔体噴射パターンを同定し、機械学習の結果を用いて、飛翔体の飛翔予測距離を導出する。

本開示に係る飛翔体追跡システムによれば、複数回の飛翔体追跡の実績に基づく飛翔体情報を、人工知能による機械学習により解析することで、迅速かつ正確に飛翔予測距離を予測することを目的とする。

極域以外で交差する複数の軌道面を有する衛星コンステレーションの例を示す図。 実施の形態１に係る衛星コンステレーション形成システムの構成例を示す図。 実施の形態１に係る衛星コンステレーションの衛星の構成の一例を示す図。 実施の形態１に係る衛星コンステレーションの衛星の構成の別例を示す図。 実施の形態１に係る衛星コンステレーション形成システムが備える地上設備の構成例を示す図。 実施の形態１に係る衛星コンステレーション形成システムの機能構成例を示す図。 実施の形態１に係る宇宙物体情報の構成例を示す図。 実施の形態１に係る軌道予報情報の構成例を示す図。 実施の形態１に係る飛翔体対処システムおよび飛翔体追跡システムの構成例を示す図。 実施の形態１に係る飛翔体追跡システムの構成例１を示す図。 実施の形態１に係る飛翔体追跡システムの構成例２を示す図。 実施の形態１に係る推薬の種別による噴射プルームの輝度分布の相違を示す図。 実施の形態１に係る飛翔体種別と飛翔距離の実績を示す図。 実施の形態１に係る第１種別の飛翔体における噴射パターンのプロファイル例を示す図。 実施の形態１に係る第２種別の飛翔体における噴射パターンのプロファイル例を示す図。 実施の形態１に係る第３種別の飛翔体における噴射パターンのプロファイル例を示す図。 実施の形態１に係る教師モデルである飛翔経路モデルの例を示すイメージ図。 図１７の発射位置座標と飛翔方向のモデル例を示す図。 実施の形態１に係る飛翔経路予測と着地（着弾）位置の推定を示すイメージ図。 実施の形態１に係る飛翔体追跡システムにおける時系列情報伝達順序の例を示す模式図。 実施の形態１に係る飛翔体追跡システムによる飛翔経路予測方法の例を示す模式図。 実施の形態１は、図２０の実測データの具体的なイメージ図。 実施の形態１に係る飛翔体追跡システムによる飛翔経路予測方法の別例を示す模式図。 図２３の飛翔体追跡実績の具体的なイメージ図。

以下、本開示の実施の形態について、図を用いて説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。また、以下の図面では各構成の大きさの関係が実際のものとは異なる場合がある。また、実施の形態の説明において、「上」、「下」、「左」、「右」、「前」、「後」、「表」、「裏」といった方向あるいは位置が示されている場合がある。それらの表記は、説明の便宜上、そのように記載しているだけであって、装置、器具、あるいは部品といった構成の配置および向きを限定するものではない。

実施の形態１．
本実施の形態では、複数の監視衛星を有する監視システムと、複数の通信衛星を有する衛星情報伝送システムと、飛翔体に対処する陸海空の対処アセットを具備する対処システムとにより構成される飛翔体対処システム４０１について説明する。また、上述の監視システムと衛星情報伝送システムとにより構成される飛翔体追跡システム４０６について説明する。

例えば、飛翔体の発射時の噴霧（プルーム）を静止軌道衛星に搭載した赤外監視装置で探知して、飛翔初期段階の移動情報に基づき着弾予測して対処システムで対応する飛翔体対処システムが存在する。
発射時噴霧は極めて高温な気体が広域に広がるため、静止軌道からの監視でも探知可能であった。

しかしながら昨今ＨＧＶ（Ｈｙｐｅｒｓｏｎｉｃ ｂｏｏｓｔ－Ｇｌｉｄｅ Ｖｅｈｉｃｌｅ）と呼ばれる飛翔途中で間欠的に噴射して飛翔経路を変更する飛翔体が登場して新しい脅威となっている。噴射を止めた飛翔体を追跡するためには、温度上昇した飛翔体の本体を温度検知する必要があるため、高分解能かつ高感度の赤外監視が必要となる。

そこで低軌道（ＬＥＯ）衛星群の衛星コンステレーションにより、静止軌道よりもはるかに近距離から飛翔体を監視する監視システムが期待されている。ＬＥＯ衛星コンステレーションで常時監視をして、飛翔体発射探知後に即座に対処アセットに情報を伝達する仕組みが待望されている。

ＬＥＯ衛星により常時監視および通信回線維持のためには膨大な数の衛星が必要となる。さらに、地球固定座標系に対してほぼ固定して見える静止衛星とは異なり、ＬＥＯ衛星は時々刻々飛翔位置が移動するため、赤外監視装置を具備した監視装置と、通信衛星群の構成およびデータ伝送方法の仕組みが必要である。

また、このような赤外監視装置を具備した監視衛星群を有する監視システムに加え、通信衛星群がメッシュ状の衛星コンステレーション通信網を形成する衛星情報伝送システムが期待されている。この衛星情報伝送システムを利用して飛翔体発射を探知して対処システムに飛翔体情報を準リアルタイムで伝送する手段を提供する。なお情報伝送に資する時間遅れと、衛星が最速タイミングで情報授受できるまでの待ち時間を考慮して、準リアルタイムと呼んでいる。

上述のように、発射後間欠的に噴射して飛翔方向を変更するＨＧＶの登場により、静止軌道から監視する監視衛星では飛翔体対処が困難となり、ＬＥＯコンステレーションによる飛翔体対処システムが待望されている。
本実施の形態では、飛翔体発射探知した飛翔体情報から飛翔距離と着弾位置を推定する飛翔経路予測方法を提供する。特に、予めデータベース化した推薬ないし飛翔体の種別、噴射プロファイルの情報と、過去の飛翔体の飛翔実績を人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）により機械学習を行い、上述の飛翔経路予測方法を提供する。

図１は、衛星コンステレーション２０の一例として、極域以外で交差する複数の軌道面２１を有する衛星コンステレーション２０の例を示す図である。
上述したように、監視システムおよび衛星情報伝送システムは、衛星コンステレーションとして形成される。

図１の衛星コンステレーション２０では、同一軌道面において同一高度で複数の衛星３０が飛翔している。衛星３０は人工衛星ともいう。
図１の衛星コンステレーション２０では、複数の軌道面の各軌道面２１の軌道傾斜角が約９０度ではなく、かつ、複数の軌道面の各軌道面２１が互いに異なる面に存在する。図１の衛星コンステレーション２０では、任意の２つの軌道面が極域以外の地点で交差する。図１に示すように、軌道傾斜角が９０度よりも傾斜している複数の軌道面の交点は軌道傾斜角に応じて極域から離れていく。また、軌道面の組合せによって赤道近傍を含む多様な位置で軌道面が交差する可能性がある。
図１の衛星コンステレーション２０の他には、複数の軌道面の各軌道面の軌道傾斜角が約９０度であり、複数の軌道面が極域近傍で交差するといった構成の衛星コンステレーションもある。

図２から図６を用いて衛星コンステレーション２０を形成する衛星コンステレーション形成システム６００における衛星３０と地上設備７００の例について説明する。衛星コンステレーション形成システム６００は、単に衛星コンステレーションと呼ばれることがある。

図２は、衛星コンステレーション形成システム６００の構成例である。
衛星コンステレーション形成システム６００は、コンピュータを備える。図２では、１つのコンピュータの構成を示しているが、実際には、衛星コンステレーション２０を構成する複数の衛星の各衛星３０、および、衛星３０と通信する地上設備７００の各々にコンピュータが備えられる。そして、複数の衛星の各衛星３０、および、衛星３０と通信する地上設備７００の各々に備えられたコンピュータが連携して、衛星コンステレーション形成システム６００の機能を実現する。以下において、衛星コンステレーション形成システム６００の機能を実現するコンピュータの構成の一例について説明する。

衛星コンステレーション形成システム６００は、衛星３０と地上設備７００を備える。衛星３０は、地上設備７００の通信装置９５０と通信する通信装置３２を備える。図２では、衛星３０が備える構成のうち通信装置３２を図示している。

衛星コンステレーション形成システム６００は、プロセッサ９１０を備えるとともに、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、入力インタフェース９３０、出力インタフェース９４０、および通信装置９５０といった他のハードウェアを備える。プロセッサ９１０は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

衛星コンステレーション形成システム６００は、機能要素として、衛星コンステレーション形成部１１を備える。衛星コンステレーション形成部１１の機能は、ハードウェアあるいはソフトウェアにより実現される。
衛星コンステレーション形成部１１は、衛星３０と通信しながら衛星コンステレーション２０の形成を制御する。

図３は、衛星コンステレーション形成システム６００の衛星３０の構成の一例である。
衛星３０は、衛星制御装置３１と通信装置３２と推進装置３３と姿勢制御装置３４と電源装置３５とを備える。その他、各種の機能を実現する構成要素を備えていてもよいが、図３では、衛星制御装置３１と通信装置３２と推進装置３３と姿勢制御装置３４と電源装置３５について説明する。図３の衛星３０は、通信装置３２を具備する通信衛星３０８の例である。

衛星制御装置３１は、推進装置３３と姿勢制御装置３４とを制御するコンピュータであり、処理回路を備える。具体的には、衛星制御装置３１は、地上設備７００から送信される各種コマンドにしたがって、推進装置３３と姿勢制御装置３４とを制御する。
通信装置３２は、地上設備７００と通信する装置である。あるいは、通信装置３２は、同一軌道面の前後の衛星３０、あるいは、隣接する軌道面の衛星３０と通信する装置である。具体的には、通信装置３２は、自衛星に関する各種データを地上設備７００あるいは他の衛星３０へ送信する。また、通信装置３２は、地上設備７００から送信される各種コマンドを受信する。
推進装置３３は、衛星３０に推進力を与える装置であり、衛星３０の速度を変化させる。
姿勢制御装置３４は、衛星３０の姿勢と衛星３０の角速度と視線方向（Ｌｉｎｅ Ｏｆ Ｓｉｇｈｔ）といった姿勢要素を制御するための装置である。姿勢制御装置３４は、各姿勢要素を所望の方向に変化させる。もしくは、姿勢制御装置３４は、各姿勢要素を所望の方向に維持する。姿勢制御装置３４は、姿勢センサとアクチュエータとコントローラとを備える。姿勢センサは、ジャイロスコープ、地球センサ、太陽センサ、スター・トラッカ、スラスタおよび磁気センサといった装置である。アクチュエータは、姿勢制御スラスタ、モーメンタムホイール、リアクションホイールおよびコントロール・モーメント・ジャイロといった装置である。コントローラは、姿勢センサの計測データまたは地上設備７００からの各種コマンドにしたがって、アクチュエータを制御する。
電源装置３５は、太陽電池、バッテリおよび電力制御装置といった機器を備え、衛星３０に搭載される各機器に電力を供給する。

衛星制御装置３１に備わる処理回路について説明する。
処理回路は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサであってもよい。
処理回路において、一部の機能が専用のハードウェアで実現されて、残りの機能がソフトウェアまたはファームウェアで実現されてもよい。つまり、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせで実現することができる。
専用のハードウェアは、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡまたはこれらの組み合わせである。
ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略称である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略称である。

図４は、衛星コンステレーション形成システム６００の衛星３０の構成の別例である。
図４の衛星３０では、図３の構成に加え、監視装置３６を備える。
監視装置３６は、物体を監視する装置である。具体的には、監視装置３６は、宇宙物体、飛翔体、あるいは陸海空の移動体といった物体を監視あるいは観測するための装置である。監視装置３６は、観測装置ともいう。
例えば、監視装置３６は、飛翔体が大気圏に侵入する時の大気摩擦による温度上昇を赤外線で検知する赤外監視装置である。監視装置３６は、飛翔体の発射時のプルームないし飛翔体本体の温度を検知する。赤外監視装置は赤外線監視装置ともいう。
あるいは、監視装置３６は、光波ないし電波の情報収集装置でもよい。監視装置３６は、物体を光学系で検知する装置でもよい。監視装置３６は、観測衛星の軌道高度と異なる
高度を飛翔する物体を光学系で撮影する。具体的には、監視装置３６は可視光学センサであってもよい。
図４の衛星３０は、監視装置３６と通信装置３２を具備する監視衛星３０７の例である。監視衛星３０７は、複数の監視装置３６を備えていてもよい。また、監視衛星３０７は、複数種類の監視装置３６を備えていてもよい。

図５は、衛星コンステレーション形成システム６００が備える地上設備７００の構成例である。
地上設備７００は、全ての軌道面の多数衛星をプログラム制御する。地上設備７００は、地上装置あるいは地上システムともいう。地上装置は、地上アンテナ装置、地上アンテナ装置に接続された通信装置、あるいは電子計算機といった地上局と、地上局にネットワークで接続されたサーバあるいは端末としての地上設備から構成される。また、地上装置には航空機、自走車両、あるいは移動端末といった移動体に搭載された通信装置を含んでも良い。

地上設備７００、すなわち地上システムは、本開示の実施の形態で説明する衛星コンステレーション、または、飛翔体対処システム、または、監視システム、または、衛星情報伝送システム、または、対処システムを運用制御する。
地上設備７００、すなわち地上システムのハードウェア構成は、本開示の実施の形態で説明する対処地上センター、または、衛星統合指令センターと同様である。

地上設備７００は、各衛星３０と通信することによって衛星コンステレーション２０を形成する。地上設備７００は、プロセッサ９１０を備えるとともに、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、入力インタフェース９３０、出力インタフェース９４０、および通信装置９５０といった他のハードウェアを備える。プロセッサ９１０は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

地上設備７００は、機能要素として、軌道制御コマンド生成部５１０と、解析予測部５２０を備える。軌道制御コマンド生成部５１０および解析予測部５２０の機能は、ハードウェアあるいはソフトウェアにより実現される。

通信装置９５０は、衛星コンステレーション２０を構成する衛星群の各衛星３０を追跡管制する信号を送受信する。また、通信装置９５０は、軌道制御コマンド５５を各衛星３０に送信する。
解析予測部５２０は、衛星３０の軌道を解析予測する。
軌道制御コマンド生成部５１０は、衛星３０に送信する軌道制御コマンド５５を生成する。
軌道制御コマンド生成部５１０および解析予測部５２０は、衛星コンステレーション形成部１１の機能を実現する。すなわち、軌道制御コマンド生成部５１０および解析予測部５２０は、衛星コンステレーション形成部１１の例である。

図６は、衛星コンステレーション形成システム６００の機能構成例を示す図である。
衛星３０は、さらに、衛星コンステレーション２０を形成する衛星コンステレーション形成部１１ｂを備える。そして、複数の衛星の各衛星３０の衛星コンステレーション形成部１１ｂと、地上設備７００の各々に備えられた衛星コンステレーション形成部１１とが連携して、衛星コンステレーション形成システム６００の機能を実現する。なお、衛星３０の衛星コンステレーション形成部１１ｂは、衛星制御装置３１に備えられていてもよい。

図７は、本実施の形態に係る宇宙物体情報の例である。
宇宙物体情報には、宇宙物体を識別する宇宙物体ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）と、軌道情報とが設定される。軌道情報には、予報軌道情報と実績軌道情報が含まれる。宇宙物体は例えば、衛星である。
予報軌道情報は、元期、軌道要素、予測誤差、情報提供事業装置ＩＤ、および情報更新日を含む。
予報軌道情報は、時刻、位置座標、計測誤差、情報提供事業装置ＩＤ、および情報更新日を含む。

図８は、本実施の形態に係る軌道予報情報の例を示す図である。
衛星コンステレーション形成システム６００、地上設備７００、あるいは衛星３０は、宇宙物体の軌道の予報値が設定された軌道予報情報を備える。

軌道予報情報には、衛星軌道予報情報とデブリ軌道予報情報とが含まれる。衛星軌道予報情報には、衛星の軌道の予報値が設定されている。デブリ軌道予報情報には、デブリの軌道の予報値が設定されている。

軌道予報情報には、例えば、宇宙物体ＩＤ、予報元期、予報軌道要素、および予報誤差といった情報が設定される。

宇宙物体ＩＤは、宇宙物体を識別する識別子である。図８では、宇宙物体ＩＤとして、衛星ＩＤとデブリＩＤが設定されている。宇宙物体は、具体的には、宇宙空間に打ち上げられるロケット、飛翔体、人工衛星、宇宙基地、デブリ除去衛星、惑星探査宇宙機、ミッション終了後にデブリ化した衛星あるいはロケットといった物体である。

予報元期は、複数の宇宙物体の各々の軌道について予報されている元期である。
予報軌道要素は、複数の宇宙物体の各々の軌道を特定する軌道要素である。予報軌道要素は、複数の宇宙物体の各々の軌道について予報されている軌道要素である。図８では、予報軌道要素として、ケプラー軌道６要素が設定されている。

予報誤差は、複数の宇宙物体の各々の軌道において予報される誤差である。予報誤差には、進行方向誤差、直交方向誤差、および誤差の根拠が設定されている。このように、予報誤差には、実績値が内包する誤差量が根拠とともに明示的に示される。誤差量の根拠としては、計測手段、位置座標情報の精度向上手段として実施したデータ処理の内容、および、過去データの統計的評価結果の一部あるいはすべてが含まれる。

なお、本実施の形態に係る軌道予報情報では、宇宙物体について、予報元期と予報軌道要素が設定されている。予報元期と予報軌道要素により、宇宙物体の近未来における時刻と位置座標を求めることができる。例えば、宇宙物体についての近未来の時刻と位置座標が、軌道予報情報に設定されていてもよい。
このように、軌道予報情報には、元期と軌道要素、あるいは、時刻と位置座標を含む宇宙物体の軌道情報が具備され、宇宙物体の近未来の予報値が明示的に示されている。
また、あるいは、衛星コンステレーション形成システム６００、地上設備７００、あるいは衛星３０は、宇宙物体の軌道の実績値が設定された軌道実績情報を備えていてもよい。

＊＊＊飛翔体対処システム４０１の構成および機能概要＊＊＊
＊＊＊飛翔体追跡システム４０６の構成および機能概要＊＊＊
図９は、本実施の形態に係る飛翔体対処システム４０１および飛翔体追跡システム４０６の構成例を示す図である。
なお、図９は、飛翔体対処システム４０１および飛翔体追跡システム４０６の一例であり、下記の機能を実現することができれば他の構成であってもよい。

飛翔体追跡システム４０６は、衛星コンステレーション２０と、地上システム８１０とにより構成される。飛翔体追跡システム４０６は、飛翔体６０１の発射探知と追跡を行う。
飛翔体対処システム４０１は、衛星コンステレーション２０と、地上システム８１０と、対処アセット８０１とにより構成される。

衛星コンステレーション２０は、赤外監視装置を具備し、低軌道で飛行する複数の監視衛星３０７で構成される監視システム４０４である。

飛翔体対処システム４０１は、監視システム４０４と、通信システムである衛星情報伝送システム４０３の両衛星システムと情報の送受信を行う地上システム８１０を備える。
監視衛星３０７が飛翔体６０１の発射探知後に、近傍を飛翔する監視衛星群が当該飛翔体６０１の情報取得を継続するために、位置座標を伝達する必要がある。本実施の形態に係る飛翔体対処システム４０１によれば、近傍を通過する通信衛星３０８を経由して、監視衛星群に監視指令を与えることができる。

飛翔体対処システム４０１は、監視システム４０４と、衛星情報伝送システム４０３と、対処システム４０５を備える。
監視システム４０４は、監視装置と通信装置を具備する複数の監視衛星３０７を有する。
衛星情報伝送システム４０３は、通信装置を具備する複数の通信衛星３０８を有する。
対処システム４０５は、飛翔体６０１に対処する陸海空の対処アセット８０１を具備する。対処システム４０５は、対処地上センター８０２を経由して情報を受信してもよいし、地上システム８１０、監視衛星３０７、あるいは通信衛星３０８から情報を受信してもよい。

飛翔体対処システム４０１は、監視システム４０４が飛翔体６０１を監視して生成した飛翔体情報を、衛星情報伝送システム４０３を経由して、対処システム４０５に伝送する。
例えば、監視衛星３０７は、赤外監視装置により、飛翔体６０１の発射時プルームと、温度上昇して飛翔する飛翔体６０１とを、高温対象として検知する。そして、監視システム４０４は、飛翔体６０１に関する時刻情報と位置情報とを含む飛翔体情報を、衛星情報伝送システム４０３を経由して、対処システム４０５に伝送する。

滑空飛翔体追跡方法は、複数の監視衛星３０７で構成する衛星コンステレーション２０により取得した飛翔体監視情報を地上システム８１０で解析し、発射後に大気圏上空まで軌道高度を下げた後に滑空飛行する滑空飛翔体を追跡する方法である。

監視衛星３０７は、監視装置３６として、地心方向を指向する第一の赤外監視装置と、地球周縁を指向する第二の赤外監視装置とを具備する。
第一の赤外監視装置は、飛翔体発射時に伴う高温噴霧を探知し、飛翔経路モデルの起点となす。
第二の赤外監視装置は、噴射終了後に温度上昇した飛翔体本体を宇宙背景で検知する。

地上システム８１０は、監視装置３６の第一の赤外監視装置が検出した飛翔体発射探知情報を起点として、複数の飛翔経路モデルの中から、飛翔経路を予測時刻に監視可能な後続監視衛星を選択する。そして、地上システム８１０は、発射探知した監視衛星から、選択した後続監視衛星へ情報伝送する。なお、発射探知情報には、発射位置、発射時間、および発射方向といった情報が含まれる。また、発射探知情報には、発射探知後の経過時間と、対応する飛翔体の飛翔距離と飛翔高度とが含まれていてもよい。

噴射終了後の飛翔体本体について、南北方向に視線ベクトルを有する監視衛星が、飛翔体の通過時刻、経度、および高度情報を計測する。また、噴射終了後の飛翔体本体について、東西方向に視線ベクトルを有する監視衛星が、飛翔体の通過時刻、緯度、および高度情報を計測する。

地上システム８１０は、飛翔経路モデルと実軌道の乖離を評価して飛翔経路モデルを補正し、次の後続監視衛星で飛翔体監視を継続する。

＜飛翔体追跡システム４０６：構成例１＞
図１０は、本実施の形態に係る飛翔体追跡システム４０６の構成例１を示す図である。
図９および図１０を用いて、飛翔体追跡システム４０６の構成例１について説明する。

飛翔体追跡システム４０６の構成例１は、人工知能による機械学習を地上システム８１０で地上処理する構成である。
飛翔体追跡システム４０６は、赤外監視装置３６１を具備する複数の監視衛星３０７で構成する衛星コンステレーション２０と、地上システム８１０により構成される。飛翔体追跡システム４０６は、飛翔体６０１の発射探知と追跡をして、飛翔体の飛翔経路を予測する。

監視衛星３０７の構成は、図４で説明したものと同様であるため、図４で説明した構成は省略している。ただし、監視衛星３０７は監視装置３６として赤外監視装置３６１を備える。また、赤外監視装置３６１は複数の波長帯を同時に検知する検出装置３６２を具備する。
地上システム８１０の構成についても、上述した構成については省略する。

地上システム８１０は、飛翔体の噴射するプルームの波長特性と噴射パターンと飛翔距離の相関関係、および過去に打ち上げられた飛翔体の飛翔経路を記録したデータベース８１１を備える。また、地上システム８１０は、データベース８１１に記載されたデータを人工知能により機械学習し、新規に取得した飛翔体情報から波長特性と噴射パターンを認識して飛翔予測距離を導出する解析装置８１２を具備する。人工知能により機械学習することを、ＡＩ機械学習する、ともいう。

飛翔体追跡システム４０６の構成例１は、飛翔体６０１が発射されると以下の処理を行う。
赤外監視装置３６１は、複数の波長帯の飛翔体情報４６１を取得する。
解析装置８１２は、複数波長の構成比率により飛翔体推薬または飛翔体の種別を同定し、間欠的になされる噴射回数と噴射時間、および噴射から噴射までの時間インターバルにより飛翔体噴射パターンを同定し、機械学習の結果を用いて、飛翔体の飛翔予測距離４６２を導出する。具体的には、解析装置８１２は、新規の飛翔体について、飛翔体推薬または飛翔体の種別を同定し、飛翔体噴射パターンを同定し、機械学習により得られた飛翔経路モデルを用いて、飛翔体の飛翔予測距離４６２を導出する。

＜飛翔体追跡システム４０６：構成例２＞
図１１は、本実施の形態に係る飛翔体追跡システム４０６の構成例２を示す図である。
図９および図１１を用いて、飛翔体追跡システム４０６の構成例２について説明する。

監視衛星３０７の構成は、図４で説明したものと同様であるため、図４で説明した構成は省略している。
地上システム８１０の構成についても、上述した構成については省略する。

飛翔体追跡システム４０６の構成例２は、ＡＩ機械学習を監視衛星３０７においてオンボード処理する構成である。
赤外監視装置３６１は、検出装置３６２と、データベース８１１と、解析装置８１２を具備する。
検出装置３６２、データベース８１１、および解析装置８１２の機能は、飛翔体追跡システム４０６の構成例１で説明したものと同様である。

飛翔体追跡システム４０６の構成例１は、飛翔体６０１が発射されると以下の処理を行う。
赤外監視装置３６１は、複数の波長帯の飛翔体情報４６１を取得する。
解析装置８１２は、複数波長の構成比率により飛翔体推薬または飛翔体の種別を同定し、間欠的になされる噴射回数と噴射時間、および噴射から噴射までの時間インターバルにより飛翔体噴射パターンを同定し、機械学習の結果を用いて、飛翔体の飛翔予測距離４６２を導出する。
飛翔予測距離４６２は、例えば、通信衛星３０８を介して地上システム８１０に送信される。

飛翔体追跡システム４０６の構成例２では、監視衛星３０７が、人工知能による機械学習を実現するアルゴリズムを搭載する解析装置８１２を具備する。そして、監視衛星３０７が、飛翔経路予測方法を用いて飛翔体の飛翔予測距離を導出する。

＜飛翔体追跡システム４０６による飛翔経路予測方法＞
＜＜飛翔体の飛翔予測距離の予測方法＞＞
飛翔体追跡システム４０６の構成例１または構成例２による飛翔経路予測方法における飛翔体の飛翔予測距離の予測方法について説明する。

飛翔体追跡システム４０６では、地上システム８１０または監視衛星３０７のいずれかが、データベース８１１と、解析装置８１２を具備する。
飛翔体追跡システム４０６では、以下の飛翔経路予測方法が実施される。
赤外監視装置３６１が、発射された飛翔体６０１について、複数の波長帯の飛翔体情報４６１を取得する。
解析装置８１２が、複数波長の構成比率により飛翔体推薬または飛翔体種別を同定し、間欠的になされる噴射回数と噴射時間、および噴射から噴射までの時間インターバルにより飛翔体噴射パターンを同定し、機械学習の結果を用いて、飛翔体６０１の飛翔予測距離４６２を導出する。具体的には、解析装置８１２は、新規の飛翔体について、飛翔体推薬または飛翔体の種別を同定し、飛翔体噴射パターンを同定し、機械学習により得られた飛翔経路モデルを用いて、飛翔体の飛翔予測距離４６２を導出する。

＜＜飛翔体の着弾位置の予測方法（着地位置の推定）＞＞
飛翔体追跡システム４０６の構成例１による飛翔経路予測方法における、飛翔体の着弾位置４６３の予測方法について説明する。

地上システム８１０が具備するデータベース８１１が、飛翔体の発射位置座標と飛翔方向、飛翔体の発射から着弾までの時系列飛翔距離、および飛翔高度プロファイル、から構成される飛翔経路をモデル化した、典型的な複数の飛翔経路モデル１１１を格納する。
飛翔経路モデル１１１は、モデルとなる飛翔体の飛翔経路を表すデータであり、モデル識別子と飛翔高度プロファイルとを含む。
複数の飛翔経路モデルは、互いに異なるモデル識別子と、互いに異なる飛翔経路を表す飛翔高度プロファイルと、を含む。
飛翔高度プロファイルは、発射位置と飛翔方向と時系列飛翔距離と時系列飛翔高度との関係を示して飛翔経路を表す。
時系列飛翔距離は、各経過時間における飛翔距離である。
時系列飛翔高度は、各経過時間における飛翔高度である。

監視衛星３０７が飛翔体６０１の発射を探知した後に、解析装置８１２は、予めデータベース８１１に登録されている複数の飛翔経路モデル１１１を用いて、飛翔体６０１の着弾位置４６３を予測する。具体的には、解析装置８１２は、飛翔体６０１の発射位置座標を起点として、複数の飛翔経路モデル１１１の中から、当該飛翔体６０１の飛翔経路に適合する飛翔経路モデル１１１を選択し、飛翔体の着弾位置４６３を予測する。なお、飛翔体６０１の発射位置座標は、位置座標が既知である監視衛星３０７から、発射探知した視線ベクトルと地表面の交点として導出される。

＜＜飛翔体の飛翔経路４６４の予測方法（飛翔経路予測）＞＞
飛翔体追跡システム４０６の構成例１による飛翔経路予測方法における、飛翔体の飛翔経路４６４の予測方法について説明する。

地上システム８１０は、飛翔体の発射位置座標と飛翔方向、発射から着弾までの時系列飛翔距離、および飛翔高度プロファイルを含む、飛翔体についてのモデル化された複数の飛翔経路である複数の飛翔経路モデル１１１を格納したデータベース８１１を具備する。

地上システム８１０は、監視衛星３０７の赤外監視装置３６１が検出した飛翔体６０１の発射探知情報を起点として、複数の飛翔経路モデル１１１を使って、監視衛星３０７に後続する後続監視衛星の計測した飛翔体監視情報を解析する。後続監視衛星の計測した飛翔体監視情報には、前記後続監視衛星の具備する赤外監視装置で計測した発射探知後の経過時間と、前記飛翔体の飛翔距離と、前記飛翔体の飛翔高度とが含まれる。
地上システム８１０は、上記飛翔体監視情報を解析することにより、前記複数の飛翔経路モデル１１１のなかから適合しない飛翔経路モデル１１１を除外する。
また、地上システム８１０は、次の後続監視衛星の計測した飛翔体監視情報を解析することにより、前記複数の飛翔経路モデル１１１のなかから適合しない飛翔経路モデル１１１を除外する処理を繰り返し実施する。
地上システム８１０は、除外されずに残った飛翔経路モデル１１１を、暫定飛翔経路予測モデルと決定する。そして、地上システム８１０は、前記飛翔体の前記発射探知情報を検出した前記監視衛星に後続する複数の後続監視衛星の計測した飛翔体監視情報に基づき、暫定飛翔経路モデルからの逸脱量を補正して、前記飛翔体の着弾までの飛翔経路４６４を予測する。

地上システム８１０は地上設備ともいう。地上設備は、人工知能による機械学習を実現するアルゴリズムを搭載する解析装置８１２を具備し、上述した飛翔経路予測方法で発射探知された飛翔体６０１の飛翔予測距離４６２、着弾位置４６３、および飛翔経路４６４を予測する。

図１２は、本実施の形態に係る推薬の種別による噴射プルームの輝度分布の相違を示す図である。
図１３は、本実施の形態に係る飛翔体種別と飛翔距離の実績を示す図である。
図１４は、本実施の形態に係る第１種別の飛翔体における噴射パターンのプロファイル例を示す図である。
図１５は、本実施の形態に係る第２種別の飛翔体における噴射パターンのプロファイル例を示す図である。
図１６は、本実施の形態に係る第３種別の飛翔体における噴射パターンのプロファイル例を示す図である。

間欠的な噴射機能を有する飛翔体は、予め具体的な飛翔体型式の種別と、採用する推薬の種別、および飛翔可能距離が知られている。よって、短距離用ＨＧＶ、中距離用ＨＧＶ、および、遠距離用ＨＧＶといったＨＧＶの先見情報をデータベース化することができる。

図１２では、第１の推薬による噴射プルームの輝度分布と、第２の推薬による噴射プルームの輝度分布が示されている。
このように、推薬の種別は通常噴射プルームの波長プロファイルの相違として識別が可能であり、複数の赤外波長情報から波長構成比率を評価することで、推薬の種別の同定が可能である。

図１３では、短距離用ＨＧＶを第１種別の飛翔体、中距離用ＨＧＶを第２種別の飛翔体、および、遠距離用ＨＧＶを第３種別の飛翔体として、各飛翔体の飛翔距離の実績を示している。

また、図１４から図１６では、第１種別、第２種別、および第３種別の各飛翔体において、過去に発射された飛翔体の間欠的噴射回数と噴射から噴射までの時間インターバルにより構成される噴射パターン情報、および着弾までの飛翔距離が示されている。
データベース８１１には、各飛翔体において、過去に発射された飛翔体の間欠的噴射回数と噴射から噴射までの時間インターバルにより構成される噴射パターン情報、および着弾までの飛翔距離が記録されている。
解析装置８１２は、飛翔体ないし推薬の種別と噴射パターンを機械学習する。そして、解析装置８１２では、新規に取得した飛翔体６０１の複数の波長帯の飛翔体情報と噴射パターンを、過去データと照合することにより、飛翔体６０１の飛翔予測距離が推定可能となる。

飛翔体は、種類あるいは空力形状によりノズル形状が異なる。また、飛翔体は、固体あるいは液体の燃料の種別、および推薬の種別によって噴煙温度およびスペクトルパターンが異なる。このため、ＡＩによる機械学習の情報量を増えるにつれて、飛翔予測距離および飛翔経路の推定精度が向上し、迅速に判定できるという効果がある。

また、飛翔体の発射位置座標と着弾位置座標は、予め先見情報としてデータベースに記録できる。よって、発射位置座標から着弾位置座標までの飛翔プロファイルをパターン化した飛翔経路モデルを予め準備することも可能である。
飛翔体の発射手段として移動式発射装置（ＴＥＬ：ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒ ｅｒｅｃｔｏｒ ｌａｕｎｃｈｅｒ）を採用する場合は発射位置座標が不確定となる。しかし、着弾位置までの飛翔距離が長い場合には飛翔経路モデルの許容誤差範囲として扱うことが可能である。

以上のように、ＡＩによる機械学習をして飛翔経路予測することにより、迅速かつ正確に飛翔体の着弾予測が可能となり、対処する成功率が向上するという効果がある。

本実施の形態に係る飛翔体追跡システム４０６では、監視衛星により発射探知した検知時刻と発射位置座標とで構成される飛翔体情報を監視衛星群に送信する。そして、飛翔体追跡システム４０６では、後続する監視衛星で検知した飛翔体の検知時刻と位置座標で構成される飛翔体情報を複数回収集して飛翔体の飛翔経路を予測する。
赤外監視装置が複数の波長帯を検知して、発射探知した際のプルームと呼ばれる噴霧の波長構成に基づき、推薬の種別を分析し、また予め収集した発射設備の位置座標情報と、当該発射自装置から発射される飛翔体の種別情報に基づき、飛翔体の種別を予測する。
また、飛翔体追跡システム４０６では、後続する監視衛星による複数回の追跡監視した飛翔体情報に基づき間欠噴射の有無および噴射から次の噴射までの時間インターバルを分析することにより、飛翔体の種別を類推する。推薬種別あるいは飛翔体種別を類推することにより、短距離、中距離、あるいは長距離といった飛翔距離を正確に類推可能となる。
また、通常、飛翔体情報を予め正確に把握することが難しい。しかし、複数回の飛翔体追跡実績に基づく飛翔体情報を人工知能による機械学習により、上記の波長特性と推薬、飛翔体種別、間欠的噴射有無と噴射インターバル、および飛翔距離の相関関係を統計的に収集分析することにより、迅速かつ正確な分析が可能となる。

＜人工知能（ＡＩ）による機械学習の補足説明＞
図１７は、本実施の形態に係る教師モデルである飛翔経路モデルの例を示すイメージ図である。
図１８は、図１７の発射位置座標と飛翔方向のモデル例を示す図である。
図１９は、本実施の形態に係る飛翔経路予測と着地（着弾）位置の推定を示すイメージ図である。
図１７において、噴射プルームの波長特性のモデル例は、例えば、図１２の推薬の種別による噴射プルームの輝度分布により表される。発射位置座標と飛翔方向のモデル例は、例えば、図１８により表される。また、時系列飛翔距離のモデル例は、図１４から図１６に示す飛翔体の種別ごとの噴射パターンのプロファイル例により表される。

人工知能ＡＩのニューラルネットワークは、正解である教師信号の入力によって問題に最適化されていく教師あり学習と、教師信号を必要としない教師なし学習に分けられる。
予め飛翔体種別、推薬種別、典型的な複数パターンの飛翔モデルを教師モデルとして学習させることにより、発射探知して軌道情報を取得した実測データの推論が、容易かつ迅速になる。推論の結果として、飛翔経路予測と着地位置の推定を実施する。

図２０は、本実施の形態に係る飛翔体追跡システム４０６における時系列情報伝達順序の例を示す模式図である。
図２１は、本実施の形態に係る飛翔体追跡システム４０６による飛翔経路予測方法の例を示す模式図である。
図２２は、図２０の実測データの具体的なイメージ図である。

飛翔体追跡システム４０６においては、上記のＡＩ機械学習による飛翔経路予測と、後続監視衛星による追跡監視を繰り返しながら飛翔体を追跡監視し、最終的な着地位置の推定を実施する。

図２３は、本実施の形態に係る飛翔体追跡システム４０６による飛翔経路予測方法の別例を示す模式図である。
図２４は、図２３の飛翔体追跡実績の具体的なイメージ図である。

図２３に示すように、過去の飛翔体追跡実績を機械学習し、教師モデルとして使用した複数の飛翔経路モデルとは異なる飛翔体動作の事例をディープラーニングすることにより、飛翔経路予測の精度向上と迅速化が可能となる。
例えば固定ポイントから発射された飛翔体と移動ポイントから発射された飛翔体との飛翔経路モデルが相違する場合、ディープラーニングにより実測データの機械学習を行うことで、飛翔経路モデルを補完するのが有効である。

＊＊＊ハードウェアの説明＊＊＊
ここで、衛星コンステレーション２０を形成する衛星コンステレーション形成システム６００、地上設備７００、地上システム８１０、あるいは各衛星３０といった各装置のコンピュータが備えるハードウェアについて説明する。例えば、図２に記載の地上設備７００を用いて説明する。

プロセッサ９１０は、各装置の機能を実現するプログラムを実行する装置である。
プロセッサ９１０は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ９１０の具体例は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。

メモリ９２１は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ９２１の具体例は、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、あるいはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
補助記憶装置９２２は、データを保管する記憶装置である。補助記憶装置９２２の具体例は、ＨＤＤである。また、補助記憶装置９２２は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣＦ、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬の記憶媒体であってもよい。なお、ＨＤＤは、Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅの略語である。ＳＤ（登録商標）は、Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌの略語である。ＣＦは、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）の略語である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋの略語である。

入力インタフェース９３０は、マウス、キーボード、あるいはタッチパネルといった入力装置と接続されるポートである。入力インタフェース９３０は、具体的には、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）端子である。なお、入力インタフェース９３０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）と接続されるポートであってもよい。
出力インタフェース９４０は、ディスプレイといった表示機器９４１のケーブルが接続されるポートである。出力インタフェース９４０は、具体的には、ＵＳＢ端子またはＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子である。ディスプレイは、具体的には、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）である。

通信装置９５０は、レシーバとトランスミッタを有する。通信装置９５０は、具体的には、通信チップまたはＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）である。

各装置の機能を実現するプログラムは、プロセッサ９１０に読み込まれ、プロセッサ９１０によって実行される。メモリ９２１には、プログラムだけでなく、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。プロセッサ９１０は、ＯＳを実行しながら、プログラムを実行する。プログラムおよびＯＳは、補助記憶装置９２２に記憶されていてもよい。補助記憶装置９２２に記憶されているプログラムおよびＯＳは、メモリ９２１にロードされ、プロセッサ９１０によって実行される。なお、各装置の機能を実現するプログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。

各装置は、プロセッサ９１０を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、プログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ９１０と同じように、プログラムを実行する装置である。

プログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、または、プロセッサ９１０内のレジスタあるいはキャッシュメモリに記憶される。

各装置の各部の「部」を「処理」、「手順」、「手段」、「段階」、「サーキットリ」あるいは「工程」に読み替えてもよい。また、各装置の各部の「部」を「プログラム」、「プログラムプロダクト」または「プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体」に読み替えてもよい。「処理」、「手順」、「手段」、「段階」、「サーキットリ」あるいは「工程」は、互いに読み換えが可能である。

以上の実施の形態１のうち、複数の部分を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、この実施の形態のうち、１つの部分を実施しても構わない。その他、これらの実施の形態を、全体としてあるいは部分的に、どのように組み合わせて実施しても構わない。
すなわち、実施の形態１では、実施の形態１のいずれかの部分の自由な組み合わせ、あるいは任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態１において任意の構成要素の省略が可能である。

なお、上述した実施の形態は、本質的に好ましい例示であって、本開示の範囲、本開示の適用物の範囲、および本開示の用途の範囲を制限することを意図するものではない。上述した実施の形態は、必要に応じて種々の変更が可能である。

１１，１１ｂ 衛星コンステレーション形成部、２０ 衛星コンステレーション、２１ 軌道面、３０ 衛星、３１ 衛星制御装置、３２ 通信装置、３３ 推進装置、３４ 姿勢制御装置、３５ 電源装置、３６ 監視装置、５５ 軌道制御コマンド、３０７ 監視衛星、３０８ 通信衛星、４０１ 飛翔体対処システム、４０３ 衛星情報伝送システム、４０４ 監視システム、４０５ 対処システム、４０６ 飛翔体追跡システム、５１０ 軌道制御コマンド生成部、５２０ 解析予測部、６０１ 飛翔体、６００ 衛星コンステレーション形成システム、７００ 地上設備、８０１ 対処アセット、８０２ 対処地上センター、８１０ 地上システム、８１１ データベース、９１０ プロセッサ、９２１ メモリ、９２２ 補助記憶装置、９３０ 入力インタフェース、９４０ 出力インタフェース、９４１ 表示機器、９５０ 通信装置、３６１ 赤外監視装置、３６２ 検出装置、８１２ 解析装置、４６１ 飛翔体情報、４６２ 飛翔予測距離、４６３ 着弾位置、４６４ 飛翔経路、１１１ 飛翔経路モデル。

Claims (7)

1. 赤外監視装置を具備する複数の監視衛星で構成する衛星コンステレーションと地上システムとにより構成され、飛翔体の発射探知と追跡をする飛翔体追跡システムにおいて、
   上記赤外監視装置は、複数の波長帯を同時に検知する検出装置を具備し、
   上記地上システムは、
   飛翔体の噴射するプルームの波長特性と噴射パターンと飛翔距離の相関関係、および過去に打ち上げられた飛翔体の飛翔経路を記録したデータベースと、
   上記データベースに記載されたデータを人工知能により機械学習し、新規に取得した飛翔体情報から波長特性と噴射パターンを認識して飛翔予測距離を導出する解析装置とを具備し、
   上記赤外監視装置が、複数の波長帯の飛翔体情報を取得し、
   上記解析装置が、複数波長の構成比率により飛翔体推薬または飛翔体の種別を同定し、間欠的になされる噴射回数と噴射時間、および噴射から噴射までの時間インターバルにより飛翔体噴射パターンを同定し、機械学習の結果を用いて、飛翔体の飛翔予測距離を導出する
   飛翔体追跡システム。
2. 赤外監視装置を具備する複数の監視衛星で構成する衛星コンステレーションと地上システムとにより構成され、飛翔体の発射探知と追跡をする飛翔体追跡システムにおいて、
   上記赤外監視装置は複数の波長帯を同時に検知する検出装置と、
   飛翔体の噴射するプルームの波長特性と噴射パターンと飛翔距離の相関関係、および過去に打ち上げられた飛翔体の飛翔経路を記録したデータベースと、
   上記データベースに記載されたデータを人工知能により機械学習し、新規に取得した飛翔体情報から波長特性と噴射パターンを認識して飛翔予測距離を導出する解析装置とを具備し、
   上記赤外監視装置が、複数の波長帯の飛翔体情報を取得し、
   上記解析装置が、複数波長の構成比率により飛翔体推薬または飛翔体種別を同定し、間欠的になされる噴射回数と噴射時間、および噴射から噴射までの時間インターバルにより飛翔体噴射パターンを同定し、機械学習の結果を用いて、飛翔体の飛翔予測距離を導出する
   飛翔体追跡システム。
3. 赤外監視装置を具備する複数の監視衛星で構成する衛星コンステレーションと地上システムにより構成され、飛翔体の発射探知と追跡をして飛翔体の飛翔経路を予測する飛翔体追跡システムに用いられる飛翔経路予測方法であって、
   上記赤外監視装置は、複数の波長帯を同時に検知する検出装置を具備し、
   上記地上システムまたは監視衛星のいずれかが、
   飛翔体の噴射するプルームの波長特性と噴射パターンと飛翔距離の相関関係、および過去に打ち上げられた飛翔体の飛翔経路を記録したデータベースと、
   上記データベースに記載されたデータを人工知能により機械学習し、新規に取得した飛翔体情報から波長特性と噴射パターンを認識して飛翔予測距離を導出する解析装置を具備し、
   上記赤外監視装置が、複数の波長帯の飛翔体情報を取得し、
   上記解析装置が、
   複数波長の構成比率により飛翔体推薬または飛翔体種別を同定し、間欠的になされる噴射回数と噴射時間、および噴射から噴射までの時間インターバルにより飛翔体噴射パターンを同定し、機械学習の結果を用いて、飛翔体の飛翔予測距離を導出する
   飛翔経路予測方法。
4. 前記データベースが、飛翔体の発射位置座標と飛翔方向、飛翔体の発射から着弾までの時系列飛翔距離、および飛翔高度プロファイル、から構成される飛翔経路をモデル化した複数の飛翔経路モデルを格納し、
   前記監視衛星が、
   飛翔体の発射を探知した後に、位置座標が既知である監視衛星から発射探知した視線ベクトルと地表面の交点として導出した発射位置座標を起点として、予めデータベースに登録した複数の飛翔経路モデルの中から、当該飛翔体の飛翔経路に適合する飛翔経路モデルを選択し、飛翔体の着弾位置を予測する請求項３記載の飛翔経路予測方法。
5. 赤外監視装置を具備する複数の監視衛星を備える衛星コンステレーションの監視衛星により取得された飛翔体監視情報を、地上システムで解析し、飛翔体の飛翔経路を予測する飛翔経路予測方法であって、
   前記地上システムは、
   飛翔体の発射位置座標と飛翔方向、飛翔体の発射から着弾までの時系列飛翔距離、および飛翔高度プロファイルを含む、飛翔体についてのモデル化された複数の飛翔経路である複数の飛翔経路モデルを格納したデータベースを具備し、
   前記地上システムは、
   前記監視衛星の前記赤外監視装置が検出した前記飛翔体の発射探知情報を起点として、前記複数の飛翔経路モデルを使って、後続監視衛星の具備する赤外監視装置で計測した発射探知後の経過時間と、前記飛翔体の飛翔距離と、前記飛翔体の飛翔高度とを含む前記後続監視衛星の計測した飛翔体監視情報を解析して、前記複数の飛翔経路モデルのなかから適合しない飛翔経路モデルを除外し、
   次の後続監視衛星の計測した飛翔体監視情報を解析することにより、前記複数の飛翔経路モデルのなかから適合しない飛翔経路モデルを除外する処理を繰り返し実施し、除外されずに残った飛翔経路モデルを、暫定飛翔経路予測モデルと決定し、
   前記飛翔体の前記発射探知情報を検出した前記監視衛星に後続する複数の後続監視衛星の計測した飛翔体監視情報に基づき、暫定飛翔経路モデルからの逸脱量を補正して、前記飛翔体の着弾までの飛翔経路を予測する
   飛翔経路予測方法。
6. 人工知能による機械学習を実現するアルゴリズムを搭載する解析装置を具備し、
   請求項３に記載の飛翔経路予測方法により飛翔体の飛翔予測距離を導出する監視衛星。
7. 人工知能による機械学習を実現するアルゴリズムを搭載する解析装置を具備し、
   請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の飛翔経路予測方法により飛翔体の飛翔経路を予測する地上設備。

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