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预测Cislunar空间中物体的监护权
在地面域中同样重要，因此从业者继续尝试延长可以将特定轨道编号保留到特定目标的时间长度。在地面域中发现有用的一种方法称为特征辅助跟踪（FAT）（有时在文献中也称为签名辅助跟踪（SAT）或分类辅助跟踪（CAT））。脂肪是一种在雷达系统中最常见的技术，尽管它也在光学跟踪系统中使用了。在脂肪中，正常的监视模式通过雷达模式大小中断，该模式仅产生仅取决于目标相对于雷达传感器的姿势和速度的测量值。模式，例如合成孔径雷达（SAR）和高范围分辨率雷达（HRR），因为一旦考虑到姿势和LOS速度，它们就会产生一些不变的签名。可以在[1]中找到有关这种方法的一种实现的详细讨论。一种简单的方法来了解问题以及如何使用脂肪来帮助解决该问题，如图1。两个目标接近交叉点，并结束一段时间。也许其中一个或多个停在十字路口，让另一个人不受阻碍。对于接地移动目标指示器（GMTI）雷达模式，这是用于接地监视雷达的典型度量观察模式，这意味着一个或两个目标在停止时消失在混乱中。即使它们足够放慢，它们也会消失在混乱中。某个时候，目标到达另一个十字路口并通过不同的路径退出。由于两个目标都可能已经停止或至少足够缓慢地移动，并且由于它们暂时靠近一段时间，并且雷达仅在定期进行定期对目标进行采样，而不是仅根据度量观测值来确定沿哪个路径沿着哪个目标撤离。如果使用脂肪，则目标离开交叉点并进行了足够分离（取决于传感器的分辨率）后，将采用HRR模式并用于与为每个目标维护的签名库匹配。假设两个目标的匹配性能足够不同，则可以解决歧义，并且如果需要，可以将适当的轨道编号重新分配到这些目标时。
SILENTBARKER_NROL-107_Press_Release_FINAL.pdf
NRO 与太空军合作发射 SILENTBARKER/NROL-107 任务 SIILENTBARKER 是 NRO 使用联合发射联盟 Atlas V 火箭进行的最后一次发射 弗吉尼亚州尚蒂伊 — 美国国家侦察局与美国太空军 (USSF) 太空系统司令部、太空发射 Delta 45 和联合发射联盟合作，于今天美国东部时间上午 8:47 从卡纳维拉尔角太空军站的 41 号太空发射台成功发射了 SILENTBARKER/NROL-107 任务。SILENTBARKER 是 NRO 和 USSF 联合进行的太空领域意识 (SDA) 任务，旨在满足国防部和情报界的太空保护需求。NRO 主任 Chris Scolese 博士表示：“SILENTBARKER 是 NRO 与美国太空军之间牢固关系的又一例证，也是我们为推进美国太空利益而共同努力的又一例证。我们送入轨道的能力将有助于扩大美国的情报优势并确保我们国家的安全。” NRO 和 USSF 有着共同的利益，即加强国家的 SDA 和指示与警告能力，以便及时做出决策，保护国防部和情报部门的关键能力免受当前和预计的威胁。NRO 和 USSF 一直在 SDA 方面展开合作，以实现对太空能力的有效防御。通过合作，NRO 牵头的收购和 USSF 的支持将提高任务能力并利用成本效率的机会。此外，SILENTBARKER 通过在关键设计评审三年后发射这项任务，展示了 NRO 用来及时向用户提供能力的收购方法所固有的灵活性。“今天的发射是团队努力的结果，也是 NRO 各个角落多年创新和勤奋的结晶，”太空发射办公室主任 Eric Zarybnisky 上校说。“该项目从概念到进入轨道的速度表明了我们致力于尽快将新技术投入使用。这有助于我们领先于竞争对手，并确保我们的用户拥有最佳的太空领域意识来完成他们的工作。”对于未来的任务，NRO 和 USSF 正在携手合作，共同塑造太空地面移动目标指示器 (GMTI) 的未来，GMTI 将为作战人员提供全天候、全天候的地面和海上目标探测和跟踪服务。通过与 USSF 和其他军事部门合作，NRO 灵活的采购方法将使我们能够快速开发和采购可靠且有弹性的 GMTI 系统，并在不久的将来为作战人员提供这一关键能力。
Pepperpose：带有伴侣机器人的全身姿势估计
许多著名的研究工作[40，53，70]强调了准确的全身姿势估计的重要性，尤其是在涉及多个身体部位的行动成为信息交换的基本渠道的情况下。这尤其是在运动员训练[50]，运动教练[42]和运动康复[11，61]等领域的应用。在这些情况下，从全身姿势中提取详细的运动学特征的能力对于这些交互式系统的有效操作至关重要。但是，在开放和现实世界中实施姿势捕获系统构成了巨大的挑战。这在很大程度上是由于目标运动在各个空间位置及其行动的多样性的不可预测性。此外，要考虑到幼稚用户的可接受性至关重要，尤其是当他们需要佩戴设备或留在特定区域以享受服务时。为了在用户舒适度和姿势估计精度之间达到平衡，我们寻求一种多功能，灵活和交互式的副驾驶，当他们在空旷的区域移动和行动时，可以积极了解用户的骨骼姿势。鉴于机器人技术的最新进展，采用视觉机器人为此目的成为有前途的解决方案。尽管如此，这在用视觉系统驱动机器人时构成了独特的挑战和问题。在这项探索性工作中，我们针对一个中心问题：如何使视觉机器人适应其位置和观点，以跨不同空间位置和动作类型进行最佳姿势估计？工作这对于基于视觉的系统至关重要，因为固定视角和用户的不同方向引起的遮挡可以显着降低准确性。解决这些问题时，本文介绍了Pepperpose，这是与类人生物机器人集成的以姿势估计为中心的机器人系统[6]。我们训练了机器人在移动目标时积极跟踪他们，并调整观点以改善姿势估计结果。因此，Pepperpose可以充当基本的动作感应平台，该平台消除了用户对戴其他设备或留在受限区域内的需求。我们在涉及30名参与者的现实世界中评估了该系统的性能。，我们通过利用从参与者的全身运动捕获诉讼中获得的同步高保真姿势来量化其姿势估计的精度，从而整合了惯性测量单元（IMUS），其轨道损失率以及向各种参与者行动中的最佳观察位置移动到最佳观察位置的速度。虽然这种机器人的当前成本可能无法承受，但我们强调了机器人姿势估计解决方案的潜力，该解决方案可能会提供更丰富的交互机会，对用户体验的影响很小。
Ruhe, Wilhelm，“德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展”（1999 年）。1999 年美国/加拿大鸟击委员会，第一届联合年会，不列颠哥伦比亚省温哥华。27. https://digitalcommons.unl.edu/birdstrike1999/27
德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展 气象学硕士 Wilhelm Ruhe，理学硕士 德国军事地球物理局生物学 - 科室 (GU 4) D - 56841 Traben - Trarbach，德国 电话：06541/18734 传真：06541/18767 电子邮件：WilhelmRuhe@awg.dwd.d400.de 摘要 德国军事地球物理局 (GMGO) 在所有鸟击预防领域拥有 30 多年的经验。军事训练和飞行作业通常在低空进行，那里也有很多鸟类，尤其是在海岸附近和迁徙期间。大约三分之一的 GAF 鸟击发生在低空飞行作业期间。军事低空飞行中防止鸟击的最有效工具是经过充分验证的系统，该系统包括 • 持续的实际鸟类迁徙观察（视觉和雷达）， • 即时报告， • 集中风险评估， • 在线警告（BIRDTAM）， • 立即向空军人员和飞行员分发 BIRDTAM， • 严格的军事飞行规定和 • 定期的鸟击风险预报以供规划之用。本文概述了德国及其邻近地区自动鸟类迁徙信息系统（AVIS（拉丁语：Bird）：“Automatisiertes Vogelzug Informations -System”）的近期和近期发展。描述了该系统的重要模块。概述了项目的实际情况。鸟类迁徙观察实际的鸟类迁徙观察系统基于以下网络和技术：（i）综合气象观测网络，由大约 150 个站组成。观察员经过培训并被指派目视监测鸟类迁徙。只有较大的鸟类和鸟群规模才需要报告。 (ii) 6 个防空雷达站与防空控制和报告中心 (CRC) 一起分布在德国西部。目前的作战观察系统监控 60 海里圆形范围内的所有移动目标。个人电脑和摄像机自动记录每小时的观察结果，作为 PPI 显示器的 10 分钟延时录像（图 1）。视频图像显示鸟群的二维运动。二维杂波图像会自动处理和存储。如果超过某些参数值，系统会向雷达工作人员发出警报，并指派雷达工作人员进行解释和报告（如有必要）。此外，每台 PC 都由 GMGO（生物部门或地球物理预报中心）通过调制解调器完全远程控制。可以随时启动连接并查看实际、最近或存档的观察文件。 （三）德国东北部的一个由 5 个雷达站和远程传感器组成的系统正在使用鸟类雷达数据接口的原型，该接口连续收集预先选定的 3-D 雷达图数据（仅限初级雷达图，我们提取了与二次雷达图不相关的数据（这些图与二次雷达图不相关），并将其存储到 20 分钟的数据文件中。