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一、引言 航天技术的飞速发展导致运行中的航天器数量显著增加，而这些航天器现在面临着来自太空垃圾的严重威胁。这些碎片主要来自频繁的发射活动，导致卫星和其他太空资产的风险越来越大。截至 2022 年 3 月，美国太空监视网络 (SSN) 已记录了大约 25,000 件太空碎片、报废航天器和活跃卫星，预计这一数字还将持续上升。与大型碎片的碰撞会彻底摧毁航天器，而即使是高速飞行的小碎片也会造成严重损坏，导致性能下降或完全失灵。因此，有效跟踪和预测空间碎片对于保护运行中的航天器和确保太空探索的可持续性至关重要。空间碎片跟踪不仅需要检测空间碎片的存在，还需要预测其轨迹以减轻碰撞。空间碎片跟踪系统一般可分为地面系统和天基系统，每种系统都有其优点和局限性。地面系统使用地面上的望远镜和雷达，但受到天气条件和地球自转的限制。太空系统使用卫星或航天器上的传感器，可以更可靠地探测太空垃圾，而不会受到大气的干扰。其中，先进的算法和机器学习方法（例如，Tao 等人，2023 年提出了一种时空显着性网络）
空间碎片跟踪和预测模型
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