Предложен «умный» способ отслеживать космические аппараты между Землей и Луной

Восход Земли

По мере того как человечество расширяет космическую инфраструктуру за пределы околоземной орбиты, перед инженерами возникает новая задача: как надежно отслеживать спутники в пространстве между Землей и Луной. Исследователи из Университета Пердью (Purdue University) в штате Индиана предложили решение, способное сделать такую навигацию заметно точнее и дешевле с точки зрения вычислений. Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems.

Космический хаос между Землей и Луной оказался сложнее, чем кажется

Речь идет о так называемом цислунном пространстве (cislunar space или cislunar region) — области, которая простирается за орбиту Луны и охватывает более 480 тыс. километров. Несмотря на относительно небольшое количество объектов по сравнению с низкой околоземной орбитой, следить за ними крайне сложно.

Земля и Луна на одном фото

Причин несколько: значительные расстояния, плохая видимость из-за бликов и контраста, а также сложное гравитационное взаимодействие Земли, Луны и Солнца. В такой среде даже небольшие отклонения способны со временем превращаться в серьезные ошибки прогнозирования.

Инженер Кит Легран (Keith LeGrand) из Школы аэронавтики и астронавтики Университета Пердью занимается разработкой методов космической ситуационной осведомленности. Его команда исследует, как меняется неопределенность в определении положения космических объектов и как можно заранее понять, что спутник изменил траекторию.

Алгоритм HOTDOGS: максимум точности без лишней нагрузки

Для описания неопределенности ученые используют математический метод под названием Gaussian Mixture Approximation («Смешанная модель Гаусса» в русскоязычной литературе). В отличие от традиционных гауссовых моделей, плохо работающих в нелинейных системах, метод GMA позволяет учитывать хаотическое поведение объектов в космосе.

Кит Легран со студентами

Исследователи сравнивают ситуацию в космосе с семенами одуванчика, которые разлетаются по ветру. Сначала их положение известно достаточно точно, но со временем предсказать местонахождение становится все сложнее. Аналогичная ситуация возникает со спутниками в цислунном пространстве.

Разработанный алгоритм HOTDOGS (Higher-Order Tensor-Based Deferral of Gaussian Splitting, дословно «Отсрочка гауссовского расщепления на основе тензора более высокого порядка») не дробит вычисления заранее. Вместо этого он отслеживает, как растет неопределенность, и подключает дополнительные вычислительные ресурсы только тогда, когда это действительно необходимо. Такой подход позволяет сохранять высокую точность прогнозов, не перегружая бортовые компьютеры спутников.

Точки Лагранжа в системе Земля — Луна

Это особенно важно для небольших аппаратов, вычислительные возможности которых зачастую сопоставимы со старыми игровыми приставками. Новая система помогает направлять ресурсы только на наиболее критичные расчеты.

Основная идея технологии заключается в том, чтобы не выполнять лишнюю работу. Благодаря этому удается получить тот же уровень точности при значительно меньших вычислительных затратах.Кит Легран исследователь Университета Пердью.

В перспективе разработка может повысить безопасность навигации в космосе, улучшить мониторинг объектов между Землей и Луной и помочь в принятии решений при управлении космическими миссиями.

Интересный факт

По данным NASA и международных космических агентств, именно цислунное пространство рассматривается как одна из ключевых зон для будущих лунных миссий, орбитальных станций и транспортных узлов. Поэтому технологии отслеживания объектов в этом регионе становятся все более востребованными.

Концепция строительства обитаемой станции в цислунном пространстве

О ближайших планах NASA в ближнем и дальнем космосе мы рассказали здесь.

<div class="mediaPollEmbed" data-prerendered><noscript><section><h2>Опрос: как россияне относятся к ИИ рекламе</h2><p>10 вопросов</p><form method="POST" action="https://media-poll.mail.ru/api/8b587c35-6a8b-5d2d-a989-13c44644db98"><fieldset><legend>Можете ли вы отличить рекламу, созданную искусственным интеллектом, от рекламы, сделанной человеком?</legend><label><input type="radio" name="30620" value="105507"/>Да</label><br/><label><input type="radio" name="30620" value="105508"/>Скорее да</label><br/><label><input type="radio" name="30620" value="105509"/>Скорее нет</label><br/><label><input type="radio" name="30620" value="105510"/>Нет</label><br/></fieldset><button type="submit">Далее</button></form></section></noscript></div><script type="text/javascript">(function(window){var mediaPoll=(window.mediaPoll=window.mediaPoll||{});var container=document.currentScript.previousElementSibling;var uuid="8b587c35-6a8b-5d2d-a989-13c44644db98";mediaPoll.loadAPIPromise=mediaPoll.loadAPIPromise||new Promise((resolve,reject)=>{const loadScript=(onload,onerror)=>{var head=document.getElementsByTagName('head')[0];var script=document.createElement('script');script.async=true;script.onload=onload;script.onerror=onerror;script.src='https://media-poll.mail.ru/-/1786454315530/embed/main.js';head.appendChild(script)};loadScript(resolve,()=>{mediaPoll.loadAPIPromise=null;reject()})});mediaPoll.loadAPIPromise.then(()=>{window.mediaPoll.render(uuid,container)})})(window)</script>

Подписаться
Уведомить о
guest

0 Комментарий
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии