JP7411671B2 - レーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定するためのシステム、デバイス、および方法 - Google Patents

レーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定するためのシステム、デバイス、および方法 Download PDF

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Description

著作権表示
本開示の一部は、著作権保護の対象となる素材を含む。本文献はＵＳＰＴＯレコードに表示されるため、この著作権の所有者は、本文献の誰による複製にも異議を唱えないが、それ以外の場合は、何であれすべての著作権を留保する。
関連特許出願への相互参照
本特許出願は、２０１９年２月２７日に提出された米国仮特許出願第６２／８１１，３７３号に対する優先権の利益を主張する、２０１９年９月１８日に提出された米国特許出願第１６／５７４，４６４号に対する優先権の利益を主張し、これらの各々は、あらゆる目的のために、参照により本明細書に組み込まれる。
本開示は、宇宙物体の姿勢安定性を決定することに関する。
ユーザ（例えば、衛星オペレータ、規制当局）は、衛星が安定した姿勢（例えば、地球に対する回転方向）を有するか否かを知ることを所望する。この知識を得るために、連続するレーダートラック（例えば、操縦可能なレーダーアンテナ）または光学機器（例えば、望遠鏡）を使用することができる。ただし、これらの技術は、製造に手間がかかり、維持に費用がかかり、十分な指向性がなく、スケーリングが難しく、天候によって複雑になるか、または衛星の物理的なサイズもしくは高度のために制限される。
概して、本開示は、レーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定するための様々な技術を可能にする。特に、そのような決定は、宇宙物体が視野に入るときに様々な期間（例えば、分、時間、日、週、月）にわたって様々な宇宙物体（例えば、衛星、宇宙廃棄物、ロケット本体、宇宙ステーション）を監視することができる、様々な視野を有する様々なフェーズドアレイレーダーを利用することによって行うことができる。例えば、１つの技法は、様々なレーダー（例えば、レーダー群、フェーズドアレイレーダーネットワーク）からのレーダー断面（ＲＣＳ）統計を使用して、低軌道常在宇宙物体（ＲＳＯ）の姿勢安定性を推定することができる。非等方性の形状を想定すると、地球指向ＲＳＯは、地上レーダーから見たときに仰角に依存するＲＣＳを有することができる。
したがって、ＲＳＯを様々な仰角において見たときに、ＲＣＳの中央値または平均値の差を求めることによって、ＲＳＯの姿勢の安定性をテストすることができる。例えば、この技法は、地球の北半球、南半球、東半球、西半球（例えば、陸上プラットフォームベース、陸上車両ベース、海上車両ベース、航空車両ベース、海上プラットフォームベース）に位置付けられたレーダー（例えば、フェーズドアレイ）からのデータを使用して実行することができる。
一実施形態では、方法は、プロセッサを介して、ある視野を有するレーダーから宇宙物体の複数のＲＣＳ測定値を受信することであって、ＲＣＳ測定値は、その視野への宇宙物体の複数回の通過から取得される、受信することと、プロセッサを介して、宇宙物体がレーダーに対して第１の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第１の予測ＲＣＳ値、および、宇宙物体がレーダーに対して第２の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第２の予測ＲＣＳ値を推定することであって、第１の仰角は第２の仰角よりも大きい、推定することと、プロセッサを介して、第１の予測ＲＣＳ値および第２の予測ＲＣＳ値に基づいて安定性指数（ＳＩ）を決定することと、宇宙物体が第１の仰角または第２の仰角において視野内にあるときに、プロセッサを介してレーダーからＲＣＳ測定値を受信することであって、ＲＣＳ測定値は、ＳＩが決定された後に受信される、受信することと、スライド可能にウィンドウ処理されているＲＣＳ測定値に基づいてＳＩが更新された後、プロセッサを介して、ＳＩを有限状態機械（ＦＳＭ）に入力することであって、ＦＳＭは、複数の状態の間で宇宙物体を追跡する、入力することと、プロセッサを介して、上記状態のうちの１つにおいて検出された変化に基づいてアクションを実行することとを含む。
一実施形態では、システムはサーバを備え、サーバは、ある視野を有するレーダーから宇宙物体の複数のＲＣＳ測定値を受信することであって、ＲＣＳ測定値は、その視野への宇宙物体の複数回の通過から取得される、受信することと、宇宙物体がレーダーに対して第１の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第１の予測ＲＣＳ値、および、宇宙物体がレーダーに対して第２の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第２の予測ＲＣＳ値を推定することであって、第１の仰角は第２の仰角よりも大きい、推定することと、第１の予測ＲＣＳ値および第２の予測ＲＣＳ値に基づいてＳＩを決定することと、宇宙物体が第１の仰角または第２の仰角において視野内にあるときに、レーダーからＲＣＳ測定値を受信することであって、ＲＣＳ測定値は、ＳＩが決定された後に受信される、受信することと、スライド可能にウィンドウ処理されているＲＣＳ測定値に基づいてＳＩが更新された後、ＳＩをＦＳＭに入力することであって、ＦＳＭは、複数の状態の間で宇宙物体を追跡する、入力することと、上記状態のうちの１つにおいて検出された変化に基づいてアクションを実行することとを行うようにプログラムされている。
本開示によるネットワークの一実施形態の図を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態のフローチャートを示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。 本開示による複数のレーダー設備を備えたレーダーネットワークの一実施形態を示す。 本開示によるレーダーネットワークを情報源としている宇宙物体追跡ソフトウェアのスクリーンショットの一実施形態を示す。 本開示による、転倒しているＲＳＯの一実施形態の図を示す。 本開示による等方性ＲＳＯの一実施形態の図を示す。 本開示によるＲＣＳ分布の一実施形態の図を示す。 本開示によるＳＩ指数の一実施形態の図を示す。 本開示によるＦＳＭの一実施形態図を示す。 本開示による日単位で測定された複数の宇宙物体のＳＩの一実施形態の図を示す。 本開示による平均ＳＩによって測定された宇宙物体集団の中央値ＲＣＳの一実施形態の図を示す。 本開示による、閾値、ＳＩ、および安定性状態について、経時的に測定されたＳＩの一実施形態の図を示す。 本開示による複数のロケット本体の平均ＳＩに対する中央値ＲＣＳの一実施形態の図を示す。 本開示による、宇宙物体集団の平均ＳＩに対する中央値ＲＣＳの一実施形態の図を示す。 本開示による宇宙物体の複数の状態の一実施形態の図を示す。
概して、本開示は、レーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定するための様々な技術を可能にする。特に、そのような決定は、宇宙物体が視野に入るときに様々な期間（例えば、分、時間、日、週、月）にわたって様々な宇宙物体（例えば、衛星、宇宙廃棄物、ロケット本体、宇宙ステーション）を監視することができる、様々な視野を有する様々なフェーズドアレイレーダーを利用することによって行うことができる。例えば、様々なレーダー（例えば、レーダー群、フェーズドアレイレーダーネットワーク）からのＲＣＳ統計を使用して、低軌道ＲＳＯの姿勢安定性を推定するための技法。非等方性の形状を想定すると、地球指向ＲＳＯは、地上レーダーから見たときに仰角に依存するＲＣＳを有することができる。したがって、ＲＳＯを様々な仰角において見たときに、ＲＣＳの中央値または平均値の差を求めることによって、ＲＳＯの姿勢の安定性をテストすることができる。例えば、この技法は、地球の北半球、南半球、東半球、西半球（例えば、陸上プラットフォームベース、陸上車両ベース、海上車両ベース、航空車両ベース、海上プラットフォームベース）に位置付けられたレーダー（例えば、フェーズドアレイ）からのデータを使用して実行することができる。
そのため、本技法はＲＳＯ安定性を解釈するためのアプリケーションを有することができ、その出力は高度な物体またはミッション分類に使用することができる。例えば、レーダーは、北米、南米、欧州、アジア、アフリカ、北極、南極、テキサス、アラスカ、フロリダ、ニュージーランド、オーストラリア、ブラジル、アルゼンチン、インドネシア、コンゴ、マダガスカル、チリ、南アフリカなどに位置付けることができる。例えば、レーダーは、テキサス州ミッドランドに位置付けられた、極超短波（ＵＨＦ）帯域において動作するレーダーとすることができる。例えば、レーダーは一次元または多次元のフェーズドアレイレーダーとすることができる。例えば、レーダーは１時間当たり数十、数百、数千、またはそれ以上の宇宙物体を追跡することができるか、または、直径１０センチメートル（またはそれ以下）程度の小さい宇宙廃棄物を感知することができる。
ここで、本開示を、本開示のいくつかの実施形態が示されている図１～図２８を参照してより十分に説明する。しかしながら、本開示は、多くの異なる形態で具現化することができ、必ずしも本明細書に開示されている実施形態に限定されるものとして解釈されるべきではない。むしろ、これらの実施形態は、本開示が徹底的かつ完全であり、本発明の様々な概念を当業者に十分に伝達するように提供される。
本明細書において使用される様々な用語は、直接的または間接的、完全または部分的、一時的または永続的な、活動または無活動を意味することができる。例えば、ある要素が別の要素「の上にある」、「に接続されている」、または「に結合されている」と言及される場合、その要素は、直接的にその他の要素上にあることができ、接続することができ、もしくは結合することができ、ならびに／または、間接的および／もしくは直接的な変形形態を含む、介在する要素が存在することができる。対照的に、要素が別の要素に「直接的に接続されている」または「直接的に結合されている」と言及されている場合、介在する要素は存在しない。
本明細書において使用される用語は特定の例示的な実施形態を説明するためのものであり、必ずしも本開示の限定であるようには意図されない。本明細書において使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、別途文脈が明確に指示していない限り、複数形も含むように意図される。また、本明細書において使用される場合、「ａ」および／または「ａｎ」という用語は、「１つ以上」という句もまた本明細書において使用されていたとしても、「１つ以上」を意味するものとする。「備える」（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）、「含む」（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）、および／または「備えている」（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）、「含んでいる」（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）という用語は、本明細書において使用される場合、記載されている特徴、整数、ステップ、動作、要素、および／または構成要素が存在することを指定するが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、および／またはそのグループが存在することおよび／または追加されることを除外するものではない。さらに、本開示が本明細書において、何かが他の何かに「基づく」と記載する場合、そのような記載は、同様に１つ以上の他のものに基づき得る基礎を指す。言い換えれば、特に明記しない限り、本明細書において使用される「に基づく」は、「少なくとも一部に基づく」または「少なくとも部分的に基づく」を包括的に意味する。
本明細書において使用される場合、「または」という用語は、排他的「または」ではなく、包括的「または」を意味することを意図している。すなわち、別途指定されない限り、または文脈から明らかでない限り、「ＸはＡまたはＢを利用する」は、自然な包含的置換のうちのいずれかを意味するように意図される。すなわち、ＸがＡを利用する、ＸがＢを利用する、またはＸがＡとＢの両方を利用する場合、上記の事例のいずれかの下で、「ＸはＡまたはＢを利用する」が満たされる。
図１は、本開示によるネットワークの一実施形態の図を示す。特に、図１００は、クライアント１０２、サーバ１０４、レーダー１０６、および宇宙物体１０８を含む。クライアント１０２、サーバ１０４、またはレーダー１０６のうちの少なくとも２つは、互いにローカルであるか、または互いに遠隔であり得る。
サーバ１０４は、クライアント１０２およびレーダー１０６と通信している（例えば、有線、無線、導波管）。クライアント１０２は、端末（例えば、デスクトップ、ラップトップ、ワークステーション、スマートフォン、タブレット、ワークステーション）を含むことができ、ユーザ（例えば、衛星オペレータ、規制当局）によって操作される。サーバ１０４は、ハードウェアまたはソフトウェアサービスロジック（例えば、ウェブサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバ、仮想サーバ、クラスタサーバ）を含むことができる。
レーダー１０６は、無線波を使用して物体の距離、角度、または速度を決定するハードウェアまたはソフトウェアロジックを含む。例えば、レーダー１０６は、アンテナのアレイを動かすことなく、様々な方向を指すように電子的に操縦することができる無線波のビームを生成するコンピュータ制御のアンテナアレイを含むフェーズドアレイレーダーを含むことができる。レーダー１０６は、複数の視野を有することができる。レーダー１０６は、地球の北半球、南半球、東半球、西半球（例えば、陸上プラットフォームベース、陸上車両ベース、海上車両ベース、航空車両ベース、海上プラットフォームベース）に位置付けることができる。例えば、レーダー１０６は、北米、南米、欧州、アジア、アフリカ、北極、南極、テキサス、アラスカ、フロリダ、ニュージーランド、オーストラリア、ブラジル、アルゼンチン、インドネシア、コンゴ、マダガスカル、チリ、南アフリカなどに位置付けることができる。例えば、レーダー１０６は、テキサス州ミッドランドに位置付けることができ、ＵＨＦ帯域において動作する。例えば、レーダー１０６は一次元または多次元のフェーズドアレイレーダーとすることができる。例えば、レーダー１０６は１時間当たり数十、数百、数千、またはそれ以上の宇宙物体１０８を追跡することができるか、または、直径１０センチメートル（またはそれ以下）程度の小さい宇宙廃棄物を感知することができる。
宇宙物体１０８は、地球（例えば、静止軌道、対地同期軌道、低軌道、中軌道、高軌道、非地球軌道、惑星軌道、星軌道）を周回するか、または、他の物体を周回する物体（例えば、衛星、宇宙廃棄物、ロケット本体、宇宙ステーション）を含むことができる。宇宙物体１０８は、レーダー１０６を介して読み取り可能な、レーダー断面および非等方性形状を有することができる。宇宙物体１０８は、レーダー１０６に対して複数の仰角を有することができ、これらの角度は互いに異なる。宇宙物体１０８は、地球指向であり得、レーダー１０６から見たときに仰角に依存するＲＣＳを有することができる。宇宙物体１０８は、展開される複数の光起電性パネルを含むことができる。宇宙物体１０８は、非球形であり得る。
図２は、本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態のフローチャートを示す。特に、方法２００は、ネットワーク１００を介して実行され、複数のブロック２０２～２１４を含む。
ブロック２０２において、プロセッサ（例えば、サーバ）は、本明細書に開示されるように、ある視野を有するレーダー１０６から宇宙物体１０８の複数のＲＣＳ測定値を受信する。ＲＣＳ測定値は、宇宙物体１０８が惑星軌道（例えば、低軌道）内で移動するときに、レーダー１０６の視野への宇宙物体１０８の複数回の通過から取得される。レーダー１０６は、フェーズドアレイレーダーであり得る。
ブロック２０４において、プロセッサは、本明細書に開示されるように、宇宙物体１０８がレーダー１０６に対して第１の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第１の予測ＲＣＳ値（例えば、平均、中央値）、および、宇宙物体１０８がレーダー１０６に対して第２の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ値に基づく第２の予測ＲＣＳ値（例えば、平均、中央値）を推定する。第１の仰角は、第２の仰角よりも大きくすることができる。第１の予測ＲＣＳ値は、中央値または平均値とすることができる。第２の予測ＲＣＳ値は、中央値または平均値とすることができる。
ブロック２０６において、プロセッサは、本明細書に開示されるように、第１の予測ＲＣＳ値および第２の予測ＲＣＳ値に基づいて、ＳＩ（例えば、比、対数比、平均値対数比、中央値対数比）を決定する。ＳＩは、第１の予測ＲＣＳ値および第２の予測ＲＣＳ値の比に基づくことができる（例えば、第２の値に対する第１の値、第１の値に対する第２の値）。ＳＩは、比の対数（例えば、１０進数）に基づくことができる。例えば、ＳＩは対数比を介して例示することができる。例えば、対数比の１つの推定値は、中央値対数比または平均値対数比とすることができる。
ブロック２０８において、プロセッサは、本明細書に開示されるように、宇宙物体１０８が第１の仰角または第２の仰角において視野内にあるときに、レーダー１０６から新しいＲＣＳ測定値を受信する。新しいＲＣＳ測定値は、プロセッサがＳＩを決定した後に受信される。新しいＲＣＳ測定値は、宇宙物体が第１の仰角において視野内にあるときに、レーダーを介して測定することができる。新しいＲＣＳ測定値は、宇宙物体が第２の仰角において視野内にあるときに、レーダーを介して測定することができる。
ブロック２１０において、プロセッサは、本明細書に開示されるように、スライディングウィンドウを介して新しいＲＣＳ測定値に基づいてＳＩを更新する。
ブロック２１２において、プロセッサは、本明細書に開示されるように、複数の状態の間で宇宙物体１０８を追跡するＦＳＭに、更新されているものとしてのＳＩを入力する。状態は、姿勢が安定した状態および不確定な状態を含み得る。ＦＳＭは、ＳＩが更新された後のＳＩと、振幅閾値または時間ベースの閾値のうちの少なくとも一方との間の比較を介して、状態間を遷移することができる。ＦＳＭは、ＳＩが更新される前のＳＩと、振幅閾値または時間ベースの閾値のうちの少なくとも一方との間の比較を介して、状態間を遷移することができる。ＦＳＭは、ＳＩが更新された後のＳＩ、ＳＩが更新される前のＳＩ、振幅閾値、および時間ベースの閾値の間の比較を介して、状態間を遷移することができる。ＦＳＭは、ランダムサンプリングシミュレーションアルゴリズムを介して調整される複数の閾値を含むことができる。ランダムサンプリングシミュレーションアルゴリズムは、モンテカルロシミュレーションを含むことができる。
ブロック２１４において、プロセッサは、本明細書に開示されるように、状態の１つにおいて検出された変化に基づいてアクションを実行する。状態のうちの１つは姿勢安定状態とすることができ、変化は姿勢安定状態において検出することができる。アクションは、変化に関連付けられるソフトウェアイベントをトリガすることを含むことができる。ソフトウェアイベントには、プロセッサに関連付けられたフロントエンドアプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ）を介してアクセスすることができる。ＳＩが第１のＳＩである場合、アクションは、第１のＳＩが基準に基づいて第２のＳＩと十分に類似している（例えば、値またはパラメータまたは特性が十分に近いか等しい）ことに基づいて、宇宙物体１０８を宇宙物体の集団に計算的に関連付けることを含むことができ、宇宙物体の集団の少なくとも１つのメンバが、第２のＳＩに関連付けられる。アクションは、データ構造を作成すること、データ構造を変更すること、データ構造を削除すること、入力デバイスに入力を受信させること、出力デバイスに出力を出力させることなど、他の形式を含むことができることに留意されたい。
図３～図１２は、本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。特に、１つの技法は、グローバルレーダーネットワーク（例えば、ＬｅｏＬａｂｓグローバルレーダーネットワーク）からのＲＣＳ統計を使用して、低軌道ＲＳＯの姿勢安定性を推定することができる。例えば、レーダーは、複数のレーダー基地を含むレーダーネットワークのものであり得る。例えば、基地のうちの少なくとも２つは、地上にあることができ、または、異なる場所にあることもできる。例えば、レーダー基地のうちの少なくとも１つは、フェーズドアレイレーダーを含むことができる。
非等方性の形状を想定すると、地球指向ＲＳＯは、地上レーダー（例えば、フェーズドアレイレーダー）から見たときに仰角に依存するＲＣＳを有することができる。そのため、地球指向ＲＳＯを様々な仰角において見たときに、平均値または中央値ＲＣＳの差を求めることによって、ＲＳＯの姿勢の安定性をテストすることができる。この技術は、ＬｅｏＬａｂｓのＭｉｄｌａｎｄ Ｓｐａｃｅ Ｒａｄａｒ（または本明細書に記載されている他のレーダー、レーダー群、もしくはレーダーネットワーク）からのデータを使用して実証することができる。この技術はＲＳＯ安定性を解釈するためのアプリケーションを有し、その出力は高度な物体およびミッション分類に使用することができる。
１．前書き
宇宙状況把握（ＳＳＡ）の要件は、ＲＳＯの特性評価である。ＲＳＯの特性は、それらの姿勢安定性である。具体的には、ＲＳＯが制御された安定した姿勢を有するか、または転倒もしくは不規則な姿勢を有するかについて、分類学的な関心が寄せられている。さらに、ＲＳＯの姿勢安定性の変化を追跡することで、ペイロードシステムの無効化または有効化、ＲＳＯ断片化、またはそれ以外の原因による、そのＲＳＯの特性の軌道上変化の検出が可能になる。
ＲＳＯ姿勢安定性の特性評価は、いくつかの理由で困難である。多くのＲＳＯの分解光学イメージングは、物体の物理的な距離およびサイズのために高額である。これは、ＲＳＯの姿勢特性とその物理的形状との間の測定における退化につながっている。高時間分解能の測光または放射測定の測定値を使用して、ＲＳＯの姿勢および形状の特性を分離する実行可能性を示すための研究が行われている。これらの手法は有望であるが、より大きいＲＳＯ集団にスケールアップすると、法外に費用がかかり得る。
低軌道（ＬＥＯ）には２ｃｍを超えるサイズの推定２００，０００個のＲＳＯがある。これらすべての物体の姿勢安定性を特性評価するには、低コストでスケーラブルな方法が必要である。そのため、様々なレーダー施設（例えば、ＬｅｏＬａｂｓ、ＮＯＲＡＤ、ＮＡＳＡ、ＥＳＡ、ＲＯＳＣＯＳＭＯＳ）からのＲＣＳ測定値の統計を使用して、ＬＥＯ内の空間的に未解決のＲＳＯの姿勢安定性を推定する技法が提案される。これらのＲＣＳ測定値は、軌道追跡測定の副産物として生成され、場合によっては、追加のレーダーリソースを必要としない。ＲＳＯの形状に関するこの技法の仮定は、それらのＲＣＳがアスペクト角に対して非等方性であるということである。この仮定は、空間次元が等しくないＲＳＯにも当てはまる傾向がある。例えば、大型の展開されたソーラーパネルを備えた衛星はこの仮定を満たす傾向があるが、球形衛星は場合によって満たさない傾向がある。
この技法は、本明細書に開示されているように、ＲＳＯがレーダーの上を通過するときのＲＳＯのＲＣＳ測定値の統計を、いくつかまたは多くの軌道および多種多様なアスペクト角にわたって使用する。これらのＲＣＳ統計を使用して、ＳＩが構築される。セクション２ではＳＩについて説明し、セクション３ではＳＩを使用してＲＳＯの姿勢安定性を分類する方法について説明し、セクション４ではＳＩの実際の適用を実証するいくつかのケーススタディを提案する。セクション５では、ＳＩが将来どのように改善すると予測されるかについて論じる。最後に、セクション６でいくつかの結論を提供する。例えば、ＬｅｏＬａｂｓは、少なくともＬＥＯ内のＲＳＯを追跡する目的で、世界中の専用レーダー基地のネットワークを運用し、構築し続けている。この技法は、テキサス州ミッドランドのＭｉｄｌａｎｄ Ｓｐａｃｅ Ｒａｄａｒ（ＭＳＲ）からのデータを利用し、アラスカ、ニュージーランド、および他の場所にある他のＬｅｏＬａｂｓレーダー施設に拡張することができる。
２．安定性指数（ＳＩ）
ＲＣＳ統計を介してＲＳＯの姿勢安定性を特性評価することが所望されている。この技法では、姿勢安定化ＲＳＯは、軌道フレームに対して姿勢がほぼ一定であるＲＳＯとして定義することができる。この技法は、異なるアスペクト角から見たときに、ＲＳＯのＲＣＳ値の平均値または中央値が異なることを前提としている。
いくつかの実施形態では、個々のＲＣＳ測定値ではなく、平均または中央値のＲＣＳ値を扱うことに利点がある。これは、アスペクト角のわずかな変化が複雑なレーダー目標の測定されたＲＣＳに大きな変化をもたらす可能性があるためにそうなり得る。この効果は、非常に顕著であり得るため、ＲＣＳ測定値を確率分布関数からランダムに抽出されたものとして扱うと好都合であることが多い。したがって、数週間にわたって測定されたＲＣＳ値の平均または中央値を推定することで、任意の個々のＲＣＳ測定値よりも目標のレーダー反射特性をより直接的に調べることができる。場合によっては、ＲＣＳ測定値の平均ではなく中央値を使用して、結果として、外れＲＣＳ測定値に対する感度を下げることができる。
非等方性ＲＣＳを有するＲＳＯが姿勢安定化している場合、その中央値ＲＣＳは、それが測定される測心視野角によって変化し得る（図３を参照）。逆に、ＲＳＯが転倒している場合は、測心視野角に関係なく、レーダーにランダムな態様が提示される。これにより、測心視野角に依存しない平均または中央値ＲＣＳがもたらされる。図３は、異なるアスペクト角から見た、安定化された衛星のおおよその平均または中央値ＲＣＳの概略図３００であることに留意されたい。衛星をレーダー基地に比べて低い標高から見た場合、衛星はレーダーに対してより小さい幾何学的断面を示し、その結果、平均または中央値ＲＣＳがより低くなる。
本明細書に開示されるような姿勢安定化の測定基準は、高高度において測定される衛星の平均または中央値ＲＣＳを低高度において測定されるその衛星の平均または中央値ＲＣＳと比較することによってこの概念を利用する。より正確には、以下の通りである。
Figure 0007411671000001
非等方性ＲＣＳを備える姿勢安定化ＲＳＯの場合、式１のＳＩは非ゼロになる傾向がある。ＲＳＯが天底に対して最大のＲＣＳを示す場合、ＳＩは正になる傾向がある。ＲＳＯが天底に対して最小のＲＣＳを示す場合、ＳＩは負になる傾向がある。
対数の使用は、２つの理由で選択される。すなわち、比が数桁に及ぶことが観察され、〈ＲＣＳｈｉ－ｅｌ〉＞〈ＲＣＳｌｏ－ｅｌ〉であるとき、および、〈ＲＣＳｈｉ－ｅｌ〉＜〈ＲＣＳｌｏ－ｅｌ〉であるとき、対数は対称なスケーリングを有するためである。
この測定基準の実施形態では、加重中央値（または平均）が、６０日の時間尺度（ただし、より多いまたはより少ない日数が可能である）にわたって使用するために選択される。加重中央値が選択されたのは、これが、外れ値に対する感度の中央値の欠如と、無相関の統計的ノイズよりも低速に変化する構造の加重平均の強調とを組み合わせるためである。６０日間の時間尺度が選択されたのは、アーカイブＭＳＲデータの短期間の変動を大幅にさらに抑制することが観察されたためである（ただし、より小さいまたは大きい他の時間尺度が可能である）。レーダーネットワークにより多くのレーダー設備が追加されると、データ量の増大によって、この時間尺度を大幅に短縮することを可能にすることができる。これについては、セクション５において詳細に論じる。
不均一に時間サンプリングされたＲＣＳ測定値のセットの加重中央値（または平均）は、以下のように決定される。所与のＲＳＯの新しいＲＣＳ測定が高高度または低高度において行われると、過去６０日（または他の期間）内の高高度または低高度におけるそのＲＳＯの以前のＲＣＳ測定値の一部、多数、ほとんど、またはすべてが選択される。例えば、期間は数日、数週間、または数か月であってもよい。次に、ハミング窓（または別の窓関数）を使用して、それらのＲＣＳ測定値の一部または各々に重みが割り当てられ、終了点は現在の測定にあり、開始点は６０日前である。次に、ＲＣＳ測定値およびそれらの対応する重みが、ＲＣＳの昇順でソートされる。ソートされた重みの累積合計が計算され、その累積合計がすべての重みの合計の半分を超える指標が、加重中央値ＲＣＳの指標である。
高度が高いか低いかにかかわらず、ＲＳＯの加重中央値ＲＣＳへの一部のまたは各更新の後に、ＳＩが再計算される。このようにして、ＳＩの時系列が形成され、これはＲＳＯのＲＣＳ測定が行われるたびに更新される。いくつかの実施形態では、非等方性ＲＣＳの仮定は、この手法が、例えば、姿勢安定化球を転倒球から区別できないことがあるため、重要であり得る。したがって、ヌルＳＩ検出は、等方性ＲＣＳを有する姿勢制御ＲＳＯと一致し得る。ただし、他の実施形態では、非等方性ＲＣＳの仮定を回避できる。
一部の姿勢制御衛星は、６０日（または別の期間）の間に多くの異なる姿勢を有するように命令される場合がある。例えば、期間は数時間、数日、数週間、または数か月であってもよい。ＳＩは、ＲＳＯが天底に対して常に同じ態様を示すかどうかを検出するように設計されており、そのため、ＳＩ計算時間窓中に何度も望ましい姿勢変化を経験しているアクティブな衛星は、ヌルＳＩ値を有する傾向がある。６０日の期間は、より多くのレーダーネットワーク設備が運用可能になることを減少させると予測され、そのため、そのような衛星のＳＩ感度の利得が将来予測される。
３．安定性分類
ＳＩに基づいてＲＳＯを分類することは簡単ではない。ＲＣＳ測定の統計的性質による混乱を最小限に抑えながら、ＲＳＯ挙動の変化に対応する分類を設計する際に競合する懸念のバランスを取る。これは、分類アルゴリズムをトレーニングするための参照データの量が限られている可能性があるという事実によってさらに複雑になる。
この技法では、経験的に選択される分布関数から抽出されるＲＣＳ値を用いたモンテカルロシミュレーション（または他のランダムサンプリングシミュレーション）を使用する。さらに、この技法により、安定性分類の目標誤検出率を設定し、使用される測定値の数およびそれらの信号対雑音比（ＳＮＲ）の関数として適切なＳＩ閾値を逆算することができる。さらに、ＲＳＯの安定性分類を変更する前に、ＳＩが閾値を超えたままになるために必要な期間を計算するために、ＳＩ時系列のアンサンブルをシミュレートすることができる。ＳＩ閾値と同様に、これらの時間閾値は、安定性分類の変更に対して目標誤検出率を与えるように選択される。測定ＲＣＳ値は、対数正規分布に従うことがわかっている。
Figure 0007411671000002
ＲＣＳ測定値の確率分布関数（ＰＤＦ）は、所与のＲＳＯのＲＣＳ測定値を取得し、それらの測定値をそのＲＳＯの中央値ＲＣＳによって正規化し、次いで、ヒストグラムを構築してＰＤＦを推定することによって推定された。これは、ＲＣＳ測定が行われている一部、多数、ほとんど、またはすべてのＲＳＯに対して繰り返された。結果として得られたＰＤＦ推定値は、μ＝０およびσ＝１．２の分析対数正規曲線とともに図４に示されている。いくつかの実施形態では、対数正規分布がＲＣＳ測定値をモデル化するために使用されることは多いため、これは予測外ではない。したがって、ＲＣＳモンテカルロシミュレーションに対数正規ＰＤＦを使用することは正当化される。
ＳＩ閾値のモンテカルロ選択は、様々な等方性ＲＣＳ値および測定回数を使用してＲＳＯの大規模なアンサンブルをシミュレーションすることによって実行される。所与の反復について、測定のタイミングは、（まれなＲＣＳ測定をシミュレートするために）６０日間（または別の期間）にわたるディリクレ分布（または連続多変量確率分布の別の分布）から抽出され、これらの測定の高度は、一様分布から抽出された。例えば、期間は数日、数週間、または数か月であってもよい。実際のＲＣＳ値は、μ－０およびσ＝１．２の対数正規分布から抽出される。既知のレーダー特性を所与として、これらの測定の予測ＳＮＲが決定され、さらなるガウスノイズを追加して（測定ノイズをシミュレートするため）、閾値を適用して本発明のレーダー感度制限をシミュレートすることが可能になる（ＲＣＳからＳＮＲへの会話は高度に依存し得、これがＳＩに顕著なバイアスを導入する可能性がある）。したがって、モンテカルロシミュレーションのこの反復のＳＩの推定値を達成することができる。このプロセスが繰り返されて、様々なＲＣＳ値および測定回数を使用してＲＳＯの大規模なアンサンブルが作成される。図４は、＜ＲＣＳ＞＝１に正規化された、すべてのＲＳＯについてのＲＣＳ測定値の測定ＰＤＦの図４００であることに留意されたい。対数正規曲線が、μ－０およびσ＝１．２で参照のためにプロットされている。対数正規曲線が、正規化ＲＣＳ１０に対して測定ＰＤＦの良好な説明を提供することは明らかである。
次に、ＳＩ値のアンサンブルは、ＳＮＲ値および統計的重みに従ってビンに配置される。統計的重みは、所与のＳＩ値の測定値のすべてのハミング重みの合計として定義される。各ビンにおいて、ＳＩ値のヒストグラムが構築され、１％および１０％の誤検出率を可能にするＳＩ閾値の選択が行われる。これらの閾値は、ＳＮＲおよび測定回数に対してほぼ線形的に変化し、そのため、線形関数がそれらに適合する。この線形に変化する閾値関数を使用すると、そのＳＩ値をもたらしたＳＮＲおよび個々の測定数を所与として、所与のＳＩ値の適切な閾値を決定できる。
１０％閾値の場合のこの例５００が図５に示されている。この図では、測定ＳＮＲ閾値に起因して、負のＳＩ値に向かって明確なバイアスがある。おそらく直感に反して、ＳＮＲが増加するにつれて閾値が高くなる。これは、対数正規分布の分散がその中央値とともに増加するためである。したがって、ＳＮＲはＲＣＳと相関しているため、ＳＮＲ目標が高いほど、ＳＩ測定基準の分散が大きくなる傾向がある。図５は、測定ＳＮＲおよび統計的重みＮの関数としての１０％誤検出率閾値についてのモンテカルロ結果を示していることに留意されたい。閾値に対する線形モデルは実線として示されている。
ＳＩ閾値を使用して、ＳＩ時系列のアンサンブル、ならびにそれらの対応する１％および１０％閾値をシミュレートする。次に、等方性ＲＣＳ ＲＳＯの１０％のみが１年間の測定においてその期間にわたってＳＩ閾値を超えるように、時間閾値が選択される。これは、図６の図６００に示されている。このように、安定性分類の時間閾値が計算される。図６は、等方性ＲＣＳ ＲＳＯが１年間のうちの所与の連続日数にわたって１％または１０％閾値を超えるＳＩを有する確率のモンテカルロ結果を示していることに留意されたい。これは、そのようなＲＳＯがＳＩ閾値を超えている連続日数の累積分布関数（ＣＤＦ）を１から減算するように計算される。垂直の黒い線は、１０％の年間誤検出率を与える時間閾値を示している。
安定性分類アルゴリズムは、状態機械を介して上記のＳＩおよび時間閾値をデータに適用する。各ＲＳＯは最初、データ収集前は安定化されていない状態であると想定される。ＲＣＳ測定の過程で、そのＲＳＯのＳＩが閾値を超えていることが判明した場合、そのＲＳＯの安定性分類状態は変化しないままになる。安定性分類状態遷移は、ＳＩが時間閾値よりも長い期間にわたって閾値を超えていることが確認された後にのみ発生する。このアルゴリズム７００は、図７に示されている。図７は、ＳＩが必要な連続日数にわたって正または負の閾値を超える場合、安定性分類状態遷移が発生する安定性分類アルゴリズムを示していることに留意されたい。
図８は、２つのＲＳＯの例示的なＳＩ曲線の図８００を示している。上のパネルは、明確で一貫した安定性信号を有するＩｒｉｄｉｕｍ １３４（ＮＯＲＡＤ ＩＤ ４３０７５）を示している。安定性分類アルゴリズムは、Ｉｒｉｄｉｕｍ １３４を安定化しているものとして識別する。下のパネルは、明確な安定性信号のないＥｎｖｉｓａｔ（ＮＯＲＡＤ ＩＤ ２７３８６）を示している。アルゴリズムは、Ｅｎｖｉｓａｔを安定化の証拠がないものとして分類する。これは、Ｅｎｖｉｓａｔの制御されていない転倒の証拠を示す独立した測定値と一致している。図８は、Ｉｒｉｄｉｕｍ １３４（ＮＯＲＡＤ ＩＤ ４３０７５）およびＥｎｖｉｓａｔ（ＮＯＲＡＤ ＩＤ ２７３８６）衛星のＳＩ時系列を開示する図８００を示していることに留意されたい。黒い曲線は、これらのデータセットの１０％誤検出閾値である。Ｉｒｉｄｉｕｍ １３４は明確で一貫した姿勢安定化信号を示しているが、Ｅｎｖｉｓａｔはそのような信号を示していない。
４．例示的な応用形態
４．１ ＴＤＳ－１デオービットセイルの配備
ＴｅｃｈＤｅｍｏＳａｔ－１（ＴＤＳ－１、ＮＯＲＡＤ ＩＤ ４００７６）は、Ｓｕｒｒｅｙ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｌｔｄ．が主導するコンソーシアムによって構築された姿勢制御衛星である。これは、デオービットセイル（ＤＯＳ）を含む多種多様な技術実証ペイロードを含む。ＤＯＳは２０１９年４月２４日に配備された。
ＴＤＳ－１のＳＩは、図９に図９００として示されている。ＤＯＳの配備日は、黒い縦線によって示される。配備前は、ＳＩは正の閾値近くで停滞していた。セイルの配備直後、ＳＩははるかに大きな変動を示し始めた。これは、ＴＤＳ－１の姿勢挙動の明確な変化を示し、これは、ＲＳＯ姿勢の変化（天底に対して最大ＲＣＳが示されなくなるような）または姿勢制御の喪失と一致している。
図９は、この期間中のＴＤＳ－１の安定性分類状態も示している。ＤＯＳ配備イベントの前は、ＳＩがＳＩ閾値に近かったため、状態が変動していた。セクション５では、将来の新しいレーダー基地の追加によってこの性能がどのように改善されるかについて論じる。図９は、ＴＤＳ－１（ＮＯＲＡＤ ＩＤ ４００７６）衛星のＳＩ時系列を示していることに留意されたい。黒い曲線はこのデータセットの１０％誤検出閾値であり、オレンジ色の線は姿勢安定性分類状態を示している（低い場合は安定化の証拠がないことを示し、高い場合は姿勢の安定化を示す）。２０１９年４月２４日のＤＯＳ配備イベントが、垂直な黒い実線で示される。
４．２ Ｉｒｉｄｉｕｍ衛星の識別
Ｉｒｉｄｉｕｍ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎは、地球規模の電気通信サービスのために約２００個の衛星を打ち上げた。それらの元々の集団は１９９７年から２００２年の間に打ち上げられ、より新しい集団（Ｉｒｉｄｉｕｍ ＮＥＸＴと呼ばれる）が２０１７年から２０１９年の間に打ち上げられた。この開示において特に興味深いことは、２つの集団の物理的形状が大幅に異なることである。
図１０は、各Ｉｒｉｄｉｕｍ衛星の中央値ＲＣＳ対その衛星の平均ＳＩの散布図１０００を示している。元々の集団は青で示されており、一方、ＮＥＸＴ集団はオレンジで示されている。ＳＩ軸上で２つの集団の間には顕著な分離があり、ＮＥＸＴ集団は非常に強い安定性信号を示している。元々の集団の安定性信号の欠如は、必ずしもこれらの衛星の安定性制御の欠如を意味するとは限らないことに留意されたい。ゼロのＳＩも、等方性に近いＲＣＳを有する安定した衛星を示すことができる。図１０は、Ｉｒｉｄｉｕｍ衛星のＲＣＳの中央値およびＳＩの平均値を示していることに留意されたい。元々の集団は青で示されており、一方、ＮＥＸＴ集団はオレンジである。２つの集団の間には明確な分離がある。
４．３ 軌道を周回するロケット本体の姿勢安定性
レーダー（例えば、ＬｅｏＬａｂｓレーダー）は、ＣＳｐｏＣによってロケット本体として分類される、低軌道の７００個を超えるＲＳＯを追跡することができる。これらは通常、ペイロードを送達した後に軌道上に残された車両の上段である。多くは数十年にわたって軌道に存在している。
場合によっては、ペイロードが送達された後、ロケット本体がアクティブな姿勢制御を行うことは期待されていない。したがって、それらが転倒運動することが想定され得る。図１１は、７３８個のロケット本体の中央値ＲＣＳ対平均ＳＩの図１１００を示している。ＳＩの大部分はゼロに近いが、正のＳＩの分布には興味深い話がある。これは、ロケット本体の一部が実際には受動的安定化の状態にあり得ることを示している。これは、受動的安定化の状態に達し得ると予測している、ロケット本体のスピン動態の理論的研究と一致し得る。図１１００では、ＬＥＯのロケット本体のＲＣＳの中央値およびＳＩの平均値。ほとんどの物体のＳＩ値はゼロに近いが、ＳＩ値が高い物体が相当数ある。これは、一部のロケット本体が受動的安定化の状態に達したことを示唆している可能性がある。
４．４ Ｃｏｓｍｏｓ集団の識別
１９６２年以来、ソビエト連邦およびロシア連邦は、Ｃｏｓｍｏｓという名称で２５００個を超える衛星を打ち上げてきた。これらの衛星には、多種多様な目的および軌道がある。その後、衛星の多くは非アクティブになったが、軌道上にとどまっている。単純には、非アクティブな衛星は最終的に転倒運動の状態に入ると予測され得る。ただし、Ｃｏｓｍｏｓ衛星の多くは受動的重力勾配安定化を使用していた。これらの衛星の重力勾配ブームが無傷のままであると仮定すると、古いＣｏｓｍｏｓ衛星の多くは姿勢が安定し続けている可能性が高い。
図１２は、現在ＬＥＯにあるＣｏｓｍｏｓ衛星の中央値ＲＣＳ対平均ＳＩを有する図１２２０を示している。上のパネルでは、衛星がどの集団に属しているかを示すために色分けされている。様々な集団の分布には明確な差がある。下のパネルは、重力勾配安定化していることが知られている集団で色分けされている。
重力勾配安定化集団は、重力勾配安定化していない集団よりも高いＳＩを示す傾向があることに留意されたい。高いＳＩを示さない重力勾配安定化集団がいくつかあり、これは等方性ＲＣＳ分布を有する衛星と一致している。これは、ＳＩを含むＲＣＳ統計が、集団内の衛星を特性評価するための明確な値を有することを実証している。図１２は、ＬＥＯにおけるＣｏｓｍｏｓペイロードの中央値ＲＣＳおよび平均ＳＩ値が示されている図１２２０を示していることに留意されたい。上のパネルでは、物体が親集団によって色分けされている。下のパネルは同じ物体を示しているが、それらの親集団に重力勾配安定化設計があるか否かによって色分けされている。上のパネルは、様々な集団が異なるＲＣＳ対ＳＩ特性を有することを示し、一方、下のパネルは、重力勾配安定化衛星のＳＩ値がより高くなる傾向を示している。
５．将来の性能の改善
本開示に示されている結果のいくつかは、単一のレーダー基地からのＲＣＳデータを使用している。この分析は、他のレーダー基地からのＲＣＳデータを追加することで強化することができる。そのため、本技法の性能は、少なくとも２つのメカニズム、すなわち、ＲＣＳ測定数の増加および異なる周波数におけるＲＣＳ測定によって向上すると予測される。
追加のレーダー基地を使用すると、所与のＲＳＯが１日当たりより多くの回数、レーダー（例えば、ＬｅｏＬａｂｓレーダー）上を通過する。これにより、各ＲＳＯについてより多数のＲＣＳ測定値が提供される。これにより、低い誤検出率を維持しながら、ＳＩ計算の６０日間を短縮し、ＳＩ閾値を下げることができる。これにより、ＲＣＳ異方性が顕著でない、または姿勢の変化が頻繁に制御されているＲＳＯからの安定性シグネチャを検出することができる。
一部のレーダー基地（例えば、ＬｅｏＬａｂｓ次世代レーダー基地）は、現在の世代よりも高い周波数で動作する。ＲＣＳは周波数に依存し、そのため、所与のＲＳＯのＲＣＳ等方性は、２つのレーダー周波数で異なり得る。これは、様々なＲＳＯのＳＩが、様々なレーダー周波数で測定されたときに姿勢安定性への感度がより高いか、より低くなり得る可能性を意味する。したがって、測定スイートにレーダー周波数が追加されるにつれて、姿勢安定性感度が広がることが予測される。
結論
ＲＣＳ測定を使用して、ＳＩを介してＲＳＯの姿勢安定性を特性評価する技法が実証された。データ特性評価およびモンテカルロシミュレーションの注意深いプロセスを通じて、このＳＩにいくつかの閾値を適用することに成功した。これにより、データセット内のＲＳＯを安定化分類によってラベル付けすることができるようになった。
本技法では、ＳＩの使用が、いくつかの個別のケーススタディにおいて実証されており、アクティブな衛星の姿勢の変化を検出し、ＲＣＳおよびＳＩ統計に基づいて異なる集団を分離し、非ペイロードＲＳＯおよび非アクティブな衛星の受動的安定化を検出する能力が示された。専用レーダーネットワーク（例えば、ＬｅｏＬａｂｓ）が構築され続けるにつれて、この能力は引き続き向上するはずである。
図１３～図１５は、本開示によるレーダー断面統計から宇宙物体の姿勢安定性を決定する方法の一実施形態を示す。特に、図１３は、新しいＲＣＳレーダー測定値が取得されたときのデータパイプラインのフローチャートを示している。図１４は、ＦＳＭのフローチャートを示す。平均対数比（ＭＬＲ）＞０およびＭＬＲ＜０の状態は姿勢が安定していると考えられ、一方、ＭＬＲ＝０の状態は不確定であると考えられることに留意されたい。図１５は、モンテカルロシミュレーション技法を使用するＦＳＭ調整手順のフローチャートである。
一部の姿勢操縦可能衛星は、ＭＬＲ安定性状態（および経時的にどのように変化するか）に関する追加の統計を実行することによって識別することができることに留意されたい。同様に、一部の衛星は、それらのＭＬＲ統計が（当業者に知られている基準に基づいて）それらの集団内の他の衛星のＭＬＲ統計と類似している場合、所与の衛星集団に関連付けることができる。同様に、異なる周波数における様々なレーダーからのＲＣＳ値に基づいて、プロセッサを使用して、本明細書に記載されている技法の正確度および精度を高めることができる。また、いくつかの実施形態では、単一のレーダー側（例えば、テキサス）からの結果および技法は、より多くのレーダー基地およびそこからのデータによって改善され得る。さらに、レーダー測定値を追加することができる（例えば、６０日の中央値の時間尺度を減らし、ＳＩ閾値を減らす）。さらに、レーダー周波数を追加することができる（例えば、ＲＣＳは周波数に依存し得、補完的なＳＩ推定値を提供する）。
図１６は、本開示による複数のレーダー設備を備えたレーダーネットワークの一実施形態を示す。特に、レーダーネットワークは、同じまたは異なる半球または大陸または水域または車両に位置付けられているかを問わない、動作的にまたは形式的に互いに同じであるかまたは異なるかを問わない、レーダー設備を含むことができる。例えば、レーダーネットワークは、サーバ１０４と通信するレーダー１０６を含むことができる。示されるように、レーダー設備は、アラスカ、テキサス、およびニュージーランドに位置する複数のフェーズドアレイレーダー設備を含む。例えば、フェーズドアレイレーダー設備のうちの少なくとも１つは、フラットポリゴンレーダー（例えば、アラスカ）またはパラボラレーダー（例えば、テキサス）を含む。しかしながら、これらの場所、動作、モダリティ、および構造は例であり、本明細書に開示されるように、他の場所、動作、モダリティ、および構造が可能である。
図１７は、本開示によるレーダーネットワークを情報源としている宇宙物体追跡ソフトウェアのスクリーンショットの一実施形態を示す。特に、宇宙物体追跡ソフトウェアは、本明細書に開示されるように、レーダーネットワークを情報源とするデータに基づいて、複数の宇宙物体（スクリーンショットでは地球物体を周回する緑色、黄色、および茶色の物体として表示される）を追跡する。宇宙物体追跡ソフトウェアは、ユーザが選択可能なフィルタリング構成要素のセット（スクリーンショットの地球物体の左側に表示）と、凡例（スクリーンショットの地球物体の右側に表示）とを有する。宇宙物体追跡ソフトウェアは、サーバ１０４上で作動し、クライアント１０２によってアクセス可能である。宇宙物体追跡ソフトウェアは、本明細書に開示されるように、レーダーネットワークであり得るか、または、レーダーネットワークに含まれ得るレーダー１０６から宇宙物体データを受信する。
スクリーンショットは、アラスカに位置付けられたレーダー設備（多次元多角形形状ビーム）およびテキサスに位置付けられたレーダー設備（単一次元形状ビーム）を表示している。レーダーネットワークに別のレーダー設備がある場合、そのレーダー設備がフェーズドアレイレーダーであるかまたは非フェーズドアレイレーダーであるかにかかわらず、そのレーダー設備は、多次元多角形形状ビームまたは単一次元形状ビームを有することができることに留意されたい。しかしながら、これらの場所、動作、モダリティ、および構造は例であり、本明細書に開示されるように、他の場所、動作、モダリティ、および構造が可能である。
図１８は、本開示による、転倒しているＲＳＯの一実施形態の図を示す。転倒しているＲＳＯは、時間の経過とともに寸法が異なるＲＣＳ（レーダービーム内のＲＳＯの下の水平線）を有する。
図１９は、本開示による等方性ＲＳＯの一実施形態の図を示す。等方性ＲＳＯは、時間の経過とともに寸法が異ならないＲＣＳ（レーダービーム内のＲＳＯの下の水平線）を有する。
図２０は、本開示によるＲＣＳ分布の一実施形態の図を示す。特に、本明細書において開示されているように、左のグラフは度数単位で測定されている回転（ｘ軸）に対するシミュレートされたＲＣＳ（ｙ軸）を示し、右のグラフは正規化ＲＣＳ（ｘ軸）に対するＰＤＦ（ｙ軸）を示している。
図２１は、本開示によるＳＩ指数の一実施形態の図を示す。この実施形態では、ＳＩ指数は、ｌｏｇ［＜ＲＣＳ＞ｈｉ－ｅｌ／＜ＲＣＳ＞ｌｏ－ｅｌ］に等しい。（１）ＲＣＳは６０日間にわたる加重中央値（例えば、全体的な分散、外れＲＣＳ測定値の影響を低減する）であり、（２）対数は利点を提供し（例えば、ＲＣＳの小さいまたは大きい差のダイナミックレンジ、＜ＲＣＳ＞ｌｏ－ｅｌよりも大きい／小さい＜ＲＣＳ＞ｈｉ－ｅｌの対称な挙動）、（３）新たな測定後に動的に更新され、ＳＩ時系列を提供することに留意されたい。
図２２は、本開示によるＦＳＭの一実施形態図を示す。ＦＳＭは、図７と同様であり、ＳＩデータに基づき、本明細書に開示されるように、楕円が宇宙物体の状態を示す。
図２３は、本開示による日単位で測定された複数の宇宙物体のＳＩの一実施形態の図を示す。ＳＩ（ｙ軸）は、Ｉｒｉｄｉｕｍ宇宙物体およびＥＳＡ宇宙物体について示されている。黒い線は閾値を示し、青い線は日付（ｘ軸）に対して測定されたときのそのそれぞれの宇宙物体のＳＩを示していることに留意されたい。
図２４は、本開示による平均ＳＩ（ｘ軸）によって測定された宇宙物体集団の中央値ＲＣＳ（ｙ軸）の一実施形態の図を示す。宇宙物体集団はＩｒｉｄｉｕｍ集団であるが、他の宇宙物体集団も可能である。青い点（元々の）およびオレンジの点（ＮＥＸＴ）は、Ｉｒｉｄｉｕｍ集団内の異なる宇宙物体を表していることに留意されたい。
図２５は、本開示による、閾値、ＳＩ、および安定性状態について、経時的に（ｘ軸）測定されたＳＩ（ｙ軸）の一実施形態の図を示す。宇宙物体はＴＤＳ－１であり、その宇宙物体の断面積を増大させ、したがって大気抵抗を増大させて大気圏再突入を高速化するためにドラッグセイルが配備されていることに留意されたい。この構成は、本明細書に開示されているように、ＲＣＳおよびＳＩに影響を及ぼす。
図２６は、本開示による複数のロケット本体の平均ＳＩ（ｘ軸）に対する中央値ＲＣＳ（ｙ軸）の一実施形態の図を示す。
図２７は、本開示による宇宙物体集団の平均ＳＩ（ｘ軸）に対する中央値ＲＣＳ（ｙ軸）の一実施形態の図を示す。グラフは同じ宇宙物体のものであるが、異なる概念を示していることに留意されたい。
図２８は、本開示による宇宙物体の複数の状態の一実施形態の図を示す。宇宙物体が惑星（例えば、地球）を周回するとき、宇宙物体は、ヨー運動を含む姿勢安定状態と、ピッチ運動またはロール運動を含む非姿勢安定状態とを有することができる。
コンピュータ実装方法も開示され、本方法は、プロセッサを介して、ある視野を有するレーダーから宇宙物体の複数のＲＣＳ測定値を受信するステップであって、ＲＣＳ測定値は、その視野への宇宙物体の複数回の通過から取得される、受信するステップと、プロセッサを介して、宇宙物体がレーダーに対して第１の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第１の予測ＲＣＳ値、および、宇宙物体がレーダーに対して第２の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第２の予測ＲＣＳ値を推定するステップであって、第１の仰角は第２の仰角よりも大きい、推定するステップと、プロセッサを介して、第１の予測ＲＣＳ値および第２の予測ＲＣＳ値に基づいてＳＩを決定するステップと、宇宙物体が第１の仰角または第２の仰角において視野内にあるときに、プロセッサを介してレーダーからＲＣＳ測定値を受信するステップであって、ＲＣＳ測定値は、ＳＩが決定された後に受信される、受信するステップと、スライド可能にウィンドウ処理されているＲＣＳ測定値に基づいてＳＩが更新された後、プロセッサを介して、ＳＩをＦＳＭに入力するステップであって、ＦＳＭは、複数の状態の間で宇宙物体を追跡する、入力するステップと、プロセッサを介して、上記状態のうちの１つにおいて検出された変化に基づいてアクションを実行するステップとを含む。
コンピュータプログラムコードであって、命令を備え、命令は、プログラムがコンピュータによって実行されると、コンピュータに、プロセッサを介して、ある視野を有するレーダーから宇宙物体の複数のＲＣＳ測定値を受信するステップであって、ＲＣＳ測定値は、視野への宇宙物体の複数回の通過から取得される、受信するステップと、プロセッサを介して、宇宙物体がレーダーに対して第１の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第１の予測ＲＣＳ値、および、宇宙物体がレーダーに対して第２の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第２の予測ＲＣＳ値を推定するステップであって、第１の仰角は第２の仰角よりも大きい、推定するステップと、プロセッサを介して、第１の予測ＲＣＳ値および第２の予測ＲＣＳ値に基づいてＳＩを決定するステップと、宇宙物体が第１の仰角または第２の仰角において視野内にあるときに、プロセッサを介してレーダーからＲＣＳ測定値を受信するステップであって、ＲＣＳ測定値は、ＳＩが決定された後に受信される、受信するステップと、スライド可能にウィンドウ処理されているＲＣＳ測定値に基づいてＳＩが更新された後、プロセッサを介して、ＳＩをＦＳＭに入力するステップであって、ＦＳＭは、複数の状態の間で宇宙物体を追跡する、入力するステップと、プロセッサを介して、上記状態のうちの１つにおいて検出された変化に基づいてアクションを実行するステップとを実施させる、コンピュータプログラムコード。
上記のコンピュータプログラムコードを備えたコンピュータ可読媒体またはデータキャリア。コンピュータプログラム製品であって、命令を備え、命令は、プログラムがコンピュータによって実行されると、コンピュータに、プロセッサを介して、ある視野を有するレーダーから宇宙物体の複数のＲＣＳ測定値を受信するステップであって、ＲＣＳ測定値は、視野への宇宙物体の複数回の通過から取得される、受信するステップと、プロセッサを介して、宇宙物体がレーダーに対して第１の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第１の予測ＲＣＳ値、および、宇宙物体がレーダーに対して第２の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第２の予測ＲＣＳ値を推定するステップであって、第１の仰角は第２の仰角よりも大きい、推定するステップと、プロセッサを介して、第１の予測ＲＣＳ値および第２の予測ＲＣＳ値に基づいてＳＩを決定するステップと、宇宙物体が第１の仰角または第２の仰角において視野内にあるときに、プロセッサを介してレーダーからＲＣＳ測定値を受信するステップであって、ＲＣＳ測定値は、ＳＩが決定された後に受信される、受信するステップと、スライド可能にウィンドウ処理されているＲＣＳ測定値に基づいてＳＩが更新された後、プロセッサを介して、ＳＩをＦＳＭに入力するステップであって、ＦＳＭは、複数の状態の間で宇宙物体を追跡する、入力するステップと、プロセッサを介して、上記状態のうちの１つにおいて検出された変化に基づいてアクションを実行するステップとを実施させる、コンピュータプログラム製品。
複数のＲＣＳ測定を実行するために地上レーダーが制御される、上記のコンピュータプログラムまたはコンピュータ実装方法のいずれか。システムも開示され、システムはサーバを備え、サーバは、ある視野を有するレーダーから宇宙物体の複数のＲＣＳ測定値を受信することであって、ＲＣＳ測定値は、視野への宇宙物体の複数回の通過から取得される、受信することと、宇宙物体がレーダーに対して第１の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第１の予測ＲＣＳ値、および、宇宙物体がレーダーに対して第２の仰角において視野内にあるときのＲＣＳ測定値に基づく第２の予測ＲＣＳ値を推定することであって、第１の仰角は第２の仰角よりも大きい、推定することと、第１の予測ＲＣＳ値および第２の予測ＲＣＳ値に基づいてＳＩを決定することと、宇宙物体が第１の仰角または第２の仰角において視野内にあるときに、レーダーからＲＣＳ測定値を受信することであって、ＲＣＳ測定値は、ＳＩが決定された後に受信される、受信することと、スライド可能にウィンドウ処理されているＲＣＳ測定値に基づいてＳＩが更新された後、ＳＩをＦＳＭに入力することであって、ＦＳＭは、複数の状態の間で宇宙物体を追跡する、入力することと、上記状態のうちの１つにおいて検出された変化に基づいてアクションを実行することとを行うようにプログラムされている。
このシステムのいくつかの実施形態では、複数のＲＣＳ測定を実行するために地上レーダーを制御するように構成されたレーダーコントローラがさらに提供される。コンピュータプログラムコード、コンピュータ実装方法、コンピュータ、コンピュータ可読媒体、および以下の特許請求の範囲の様々なステップを実行する、または実行させることができるコンピュータプログラムコードを備えたデータキャリアも開示されている。
本開示の様々な実施形態は、システムバスを通じてメモリ要素に直接的にまたは間接的に結合されている少なくとも１つのプロセッサを含む、プログラムコードを記憶および／または実行するのに適したデータ処理システムに実装されてもよい。メモリ要素は、例えば、プログラムコードの実際の実行中に利用されるローカルメモリ、大容量記憶装置、および、実行中に大容量記憶装置からコードを取り出さなければならない回数を低減するために少なくともいくらかのプログラムコードの一時記憶を提供するキャッシュメモリを含む。
Ｉ／Ｏデバイス（限定ではないが、キーボード、ディスプレイ、ポインティングデバイス、ＤＡＳＤ、テープ、ＣＤ、ＤＶＤ、サムドライブ、および他のメモリ媒体などを含む）が、直接的に、または、介在するＩ／Ｏコントローラを通じてのいずれかでシステムに結合され得る。さらにネットワークアダプタも、データ処理システムが、介在するプライベートネットワークまたはパブリックネットワークを通じて他のデータ処理システムまたは遠隔のプリンタまたは記憶デバイスに結合されることを可能にするように、システムに結合することができる。モデム、ケーブルモデム、およびＥｔｈｅｒｎｅｔカードは、利用可能なタイプのネットワークアダプタのほんの一部に過ぎない。
本開示は、システム、方法、および／またはコンピュータプログラム製品において具現化されてもよい。コンピュータプログラム製品は、プロセッサに、本開示の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによって使用するための命令を保持および記憶することができる有形デバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、限定ではないが、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光記憶デバイス、電磁記憶デバイス、半導体記憶デバイス、または上記の任意の適切な組合せであってもよい。コンピュータ可読記憶媒体のより特定的な例の包括的でないリストは、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、パンチカードまたは命令が記録されている溝の中の隆起構造のような機械的に符号化されているデバイス、および、上記の任意の適切な組合せを含む。
本明細書において記載されているコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスへ、または、ネットワーク、例えば、インターネット、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワークおよび／もしくはワイヤレスネットワークを介して外部コンピュータもしくは外部記憶デバイスへダウンロードすることができる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、ワイヤレス送信、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータ、および／またはエッジサーバを含んでもよい。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワークアダプタカードまたはネットワークインターフェースが、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体内に記憶するために、コンピュータ可読プログラム命令を転送する。
本開示の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのようなオブジェクト指向プログラミング言語、および、「Ｃ」プログラミング言語もしくは同様のプログラミング言語のような従来の手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組合せで書かれているソースコードもしくはオブジェクトコードのいずれかであってもよい。コードセグメントまたは機械実行可能命令は、プロシージャ、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、または命令、データ構造、もしくはプログラム文の任意の組み合わせを表すことができる。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、またはメモリ内容を渡すことおよび／または受信することによって、別のコードセグメントまたはハードウェア回路に結合することができる。情報、引数、パラメータ、データなどは、とりわけ、メモリ共有、メッセージパッシング、トークンパッシング、ネットワーク送信を含む任意の適切な手段を介して、受け渡し、転送、または送信されてもよい。コンピュータ可読プログラム命令は、その全体をユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、独立型ソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上でかつ部分的に遠隔コンピュータ上で、またはその全体を遠隔コンピュータもしくはサーバ上で実行することができる。後者のシナリオにおいて、遠隔コンピュータは、ＬＡＮもしくはＷＡＮを含む任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続され得るか、または、接続は、外部コンピュータに対して（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを通じて）行われ得る。いくつかの実施形態において、例えば、プログラム可能論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラム可能論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路が、本開示の態様を実施するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路をカスタマイズすることによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
本開示の態様は、本明細書において、本開示の実施形態による、方法、装置（システム）およびコンピュータプログラム製品のフローチャートの図および／またはブロック図を参照して説明されている。フローチャートの図および／またはブロック図の各ブロック、ならびに、フローチャートの図および／またはブロック図の中の複数のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装され得ることが理解されよう。本明細書において開示されている実施形態に関連して記載されている様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはその両方の組み合わせとして実装されてもよい。ハードウェアとソフトウェアとのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的なコンポーネント、ブロック、モジュール、回路、およびステップは上記で概してそれらの機能に関して記載されている。このような機能がハードウェアとして実装されるか、またはソフトウェアとして実装されるかは、システム全体に対して課される特定の用途および設計制約に応じて決まる。当業者は、各々の特定の用途のために様々な方法で所望の機能を実装することができるが、このような実装の決定は本開示の範囲からの逸脱を引き起こすものとして解釈されるべきではない。
図内のフローチャートおよびブロック図は本開示の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の可能な実装態様のアーキテクチャ、機能、および動作を例示する。これに関連して、フローチャートおよびブロック図内の各ブロックは、指定の論理機能を実装するための１つ以上の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、または命令の一部分を表すことができる。いくつかの代替的な実装態様において、ブロックに記載されている機能は、図に記載されている順序と一致せずに行われてもよい。例えば、連続して示されている２つのブロックは実際には、関与する機能に応じて、実質的に同時に実行されてもよく、または、これらのブロックは、場合によっては、逆順に実行されてもよい。また、ブロック図および／またはフローチャートの図の各ブロック、ならびに、ブロック図および／またはフローチャートの図のブロックの組合せは、指定の機能若しくは動作を実施するか、または、専用ハードウェアとコンピュータ命令との組合せを実行する専用ハードウェアベースシステムによって実装することができることも留意されよう。
「次いで（ｔｈｅｎ）」、「次の（ｎｅｘｔ）」などの単語は、ステップの順序を限定することを意図したものではなく、これらの単語は単純に、方法の説明を通じて読者を案内するために使用される。プロセスフロー図では、動作を順次プロセスとして説明している場合があるが、動作の多くは並行してまたは同時に実行され得る。さらに、動作の順序が再構成されてもよい。プロセスは、メソッド、関数、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラムなどに対応してもよい。プロセスが関数に対応する場合、その終了は、呼び出し関数またはメイン関数への関数の戻りに対応し得る。
特定の例示的な実施形態に関して説明された特徴または機能は、様々な他の例示的な実施形態内でおよび／またはそれとともに組み合わされても、部分組み合わせされてもよい。また、本明細書に開示されるような例示的な実施形態の異なる態様および／または要素も、同様の方法で組み合わされても、部分組み合わせされてもよい。さらに、いくつかの例示的な実施形態は、個別かおよび／または集合的かを問わず、より大規模なシステムの構成要素であってもよく、他の手順が優先してもよく、および／または、他の方法でそれらの適用を変更してもよい。さらに、本明細書に開示されるように、例示的な実施形態の前、後、および／または同時に、いくつかのステップが必要とされてもよい。少なくとも本明細書に開示されるように、任意および／またはすべての方法および／またはプロセスは、任意の方法で少なくとも１つのエンティティまたは動作主体を介して少なくとも部分的に実行され得ることに留意されたい。
第１、第２などの用語は、本明細書においては様々な要素、構成要素、領域、層、および／またはセクションを説明するために使用できるが、これらの要素、構成要素、領域、層、および／またはセクションは、必ずしもそのような用語によって限定されるべきではない。これらの用語は、ある要素、構成要素、領域、層、またはセクションを別の要素、構成要素、領域、層、またはセクションから区別するために使用される。したがって、以下に論じられる第１の要素、構成要素、領域、層、またはセクションは、本開示の教示から逸脱することなく、第２の要素、構成要素、領域、層、またはセクションと称され得る。
さらに、本明細書では、「下方」、「下側」、「上方」、および「上側」などの相対的な用語を使用して、添付の図面に示されるような、ある要素と別の要素との関係を説明することができる。そのような相対的な用語は、添付の図面に示されている向きに加えて、示されている技術の異なる向きを包含することを意図している。例えば、添付の図面でデバイスが裏返されている場合、他の要素の「下」側にあると説明されている要素は、他の要素の「上」側に向けられる。同様に、図面のうちの１つにあるデバイスが裏返されている場合、他の要素の「下方」または「下」として説明されている要素は、他の要素の「上方」に向けられる。したがって、「下方」および「下側」という例示的な用語は、上方および下方の両方の向きを包含することができる。
別途規定されない限り、本明細書において使用されるすべての用語（技術用語および科学用語を含む）は、本開示が属する分野の当業者によって一般的に理解されているものと同じ意味を有する。一般的に使用される辞書において定義されているもののような用語は、関連技術の文脈におけるそれらの意味と一致する意味を有するものとして解釈されるべきであり、本明細書において明示的にそのように規定されていない限り、理想化されたおよび／または過度に形式的な意味において解釈されるべきではない。
好ましい実施形態が本明細書において詳細に描写および説明されてきたが、関連技術の当業者には、本開示の趣旨から逸脱することなく様々な修正、追加、置換などを行うことができ、したがって、これらは以下の特許請求の範囲において定義されるような、本開示の範囲内にあるとみなされることが諒解されよう。

Claims (34)

  1. 方法であって、
    プロセッサを介して、ある視野を有するレーダーから宇宙物体の複数のＲＣＳ測定値を受信することであって、前記ＲＣＳ測定値が、前記視野への前記宇宙物体の複数回の通過から取得される、受信することと、
    前記プロセッサを介して、前記宇宙物体が前記レーダーに対して第１の仰角において前記視野内にあるときの前記ＲＣＳ測定値に基づく第１の予測ＲＣＳ値、および、前記宇宙物体が前記レーダーに対して第２の仰角において前記視野内にあるときの前記ＲＣＳ測定値に基づく第２の予測ＲＣＳ値を推定することであって、前記第１の仰角が前記第２の仰角よりも大きい、推定することと、
    前記プロセッサを介して、前記第１の予測ＲＣＳ値および前記第２の予測ＲＣＳ値に基づいてＳＩを決定することと、
    前記宇宙物体が前記第１の仰角または前記第２の仰角において前記視野内にあるときに、前記プロセッサを介して前記レーダーからＲＣＳ測定値を受信することであって、前記ＲＣＳ測定値が、前記ＳＩが決定された後に受信される、受信することと、
    スライド可能にウィンドウ処理されている前記ＲＣＳ測定値に基づいて前記ＳＩが更新された後、前記プロセッサを介して、前記ＳＩをＦＳＭに入力することであって、前記ＦＳＭが、複数の状態の間で前記宇宙物体を追跡する、入力することと、
    前記プロセッサを介して、前記状態のうちの１つにおいて検出された変化に基づいてアクションを実行することと、を含む、方法。
  2. 前記レーダーがフェーズドアレイレーダーである、請求項１に記載の方法。
  3. 前記状態が、姿勢安定状態および不確定状態を含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記ＦＳＭが、前記ＳＩが更新された後の前記ＳＩと、振幅閾値または時間ベースの閾値のうちの少なくとも一方との間の比較を介して、前記状態間を遷移する、請求項１に記載の方法。
  5. 前記比較が、前記ＳＩが更新された後の前記ＳＩと、前記振幅閾値との間で行われる、請求項４に記載の方法。
  6. 前記比較が、前記ＳＩが更新された後の前記ＳＩと、前記時間ベースの閾値との間で行われる、請求項４に記載の方法。
  7. 前記比較が、前記ＳＩが更新された後の前記ＳＩと、前記振幅閾値および前記時間ベースの閾値の両方との間で行われる、請求項４に記載の方法。
  8. 前記ＦＳＭが、前記ＳＩが更新される前の前記ＳＩと、振幅閾値または時間ベースの閾値のうちの少なくとも一方との間の比較を介して、前記状態間を遷移する、請求項１に記載の方法。
  9. 前記比較が、前記ＳＩが更新される前の前記ＳＩと、前記振幅閾値との間で行われる、請求項８に記載の方法。
  10. 前記比較が、前記ＳＩが更新される前の前記ＳＩと、前記時間ベースの閾値との間で行われる、請求項８に記載の方法。
  11. 前記比較が、前記ＳＩが更新される前の前記ＳＩと、前記振幅閾値および前記時間ベースの閾値の両方との間で行われる、請求項８に記載の方法。
  12. 前記ＦＳＭが、前記ＳＩが更新された後の前記ＳＩ、前記ＳＩが更新される前の前記ＳＩ、振幅閾値、および時間ベースの閾値の間の比較を介して、前記状態間を遷移する、請求項１に記載の方法。
  13. 前記ＦＳＭが、ランダムサンプリングシミュレーションアルゴリズムを介して調整される複数の閾値を含む、請求項１に記載の方法。
  14. 前記ランダムサンプリングシミュレーションアルゴリズムが、モンテカルロシミュレーションを含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記状態のうちの１つが、姿勢安定状態であり、前記変化が、前記姿勢安定状態において検出される、請求項１に記載の方法。
  16. 前記アクションが、前記変化に関連付けられるソフトウェアイベントをトリガすることを含む、請求項１５に記載の方法。
  17. 前記ソフトウェアイベントが、前記プロセッサに関連付けられるフロントエンドＡＰＩを介してアクセス可能である、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記宇宙物体が、展開される複数の光起電性パネルを含む、請求項１に記載の方法。
  19. 前記宇宙物体が、非球形である、請求項１に記載の方法。
  20. 前記宇宙物体が前記第１の仰角において前記視野内にあるときに、前記ＲＣＳ測定値が、前記レーダーを介して測定される、請求項１に記載の方法。
  21. 前記宇宙物体が前記第２の仰角において前記視野内にあるときに、前記ＲＣＳ測定値が、前記レーダーを介して測定される、請求項１に記載の方法。
  22. 前記アクションが、前記プロセッサを介して、姿勢操縦可能な宇宙物体の識別に関与することを含む、請求項１に記載の方法。
  23. 前記宇宙物体が、前記姿勢操縦可能な宇宙物体である、請求項２２に記載の方法。
  24. 前記レーダーが、複数のレーダー基地を含むレーダーネットワークのものである、請求項１に記載の方法。
  25. 少なくとも２つの前記基地が、地上にあり、異なる場所にある、請求項２４に記載の方法。
  26. 前記レーダー基地の各々が、フェーズドアレイレーダーを含む、請求項２４に記載の方法。
  27. 前記ＳＩが第１のＳＩであり、前記アクションが、前記プロセッサを介して、前記第１のＳＩが基準に基づいて第２のＳＩと十分に類似していることに基づいて、前記宇宙物体を宇宙物体の集団に関連付けることを含み、前記宇宙物体の集団の少なくとも１つのメンバが、前記第２のＳＩに関連付けられる、請求項１に記載の方法。
  28. 前記第１の予測ＲＣＳ値が、中央値である、請求項１に記載の方法。
  29. 前記第１の予測ＲＣＳ値が、平均値である、請求項１に記載の方法。
  30. 前記第２の予測ＲＣＳ値が、中央値である、請求項１に記載の方法。
  31. 前記第２の予測ＲＣＳ値が、平均値である、請求項１に記載の方法。
  32. 前記ＳＩが、前記第１の予測ＲＣＳと前記第２の予測ＲＣＳ値との比に基づく、請求項１に記載の方法。
  33. 前記ＳＩが、前記比の対数に基づく、請求項３２に記載の方法。
  34. システムであって、
    サーバを備え、前記サーバが、
    ある視野を有するレーダーから宇宙物体の複数のＲＣＳ測定値を受信することであって、前記ＲＣＳ測定値が、前記視野への前記宇宙物体の複数回の通過から取得される、受信することと、
    前記宇宙物体が前記レーダーに対して第１の仰角において前記視野内にあるときの前記ＲＣＳ測定値に基づく第１の予測ＲＣＳ値、および、前記宇宙物体が前記レーダーに対して第２の仰角において前記視野内にあるときの前記ＲＣＳ測定値に基づく第２の予測ＲＣＳ値を推定することであって、前記第１の仰角が前記第２の仰角よりも大きい、推定することと、
    前記第１の予測ＲＣＳ値および前記第２の予測ＲＣＳ値に基づいてＳＩを決定することと、
    前記宇宙物体が前記第１の仰角または前記第２の仰角において前記視野内にあるときに、前記レーダーからＲＣＳ測定値を受信することであって、前記ＲＣＳ測定値が、前記ＳＩが決定された後に受信される、受信することと、
    スライド可能にウィンドウ処理されている前記ＲＣＳ測定値に基づいて前記ＳＩが更新された後、前記ＳＩをＦＳＭに入力することであって、前記ＦＳＭが、複数の状態の間で前記宇宙物体を追跡する、入力することと、
    前記状態のうちの１つにおいて検出された変化に基づいてアクションを実行することと、を行うようにプログラムされている、システム。
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