公開データを活用した人工衛星の検出可能性、識別可能性、追跡可能性の評価指標「L-DIT」

Core Concepts

公開データを活用して、人工衛星の検出可能性、識別可能性、追跡可能性を定量的に評価し、宇宙の安全性と持続可能性を高めるための指標を提案する。

Abstract

本研究では、人工衛星の検出可能性、識別可能性、追跡可能性を定量的に評価する「L-DIT」指標を提案している。

検出可能性:

• レーダー断面積(RCS)を指標として、人工衛星の大きさや反射率などから検出しやすさを評価
• 大型の地球静止軌道衛星や低軌道衛星ほど検出しやすい

識別可能性:

• 人工衛星の角運動量を特徴量として、クラスタリングにより類似の軌道を持つ衛星を識別
• 小さなクラスターに属する衛星ほど識別しやすい

追跡可能性:

• モンテカルロシミュレーションを用いて、地上センサーネットワークから見た衛星の通過時間、通過間隔、観測カバレッジを評価
• 通過時間が長く、通過間隔が短く、観測カバレッジが広い衛星ほど追跡しやすい

これらの3つの指標を平均して、L-DIT総合スコアを算出し、人工衛星の安全性と持続可能性を定量的に評価できるようにした。この指標は公開データのみを使用しており、事業者の協力なしでも適用可能である。

Stats

大型の地球静止軌道衛星のレーダー断面積(RCS)は-10 dBsm程度と高い。
低軌道衛星のRCSは-30 dBsm程度と低い。
角運動量が小さいクラスターに属する衛星ほど識別しやすい。
通過時間が長く(平均800秒)、通過間隔が短く(平均1200秒)、観測カバレッジが広い(平均80%)衛星ほど追跡しやすい。

Quotes

"検出可能性は、衛星の大きさや反射率、軌道特性、観測能力によって決まる。"
"識別可能性は、観測データから衛星を一意に特定する能力を表す。"
"追跡可能性は、衛星の軌道を継続的に監視し予測する能力を示す。"

Key Insights Distilled From

L-DIT: A dApp for Live Detectability, Identifiability and Trackability for ASOs on the Behavioral Dynamics Blockchain

by Anirban Chow... at arxiv.org 04-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.18350.pdf

Deeper Inquiries

本指標を用いて、宇宙保険料の算定や宇宙活動の規制に活用できるか?

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事業者が自社の衛星の特性を改善して指標を向上させるインセンティブはあるか?

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