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World File Search System空间碎片
人工智能解决空间污染
dhanvi shah摘要：由于收集了旋转地球的已停产的人造物体而导致的空间污染，对操作卫星，航天器和宇航员造成了严重危害，它们的速度很高。空间碎片的积累提出了一个关键的挑战，可能会使某些轨道无法使用且不断升级的碰撞风险。通过AI和其他先进技术解决太空污染，不仅是当前太空任务的运营安全，而且是我们探索和利用空间的可持续性和进步。本文研究了空间碎片的危害，探讨了人工智能（AI）在缓解此问题中的潜力，并建议利用AI解决空间污染的方法。本文通过分析案例研究并提出了AI驱动的碎片跟踪，清除和破坏的AI驱动策略来概述一种全面管理太空污染的方法。
特别关注非动能反卫星武器
摘要 目的——卫星因其轨迹可预测性和为军事行动提供的基本功能而成为有吸引力的军事目标。在过去的 13 年中，至少有三个国家（即美国、中国和印度）成功进行了动能反卫星 (ASAT) 导弹试验，这大大增加了低地球轨道空间碎片的数量，其中一些碎片仍在轨道上运行并对太空资产构成威胁 (Miglani, 2019, Wolf, 2007)。所有这些反卫星武器试验都是针对进行试验的国家的自有太空资产进行的，因此，这些事件并未触发武装冲突法 (jus in bello) 的适用。然而，这并不意味着对这些试验的法律评估，特别是在战时法方面，在实践中无关紧要，因为技术破坏能力已经存在，使用这些武器的合法性尚不明显。事实上，一些作者已经强调了使动能反卫星武器合法化的困难，或者更准确地说，对太空资产的武装袭击。有人认为，由于无法预测空间碎片的数量以及爆炸产生的空间碎片可能造成的二次附带损害（Stephens and Steer，2016），在某些情况下，动能反卫星攻击很难符合比例原则，甚至在某些情况下，攻击本身可能具有无差别性（Koplow，2009）。可以看出，反卫星武器的合法性值得怀疑，主要是因为动能攻击的影响，但有些武器旨在干扰通信系统或使用定向能量造成故障，而不会产生空间碎片，可能除了一颗非活动轨道卫星。因此，适用于动能反卫星攻击的大多数论点可能不适用于非动能反卫星攻击。在本文中，作者认为，在某些情况下使用非动能反卫星武器很难符合战争法的一般原则，尤其是瞄准规则。本文的目的在于分析在武装冲突中使用非动能反卫星武器是否符合战时法，如果不符合，那么其合法使用的条件是什么。
AFWERX 敏捷 Prime
Agility Prime 是 AFWERX Prime 部门的首个 Prime 项目，紧随其后的是最近宣布的专注于主动空间碎片修复的 Orbital Prime 项目。未来 Prime 项目将涉及自主性、能源、游戏、超音速和微电子。
Deorbit 系统
这些航天器的衰减速度取决于几个因素。特别是，轨道分配和弹道系数对遵守法规的能力起着根本性的作用。对轨道碎片积累的估计表明，直径为 1 – 10 厘米的颗粒超过 900,000 个，直径 >10 厘米的碎片超过 34,000 个，在地球静止赤道和低地球轨道高度之间的轨道上运行 (2)。在已进入轨道的 11,370 颗卫星中，60% 仍在轨道上，只有 35% 仍在运行。截至 2021 年 4 月，估计所有在轨空间碎片的总质量为 9,300 公吨 (2)。图 13.1 表示了地球周围的碎片。NASA 轨道碎片计划以及机构间空间碎片协调委员会 (IADC) 的目标是限制空间碎片的产生。他们要求所有航天器必须在规定时间内脱离轨道或进入墓地轨道安全储存 (3)。小型航天器任务通常停留在低地球轨道，因为这是一个更容易进入且成本更低的轨道。通过几家商业发射提供商，有很多共乘机会进入低地球轨道。靠近地球可以放宽航天器质量、功率和推进限制。此外，对于低于 1000 公里的高度，低地球轨道的辐射环境相对温和。在国际空间站 (ISS) 高度（400 公里）或附近发射的小型航天器会在 25 年内自然衰变。然而，在 800 公里以上的轨道高度，由于大气密度的不确定性和弹道系数的差异，无法保证小型航天器会在 25 年内自然衰变，如图 13.2 所示。
了解新太空时代的企业战略
要分析这两个领域之间的动态，首先要概述它们的相互关联性。近年来，我们观察到商业太空活动急剧增加，一方面导致发射成本下降，另一方面又导致发射成本下降（ESA ESOC，2022 年）。根据欧空局空间碎片办公室的数据，发射到太空的物体数量已从 2019 年的约 400 个增加到 2020 年的 1200 多个，到 2021 年则增加到近 1800 个（ESA ESOC，2022 年）。假设发射到太空的物体与碎片产生之间存在关联，那么企业战略如何影响后者就变得显而易见了。本研究调查的是这种关系是否反过来也成立。因此，问题是低地球轨道上不断变化的空间碎片情况是否会以某种方式影响企业战略。要研究这个问题，首先要详细说明基本假设。
撞击中的人工智能损害空间评估...
自1957年首次发射人造卫星以来，人类太空活动的增加导致了空间碎片的恶化。地球轨道中出现了大量的微小空间碎屑（从毫米到微米水平），其超速影响将对航天器的结构和功能单位造成严重破坏，包括机舱外表面，热屏障材料，热式conteral层，热造型涂料，太阳能板，管道，管道，果皮和电缆。为了确保航天器的安全操作和太空任务的完成，有必要检测和评估由空间碎片造成的影响损害，以提高风险警告和及时维修。由于航天器的综合外表面材料以及冲击损害事件的不可预测性，因此，指向的损伤检测数据呈现了各种复杂的特征信息。基于特征参数的手动提取的传统损害识别和评估方法难以准确描述上述复杂的特征信息。近年来，人工智能（AI）技术在太空碎片影响
太空篱笆：成本分析成功案例
– 2007 年至 2014 年间进行了大量的原型设计和风险降低 • 太空篱笆在 S 波段（2 - 4 Ghz）运行，可以跟踪低轨道、中轨道和地球同步轨道上的商用和军用卫星、空火箭助推器和空间碎片 • 太空篱笆由一个带有独立发射和接收孔径的站点组成
IAC-22-72306 开发用于雷达和...的数据融合概念
使用这两种类型的传感器可利用雷达测量来提供物体的精确径向速度和距离，而望远镜可提供更好的天空坐标测量。通过安装雷达和光学传感器，PASO 可以延长对空间碎片的观察时间，并实时关联光学和雷达来源的信息。在黄昏时期，两种传感器可同时使用，快速计算 LEO 物体的新 TLE，从而消除大型 SST 网络中站点之间数据交换所涉及的时间延迟。这一概念不会取代对全球多个位置的传感器的 SST 网络的需求，但将提供一组更完整的给定物体通道测量值，从而增加初始轨道确定或给定位置再入活动监测的附加值。PASO 将有助于开发新的解决方案，以更好地表征物体，提高整体 SST 能力，并为开发和测试用于空间碎片监测的新雷达和光学数据融合算法和技术提供完美的场地。