WO2022230560A1 - 飛翔体監視システム、通信衛星、監視衛星および飛翔体監視方法 - Google Patents

飛翔体監視システム、通信衛星、監視衛星および飛翔体監視方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2022230560A1
WO2022230560A1 PCT/JP2022/015493 JP2022015493W WO2022230560A1 WO 2022230560 A1 WO2022230560 A1 WO 2022230560A1 JP 2022015493 W JP2022015493 W JP 2022015493W WO 2022230560 A1 WO2022230560 A1 WO 2022230560A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
communication
flying object
satellite
data
satellites
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/015493
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
久幸 迎
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
Priority to JP2023517192A priority Critical patent/JP7499957B2/ja
Priority to US18/280,476 priority patent/US20240140618A1/en
Publication of WO2022230560A1 publication Critical patent/WO2022230560A1/ja

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
    • B64G1/00—Cosmonautic vehicles
    • B64G1/10—Artificial satellites; Systems of such satellites; Interplanetary vehicles
    • B64G1/1021—Earth observation satellites
    • B64G1/1028—Earth observation satellites using optical means for mapping, surveying or detection, e.g. of intelligence
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
    • B64G1/00—Cosmonautic vehicles
    • B64G1/10—Artificial satellites; Systems of such satellites; Interplanetary vehicles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
    • B64G1/00—Cosmonautic vehicles
    • B64G1/10—Artificial satellites; Systems of such satellites; Interplanetary vehicles
    • B64G1/1085—Swarms and constellations
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
    • B64G3/00—Observing or tracking cosmonautic vehicles

Definitions

  • This disclosure relates to surveillance of flying objects using artificial satellites.
  • HGV is an abbreviation for Hypersonic Glide Vehicle.
  • GEO is an abbreviation for Geostationary Orbit.
  • LEO is an abbreviation for Low Earth Orbit.
  • Patent Document 1 discloses a surveillance satellite for exhaustively monitoring the entire spherical surface of the earth with a small number of satellites in low earth orbit.
  • the purpose of the present disclosure is to make it possible to predict the flight path of a flying object by exchanging information between satellites through decentralized management of each satellite rather than operating the satellite constellation in a top-down manner. do.
  • the flying object monitoring system of the present disclosure includes: a surveillance satellite constellation consisting of a plurality of surveillance satellites; a communication satellite constellation consisting of a plurality of communication satellites; with each of the plurality of surveillance satellites, an infrared monitoring device that monitors infrared light and detects luminance; When the infrared monitoring device detects significant high brightness, a firing time corresponding to the detection time at which the significant high brightness was detected, and a firing coordinate value indicating the position at which the significant high brightness was detected , a line-of-sight vector of the infrared monitoring device at the detection time, and generating launch detection data including monitoring data at the detection time; a communication device that transmits the launch detection data; each of the plurality of communication satellites, comprising a communication device for communicating the launch detection data; a communication satellite passing through a point in communication range with the surveillance satellite transmitting the launch detection data among the plurality of communication satellites, wherein the communication device receives the launch detection data and is formed by the communication satellite constellation; and transmit
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a flying object monitoring system 100 according to Embodiment 1.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a surveillance satellite 110 according to Embodiment 1.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a communication satellite 120 according to Embodiment 1.
  • FIG. 2 is a relational diagram of the flying object monitoring system 100 according to Embodiment 1.
  • FIG. 4 is a diagram showing a plot of launch coordinate values according to the first embodiment;
  • FIG. 3 is a diagram showing a predicted route of the target flying object 103 according to Embodiment 1; 4 is an explanatory diagram of transmission of passage prediction data (t1) according to the first embodiment;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of transmission of passage prediction data (t2) according to the first embodiment;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of transmission of passage prediction data (t3) according to the first embodiment; 4 is an explanatory diagram of transmission of passage prediction data (t4) in Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 4 is an explanatory diagram of transmission of passage prediction data (t5) according to Embodiment 1; 2 is a relational diagram of the flying object monitoring system 100 according to Embodiment 1.
  • FIG. 4 is a diagram showing artificial satellites that have transmitted passage prediction data according to Embodiment 1.
  • FIG. 4 is a diagram showing artificial satellites that have transmitted passage prediction cancellation data according to the first embodiment;
  • FIG. 4 is a diagram showing a communication route of a southward route according to the first embodiment;
  • FIG. 4 is a diagram showing a communication route of a northbound route according to the first embodiment;
  • FIG. 4 is a diagram showing how a breadth-first search is performed according to the first embodiment;
  • FIG. 4 is a diagram showing how a depth-first search is performed according to the first embodiment;
  • 1 is a schematic diagram of a flying object tracking system according to Embodiment 1;
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a flying object tracking system according to Embodiment 1;
  • Embodiment 1 A flying object monitoring system 100 will be described with reference to FIGS. 1 to 14.
  • FIG. 1 A flying object monitoring system 100 will be described with reference to FIGS. 1 to 14.
  • the flying object monitoring system 100 is a system for monitoring flying objects, and detects and tracks the flying objects.
  • a flying object monitored by the flying object monitoring system 100 is called a target flying object 103 .
  • a flying object monitoring system 100 comprises a surveillance satellite constellation 101 , a communication satellite constellation 102 , a ground system 130 and a plurality of response assets 104 .
  • a surveillance satellite constellation 101 is composed of a plurality of surveillance satellites 110 .
  • the monitoring satellite 110 is an artificial satellite for monitoring the target flying object 103 .
  • Communication satellite constellation 102 is composed of a plurality of communication satellites 120 to form a communication network.
  • the communications network formed by the communications satellite constellation 102 is referred to as the "satellite communications network".
  • Communication satellite 120 is an artificial satellite for communication.
  • the ground system 130 includes a satellite control device 131 , a communication device 132 and a monitoring database 133 .
  • the satellite control device 131 is a computer having processing circuitry and generates various commands for each surveillance satellite 110 , each communication satellite 120 and each response asset 104 .
  • a communication device 132 provides line-of-sight with each of each surveillance satellite 110 , each communication satellite 120 , and each response asset 104 .
  • Communication devices 132 may consist of devices for communication with satellites and devices for communication with response assets 104 .
  • the monitoring database 133 is a database in which a plurality of flight path models, orbital data of each of the plurality of surveillance satellites 110, and orbital data of each of the plurality of communication satellites 120 are stored.
  • a flight path model is data representing a flight path of a model flying object, and includes a model identifier and a flight profile.
  • the plurality of flight path models include different model identifiers and flight profiles representing different flight paths.
  • the flight profile represents the flight path by showing the relationship between the launch position, flight direction, time-series flight distance, and time-series flight altitude.
  • the chronological flight distance is the flight distance at each elapsed time.
  • the chronological flight altitude is the flight altitude at each elapsed time.
  • the orbital data indicates orbital information of the artificial satellite.
  • the countermeasure asset 104 is for dealing with the target flying object 103 .
  • Examples of response assets 104 are aircraft, ships, or vehicles. Multiple response assets 104 are deployed at different locations.
  • the configuration of the monitoring satellite 110 will be described based on FIG.
  • the monitoring satellite 110 includes an infrared monitoring device 111 , a monitoring control device 112 , a communication device 113 , an analysis device 114 and a communication control device 115 .
  • the infrared monitoring device 111 is a monitoring device that monitors infrared rays and detects luminance.
  • the data obtained by the infrared monitoring device 111 is called "monitoring data".
  • the monitor control device 112 is a computer having a processing circuit and executes various processes for monitoring.
  • a communications device 113 communicates with each of each communications satellite 120 , each surveillance satellite 110 , a ground system 130 , and each response asset 104 .
  • the communication device 113 may be composed of a device for communication with an artificial satellite and a device for communication with the ground.
  • the analysis device 114 is a computer having a processing circuit and analyzes the flight path of the target flying object 103 .
  • the communication control device 115 is a computer having a processing circuit and executes various processes for communication.
  • the configuration of the communication satellite 120 will be described based on FIG.
  • the communication satellite 120 includes a communication device 121 , an analysis device 122 and a communication control device 123 .
  • a communications device 121 communicates with each of each communications satellite 120 , each surveillance satellite 110 , a ground system 130 , and each response asset 104 .
  • the communication device 121 may be composed of a device for communication with an artificial satellite and a device for communication with the ground.
  • the analysis device 122 is a computer having a processing circuit and analyzes the flight path of the target flying object 103 .
  • the communication control device 123 is a computer having a processing circuit and executes various processes for communication.
  • the processing circuitry may be dedicated hardware or a processor executing a program stored in memory. In the processing circuit, some functions may be implemented in dedicated hardware and the remaining functions may be implemented in software or firmware. That is, processing circuitry can be implemented in hardware, software, firmware, or a combination thereof.
  • Dedicated hardware may be, for example, single circuits, multiple circuits, programmed processors, parallel programmed processors, ASICs, FPGAs, or combinations thereof.
  • ASIC is an abbreviation for Application Specific Integrated Circuit.
  • FPGA is an abbreviation for Field Programmable Gate Array.
  • the operation of the flying object monitoring system 100 corresponds to the flying object monitoring method. Various operations of the flying object monitoring system 100 are described below.
  • the infrared monitoring device 111 monitors infrared rays to detect luminance.
  • the monitoring control device 112 When the infrared monitoring device 111 detects a significant high intensity, the monitoring control device 112 generates launch detection data for the target flying object 103 .
  • Significantly high brightness is, for example, brightness equal to or higher than a threshold.
  • the threshold is determined based on the launch temperature of the projectile.
  • the launch detection data indicates the launch time, launch coordinate values, and the line-of-sight vector of the infrared monitoring device 111 at the detection time, and includes monitoring data at the detection time.
  • the detection time means the time when significant high luminance is detected.
  • the firing time corresponds to the time (detection time) at which significant high luminance is detected.
  • the launch coordinates indicate the locations where significant intensities were detected.
  • the coordinate values are also called "position coordinates".
  • Communication device 113 transmits the launch detection data.
  • the surveillance satellite 110 that transmitted the launch detection data is referred to as a "detection surveillance satellite”.
  • a communication satellite that passes through a point within the communication range of the detection and monitoring satellite is called a “nearby communication satellite”.
  • Near field communication satellites operate as follows.
  • Communication device 121 receives the launch detection data.
  • the communication device 121 then transmits the launch detection data to the remaining communication satellites 120 of the plurality of communication satellites 120 via the satellite communication network.
  • FIG. 4 shows the relationship between the multiple surveillance satellites 110, the multiple communication satellites 120, and the launch points of the target flying object 103.
  • White star marks represent surveillance satellites 110 .
  • a solid curved line represents the orbit of the surveillance satellite 110 .
  • the hatched star marks represent the communication satellites 120 .
  • a curved line marked with a dashed line represents the orbit of the communication satellite 120 .
  • a black star mark represents the launch point of the target flying object 103 .
  • launch detection data is transmitted to all communication satellites 120 .
  • Each communications satellite 120 operates as follows. First, communication device 121 receives a plurality of flight path models from ground system 130 . Next, the analysis device 122 sets the launch coordinate values indicated in the launch detection data at the launch position of the flight profile for each flight path model. Next, the analysis device 122 calculates the arrival coordinate value of the target flying object 103, the arrival time of the target flying object 103, and the arrival time from the launch time based on the flight profile in which the launch coordinate value is set for each flight path model. Flight coordinate values of the target flying object 103 at each time up to the time are calculated. The arrival coordinate value indicates the position (target position) at which the target flying object 103 arrives. The arrival time is the time tn at which the target flying object 103 arrives at the target position.
  • the launch time is the time t0 when the target flying object 103 is launched, and is indicated in the launch detection data.
  • the analysis device 122 then generates predicted route data for the target flying object 103 for each flight route model.
  • the predicted path data includes the arrival coordinate values of the target flying object 103, the arrival time of the target flying object 103, and the target flying object at each time (t1, t2, t3, . . . , tn) from the launch time to the arrival time.
  • 103 flight coordinate values are expressed as (tn, xn, yn, zn).
  • the launch coordinate values (black star marks) are plotted against the coordinates of the projectile monitoring system 100 .
  • the arrow lines represent the predicted trajectory of the target flying object 103 for each trajectory model. (t1, x1, y1, z1), (t2, x2, y2, z2), (t3, x3, y3, z3), . derived.
  • Each communications satellite 120 operates as follows.
  • Communications device 121 receives orbital data for communications satellite 120 from ground system 130 .
  • the orbit data indicates the coordinate values (tk, xk, yk, zk) of the artificial satellite at each time tk.
  • the analysis device 122 determines whether the communication satellite 120 will pass over the target flying object 103 based on the predicted route data and the orbit data of the communication satellite 120 for each flight route model. When it is determined that the communication satellite 120 will pass over the target flying object 103, the analysis device 122 calculates the predicted passage time and the predicted passage coordinate values based on the predicted route data and the orbit data of the communication satellite 120. . The analysis device 122 then generates passage prediction data.
  • the predicted passage time is the predicted time when the communication satellite 120 will pass over the target flying object 103 .
  • the predicted passage coordinate value is the coordinate value of the communication satellite 120 at the predicted passage time.
  • the predicted passage data indicates a model identifier, predicted passage time, and predicted passage coordinate values.
  • the communication device 121 transmits the passage prediction data to the remaining communication satellites 120 of the plurality of communication satellites 120 via the satellite communication network.
  • the communication satellite 120 transmits passage prediction data at time t1.
  • the communication satellite 120 transmits passage prediction data at time t2.
  • the communication satellite 120 transmits passage prediction data at time t3.
  • the communication satellite 120 transmits passage prediction data at time t4.
  • the communication satellite 120 transmits passage prediction data at time t5.
  • arrow lines represent predicted paths of the target flying object 103.
  • FIG. Passage prediction data at each time is transmitted by each communication satellite 120 .
  • Each surveillance satellite 110 operates as follows.
  • the monitoring control device 112 When the infrared monitoring device 111 detects significant high brightness, the monitoring control device 112 generates flying object detection data.
  • the flying object detection data indicates the detection time, the detection origin coordinate value, and the line-of-sight vector of the infrared monitoring device 111 at the detection time, and includes monitoring data at the detection time.
  • the detection source coordinate value is the coordinate value of the surveillance satellite 110 at the detection time.
  • the communication device 113 transmits the flying object detection data to the communication satellite 120 within the communication range.
  • the surveillance satellite 110 that has transmitted the flying object detection data is called a "detection surveillance satellite”.
  • a communication satellite within the communication range of the detection and monitoring satellite is called a “nearby communication satellite”.
  • the Near field communication satellites operate as follows.
  • the communication device 121 transmits the flying object detection data to the communication satellite 120 that transmitted the passage prediction data via the satellite communication network.
  • Each communications satellite 120 operates as follows.
  • the communication control device 123 determines whether the communication device 121 has received the flying object detection data before the predicted passage time has elapsed.
  • the communication device 121 sends the passage prediction cancellation data to the plurality of communication devices 121 via the satellite communication network. It is transmitted to the remaining communication devices 121 of our group.
  • Passage prediction cancellation data is data for canceling passage prediction data.
  • Each communications satellite 120 operates as follows.
  • the communication device 121 collects one or more pieces of flying object detection data transmitted from a plurality of monitoring satellites 110 from time t1 after the launch time to receiving time tm of the flying object detection data.
  • the analysis device 122 selects one flight path model from a plurality of flight path models based on the passage prediction cancellation data. The selected trajectory model is called the "most likely model”.
  • the analysis device 122 identifies passage prediction data indicating the model identifier of the most dominant model and passage prediction time t(m+1) after the reception time of the flying object detection data, and identifies the communication satellite from which the identified passage prediction data is transmitted. 120 is identified.
  • the communication device 121 gives priority to the specified communication satellite 120 and transmits each piece of flying object detection data.
  • the prioritized communication satellite 120 is called a "priority communication satellite”.
  • Subsequent surveillance satellites 110 to the priority communication satellite repeat generation and transmission of new projectile detection data.
  • the subsequent monitoring satellite 110 is a detection monitoring satellite whose infrared monitoring device 111 detects significant high brightness and generates flying object detection data after any of the "detection monitoring satellites" has generated flying object detection data. is.
  • a plurality of subsequent surveillance satellites 110 act as detection and monitoring satellites to generate flying object detection data, making it possible to track the flying object over time.
  • Subsequent communication satellites 120 to the priority communication satellite repeat the selection of a new dominant model and the transmission of each projectile detection data.
  • the subsequent communication satellite 120 is the communication satellite 120 that transmits the flying object detection data after receiving the flying object detection data from one of the communication satellites 120 .
  • a communication path of a communication network is formed by a plurality of subsequent communication satellites 120 repeating transmission of flying object detection data over time and reception by subsequent communication satellites 120 .
  • collection of flying object detection data is realized by transmitting all flying object detection data to all communication satellites 120 via a satellite communication network. Communication latency is minimized by narrowing down the dominant model and preferentially transmitting the projectile detection data to a specific communication satellite 120 . As a result, it is possible to quickly deal with the target flying object 103 with a high probability of success.
  • the standard operation method is that the control center for the communication satellite constellation and the surveillance satellite constellation operates as follows.
  • the management center performs a communication route search, extracts a communication satellite ID and a surveillance satellite ID, commands transmission/reception times of flying object information, and predicts flight paths based on the collected flying object information.
  • both satellite constellations need to be managed integrally.
  • the flying object monitoring system 100 since the communication satellites 120 of different operators and the surveillance satellites 110 of different operators coexist, even if integrated management cannot be performed, the flight path of the target flying object 103 can be predicted. can be done.
  • Each communications satellite 120 operates as follows.
  • the analysis device 122 performs machine learning using artificial intelligence (AI) on past flying object tracking data.
  • the projectile tracking data indicates at least one of the launch coordinate value, arrival coordinate value, detection wavelength, injection interval, time-series flight altitude, time-series flight distance, projectile type, and propellant type.
  • the detection wavelength is the wavelength of infrared radiation that is detected.
  • the injection interval is the time interval between injections.
  • the analysis device 122 uses a learning model obtained by machine learning to perform complementary analysis on the difference between the most likely model and the received flying object detection data. Then, the analysis device 122 corrects the predicted route data based on the result of the complementary analysis.
  • a trajectory based trajectory model is a typical representative.
  • the target flying object 103 is launched from a mobile launch pad (TEL) or the like, the actual flight path differs from the flight path based on the flight path model. Therefore, it is necessary to correct the predicted flight path by performing complementary analysis based on the track record information of the flying object. Even in situations where flight path uncertainty remains due to the involvement of various factors, it is possible to appropriately and quickly correct the predicted flight path by machine learning the actual information using AI. Become.
  • Each communications satellite 120 operates as follows.
  • Communication device 121 transmits launch detection data to surveillance satellites 110 within communication range. Thereby, launch detection data is transmitted to each of the plurality of surveillance satellites 110 .
  • FIG. 12 shows the relationship between the multiple surveillance satellites 110, the multiple communication satellites 120, and the launch points of the target flying object 103. As shown in FIG. In the projectile monitoring system 100 , launch detection data is transmitted to all surveillance satellites 110 .
  • Each surveillance satellite 110 operates as follows. First, communication device 113 receives a plurality of flight path models from ground system 130 . Next, the analysis device 114 sets the launch coordinate values indicated in the launch detection data at the launch position of the flight profile for each flight path model. Next, the analysis device 114 calculates the arrival coordinate value of the target flying object 103, the arrival time of the target flying object 103, and the arrival time from the launch time based on the flight profile in which the launch coordinate value is set for each flight path model. Flight coordinate values of the target flying object 103 at each time up to the time are calculated. Then, the analysis device 114 generates predicted route data of the target flying object 103 for each flight route model.
  • Each surveillance satellite 110 operates as follows.
  • Communication device 113 receives orbital data of surveillance satellite 110 from ground system 130 .
  • the analysis device 114 determines whether the surveillance satellite 110 will pass over the target flying object 103 based on the predicted path data and the orbit data of the surveillance satellite 110 for each flight path model. When it is determined that the surveillance satellite 110 will pass over the target flying object 103, the analysis device 114 calculates the predicted passage time and the predicted passage coordinate values based on the predicted route data and the orbit data of the surveillance satellite 110. . Then, analysis device 114 generates passage prediction data.
  • the predicted passage time is the predicted time when the surveillance satellite 110 will pass over the target flying object 103 .
  • the predicted passage coordinate value is the coordinate value of the monitoring satellite 110 at the predicted passage time.
  • the predicted passage data indicates a model identifier, predicted passage time, and predicted passage coordinate values.
  • the communication device 113 transmits passage prediction data to the communication satellites 120 within its communication range.
  • a communications satellite 120 within range operates as follows.
  • the communication device 121 receives the predicted passage data and transmits the predicted passage data to the remaining communication satellites 120 of the plurality of communication satellites 120 via the satellite communication network.
  • Each surveillance satellite 110 operates as follows.
  • the monitoring control device 112 When the infrared monitoring device 111 detects significant high brightness, the monitoring control device 112 generates flying object detection data.
  • the communication device 113 By communicating with the communication satellite 120 within the communication range, the communication device 113 transmits the flying object detection data to the monitoring satellite 110 that transmitted the passage prediction data via the satellite communication network.
  • Each surveillance satellite 110 operates as follows.
  • the communication control device 115 determines whether the communication device 113 has received the flying object detection data before the predicted passage time has elapsed.
  • the communication device 113 receives the passage prediction cancellation data by communicating with the communication satellite 120 within the communication range. It is transmitted to the remaining monitoring satellites 110 of the plurality of monitoring satellites 110 via the satellite communication network.
  • FIG. 13 shows the monitoring satellite 110 and the communication satellite 120 that have transmitted passage prediction data.
  • thin star marks represent the monitoring satellites 110 and communication satellites 120 that have transmitted the passage prediction cancellation data. Since candidate flight path models are narrowed down over time, the accuracy of predicting the flight path of the target flying object 103 is improved.
  • Each communications satellite 120 operates as follows.
  • the communication device 121 collects one or more pieces of flying object detection data transmitted from a plurality of monitoring satellites 110 from time t1 after the launch time to receiving time tm of the flying object detection data.
  • the analysis device 122 selects one flight path model from a plurality of flight path models based on the passage prediction cancellation data. The selected trajectory model is called the "most likely model”.
  • the analysis device 122 identifies passage prediction data indicating the model identifier of the most dominant model and passage prediction time t(m+1) after the reception time of the flying object detection data, and identifies the communication satellite from which the identified passage prediction data is transmitted. 120 is identified.
  • the communication device 121 gives priority to the specified communication satellite 120 and transmits each piece of flying object detection data.
  • the prioritized communication satellite 120 is called a "priority communication satellite”.
  • Subsequent surveillance satellites 110 to the priority communication satellite repeat generation and transmission of new projectile detection data.
  • Subsequent communication satellites 120 to the priority communication satellite repeat the selection of a new dominant model and the transmission of each projectile detection data.
  • the surveillance satellite group In order to accurately predict the flight path of target flying object 103 , it is necessary for the surveillance satellite group to continuously track target flying object 103 . In order for the subsequent surveillance satellite 110 to detect the target flying object 103 based on the flying object detection data at time tm, the most promising model is narrowed down, and the flying object detection data is preferentially transmitted to a specific communication satellite 120. . This minimizes communication latency. As a result, it becomes possible to quickly detect and track the target flying object 103 with a high probability of success.
  • the standard operation method is that the control center for the communication satellite constellation and the surveillance satellite constellation operates as follows.
  • the management center performs a communication route search, extracts a communication satellite ID and a surveillance satellite ID, commands transmission/reception times of flying object information, and predicts flight paths based on the collected flying object information.
  • both satellite constellations need to be managed integrally.
  • the flying object monitoring system 100 since the communication satellites 120 of different operators and the surveillance satellites 110 of different operators coexist, even if integrated management cannot be performed, the flight path of the target flying object 103 can be predicted. can be done.
  • Each surveillance satellite 110 operates as follows. First, the analysis device 114 performs machine learning using artificial intelligence on past flying object tracking data. Next, the analysis device 114 uses a learning model obtained by machine learning to perform complementary analysis on the difference between the most likely model and the received flying object detection data. Then, the analysis device 114 corrects the predicted route data based on the result of the complementary analysis.
  • the analysis device 114 of each monitoring satellite 110 and the analysis device 122 of each communication satellite 120 have a common algorithm.
  • the corrected predicted route data from analysis device 114 matches the corrected predicted route data from analysis device 122 .
  • the flight path model There is a difference between the flight path model and the actual projectile information. If the predicted flight path is corrected, it is necessary to correct the passage prediction data. However, it takes time and effort to share correction information. Therefore, analyzers (114, 122) with common algorithms are used. As a result, even if the communication satellite 120 and the surveillance satellite 110 individually correct the predicted flight paths, the communication satellite 120 and the surveillance satellite 110 can obtain a common result. Therefore, the communication satellite 120 and the surveillance satellite 110 also have the same results obtained by updating the passage prediction data. Since the flying object detection data can be exchanged reliably at the updated time and the updated position coordinates, the target flying object 103 can be reliably tracked.
  • Each surveillance satellite 110 and each communication satellite 120 operates as follows.
  • Analysis devices (114, 122) update the passage prediction data based on the corrected prediction flight data.
  • Communication devices (113, 121) transmit and receive flying object detection data.
  • the analysis devices (114, 122) analyze the tracking success rate of the target flying object 103 by breadth-first search using artificial intelligence.
  • the analysis devices (114, 122) use artificial intelligence to analyze the tracking success rate of the target flying object 103 in a depth-first search.
  • the monitoring control device 112 addresses or encodes the detection source coordinate values of the flying object detection data.
  • the communication devices (113, 121) broadcast flying object detection data using omnidirectional antennas.
  • the communication device 113 of the surveillance satellite 110 transmits the flying object detection data to the countermeasure asset 104 .
  • the communication device 113 of the surveillance satellite 110 transmits the flying object detection data to the ground system 130 via the satellite communication network by transmitting the flying object detection data to the communication satellite 120 within the communication range.
  • the communication device 132 receives the flying object detection data
  • the satellite control device 131 selects the response asset 104 based on the flying object detection data
  • the communication device 132 flies to the selected response asset 104.
  • Send body detection data Send body detection data.
  • Each communication satellite 120 comprises an optical communication device.
  • the communication device 121 may be an optical communication device, or each communication satellite 120 may include an optical communication device in addition to the communication device 121 .
  • Each surveillance satellite 110 comprises an optical communication device.
  • the communication device 113 may be an optical communication device, or each monitoring satellite 110 may have an optical communication device in addition to the communication device 113 .
  • the optical communication device establishes an optical cross-link with the satellite of the communication partner by directing it toward the satellite of the communication partner.
  • Optical communication between satellites requires high-precision alignment of optical communication beams. Therefore, preparatory work for establishing an optical cross-link is required before transmitting/receiving the flying object detection data. Since each of the transmitting satellite and the receiving satellite can be prepared in advance for highly accurate optical axis alignment based on the passage prediction data, reliable and rapid communication can be realized.
  • Embodiment 1 ***Overview of Embodiment 1*** A flying object called an HGV intermittently jets after being launched to change the direction of flight. It is difficult to monitor a flying object such as an HGV with a GEO early warning satellite, and a flying object countermeasure system using a LEO constellation is eagerly awaited.
  • IP is an abbreviation for Internet Protocol.
  • the positional coordinates of the ground transmitting point and the ground receiving point are known, and the route search for transmitting information from the transmitting point to the receiving point can be realized as follows. Become. The orbital information of all communication satellites is grasped, the information transmission time is determined, the ID (identifier) of the satellite serving as a communication path, the time at which information is transmitted and received, and the orbital position at which information is transmitted and received are determined. , a command signal is transmitted to each satellite.
  • a ring-shaped communication network is formed by deploying a plurality of satellites in the same orbital plane and communicating with the preceding and succeeding satellites.
  • An annular communication network is formed by each of a number of orbital planes distributed in the longitudinal direction.
  • the launch time, launch position coordinates on the ground or in the sea, flight path, landing time, and landing position coordinates are all unknown. Therefore, in the surveillance satellite constellation, launch detection is performed to measure the launch time and launch position coordinates, and follow-up surveillance is performed by the following surveillance satellites. Then, prediction of flight path and prediction of landing position coordinates are performed. A communications satellite constellation is then utilized to transmit the projectile information acquired by the first surveillance satellite that detected the launch to subsequent satellites. However, in order to transmit the flying object information from the first monitoring satellite to the communication satellites and to transmit the flying object information to the succeeding monitoring satellites via the communication network, the ID of each monitoring satellite and the ID of the communication satellite are required.
  • the time at which transmission/reception is performed and the orbital position at which transmission/reception is performed must be determined. Furthermore, even after the subsequent surveillance satellite acquires the tracking information of the flying object, it is necessary to repeat the process of transmitting the flying object information to the subsequent surveillance satellite via the communication network of the communication satellite constellation. Therefore, communication route search becomes complicated.
  • the flying object before the flying object finally lands, it is necessary to transmit the flying object information to a countermeasure asset on the ground or in the sea, and perform a countermeasure action by the countermeasure asset.
  • the landing time and the coordinates of the landing position are unknown, it is necessary to track and monitor the flying object by repeating transmission and reception of flying object information between the surveillance satellite group and the communication satellite group. Then, it is necessary to predict the flight path and transmit the flying object information to the countermeasure asset deployed near the predicted landing position. Therefore, flight path prediction is required in addition to communication route search.
  • the flying object tracking system is provided by focusing on the evolution of the cloud environment, distributed computing, and artificial intelligence (AI), instead of performing integrated operation of the satellite constellation on a top-down basis.
  • AI artificial intelligence
  • the flying object tracking system uses distributed computing that makes full use of AI technology, transmits and receives flying object information through distributed management of satellites, and predicts flight paths.
  • P-wave Primary Wave
  • S-wave Secondary Wave
  • Earthquake early warnings are broadcast after the detection of P-waves arriving at high speed to alert people to be prepared for S-waves.
  • the flying object countermeasure system when the first surveillance satellite detects the launch of a flying object, if the launch detection information is transmitted to all satellites via a global communication network, the flying object It is possible to prepare for flight. It is technically difficult to centrally manage the orbital information of all satellites in the monitoring satellite group and the communication satellite group in real time because the amount of information is enormous. However, it is easy for individual satellites to prepare for incoming flying objects based on their orbital information.
  • flight path of the projectile Even if the flight path of the projectile is unknown, it is possible to determine whether the possible flight distance is short, medium, or long based on the type of projectile and the propellant of the projectile indicated in the foresight information collected in advance. It is possible to identify whether there is, and it is possible to grasp the coordinates of the fixed launch position on the ground. Landing targets are usually assumed to be large cities or important facilities. Therefore, it is possible to prepare a plurality of typical flight path models leading to the landing position based on the type of the projectile and the coordinates of the launch position.
  • the flight path model can include altitude fluctuations and flight path changes due to intermittent injection, in addition to flight direction and flight distance.
  • the launch time of the flying object is the time when the infrared monitoring device of the first surveillance satellite recognizes launch detection by detecting a significant high-temperature object.
  • the coordinates of the launch position are the latitude and longitude of the point where the line-of-sight vector of the infrared monitor intersects the ground or sea surface.
  • each surveillance satellite and each communication satellite that has acquired launch detection information can grasp whether or not a flying object will pass nearby at that time based on its own orbital information for each flight path model. is.
  • all satellites can share the same analysis result even if each satellite performs analysis independently. Therefore, it is possible for the satellites that pass near the flying object at the passage time of the flying object to know the other satellite ID. Then, even if comprehensive analysis is not performed on the ground, it is possible to transmit and receive flying object information through decentralized management.
  • a communication satellite that receives the launch detection information of the first surveillance satellite may communicate the launch detection information to all communication satellites and to all surveillance satellites via the global comprehensive communications network. It is effective to use omni-directional antennas to broadcast launch detection information to satellites passing nearby. After receiving the launch detection information of the first surveillance satellite, the subsequent surveillance satellite can grasp the passage time and the position coordinates of the flying object in advance, so that the flying object information can be acquired reliably.
  • the temperature of the projectile body which has stopped jetting in the launch stage, has risen due to the residual heat of the jetting and the resistance of the atmosphere. However, since the plume does not diffuse, it is necessary to detect the temperature of the flying object body. Also, since the temperature of the flying object body is not as high as that of the plume, the significant temperature condition is appropriately set in advance based on the past information and analysis information. Intermittent re-injections are easy to detect and identify.
  • a satellite In a flying object tracking system, a satellite refers to its own orbital information and flight path information of a flying object and determines that it will pass over the flying object from time t1 to time tn. In that case, the satellite generates passage prediction information and transmits it to all satellites via a communication network.
  • the passage prediction information is composed of the own satellite ID, the flight path model ID of the flying object, and the orbital position coordinates (tk, xk, yk, zk) of the passage prediction time tk. This has the same effect as a player who is a candidate for receiving a pass signaling to the quarterback.
  • the communication satellite that has acquired the flying object information from the subsequent surveillance satellites selects the communication satellite that is predicted to have a high probability of successful tracking of the flying object from among the many communication satellites that have transmitted the passage prediction information. , to transmit the projectile information. If the flying object information can be transmitted to a plurality of communication satellites, priority can be determined for the plurality of communication satellites.
  • AI Shogi can execute both a breadth-first search that searches for a large number of moves in a brute-force manner and a depth-first search that searches deeply for hundreds of moves ahead. Furthermore, it is possible to update the search algorithm by machine learning past game examples.
  • a communication satellite that has received flying object information from a subsequent surveillance satellite or a succeeding communication satellite performs a breadth-first search or a depth-first search on a large number of satellites that have transmitted passage prediction information, thereby transmitting the flying object information. The ID and priority of the preceding satellite can be determined.
  • Breadth-first search is effective immediately after launch detection because the flight path is undetermined.
  • Depth-first search is effective after multiple follow-up observations by subsequent surveillance satellites.
  • the flying object information In the inclined orbit satellite constellation, there are many intersections in the middle latitude zone between orbits in which satellites fly northeast over the equator and orbits in which satellites fly southeast over the equator. Depending on whether the communication satellite that transmits the flying object information flies to the northeast or flies to the southeast, the subsequent communication path differs, so the probability of success changes. In addition, the success rate of tracking the flying object changes because the difference between near and far at each of many intersections arises depending on how the timing of transmitting and receiving the flying object information is selected. If the flying object information can be transmitted to the countermeasure asset before the flying object lands, and preparation time for countermeasures can be secured, the flying object will be successfully tracked.
  • a mobile launch pad is also called a transporter erector launcher (TEL).
  • TEL transporter erector launcher
  • the predicted position of landing is a fixed position on the ground, such as a large city or an important facility. Therefore, it is possible to detect the difference in the predicted landing position based on the tracking information of the flying object of the following satellite by the analysis device, and correct the information of the flight path model prepared in advance on the orbit. By machine learning past projectile tracking information, it is possible to quickly and accurately correct the flight path model.
  • the launch position and expected landing position can be determined with high accuracy by expressing them in an earth-fixed coordinate system. Satellite orbit information can also be expressed in an earth-fixed coordinate system called WGS84.
  • WGS84 is employed in the Global Positioning System (GPS) and the like.
  • GPS Global Positioning System
  • the positional coordinates are constantly transmitted and received as the positional information of the flying object that moves moment by moment, the amount of information becomes enormous. Since the number of significant digits of location information directly affects location accuracy, rounding up of significant digits is not recommended. Therefore, it is considered effective to apply the IP address of the Internet line and the operation of the router.
  • the amount of information can be reduced by identifying fixed launchers on the ground and major cities or important facilities where projectiles are expected to land by addresses or symbols instead of position coordinates.
  • the communication satellite that transmits the flying object information is considered to be a high-performance router equipped with AI, only the difference information is extracted as the relative distance from the address whose position coordinates are known, or the lower order that contributes to the position accuracy It is possible to degenerate information such as using only bits as position information and degenerating upper bits.
  • HGV has the function of intermittently injecting.
  • geostationary orbit early warning systems have been rendered ineffective, making it necessary to build new early warning systems using LEO constellations.
  • SDA Space Development Agency
  • the HGV countermeasure system has a decisive difference in purpose compared to the commercial telecommunications business. Therefore, it will be the touchstone of whether or not the bottom-up system realization is successful.
  • Starlink's anti-collision system is interesting from the viewpoint of integrated management of a huge system by distributed computing.
  • a mega-constellation in which several thousand aircraft fly at the same orbital altitude with a large number of inclined orbit planes, there is a collision risk at all the orbital grid points formed in the mid-latitude band.
  • the relative velocity between satellites at grid points reaches several kilometers per second. Therefore, the best approach to ensure flight safety is to manage the flight positions of all satellites in all orbital planes in an integrated manner and to manage the timing of satellite passages at all grid points. Conceivable.
  • the method with the automatic collision avoidance function can easily prevent collisions on the same orbital plane, but it is presumed that it is extremely difficult to realize collisions at several kilometers per second with distributed computing. Even if one foreseen collision is avoided by orbiting individual satellites, it may result in another collision risk among all grid points. In addition, it is not conceivable that distributed computing can realize changes in collision risk among all grid points that change from moment to moment due to collision avoidance operations performed individually.
  • the artificial intelligence AI will be described below. Neural networks of artificial intelligence AI are divided into supervised learning in which a problem is optimized by inputting a teacher signal (correct answer) and unsupervised learning that does not require a teacher signal. By pre-learning the flying object type, the propellant type, and a plurality of typical patterns of flight models as teacher models, it becomes easy and quick to infer the actually measured data obtained by detecting the launch and obtaining the trajectory information. As a result of inference, projectile path prediction and landing position estimation are performed. However, in order to predict the flight path of a flying object whose flight direction is unknown in the launch detection stage, it is necessary to track and monitor the flying object by a following surveillance satellite.
  • the launch detection information in order to transmit the launch detection information to subsequent surveillance satellites, the launch detection information must pass through a communications network formed by a constellation of communications satellites.
  • a communications network formed by a constellation of communications satellites.
  • the flight positions of the communication satellites change from moment to moment, it is necessary to search for the optimum communication route and determine the ID of the communication satellite to which the flying object information is to be exchanged and the time of transmission and reception. .
  • This situation also applies to the transfer of flying object information between surveillance satellites and communication satellites.
  • the optimum route search is carried out by the ground system, it is necessary to send commands to the surveillance satellite and the communication satellite with the time at which the flying object information is exchanged and the satellite ID.
  • the communication network for command transmission becomes an issue.
  • the communication satellite to be equipped with an AI-based analysis device, search for an optimal route on orbit, and generate commands on orbit to communicate with the communication satellites that make up the communication route.
  • an optimum route search using an algorithm known as the Dijkstra method is effective.
  • the weighting for each route does not change, but in a communication network formed by a communication satellite constellation, the weighting for each route changes at each time according to changes in flight positions of communication satellites. Therefore, for each communication satellite that searches for the optimum route while updating the orbital information, the communication satellite that receives the flying object information searches for the optimum route and transmits the flying object information to the next communication satellite. will be repeated.
  • satellites In a communication network based on inclined orbit satellites, satellites can be broadly divided into satellites moving northward from the southern hemisphere to the northern hemisphere and satellites moving southward from the northern hemisphere to the southern hemisphere. can be determined in orbit.
  • FIG. 15 shows the communication route of the southbound route.
  • FIG. 16 shows the communication route of the northbound route.
  • Breadth-first search and depth-first search are also known for route search. Regarding launch detection information, priority is given to quickly transmitting projectile information to the communication network by breadth-first search, and it is rational to implement depth-first search when tracking is repeated by subsequent satellites and the flight direction can be roughly estimated. is.
  • FIG. 17 shows how the breadth-first search is performed.
  • FIG. 18 shows how the depth-first search is performed.
  • FIG. 19 shows an overview of the flying object tracking system.
  • FIG. 20 shows an overview of the flying object tracking system.
  • Embodiment 1 is an example of preferred modes and is not intended to limit the technical scope of the present disclosure. Embodiment 1 may be partially implemented, or may be implemented in combination with other modes.
  • 100 flying object monitoring system 101 surveillance satellite constellation, 102 communication satellite constellation, 103 target flying object, 104 response asset, 110 surveillance satellite, 111 infrared monitoring device, 112 monitoring control device, 113 communication device, 114 analysis device, 115 communication control device, 120 communication satellite, 121 communication device, 122 analysis device, 123 communication control device, 130 ground system, 131 satellite control device, 132 communication device, 133 monitoring database.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Radio Relay Systems (AREA)

Abstract

有意な高輝度を検出した監視衛星（１１０）は、検出時刻に相当する発射時刻と、前記有意な高輝度が検出された位置を示す発射座標値と、前記検出時刻における視線ベクトルと、を示し、前記検出時刻の監視データを含む発射探知データを生成し、前記発射探知データを送信する。前記発射探知データを送信する前記監視衛星との通信範囲の地点を通過する通信衛星（１２０）は、前記発射探知データを受信し、衛星通信網を経由させて前記発射探知データを残りの通信衛星（１２０）に送信する。

Description

飛翔体監視システム、通信衛星、監視衛星および飛翔体監視方法
　本開示は、人工衛星を使って行う飛翔体の監視に関するものである。
　ＨＧＶと呼ばれる飛翔体は、発射後に間欠的に噴射して飛翔方向を変更する。
　このような飛翔体の監視はＧＥＯ早期警戒衛星では困難であり、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。
　ＨＧＶは、Ｈｙｐｅｒｓｏｎｉｃ　Ｇｌｉｄｅ　Ｖｅｈｉｃｌｅの略称である。
　ＧＥＯは、Ｇｅｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙ　Ｏｒｂｉｔの略称である。
　ＬＥＯは、Ｌｏｗ　Ｅａｒｔｈ　Ｏｒｂｉｔの略称である。
　特許文献１は、低軌道の周回で少ない機数で地球の全球面を網羅的に監視するための監視衛星を開示している。
特開２００８－１３７４３９号公報
　本開示は、衛星コンステレーションを上意下達で統括的に運用するのではなく、衛星毎の分散管理によって衛星間で情報を授受して飛翔体の飛翔経路を予測できるようにすることを目的とする。
　本開示の飛翔体監視システムは、
　複数の監視衛星で構成される監視衛星コンステレーションと、
　複数の通信衛星で構成される通信衛星コンステレーションと、
を備え、
　前記複数の監視衛星のそれぞれが、
　赤外線を監視して輝度を検出する赤外監視装置と、
　前記赤外監視装置が有意な高輝度を検出した場合に、前記有意な高輝度が検出された検出時刻に相当する発射時刻と、前記有意な高輝度が検出された位置を示す発射座標値と、前記検出時刻における前記赤外監視装置の視線ベクトルと、を示し、前記検出時刻の監視データを含む発射探知データを生成する監視制御装置と、
　前記発射探知データを送信する通信装置と、を備え、
　前記複数の通信衛星のそれぞれが、
　前記発射探知データを通信する通信装置を備え、
　前記複数の通信衛星のうち前記発射探知データを送信する前記監視衛星との通信範囲の地点を通過する通信衛星において、前記通信装置が、前記発射探知データを受信し、前記通信衛星コンステレーションによって形成される衛星通信網を経由させて前記発射探知データを前記複数の通信衛星のうちの残りの通信衛星に送信する。
　本開示によれば、衛星コンステレーションを上意下達で統括的に運用するのではなく、衛星毎の分散管理によって衛星間で情報を授受して飛翔体の飛翔経路を予測することが可能となる。
実施の形態１における飛翔体監視システム１００の構成図。 実施の形態１における監視衛星１１０の構成図。 実施の形態１における通信衛星１２０の構成図。 実施の形態１における飛翔体監視システム１００の関係図。 実施の形態１における発射座標値のプロットを示す図。 実施の形態１における対象飛翔体１０３の予測経路を表す図。 実施の形態１における通過予測データ（ｔ１）の送信の説明図。 実施の形態１における通過予測データ（ｔ２）の送信の説明図。 実施の形態１における通過予測データ（ｔ３）の送信の説明図。 実施の形態１における通過予測データ（ｔ４）の送信の説明図。 実施の形態１における通過予測データ（ｔ５）の送信の説明図。 実施の形態１における飛翔体監視システム１００の関係図。 実施の形態１における通過予測データを送信した人工衛星を示す図。 実施の形態１における通過予測取消データを送信した人工衛星を示す図。 実施の形態１における南下ルートの通信ルートを示す図。 実施の形態１における北上ルートの通信ルートを示す図。 実施の形態１における幅優先探索の様子を示す図。 実施の形態１における深度優先探索の様子を示す図。 実施の形態１における飛翔体追跡システムの概要図。 実施の形態１における飛翔体追跡システムの概要図。
　実施の形態および図面において、同じ要素または対応する要素には同じ符号を付している。説明した要素と同じ符号が付された要素の説明は適宜に省略または簡略化する。
　実施の形態１．
　飛翔体監視システム１００について、図１から図１４に基づいて説明する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１に基づいて、飛翔体監視システム１００の構成を説明する。
　飛翔体監視システム１００は、飛翔体を監視するためのシステムであり、飛翔体を探知して追跡する。
　飛翔体監視システム１００によって監視される飛翔体を対象飛翔体１０３と称する。
　飛翔体監視システム１００は、監視衛星コンステレーション１０１と、通信衛星コンステレーション１０２と、地上システム１３０と、複数の対処アセット１０４と、を備える。
　監視衛星コンステレーション１０１は、複数の監視衛星１１０で構成される。
　監視衛星１１０は、対象飛翔体１０３を監視するための人工衛星である。
　通信衛星コンステレーション１０２は、複数の通信衛星１２０で構成され、通信網を形成する。通信衛星コンステレーション１０２によって形成される通信網を「衛星通信網」と称する。
　通信衛星１２０は、通信用の人工衛星である。
　地上システム１３０は、衛星管制装置１３１と、通信装置１３２と、監視データベース１３３と、を備える。
　衛星管制装置１３１は、処理回路を備えるコンピュータであり、各監視衛星１１０と各通信衛星１２０と各対処アセット１０４とのそれぞれに対して各種コマンドを生成する。
　通信装置１３２は、各監視衛星１１０と各通信衛星１２０と各対処アセット１０４とのそれぞれと通視する。通信装置１３２は、人工衛星との通信用の装置と、対処アセット１０４との通信用の装置と、で構成されてもよい。
　監視データベース１３３は、複数の飛翔経路モデルと、複数の監視衛星１１０のそれぞれの軌道データと、複数の通信衛星１２０のそれぞれの軌道データと、が格納されるデータベースである。
　飛翔経路モデルは、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プロファイルと、を含む。
　飛翔プロファイルは、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。
　軌道データは、人工衛星の軌道情報を示す。
　対処アセット１０４は、対象飛翔体１０３に対処するためのものである。
　対処アセット１０４の具体例は、航空機、船舶または車両である。
　複数の対処アセット１０４は、互いに異なる場所に配備される。
　図２に基づいて、監視衛星１１０の構成を説明する。
　監視衛星１１０は、赤外監視装置１１１と、監視制御装置１１２と、通信装置１１３と、解析装置１１４と、通信制御装置１１５と、を備える。
　赤外監視装置１１１は、赤外線を監視して輝度を検出する監視装置である。赤外監視装置１１１によって得られるデータを「監視データ」と称する。
　監視制御装置１１２は、処理回路を備えるコンピュータであり、監視用の各種処理を実行する。
　通信装置１１３は、各通信衛星１２０と各監視衛星１１０と地上システム１３０と各対処アセット１０４とのそれぞれと通信する。通信装置１１３は、人工衛星との通信用の装置と、地上との通信用の装置と、で構成されてもよい。
　解析装置１１４は、処理回路を備えるコンピュータであり、対象飛翔体１０３の飛翔経路について解析する。
　通信制御装置１１５は、処理回路を備えるコンピュータであり、通信用の各種処理を実行する。
　図３に基づいて、通信衛星１２０の構成を説明する。
　通信衛星１２０は、通信装置１２１と、解析装置１２２と、通信制御装置１２３と、を備える。
　通信装置１２１は、各通信衛星１２０と各監視衛星１１０と地上システム１３０と各対処アセット１０４とのそれぞれと通信する。通信装置１２１は、人工衛星との通信用の装置と、地上との通信用の装置と、で構成されてもよい。
　解析装置１２２は、処理回路を備えるコンピュータであり、対象飛翔体１０３の飛翔経路について解析する。
　通信制御装置１２３は、処理回路を備えるコンピュータであり、通信用の各種処理を実行する。
　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、例えば、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。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　飛翔体監視システム１００の動作は飛翔体監視方法に相当する。
　飛翔体監視システム１００の各種動作を以下に説明する。
＊＊＊動作（１）＊＊＊
　各監視衛星１１０は、以下のように動作する。
　赤外監視装置１１１は、赤外線を監視して輝度を検出する。
　赤外監視装置１１１が有意な高輝度を検出した場合に、監視制御装置１１２は、対象飛翔体１０３の発射探知データを生成する。有意な高輝度は、例えば、閾値以上の輝度である。閾値は、飛翔体の発射時の温度に基づいて決められる。
　発射探知データは、発射時刻と発射座標値と検出時刻における赤外監視装置１１１の視線ベクトルとを示し、検出時刻の監視データを含む。検出時刻は、有意な高輝度が検出された時刻を意味する。
　発射時刻は、有意な高輝度が検出された時刻（検出時刻）に相当する。
　発射座標値は、有意な高輝度が検出された位置を示す。座標値は「位置座標」ともいう。
　通信装置１１３は、発射探知データを送信する。
　発射探知データを送信した監視衛星１１０を「探知監視衛星」と称する。
　複数の通信衛星１２０のうち、探知監視衛星との通信範囲の地点を通過する通信衛星を「近傍通信衛星」と称する。
　近傍通信衛星は、以下のように動作する。
　通信装置１２１は、発射探知データを受信する。そして、通信装置１２１は、衛星通信網を経由させて発射探知データを複数の通信衛星１２０のうちの残りの通信衛星１２０に送信する。
　図４に、複数の監視衛星１１０と複数の通信衛星１２０と対象飛翔体１０３の発射地点の関係を示す。
　白い星マークは、監視衛星１１０を表している。実線で記された曲線は、監視衛星１１０の軌道を表している。
　網掛けの星マークは、通信衛星１２０を表している。一点鎖線で記された曲線は、通信衛星１２０の軌道を表している。
　黒い星マークは、対象飛翔体１０３の発射地点を表している。
　飛翔体監視システム１００において、発射探知データは全ての通信衛星１２０に送信される。
＊＊＊動作（２）＊＊＊
　各通信衛星１２０は、以下のように動作する。
　まず、通信装置１２１は、地上システム１３０から複数の飛翔経路モデルを受信する。
　次に、解析装置１２２は、飛翔経路モデルごとに、飛翔プロファイルの発射位置に発射探知データに示される発射座標値を設定する。
　次に、解析装置１２２は、飛翔経路モデルごとに、発射座標値が設定された飛翔プロファイルに基づいて、対象飛翔体１０３の到着座標値と、対象飛翔体１０３の到着時刻と、発射時刻から到着時刻までの各時刻における対象飛翔体１０３の飛翔座標値と、を算出する。
　到着座標値は、対象飛翔体１０３が到着する位置（目標位置）を示す。
　到着時刻は、対象飛翔体１０３が目標位置に到着する時刻ｔｎである。
　発射時刻は、対象飛翔体１０３が発射された時刻ｔ０であり、発射探知データに示される。
　そして、解析装置１２２は、飛翔経路モデルごとに、対象飛翔体１０３の予測経路データを生成する。
　予測経路データは、対象飛翔体１０３の到着座標値と、対象飛翔体１０３の到着時刻と、発射時刻から到着時刻までの各時刻（ｔ１，ｔ２，ｔ３，・・・，ｔｎ）における対象飛翔体１０３の飛翔座標値と、を示す。例えば、飛翔座標値は（ｔｎ，ｘｎ，ｙｎ，ｚｎ）のように表される。
　図５において、発射座標値（黒い星マーク）が飛翔体監視システム１００の座標にプロットされている。
　図６において、矢印線は、飛翔経路モデルごとに対象飛翔体１０３の予測経路を表している。
　飛翔経路モデルごとに、（ｔ１，ｘ１，ｙ１，ｚ１）、（ｔ２，ｘ２，ｙ２，ｚ２）、（ｔ３，ｘ３，ｙ３，ｚ３）、・・・、（ｔｎ，ｘｎ，ｙｎ，ｚｎ）が導出される。
＊＊＊動作（３）＊＊＊
　各通信衛星１２０は、以下のように動作する。
　通信装置１２１は、地上システム１３０から通信衛星１２０の軌道データを受信する。軌道データは、各時刻ｔｋにおける人工衛星の座標値（ｔｋ，ｘｋ，ｙｋ，ｚｋ）を示す。
　解析装置１２２は、飛翔経路モデルごとに、予測経路データと通信衛星１２０の軌道データとに基づいて、通信衛星１２０が対象飛翔体１０３の上空を通過するか判定する。
　通信衛星１２０が対象飛翔体１０３の上空を通過すると判定した場合に、解析装置１２２は、予測経路データと通信衛星１２０の軌道データとに基づいて、通過予測時刻と通過予測座標値とを算出する。そして、解析装置１２２は、通過予測データを生成する。
　通過予測時刻は、通信衛星１２０が対象飛翔体１０３の上空を通過する予測時刻である。
　通過予測座標値は、通過予測時刻における通信衛星１２０の座標値である。
　通過予測データは、モデル識別子と、通過予測時刻と、通過予測座標値と、を示す。
　通信装置１２１は、衛星通信網を経由させて通過予測データを複数の通信衛星１２０のうちの残りの通信衛星１２０に送信する。
　図７において、時刻ｔ１の通過予測データが通信衛星１２０から送信される。
　図８において、時刻ｔ２の通過予測データが通信衛星１２０から送信される。
　図９において、時刻ｔ３の通過予測データが通信衛星１２０から送信される。
　図１０において、時刻ｔ４の通過予測データが通信衛星１２０から送信される。
　図１１において、時刻ｔ５の通過予測データが通信衛星１２０から送信される。
　図７から図１１において、矢印線は、対象飛翔体１０３の予測経路を表している。
　各時刻の通過予測データが、各通信衛星１２０によって送信される。
＊＊＊動作（４）＊＊＊
　各監視衛星１１０は、以下のように動作する。
　赤外監視装置１１１が有意な高輝度を検出した場合に、監視制御装置１１２は、飛翔体検知データを生成する。
　飛翔体検知データは、検出時刻と検出元座標値と検出時刻における赤外監視装置１１１の視線ベクトルとを示し、検出時刻の監視データを含む。
　検出元座標値は、検出時刻における監視衛星１１０の座標値である。
　通信装置１１３は、通信範囲内の通信衛星１２０に飛翔体検知データを送信する。
　飛翔体検知データを送信した監視衛星１１０を「検知監視衛星」と称する。
　複数の通信衛星１２０のうち、検知監視衛星の通信範囲内の通信衛星を「近傍通信衛星」と称する。
　近傍通信衛星は、以下のように動作する。
　通信装置１２１は、衛星通信網を経由させて飛翔体検知データを通過予測データの送信元の通信衛星１２０に送信する。
＊＊＊動作（５）＊＊＊
　各通信衛星１２０は、以下のように動作する。
　通信制御装置１２３は、通信装置１２１が通過予測データを送信した場合に通信装置１２１が通過予測時刻を経過する前に飛翔体検知データを受信したか判定する。
　通信装置１２１が通過予測時刻を経過する前に飛翔体検知データを受信しなかったと判定された場合に、通信装置１２１は、通過予測取消データを衛星通信網を経由させて複数の通信装置１２１のうちの残りの通信装置１２１に送信する。
　通過予測取消データは、通過予測データを取り消すためのデータである。
＊＊＊動作（６）＊＊＊
　各通信衛星１２０は、以下のように動作する。
　通信装置１２１は、発射時刻の後の時刻ｔ１から飛翔体検知データの受信時刻ｔｍまでに複数の監視衛星１１０から送信された１つ以上の飛翔体検知データを収集する。
　解析装置１２２は、通過予測取消データに基づいて、複数の飛翔経路モデルから１つの飛翔経路モデルを選択する。選択される飛翔経路モデルを「最有力モデル」と称する。
　解析装置１２２は、最有力モデルのモデル識別子と飛翔体検知データの受信時刻の後の通過予測時刻ｔ（ｍ＋１）とを示す通過予測データを特定し、特定した通過予測データの送信元の通信衛星１２０を特定する。
　通信装置１２１は、特定された通信衛星１２０を優先して各飛翔体検知データを送信する。
　優先される通信衛星１２０を「優先通信衛星」と称する。
　優先通信衛星に対する後続の監視衛星１１０は、新たな飛翔体検知データの生成および送信を繰り返す。
　後続の監視衛星１１０とは、いずれかの「検知監視衛星」が飛翔体検知データを生成した後に、赤外監視装置１１１が有意な高輝度を検出して飛翔体検知データを生成する検知監視衛星である。時間経過に伴う飛翔体の移動に伴い複数の後続の監視衛星１１０が検知監視衛星として飛翔体検知データを生成することにより、飛翔体の時間経過に伴う追跡が可能となる。
　優先通信衛星に対する後続の通信衛星１２０は、新たな最有力モデルの選択と各飛翔体
検知データの送信とを繰り返す。
　後続の通信衛星１２０とは、いずれかの通信衛星１２０から飛翔体検知データを受信した後に飛翔体検知データを送信する通信衛星１２０のことである。時間経過に伴う飛翔体検知データの送信と後続の通信衛星１２０による受信を複数の後続の通信衛星１２０が繰り返すことにより通信網の通信経路が形成される。
　例えば、飛翔体検知データの収集は、全ての飛翔体検知データが衛星通信網を経由して全ての通信衛星１２０に送信されることによって、実現される。
　最有力モデルが絞り込まれ、飛翔体検知データが特定の通信衛星１２０に優先して送信されることにより、通信待ち時間が最小化される。その結果、高い成功確率で迅速に対象飛翔体１０３に対処することが可能となる。
　上意下達の運用システムでは、通信衛星コンステレーションと監視衛星コンステレーションとに対する管理センターが次のように動作する運用方法が標準的である。つまり、管理センターは、通信ルート探索を行って通信衛星ＩＤと監視衛星ＩＤとを抽出し、飛翔体情報の送受信時刻を司令し、収集した飛翔体情報に基づいて飛翔経路予測を行う。この場合、両方の衛星コンステレーションが統合的に管理される必要がある。
　一方、飛翔体監視システム１００では、異なる事業者の通信衛星１２０と異なる事業者の監視衛星１１０とが混在するため統合的な管理が行えなくても、対象飛翔体１０３の飛翔経路を予測することができる。
＊＊＊動作（７）＊＊＊
　各通信衛星１２０は、以下のように動作する。
　まず、解析装置１２２は、過去の飛翔体についての飛翔体追跡データに対して人工知能（ＡＩ）による機械学習を行う。
　飛翔体追跡データは、発射座標値と到着座標値と検知波長と噴射インターバルと時系列飛翔高度と時系列飛翔距離と飛翔体種別と推薬種別との少なくともいずれかを示す。
　検知波長は、検知された赤外線の波長である。
　噴射インターバルは、噴射の時間間隔である。
　次に、解析装置１２２は、機械学習によって得られる学習モデルを使って最有力モデルと受信済みの飛翔体検知データとの相違について補完解析を行う。
　そして、解析装置１２２は、補完解析の結果に基づいて予測経路データを修正する。
　飛翔経路モデルに基づく飛翔経路は、典型的な代表例である。
　移動式発射台（ＴＥＬ）などから対象飛翔体１０３が発射された場合、実際の飛翔経路は飛翔経路モデルに基づく飛翔経路と相違する。そのため、飛翔体追跡の実績情報に基づく補完解析を行って予測の飛翔経路を修正する必要がある。
　多様なファクターが関連するため飛翔経路の不確定性が残る状況であっても、ＡＩを使って実績情報を機械学習することにより、予測の飛翔経路の修正を適切かつ迅速に行うことが可能となる。
＊＊＊動作（８）＊＊＊
　各通信衛星１２０は、以下のように動作する。
　通信装置１２１は、通信範囲内の監視衛星１１０に発射探知データを送信する。
　これにより、発射探知データが複数の監視衛星１１０のそれぞれに送信される。
　図１２に、複数の監視衛星１１０と複数の通信衛星１２０と対象飛翔体１０３の発射地点の関係を示す。
　飛翔体監視システム１００において、発射探知データは全ての監視衛星１１０に送信される。
＊＊＊動作（９）＊＊＊
　各監視衛星１１０は、以下のように動作する。
　まず、通信装置１１３は、地上システム１３０から複数の飛翔経路モデルを受信する。
　次に、解析装置１１４は、飛翔経路モデルごとに、飛翔プロファイルの発射位置に発射探知データに示される発射座標値を設定する。
　次に、解析装置１１４は、飛翔経路モデルごとに、発射座標値が設定された飛翔プロファイルに基づいて、対象飛翔体１０３の到着座標値と、対象飛翔体１０３の到着時刻と、発射時刻から到着時刻までの各時刻における対象飛翔体１０３の飛翔座標値と、を算出する。
　そして、解析装置１１４は、飛翔経路モデルごとに、対象飛翔体１０３の予測経路データを生成する。
＊＊＊動作（１０）＊＊＊
　各監視衛星１１０は、以下のように動作する。
　通信装置１１３は、地上システム１３０から監視衛星１１０の軌道データを受信する。
　解析装置１１４は、飛翔経路モデルごとに、予測経路データと監視衛星１１０の軌道データとに基づいて、監視衛星１１０が対象飛翔体１０３の上空を通過するか判定する。
　監視衛星１１０が対象飛翔体１０３の上空を通過すると判定した場合に、解析装置１１４は、予測経路データと監視衛星１１０の軌道データとに基づいて、通過予測時刻と通過予測座標値とを算出する。そして、解析装置１１４は、通過予測データを生成する。
　通過予測時刻は、監視衛星１１０が対象飛翔体１０３の上空を通過する予測時刻である。
　通過予測座標値は、通過予測時刻における監視衛星１１０の座標値である。
　通過予測データは、モデル識別子と、通過予測時刻と、記通過予測座標値と、を示す。
　通信装置１１３は、通信範囲内の通信衛星１２０に通過予測データを送信する。
　通信範囲内の通信衛星１２０は、以下のように動作する。
　通信装置１２１は、通過予測データを受信し、衛星通信網を経由させて通過予測データを複数の通信衛星１２０のうちの残りの通信衛星１２０に送信する。
＊＊＊動作（１１）＊＊＊
　各監視衛星１１０は、以下のように動作する。
　赤外監視装置１１１が有意な高輝度を検出した場合に、監視制御装置１１２は、飛翔体検知データを生成する。
　通信装置１１３は、通信範囲内の通信衛星１２０と通信することによって、衛星通信網を経由させて飛翔体検知データを通過予測データの送信元の監視衛星１１０に送信する。
＊＊＊動作（１２）＊＊＊
　各監視衛星１１０は、以下のように動作する。
　通信制御装置１１５は、通信装置１１３が通過予測データを送信した場合に通信装置１１３が通過予測時刻を経過する前に飛翔体検知データを受信したか判定する。
　通信装置１１３が通過予測時刻を経過する前に飛翔体検知データを受信しなかったと判定された場合に、通信装置１１３は、通信範囲内の通信衛星１２０と通信することによって、通過予測取消データを衛星通信網を経由させて複数の監視衛星１１０のうちの残りの監視衛星１１０に送信する。
　図１３は、通過予測データを送信した監視衛星１１０および通信衛星１２０を示している。
　図１４において、細線で記された星マークは、通過予測取消データを送信した監視衛星
１１０および通信衛星１２０を表している。
　時間経過に伴って候補となる飛翔経路モデル絞り込まれるので、対象飛翔体１０３の飛翔経路に対する予測精度が向上する。
＊＊＊動作（１３）＊＊＊
　各通信衛星１２０は、以下のように動作する。
　通信装置１２１は、発射時刻の後の時刻ｔ１から飛翔体検知データの受信時刻ｔｍまでに複数の監視衛星１１０から送信された１つ以上の飛翔体検知データを収集する。
　解析装置１２２は、通過予測取消データに基づいて、複数の飛翔経路モデルから１つの飛翔経路モデルを選択する。選択される飛翔経路モデルを「最有力モデル」と称する。
　解析装置１２２は、最有力モデルのモデル識別子と飛翔体検知データの受信時刻の後の通過予測時刻ｔ（ｍ＋１）とを示す通過予測データを特定し、特定した通過予測データの送信元の通信衛星１２０を特定する。
　通信装置１２１は、特定された通信衛星１２０を優先して各飛翔体検知データを送信する。
　優先される通信衛星１２０を「優先通信衛星」と称する。
　優先通信衛星に対する後続の監視衛星１１０は、新たな飛翔体検知データの生成および送信を繰り返す。
　優先通信衛星に対する後続の通信衛星１２０は、新たな最有力モデルの選択と各飛翔体検知データの送信とを繰り返す。
　対象飛翔体１０３の飛翔経路を正確に予測するためには、監視衛星群が継続的に対象飛翔体１０３を追跡する必要がある。
　後続の監視衛星１１０が時刻ｔｍの飛翔体検知データに基づいて対象飛翔体１０３を検知するために、最有力モデルが絞り込まれ、飛翔体検知データが特定の通信衛星１２０に優先して送信される。これにより、通信待ち時間が最小化される。その結果、高い成功確率で迅速に対象飛翔体１０３を検知して追跡することが可能となる。
　上意下達の運用システムでは、通信衛星コンステレーションと監視衛星コンステレーションとに対する管理センターが次のように動作する運用方法が標準的である。つまり、管理センターは、通信ルート探索を行って通信衛星ＩＤと監視衛星ＩＤとを抽出し、飛翔体情報の送受信時刻を司令し、収集した飛翔体情報に基づいて飛翔経路予測を行う。この場合、両方の衛星コンステレーションが統合的に管理される必要がある。
　一方、飛翔体監視システム１００では、異なる事業者の通信衛星１２０と異なる事業者の監視衛星１１０とが混在するため統合的な管理が行えなくても、対象飛翔体１０３の飛翔経路を予測することができる。
＊＊＊動作（１４）＊＊＊
　各監視衛星１１０は、以下のように動作する。
　まず、解析装置１１４は、過去の飛翔体についての飛翔体追跡データに対して人工知能による機械学習を行う。
　次に、解析装置１１４は、機械学習によって得られる学習モデルを使って最有力モデルと受信済みの飛翔体検知データとの相違について補完解析を行う。
　そして、解析装置１１４は、補完解析の結果に基づいて予測経路データを修正する。
　各監視衛星１１０の解析装置１１４と各通信衛星１２０の解析装置１２２は、アルゴリズムが共通する。
　解析装置１１４による修正済みの予測経路データは、解析装置１２２による修正済みの
予測経路データと一致する。
　飛翔経路モデルと実績飛翔体情報には相違がある。予測飛翔経路が修正された場合、通過予測データの修正が必要になる。しかし、修正情報の共有に手間と時間がかかる。
　そこで、共通のアルゴリズムを持つ解析装置（１１４、１２２）が使用される。これにより、通信衛星１２０と監視衛星１１０が個別に予測飛翔経路を修正しても、通信衛星１２０と監視衛星１１０は共通の結果を得ることができる。そのため、通過予測データを更新して得られる結果も通信衛星１２０と監視衛星１１０で共通する。そして、更新された時刻と更新された位置座標とにおいて、飛翔体検知データの授受が確実に行えるため、対象飛翔体１０３の追跡が確実に実施できる。
＊＊＊その他の動作＊＊＊
　各監視衛星１１０と各通信衛星１２０は、以下のように動作する。
　解析装置（１１４、１２２）は、修正済みの予測飛翔データに基づいて通過予測データを更新する。
　通信装置（１１３、１２１）は、飛翔体検知データを送受信する。
　解析装置（１１４、１２２）は、人工知能を使って幅優先探索で対象飛翔体１０３の追跡の成功率を解析する。
　解析装置（１１４、１２２）は、人工知能を使って深さ優先探索で対象飛翔体１０３の追跡の成功率を解析する。
　監視制御装置１１２は、飛翔体検知データの検出元座標値をアドレス化または記号化する。
　通信装置（１１３、１２１）は、無指向性アンテナを使って飛翔体検知データを放送する。
　監視衛星１１０の通信装置１１３は、飛翔体検知データを対処アセット１０４に対して送信する。
　例えば、監視衛星１１０の通信装置１１３は、通信範囲内の通信衛星１２０に飛翔体検知データを送信することによって、衛星通信網を経由させて飛翔体検知データを地上システム１３０に送信する。そして、地上システム１３０において、通信装置１３２が飛翔体検知データを受信し、衛星管制装置１３１が飛翔体検知データに基づいて対処アセット１０４を選択し、通信装置１３２が選択された対処アセット１０４に飛翔体検知データを送信する。
　各通信衛星１２０は、光通信装置を備える。通信装置１２１が光通信装置であってもよいし、各通信衛星１２０が通信装置１２１の他に光通信装置を備えてもよい。
　各監視衛星１１０は、光通信装置を備える。通信装置１１３が光通信装置であってもよいし、各監視衛星１１０が通信装置１１３の他に光通信装置を備えてもよい。
　光通信装置は、通信相手の人工衛星を指向して通信相手の人工衛星と光クロスリンクを確立する。
　衛星間の光通信では、光通信ビームの高精度な軸合わせが必要である。そのため、飛翔体検知データを送受信するまでに、光クロスリンクを確立するための準備作業が必要となる。
　送信側衛星と受信側衛星とのそれぞれは通過予測データに基づいて高精度な光軸合わせの準備を予め行うことができるので、確実かつ迅速な通信を実現することができる。
＊＊＊実施の形態１の概要＊＊＊
　ＨＧＶと呼ばれる飛翔体は、発射後に間欠的に噴射して飛翔方向を変更する。
　ＨＧＶのような飛翔体の監視はＧＥＯ早期警戒衛星では困難であり、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。
　発射後に噴射を止めた飛翔体本体に対して追跡監視を行うためには、静止軌道衛星からの監視では温度検知性能が不足する。
　そのため、低軌道の監視衛星コンステレーションによる継続監視と、低軌道の通信衛星コンステレーションによる情報伝送と、が必要になる。
　低軌道の監視衛星コンステレーションでは、多数の低軌道衛星が飛翔する。
　通信衛星コンステレーションでは時々刻々飛翔位置が移動する。
　そのため、地上のインターネット回線のようにＩＰアドレスを参照してルータが通信経路を決める方法での通信ルートの設定が難しく、特定の送受信時刻において軌道上の近傍を通過する衛星同士で送受信を行うルート探索が必要になる。
　ＩＰは、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌの略称である。
　通信衛星コンステレーションにおいて、地上の送信地点と地上の受信地点とのそれぞれの位置座標が既知であり、送信地点から受信地点まで情報を送信するためのルート探索は、次のように実現が可能となる。全ての通信衛星の軌道情報が把握され、情報の送信時刻が決められ、通信経路となる衛星のＩＤ（識別子）と情報が送受信される時刻と情報が送受信される軌道上の位置とが決められ、指令信号が各衛星に送信される。
　同一軌道面内に複数衛星が配備され前後の衛星との間で通信が行われることにより、円環状通信網が形成される。円環状通信網は、経度方向に分散配置される多数の軌道面のそれぞれで形成される。そして、多数の軌道面で軌道間通信網が形成されることにより、全球状に網羅的な通信網を形成することができる。
　各衛星に対する指令信号は、地上設備の上空を飛翔する通信衛星に対して送信されれば、通信網を経由して全ての衛星に送信することが可能である。
　一方、飛翔体対処システムでは、発射時刻と、地上ないし海上の発射位置座標と、飛翔経路と、着地時刻と、着地位置座標と、が全て不明である。
　そのため、監視衛星コンステレーションにおいて、発射探知を行って発射時刻と発射位置座標とを計測し、後続する監視衛星によって追跡監視を行う。そして、飛翔経路の予測と着地位置座標の予測を行う。
　この際、発射を探知した第１の監視衛星によって取得された飛翔体情報を後続衛星に送信するために通信衛星コンステレーションが利用される。
　しかし、第１の監視衛星から飛翔体情報を通信衛星に送信し、通信網を経由して後続する監視衛星に飛翔体情報を送信するために、各監視衛星のＩＤと、通信衛星のＩＤと、送受信が行われる時刻と、送受信が行われる軌道上位置と、をそれぞれ決める必要がある。
　さらに、後続監視衛星が飛翔体の追跡情報を取得した後も、通信衛星コンステレーションの通信網を経由して更に後続する監視衛星に飛翔体情報を送信する、というプロセスを繰り返す必要がある。
　そのため、通信ルート探索が煩雑になる。
　さらに、最終的に飛翔体が着地する前に、地上ないし海上の対処アセットに飛翔体情報を送信し、対処アセットによって対処行動を実施する必要がある。
　しかし、着地時刻と着地位置座標が不明なため、監視衛星群と通信衛星群とにおいて飛翔体情報の送受信を繰り返して飛翔体に対して追跡監視を行う必要がある。そして、飛翔
経路を予測し、着地予測位置の近傍に配備された対処アセットに対して飛翔体情報を送信する必要がある。
　そのため、通信ルート探索に加えて、飛翔経路予測が必要となる。
　巨大システムを開発するための伝統的な手法では、上位システム設計の結果を下位サブシステムに展開するウォーターフォール型アプローチがとられる。
　そのため、通信ルート探索と飛翔経路予測は全監視衛星群および全通信衛星群の軌道情報を一元管理する地上システムにおいて実施し、飛翔体情報の送受信に関与する全ての衛星に上意下達で指令情報を送信することが標準的なアプローチである。
　しかしながら、常時全球を継続して監視する監視衛星コンステレーションおよび全球網羅的な衛星通信網を形成する通信衛星コンステレーションを実現するには、膨大な衛星数が必要となる。そのため、上意下達で全システムを構築することが難しい。
　そこで、複数の事業者が監視衛星群と通信衛星群とを整備し、監視衛星群と通信衛星群とに対する運用方法と通信インタフェースとを標準化し、サブシステムの足し算により最終的な飛翔体対処という目的を実現することが待望されている。
　実施の形態１では、衛星コンステレーションを上意下達で統括運用を行うのではなく、クラウド環境と分散コンピューティングと人工知能（ＡＩ）との進化に着目して飛翔体追跡システムを提供する。
　実施の形態１において、飛翔体追跡システムは、ＡＩ技術を駆使した分散コンピューティングを利用し、衛星の分散管理により飛翔体情報を送受信し、飛翔経路を予測する。
　実施の形態１を発案するに当たり、緊急地震速報、アメリカンフットボールのクォーターバック、ＡＩ将棋、インターネットにおけるルート探索方法などに着目した。
　震源から離れた位置で地震波を観測すると、最初に観測されるのがＰ波であり、Ｐ波が継続しつつある中で続いて観測されるのがＳ波である。
　Ｐ波とＳ波という名称は、地震波の伝播速度の違いに由来している。
　Ｐ波は、Ｐｒｉｍａｒｙ　Ｗａｖｅを意味する。
　Ｓ波は、Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ　Ｗａｖｅを意味する。
　緊急地震速報は、高速で到達するＰ波の検知後に放送されＳ波に備える注意喚起を促す。
　飛翔体対処システムにおいて、第１の監視衛星が飛翔体の発射を探知した場合に、全球網羅的に形成された通信網を経由して発射探知情報を全ての衛星に送信すれば、飛翔体が飛来するまでの準備が可能となる。
　監視衛星群と通信衛星群とにおける全ての衛星の軌道情報をリアルタイムで一元管理することは、情報量が膨大であり技術的難度が高い。しかし、個別の衛星毎に衛星が自己の軌道情報に基づいて飛翔体の飛来に備えて準備をすることは容易である。
　飛翔体の飛翔経路が不明であっても、予め収集された先見情報に示される飛翔体の種別および飛翔体の推薬に基づいて飛翔可能距離が短距離と中距離と遠距離とのいずれであるかを識別することが可能であり、地上固定式の発射位置の座標を把握することが可能である。
　通常、着地目標は大都市または重要施設であると想定される。そのため、飛翔体の種別と発射位置の座標とに基づいて、着地位置に至る典型的な飛翔経路モデルを複数準備することができる。飛翔経路モデルには、飛翔方向と飛翔距離とに加えて、間欠噴射に起因する高度変動および飛翔経路変化を含めることができる。
　飛翔体の発射時刻は、第１の監視衛星が具備する赤外監視装置が有意な高温物体を検知
することによって発射探知を認識した時刻である。
　発射位置の座標は、赤外監視装置の視線ベクトルが地上ないし海表と交わる地点の緯度経度である。
　飛翔体の発射において、プルームと呼ばれる噴霧により、高温化した大気が広域に拡散する。そのため、飛翔体は有意な高温物体として容易に検知して識別することが可能である。
　予め準備した複数の飛翔経路モデルのそれぞれの起点を発射位置と一致させることで、発射後の時間変化に伴う飛翔体の飛翔位置を、典型的な飛翔経路モデル毎に解析できる。そのため、発射探知情報を取得した各監視衛星及び各通信衛星は、飛翔経路モデルごとに、自己の軌道情報に基づいて、飛翔体が当該時刻に近傍を通過するか否かを把握することが可能である。
　全ての衛星が共通のアルゴリズムで動作する解析装置と共通の飛翔経路モデルとを使うことで、各衛星が独立に解析を実施しても、全ての衛星が同一の解析結果を共有できる。そのため、飛翔体の通過時刻において飛翔体の近傍を通過する衛星同士が、他方の衛星ＩＤを把握することが可能である。そして、地上で統括的な解析が行われなくても、分散管理により飛翔体情報の送受信が可能となる。
　第１の監視衛星の発射探知情報を受けとった通信衛星は、全ての通信衛星と全ての監視衛星とに対して全球網羅的通信網を経由させて発射探知情報を通信してもよい。近傍を通過する衛星に対して無指向性アンテナを利用して発射探知情報を放送することが有効である。
　第１の監視衛星の発射探知情報を受けとった後続の監視衛星は、飛翔体の通過時刻および位置座標を予め把握できるので、確実に飛翔体情報を取得できる。
　なお、発射段階の噴射を止めた飛翔体本体は、噴射の余熱および大気の抵抗などに起因して高温化している。しかし、プルームが拡散するわけではないため、飛翔体本体の温度を検知する必要がある。また、飛翔体本体の温度はプルームほどの高温ではないため、過去情報および解析情報に基づいて有意温度条件が予め適切に設定される。間欠的に再噴射がなされた場合は、検知および識別が容易である。
　後続の監視衛星の飛翔体情報を受けとった通信衛星が全ての監視衛星と全ての通信衛星に飛翔体情報を伝送することには、時間ロスと情報過多といったデメリットがある。そこで、飛翔体情報の送信先を絞り込む必要がある。
　アメリカンフットボールのクォーターバックは、戦況を判断し、パスを受け取る候補となる多数の選手の中から、タッチダウンが成功する確率が高いと予測される相手を選んで、パスを出す、という役割を担っている。
　飛翔体追跡システムにおいて、衛星が、自己の軌道情報と飛翔体の飛翔経路情報とを参照し、時刻ｔ１から時刻ｔｎまでに飛翔体の上空を通過すると判定する。その場合に、衛星は、通過予測情報を生成して通信網を経由して全ての衛星に送信する。通過予測情報は、自己の衛星ＩＤと、飛翔体の飛翔経路モデルＩＤと、通過予測時刻ｔｋにおける自己の軌道位置座標（ｔｋ、ｘｋ、ｙｋ、ｚｋ）と、で構成される。
　これにより、パスを受け取る候補となる選手がクォーターバックに合図を送ることと同様の効果が得られる。
　そこで、後続の監視衛星の飛翔体情報を取得した通信衛星は、通過予測情報を送信してきた多数の通信衛星の中から、飛翔体追跡が成功する確率が高いと予測される通信衛星を選んで、飛翔体情報を送信する。
　複数の通信衛星に飛翔体情報を送信できる場合には、複数の通信衛星に対して優先順位を決めることができる。
　近年、ＡＩ将棋の性能向上が目覚ましい。
　飛翔体追跡の成功率が高い通信衛星を選択するためには、ＡＩ将棋のアナロジが役に立つ。
　ＡＩ将棋では、多数の指し手を総当たりで探索する幅優先探索と数百手先まで深く探索する深さ優先探索とのいずれも実行することができる。さらに、過去の対局事例を機械学習して探索アルゴリズムを更新することができる。
　後続の監視衛星または後続の通信衛星から飛翔体情報を受信した通信衛星は、通過予測情報を送信した多数の衛星に対して幅優先探索または深さ優先探索を実行することによって、飛翔体情報の送信先となる衛星のＩＤおよび優先度を決定することができる。発射探知の直後には、飛翔経路が未確定なので幅優先探索が効果的である。後続の監視衛星が追跡監視を複数回実施した後には、深さ優先探索が有効である。
　傾斜軌道の衛星コンステレーションでは、衛星が赤道上空を北東に飛翔する軌道と衛星が赤道上空を南東に飛翔する軌道との交差点を中緯度帯に多数持つ。飛翔体情報を送信する通信衛星が北東に飛翔する衛星と南東に飛翔する衛星のどちらを選択するかによってその後の通信経路が異なるので、成功確率が変わる。また、飛翔体情報を送受信するタイミングの選び方によって多数の交差点のそれぞれにおける近傍と遠方の相違が生じるので、飛翔体追跡の成功率が変化する。
　なお、飛翔体の着地前に対処アセットへ飛翔体情報を送信し、対処のための準備時間を確保することができれば、飛翔体追跡が成功する。
　飛翔体が地上の固定発射装置から発射される場合には、飛翔経路のモデル化が容易である。しかし、飛翔体が移動式発射台等から発射される場合には、厳密な飛翔経路モデルを予め準備することは困難となる。移動式発射台は、ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒ　ｅｒｅｃｔｏｒ　ｌａｕｎｃｈｅｒ（ＴＥＬ）とも呼ばれる。
　一方で、着地の予測位置は大都市または重要施設などの地上の固定位置であると想定できる。
　そのため、後続の衛星の飛翔体追跡情報に基づく着地予測位置の相違を解析装置により検出し、軌道上で予め準備された飛翔経路モデルの情報を軌道上で修正することが可能である。過去の飛翔体追跡情報を機械学習することにより、迅速かつ高精度に飛翔経路モデルの修正ができる。
　発射位置および着地予想位置は、地球固定座標系で表現することにより、高精度に確定できる。また、衛星軌道情報も、ＷＧＳ８４と呼ばれる地球固定座標系で表現できる。ＷＧＳ８４は、Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＰＳ）等で採用される。
　しかしながら、時々刻々と移動する飛翔体の位置情報として位置座標を常に送受信すると、情報量が膨大になる。位置情報の有効桁数は位置精度に直接影響するため、有効桁の切り上げは推奨できない。
　そこで、インターネット回線のＩＰアドレスと、ルータの動作と、を応用することが有効と考えられる。
　地上の固定発射装置と、飛翔体が着地することが予想される主要都市または重要施設を、位置座標ではなくアドレスまたは記号で識別することで、情報量を縮減できる。
　飛翔体経路のアドレス化または記号化は困難である。しかし、飛翔体情報を送信する通信衛星がＡＩを具備した高機能ルータだと考えれば、位置座標が既知であるアドレスからの相対距離として差分情報のみを抽出する、または、位置精度に寄与する下位ビットのみを位置情報として使用して上位ビットは縮退する等の情報縮退操作が可能である。
＊＊＊実施の形態１の思想的背景＊＊＊
　宇宙システム構築におけるパラダイムシフトについて説明する。
　ＨＧＶは、間欠的に噴射する機能を持つ。
　ＨＧＶの登場によって静止軌道の早期警戒システムが無効化され、新たにＬＥＯコンステレーションを使用する早期警戒システムの構築が必要になっている。
　従来、衛星システムの構築手法では、上位システム設計によって機能性能配分を行ってサブシステムを構築するウォーターフォール式アプローチをとることが常識である。
　逆に、個別に開発されたサブシステムの足し算によってシステムを構築するという発想は非常識とされてきた。
　米国ＳＤＡのアプローチは、官需と民需とのそれぞれで独立に形成されたサブシステム同士がインタフェースの標準化によって連携してＨＧＶを追跡する、という最終目的を実現することを目指している。
　ＳＤＡは、Ｓｐａｃｅ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ａｇｅｎｃｙの略称である。
　モチベーションの背景には、巨大システムの構築に向けた官民連携による経済合理性の向上がある。技術的には、クラウド環境、分散コンピューティング及びＡＩ技術の進化が相まって、サブシステムの足し算によるシステム構築に対して期待感が高まったことがモチベーションとなっている。
　システムの巨大化は、ＪＡＤＣ２の必要性またはＵＤＬの必要性として顕在化している。
　ＪＡＤＣ２は、Ｊｏｉｎｔ　Ａｌｌ　Ｄｏｍａｉｎ　Ｃｏｍｍａｎｄ　＆　Ｃｏｎｔｒｏｌを意味する。
　ＵＤＬは、Ｕｎｉｆｉｅｄ　Ｄａｔａ　Ｌｉｂｒａｒｙの略称である。
　これは、トップダウンのシステム実現からボトムアップのシステム実現への１８０度のパラダイム大転換に他ならない。
　但し、ＳＤＡがＴｒａｓｈ０調達を開始しているといっても、ボトムアップのシステム開発の実現性に目途が立ったとは考えられない。現在は、膨大な課題を抱えたままオペレータおよび企業からの提案を期待している状況と推察される。
　商用通信衛星事業においても、これに似た状況が推察される。商用通信衛星事業において、従来のスキームは、オペレータがニーズ指向で仕様を展開して衛星プロバイダが開発するというものであった。近年は、ニーズとシーズが混然一体となり、オペレータとプロバイダとの間で「何ができる？」「何が欲しい？」の押し問答が繰り返され、漠とした「フルデジタルに向けた方向性」が形成されているように見える。
　ＨＧＶ対処システムは、商用通信事業と比較して目的に決定的な違いがある。そのため、ボトムアップのシステム実現が成功するか否かの試金石となる。
　分散コンピューティングによる巨大システムの統合管理という視点では、Ｓｔａｒｌｉｎｋの衝突防止システムが興味深い。
　同一の軌道高度に多数の傾斜軌道面を有して数千機が飛翔するメガコンステレーションでは、中緯度帯に形成される軌道の格子点の全てにおいて衝突リスクがある。なお、格子点における衛星間の相対速度は秒速で数キロメートルに及ぶ。
　このため、全ての軌道面における全ての衛星の飛翔位置を統合的に管理し、全ての格子点における衛星の通過タイミングを管理することが、飛行安全性を確保するための最善のアプローチであると考えられる。
　一方、自動衝突回避機能を具備する方法では、同一軌道面の衝突防止が容易であるが、秒速数キロメートルでの衝突を分散コンピューティングで実現することが極めて困難であ
ると推察される。
　仮に、予見された１回の衝突が個別の衛星の軌道制御によって回避されたとしても、その結果として全ての格子点の中で別の衝突リスクが生じる可能性がある。また、個々に実施される衝突回避運用により時々刻々と変化する全ての格子点の中での衝突リスクの変化を分散コンピューティングで実現できるとは到底考えられない。
　従来の常識では困難と思われていた技術がＡＩまたは分散コンピューティングで実現されることは、コンベンショナルな衛星プロバイダにとって脅威である。
　クラシック音楽において、大規模編成のオーケストラは指揮者によって統括され、小規模な弦楽四重奏では指揮者はなく訓練と以心伝心により統制がとられている。
　成否が問われるパラダイムシフトは、「以心伝心による大規模オーケストラの統括が可能か」という問いに似ている。
　衛星システムにおける「以心伝心」は「分散コンピューティングと通信の超高速処理」に相当する。そして、リアルタイム光通信が衛星間の超高速通信網の鍵を握る可能性は高い。
　以下人工知能ＡＩについて説明する。
　人工知能ＡＩのニューラルネットワークは、教師信号（正解）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、飛翔体経路予測と着地位置の推定を実施する。
　但し、発射探知段階において飛翔方向が不明な飛翔体の飛翔経路を予測するためには、後続する監視衛星により飛翔体に対して追跡監視を行う必要がある。また、後続の監視衛星に対して発射探知情報を送信するために、発射探知情報が、通信衛星群によって形成される通信網を経由する必要がある。
　通信衛星コンステレーションによる通信網では、通信衛星の飛翔位置が時事刻々と変化するため、最適通信ルート探索をして、飛翔体情報を授受する通信衛星のＩＤと送受する時刻とを決める必要がある。この状況は、監視衛星と通信衛星の飛翔体情報授受においても同様となる。
　最適ルート探索を地上システムで実施した場合、監視衛星と通信衛星に対して、飛翔体情報を授受する時刻と衛星ＩＤとをコマンド送信する必要がある。しかし、コマンド送信のための通信網が課題となる。
　そこで、通信衛星が、ＡＩによる解析装置を具備し、軌道上で最適ルート探索をし、通信ルートを構成する通信衛星に対して軌道上でコマンドを生成して通信することが合理的となる。
　軌道上で最適ルートを探索する手法としては、ダイクストラ法として知られるアルゴリズムによる最適ルート探索が有効である。なお静的ダイクストラ法ではルート毎の重みづけが変化しないが、通信衛星コンステレーションによって形成される通信網では通信衛星の飛翔位置の変化によって、ルート毎の重みが各時刻に変化する。そのため、軌道情報を更新しながら最適ルート探索を行う個々の通信衛星毎に、飛翔体情報を受信した通信衛星が最適ルート探索を行って次の通信衛星に飛翔体情報を送信する、という動作が繰り返されることになる。
　傾斜軌道衛星による通信網では、衛星群は南半球から北半球に向けて北上する衛星群と北半球から南半球に向けて南下する衛星群に大別でき、北上ルートと南下ルートのどちらの通信ルートが最適かを軌道上で判断できる。
　図１５に、南下ルートの通信ルートを示す。
　図１６に、北上ルートの通信ルートを示す。
　また、ルート探索において、幅優先探索と深度優先探索が知られている。発射探知情報については幅優先探索により迅速に通信網に飛翔体情報を伝送することが優先され、後続衛星で追跡が繰り返され、飛翔方向が概ね推定できる段階では深度優先探索を実施することが合理的である。
　図１７に、幅優先探索の様子を示す。
　図１８に、深度優先探索の様子を示す。
　飛翔体追跡システムにおいては、上記の機械学習による飛翔経路予測とダイクストラ法ルート探索を繰り返しながら、飛翔体の追跡監視を行い、最終的な着地位置の推論を実施する。
　図１９に、飛翔体追跡システムの概要を示す。
　更に、飛翔体追跡を繰り返した後に、過去の飛翔体追跡の実績に対して機械学習を行い、教師モデルとして使用した複数の飛翔体モデルとは異なる飛翔体動作の事例に対してディープラーニングを行う。これにより、飛翔体の経路に対する予測において精度の向上と予測の迅速化が可能となる。
　固定発射台から発射されず移動式発射台（ＴＥＬ）等から発射された飛翔体の飛翔方向および距離と典型的な飛翔モデルとには相違があるので、実測データに対するディープラーニングにより軌道モデルを補完することが有効である。
　図２０に、飛翔体追跡システムの概要を示す。
＊＊＊実施の形態１の補足＊＊＊
　実施の形態１は、好ましい形態の例示であり、本開示の技術的範囲を制限することを意図するものではない。実施の形態１は、部分的に実施してもよいし、他の形態と組み合わせて実施してもよい。
　１００　飛翔体監視システム、１０１　監視衛星コンステレーション、１０２　通信衛星コンステレーション、１０３　対象飛翔体、１０４　対処アセット、１１０　監視衛星、１１１　赤外監視装置、１１２　監視制御装置、１１３　通信装置、１１４　解析装置、１１５　通信制御装置、１２０　通信衛星、１２１　通信装置、１２２　解析装置、１２３　通信制御装置、１３０　地上システム、１３１　衛星管制装置、１３２　通信装置、１３３　監視データベース。

Claims (34)

  1. 　複数の監視衛星で構成される監視衛星コンステレーションと、
    　複数の通信衛星で構成される通信衛星コンステレーションと、
    を備え、
    　前記複数の監視衛星のそれぞれが、
    　赤外線を監視して輝度を検出する赤外監視装置と、
    　前記赤外監視装置が有意な高輝度を検出した場合に、前記有意な高輝度が検出された検出時刻に相当する発射時刻と、前記有意な高輝度が検出された位置を示す発射座標値と、前記検出時刻における前記赤外監視装置の視線ベクトルと、を示し、前記検出時刻の監視データを含む発射探知データを生成する監視制御装置と、
    　前記発射探知データを送信する通信装置と、を備え、
    　前記複数の通信衛星のそれぞれが、
    　前記発射探知データを通信する通信装置を備え、
    　前記複数の通信衛星のうち前記発射探知データを送信する前記監視衛星との通信範囲の地点を通過する通信衛星において、前記通信装置が、前記発射探知データを受信し、前記通信衛星コンステレーションによって形成される衛星通信網を経由させて前記発射探知データを前記複数の通信衛星のうちの残りの通信衛星に送信する
    飛翔体監視システム。
  2. 　前記飛翔体監視システムは、地上システムを備え、
    　前記地上システムは、飛翔体の複数の飛翔経路に対する複数の飛翔経路モデルが格納される監視データベースを備え、
    　前記複数の飛翔経路モデルが、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プロファイルと、を含み、
    　前記飛翔プロファイルが、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前記飛翔経路を表す
    請求項１に記載の飛翔体監視システム。
  3. 　前記複数の通信衛星のそれぞれは、解析装置を備え、
    　前記複数の通信衛星のそれぞれにおいて、
    　前記通信装置は、前記地上システムから前記複数の飛翔経路モデルを受信し、
    　前記解析装置は、飛翔経路モデルごとに、前記飛翔プロファイルの前記発射位置に前記発射座標値を設定し、対象飛翔体の到着座標値と、前記対象飛翔体の到着時刻と、前記発射時刻から前記到着時刻までの各時刻における前記対象飛翔体の飛翔座標値と、を算出し、前記対象飛翔体の予測経路データを生成する
    請求項２に記載の飛翔体監視システム。
  4. 　前記複数の通信衛星のそれぞれにおいて、
    　前記解析装置は、飛翔経路モデルごとに、前記予測経路データと前記通信衛星の軌道データとに基づいて前記通信衛星が前記対象飛翔体の上空を通過するか判定し、前記通信衛星が前記対象飛翔体の上空を通過すると判定した場合に、通過予測時刻における前記通信衛星の座標値である通過予測座標値を算出し、前記モデル識別子と前記通過予測時刻と前記通過予測座標値とを示す通過予測データを生成し、
    　前記通信装置は、前記衛星通信網を経由させて前記通過予測データを前記複数の通信衛星のうちの残りの通信衛星に送信する
    請求項３に記載の飛翔体監視システム。
  5. 　前記複数の監視衛星のそれぞれにおいて、
    　前記監視制御装置は、前記赤外監視装置が前記有意な高輝度を検出した場合に、前記検
    出時刻と、前記検出時刻における前記監視衛星の座標値である検出元座標値と、前記検出時刻における前記赤外監視装置の前記視線ベクトルと、を示し、前記検出時刻の前記監視データを含む飛翔体検知データを生成し、
    　前記通信装置は、通信範囲内の前記通信衛星に前記飛翔体検知データを送信し、
    　通信範囲内の前記通信衛星において、
    　前記通信装置は、前記衛星通信網を経由させて前記飛翔体検知データを前記通過予測データの送信元の前記通信衛星に送信する
    請求項４に記載の飛翔体監視システム。
  6. 　前記複数の通信衛星のそれぞれは、通信制御装置を備え、
    　前記複数の通信衛星のそれぞれにおいて、
    　前記通信制御装置は、前記通信装置が前記通過予測データを送信した場合に前記通信装置が前記通過予測時刻を経過する前に前記飛翔体検知データを受信したか判定し、
    　前記通信装置は、前記通信装置が前記通過予測時刻を経過する前に前記飛翔体検知データを受信しなかったと判定された場合に、前記通過予測データを取り消すための通過予測取消データを前記衛星通信網を経由させて前記複数の通信衛星のうちの残りの通信衛星に送信する
    請求項５に記載の飛翔体監視システム。
  7. 　前記複数の通信衛星のそれぞれにおいて、
    　前記通信装置は、前記発射時刻の後の時刻から前記飛翔体検知データの受信時刻までに前記複数の監視衛星から送信された１つ以上の飛翔体検知データを収集し、
    　前記解析装置は、前記通過予測取消データに基づいて前記複数の飛翔経路モデルから１つの飛翔経路モデルを最有力モデルとして選択し、前記最有力モデルのモデル識別子と前記受信時刻の後の前記通過予測時刻とを示す通過予測データの送信元の前記通信衛星を特定し、
    　前記通信装置は、特定された前記通信衛星を優先して各飛翔体検知データを送信する
    請求項６に記載の飛翔体監視システム。
  8. 　優先される前記通信衛星に対する後続の前記監視衛星が、新たな飛翔体検知データの生成および送信を繰り返し、
    　前記優先される前記通信衛星に対する後続の前記通信衛星が、新たな最有力モデルの選択と各飛翔体検知データの送信とを繰り返す
    請求項７に記載の飛翔体監視システム。
  9. 　前記解析装置は、過去の飛翔体についての飛翔体追跡データに対して人工知能による機械学習を行い、前記機械学習によって得られる学習モデルを使って前記最有力モデルと受信済みの飛翔体検知データとの相違について補完解析を行い、前記補完解析の結果に基づいて前記予測経路データを修正する
    請求項８に記載の飛翔体監視システム。
  10. 　前記飛翔体追跡データが、発射座標値と到着座標値と検知波長と噴射インターバルと時系列飛翔高度と時系列飛翔距離と飛翔体種別と推薬種別との少なくともいずれかを示す
    請求項９に記載の飛翔体監視システム。
  11. 　前記複数の監視衛星のそれぞれは、前記複数の通信衛星のそれぞれの前記解析装置とアルゴリズムが共通する解析装置を備え、
    　前記監視衛星の前記解析装置による修正済みの前記予測経路データが、前記通信衛星の前記解析装置による修正済みの前記予測経路データと一致する
    請求項９または請求項１０に記載の飛翔体監視システム。
  12. 　各々の監視衛星と各々の通信衛星において、
    　前記解析装置が、修正済みの前記予測飛翔データに基づいて前記通過予測データを更新し、
    　前記通信装置が、前記飛翔体検知データを送受信する
    請求項１１に記載の飛翔体監視システム。
  13. 　前記複数の通信衛星のそれぞれの前記通信装置が通信範囲内の前記監視衛星に前記発射探知データを送信することによって、前記発射探知データが前記複数の監視衛星のそれぞれに送信される
    請求項２に記載の飛翔体監視システム。
  14. 　前記複数の監視衛星のそれぞれは、解析装置を備え、
    　前記複数の監視衛星のそれぞれにおいて、
    　前記通信装置は、前記地上システムから前記複数の飛翔経路モデルを受信し、
    　前記解析装置は、飛翔経路モデルごとに、前記飛翔プロファイルの前記発射位置に前記発射座標値を設定し、対象飛翔体の到着座標値と、前記対象飛翔体の到着時刻と、前記発射時刻から前記到着時刻までの各時刻における前記対象飛翔体の飛翔座標値と、を算出し、前記対象飛翔体の予測経路データを生成する
    請求項１３に記載の飛翔体監視システム。
  15. 　前記複数の監視衛星のそれぞれにおいて、
    　前記解析装置は、飛翔経路モデルごとに、前記予測経路データと前記監視衛星の軌道データとに基づいて前記監視衛星が前記対象飛翔体の上空を通過するか判定し、前記監視衛星が前記対象飛翔体の上空を通過すると判定した場合に、通過予測時刻における前記監視衛星の座標値である通過予測座標値を算出し、前記モデル識別子と前記通過予測時刻と前記通過予測座標値とを示す通過予測データを生成し、
    　前記通信装置は、通信範囲内の前記通信衛星に前記通過予測データを送信し、
    　通信範囲内の前記通信衛星において、
    　前記通信装置は、前記通過予測データを受信し、前記衛星通信網を経由させて前記通過予測データを前記複数の通信衛星のうちの残りの通信衛星に送信する
    請求項１４に記載の飛翔体監視システム。
  16. 　前記複数の監視衛星のそれぞれにおいて、
    　前記監視制御装置は、前記赤外監視装置が前記有意な高輝度を検出した場合に、前記検出時刻と、前記検出時刻における前記監視衛星の座標値である検出元座標値と、前記検出時刻における前記赤外監視装置の前記視線ベクトルと、を示し、前記検出時刻の前記監視データを含む飛翔体検知データを生成し、
    　前記通信装置は、通信範囲内の前記通信衛星と通信することによって、前記衛星通信網を経由させて前記飛翔体検知データを前記通過予測データの送信元の前記監視衛星に送信する
    請求項１５に記載の飛翔体監視システム。
  17. 　前記複数の監視衛星のそれぞれは、通信制御装置を備え、
    　前記複数の監視衛星のそれぞれにおいて、
    　前記通信制御装置は、前記通信装置が前記通過予測データを送信した場合に前記通信装置が前記通過予測時刻を経過する前に前記飛翔体検知データを受信したか判定し、
    　前記通信装置は、前記通信装置が前記通過予測時刻を経過する前に前記飛翔体検知データを受信しなかったと判定された場合に、通信範囲内の前記通信衛星と通信することによって、前記通過予測データを取り消すための通過予測取消データを前記衛星通信網を経由
    させて前記複数の監視衛星のうちの残りの監視衛星に送信する
    請求項１６に記載の飛翔体監視システム。
  18. 　前記複数の通信衛星のそれぞれにおいて、
    　前記通信装置は、前記発射時刻の後の時刻から前記飛翔体検知データの受信時刻までに前記複数の監視衛星から送信された１つ以上の飛翔体検知データを収集し、
    　前記解析装置は、前記通過予測取消データに基づいて前記複数の飛翔経路モデルから１つの飛翔経路モデルを最有力モデルとして選択し、前記最有力モデルのモデル識別子と前記受信時刻の後の前記通過予測時刻とを示す通過予測データの送信元の前記監視衛星を特定し、
    　前記通信装置は、特定された前記監視衛星を優先して各飛翔体検知データを送信する
    請求項１７に記載の飛翔体監視システム。
  19. 　優先される前記通信衛星に対する後続の前記監視衛星が、新たな飛翔体検知データの生成および送信を繰り返し、
    　前記優先される前記通信衛星に対する後続の前記通信衛星が、新たな最有力モデルの選択と各飛翔体検知データの送信とを繰り返す
    請求項１８に記載の飛翔体監視システム。
  20. 　前記解析装置は、過去の飛翔体についての飛翔体追跡データに対して人工知能による機械学習を行い、前記機械学習によって得られる学習モデルを使って前記最有力モデルと受信済みの飛翔体検知データとの相違について補完解析を行い、前記補完解析の結果に基づいて前記予測経路データを修正する
    請求項１９に記載の飛翔体監視システム。
  21. 　前記飛翔体追跡データが、発射座標値と到着座標値と検知波長と噴射インターバルと時系列飛翔高度と時系列飛翔距離と飛翔体種別と推薬種別との少なくともいずれかを示す
    請求項２０に記載の飛翔体監視システム。
  22. 　前記複数の通信衛星のそれぞれは、前記複数の監視衛星のそれぞれの前記解析装置とアルゴリズムが共通する解析装置を備え、
    　前記通信衛星の前記解析装置による修正済みの前記予測経路データが、前記監視衛星の前記解析装置による修正済みの前記予測経路データと一致する
    請求項２０または請求項２１に記載の飛翔体監視システム。
  23. 　各々の監視衛星と各々の通信衛星において、
    　前記解析装置が、修正済みの前記予測飛翔データに基づいて前記通過予測データを更新し、
    　前記通信装置が、前記飛翔体検知データを送受信する
    請求項２２に記載の飛翔体監視システム。
  24. 　前記解析装置は、人工知能を使って幅優先探索で前記対象飛翔体の追跡の成功率を解析する
    請求項３から請求項１２のいずれか１項または請求項１４から請求項２３のいずれか１項に記載の飛翔体監視システム。
  25. 　前記解析装置は、人工知能を使って深さ優先探索で前記対象飛翔体の追跡の成功率を解析する
    請求項３から請求項１２のいずれか１項または請求項１４から請求項２３のいずれか１項に記載の飛翔体監視システム。
  26. 　前記飛翔体検知データの前記検出元座標値がアドレス化または記号化される
    請求項５から請求項１２のいずれか１項または請求項１６から請求項２３のいずれか１項に記載の飛翔体監視システム。
  27. 　前記通信装置が、無指向性アンテナを使って前記飛翔体検知データを放送する
    請求項５から請求項１２のいずれか１項または請求項１６から請求項２３のいずれか１項に記載の飛翔体監視システム。
  28. 　前記飛翔体検知データが対処アセットに対して送信される
    請求項５から請求項１２のいずれか１項または請求項１６から請求項２３のいずれか１項に記載の飛翔体監視システム。
  29. 　前記監視データベースに、前記複数の監視衛星のそれぞれの軌道情報を示す軌道データと、前記複数の通信衛星のそれぞれの軌道情報を示す軌道データと、が格納される
    請求項２から請求項２８のいずれか１項に記載の飛翔体監視システム。
  30. 　請求項１から請求項２９のいずれか１項に記載の飛翔体監視システムに使用される通信衛星。
  31. 　通信相手の衛星を指向して前記通信相手の衛星と光クロスリンクを確立する光通信装置を備える
    請求項３０に記載の通信衛星。
  32. 　請求項１から請求項２９のいずれか１項に記載の飛翔体監視システムに使用される監視衛星。
  33. 　通信相手の衛星を指向して前記通信相手の衛星と光クロスリンクを確立する光通信装置を備える
    請求項３２に記載の監視衛星。
  34. 　請求項１から請求項２９のいずれか１項に記載の飛翔体監視システムの動作に相当する飛翔体監視方法。
PCT/JP2022/015493 2021-04-27 2022-03-29 飛翔体監視システム、通信衛星、監視衛星および飛翔体監視方法 WO2022230560A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2023517192A JP7499957B2 (ja) 2021-04-27 2022-03-29 飛翔体監視システム、通信衛星、監視衛星および飛翔体監視方法
US18/280,476 US20240140618A1 (en) 2021-04-27 2022-03-29 Flying object surveillance system, communication satellite, and surveillance satellite

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021074817 2021-04-27
JP2021-074817 2021-04-27

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022230560A1 true WO2022230560A1 (ja) 2022-11-03

Family

ID=83848047

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/015493 WO2022230560A1 (ja) 2021-04-27 2022-03-29 飛翔体監視システム、通信衛星、監視衛星および飛翔体監視方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20240140618A1 (ja)
JP (1) JP7499957B2 (ja)
WO (1) WO2022230560A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116722906A (zh) * 2023-06-12 2023-09-08 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 一种预警卫星系统

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5813634A (en) * 1995-10-23 1998-09-29 Motorola, Inc. Method for replacing failing satellites in a satellite communication system
JP2000193741A (ja) * 1998-12-28 2000-07-14 Mitsubishi Electric Corp 目標追跡装置
JP2008137439A (ja) * 2006-11-30 2008-06-19 Mitsubishi Electric Corp 監視衛星
US20100038490A1 (en) * 2006-12-18 2010-02-18 Ohb Orbitale Hochtechnologie Bremen-Systems Ag Method, satellite, and a system or an arrangement with at least one satellite for detecting natural or artificial objects, and the use thereof in the execution of said method
US7875837B1 (en) * 2008-01-09 2011-01-25 Lockheed Martin Corporation Missile tracking with interceptor launch and control
JP2011052999A (ja) * 2009-08-31 2011-03-17 Lighthouse Technology & Consulting Co Ltd 飛翔体探知方法及びシステムならびにプログラム
US20120316819A1 (en) * 2008-04-22 2012-12-13 United States Government, As Represented By The Secretary Of The Navy Process for estimation of ballistic missile boost state
US20180106898A1 (en) * 2015-01-02 2018-04-19 Reservoir Labs, Inc. Systems and methods for efficient targeting
JP2019507513A (ja) * 2015-12-18 2019-03-14 エアバス・ディフェンス・アンド・スペース・エスアーエス 観測衛星コンステレーションによる画像取得のための方法およびシステム
WO2020261481A1 (ja) * 2019-06-27 2020-12-30 三菱電機株式会社 衛星コンステレーション、地上設備および人工衛星
WO2021172182A1 (ja) * 2020-02-26 2021-09-02 三菱電機株式会社 衛星コンステレーション、地上設備および飛翔体追跡システム

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5813634A (en) * 1995-10-23 1998-09-29 Motorola, Inc. Method for replacing failing satellites in a satellite communication system
JP2000193741A (ja) * 1998-12-28 2000-07-14 Mitsubishi Electric Corp 目標追跡装置
JP2008137439A (ja) * 2006-11-30 2008-06-19 Mitsubishi Electric Corp 監視衛星
US20100038490A1 (en) * 2006-12-18 2010-02-18 Ohb Orbitale Hochtechnologie Bremen-Systems Ag Method, satellite, and a system or an arrangement with at least one satellite for detecting natural or artificial objects, and the use thereof in the execution of said method
US7875837B1 (en) * 2008-01-09 2011-01-25 Lockheed Martin Corporation Missile tracking with interceptor launch and control
US20120316819A1 (en) * 2008-04-22 2012-12-13 United States Government, As Represented By The Secretary Of The Navy Process for estimation of ballistic missile boost state
JP2011052999A (ja) * 2009-08-31 2011-03-17 Lighthouse Technology & Consulting Co Ltd 飛翔体探知方法及びシステムならびにプログラム
US20180106898A1 (en) * 2015-01-02 2018-04-19 Reservoir Labs, Inc. Systems and methods for efficient targeting
JP2019507513A (ja) * 2015-12-18 2019-03-14 エアバス・ディフェンス・アンド・スペース・エスアーエス 観測衛星コンステレーションによる画像取得のための方法およびシステム
WO2020261481A1 (ja) * 2019-06-27 2020-12-30 三菱電機株式会社 衛星コンステレーション、地上設備および人工衛星
WO2021172182A1 (ja) * 2020-02-26 2021-09-02 三菱電機株式会社 衛星コンステレーション、地上設備および飛翔体追跡システム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116722906A (zh) * 2023-06-12 2023-09-08 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 一种预警卫星系统

Also Published As

Publication number Publication date
US20240140618A1 (en) 2024-05-02
JP7499957B2 (ja) 2024-06-14
JPWO2022230560A1 (ja) 2022-11-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Jansen et al. Crowd-GPS-Sec: Leveraging crowdsourcing to detect and localize GPS spoofing attacks
WO2022230560A1 (ja) 飛翔体監視システム、通信衛星、監視衛星および飛翔体監視方法
US8986011B1 (en) Occlusion server for an integrated live and simulation environment for an aircraft
WO2022176889A1 (ja) 飛翔体対処システム、衛星統合指令センター、対処地上センター、通信ルート探索装置、飛翔経路予測装置、対処アセット選択装置、赤道上空衛星システム、赤道上空衛星、極軌道衛星システム、極軌道衛星、傾斜軌道衛星システム、傾斜軌道衛星、統合データライブラリ、および、衛星コンステレーション
WO2022176895A1 (ja) 通信ルート探索方法、地上システム、監視衛星コンステレーション、通信衛星コンステレーション、飛翔体対処システム、統合データライブラリ、衛星及び衛星コンステレーション
WO2022176891A1 (ja) 飛翔体対処システム、監視地上センター、対処地上センター、通信ルート探索装置、飛翔経路予測装置、対処アセット選択装置、赤道上空衛星システム、赤道上空衛星、極軌道衛星システム、極軌道衛星、傾斜軌道衛星システム、および、傾斜軌道衛星
JP2024099011A (ja) 飛翔体の飛翔経路モデル、統合データライブラリ、監視衛星及び衛星コンステレーション
Wang et al. A jamming aware artificial potential field method to counter GPS jamming for unmanned surface ship path planning
JPWO2022176891A5 (ja)
US20210364645A1 (en) Method for gps spoofing detection with gps receivers leveraging inaccuracies of gps spoofing devices and apparatus therefore
JP2022126920A (ja) 滑空飛翔体識別方法、飛翔体追跡システム、飛翔体対処システム、および、地上システム
JP2022126919A (ja) 滑空飛翔体追跡方法、飛翔体追跡システム、飛翔体対処システム、および、地上システム
WO2022176893A1 (ja) 統合衛星コンステレーションの形成方法、統合データライブラリ及び統合衛星コンステレーション
KR20160053518A (ko) 다중 경로를 통한 공중 항적 정보 전송 시스템 및 방법
US20180006760A1 (en) Multi-platform location deception system
Strelnitsky et al. Data processing optimization in the aerospace surveillance system network
JP7507953B2 (ja) 飛翔体対処システム、防衛情報統合センターおよび通信ルート探索装置
Chen et al. Detection and orientation of GNSS spoofing based on positioning solutions of three receivers
KR102350194B1 (ko) Gps 기만 신호 생성 장치의 부정확성으로 인해 생기는 gps 수신기 출력값의 차이를 이용한 gps 기만 공격 탐지 방법 및 그 장치
Mikhalev et al. Passive emitter geolocation using agent-based data fusion of AOA, TDOA and FDOA measurements
JPWO2022176890A5 (ja)
Engel et al. Attention-based vehicle self-localization with HD feature maps
Chatterjee et al. IoT-based algorithms for distributed location detection for flights
WO2023062731A1 (ja) 飛翔体追跡方法、飛翔体追跡システム、衛星コンステレーションおよび地上システム
WO2022176892A1 (ja) 飛翔体対処システム、監視地上センター、対処地上センター、通信ルート探索装置、飛翔経路予測装置及び対処アセット選択装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22795476

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2023517192

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 18280476

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 22795476

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1