Esquema de la secuencia de asociación de medidas para una maniobra. El espacio disponible para el objeto está definido por el área de control permitida. Préstamo: Avances en la investigación espacial (2022). DOI: 10.1016/j.asr.2022.02.034
Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), el Politecnico di Milano y GMV han desarrollado una nueva metodología para la detección y estimación de maniobras de satélites que mejora el rendimiento de los sistemas actuales. Esta solución, que ya se está probando en entornos operativos, puede ayudar a reducir el problema de la basura espacial.
Según los catálogos de la Agencia Espacial Europea (ESA) y la NASA, el número de satélites y piezas de basura espacial en órbita terrestre ronda actualmente los 30.000, aunque los investigadores en este campo cifran la cifra real en unos 100.000. Cualquier objeto de más de un centímetro puede causar daños graves en caso de colisión.
Los catálogos de “basura espacial” permiten que los satélites operativos maniobren para evitar peligros potenciales. Sin embargo, los mismos movimientos que algunos satélites realizan de forma automática pueden ser un problema porque, si no se detectan y estiman correctamente, conducen a la degradación del catálogo, lo que a su vez aumenta el riesgo de colisiones.
“El problema es que cada vez hay más lanzamientos de satélites, y muchos de ellos tienen capacidad de maniobra autónoma, formando parte de una constelación de miles de objetos. Por tanto, es muy interesante poder detectar de forma autónoma estas maniobras para rastrear la posición real de estos satélites”, explica el investigador de Ingeniería Aeronáutica de la UC3M Guillermo Escribano, uno de los autores de este trabajo publicado recientemente en la revista Acta Astronáutica.
Estos científicos han desarrollado un algoritmo que detecta y caracteriza de manera más efectiva estas maniobras satelitales. Para ello, utilizan datos de sensores que rastrean el movimiento de objetos espaciales (como telescopios o radares) y los combinan con información estadística.
“La idea básica es procesar todas estas medidas y correlacionarlas con los objetos que ya tenemos en el catálogo”, dice Guillermo Escribano. “Esto nos permite seguirlos aunque los satélites estén realizando maniobras de las que no somos conscientes”, afirma otro científico, Manuel Sanjurjo Rivo, también del Departamento de Ingeniería Aeronáutica de la UC3M.
Según los investigadores, este desarrollo podría utilizarse para mejorar la precisión de los sistemas utilizados actualmente para rastrear y catalogar objetos espaciales, lo que podría contribuir a reducir el problema de la basura espacial. De hecho, el algoritmo ya ha sido implementado por GMV, donde los otros investigadores que colaboraron en este artículo están realizando campañas para rastrear y validar sistemas de catalogación de objetos espaciales.
En este contexto, es importante no solo estimar la posición y la velocidad de los objetos en el espacio, sino también caracterizar adecuadamente la incertidumbre de estas estimaciones, teniendo en cuenta la información proporcionada por los sensores de seguimiento e incluso por los propios operadores de naves espaciales.
“Por el tipo de información que se obtiene de los sensores de seguimiento, que tienen un tiempo de actualización de aproximadamente 12 horas, el conocimiento de la dinámica es fundamental. Por tanto, las maniobras suponen un reto para los actuales sistemas automatizados de asociación y estimación por la falta de información fiable sobre cómo se mueve el objeto”, concluye Manuel Sanjurjo Rivo. De ahí la importancia de los cambios propuestos en este estudio.
Se ha publicado trabajo adicional en Avances en la investigación espacial.
Proporcionado por la Universidad Carlos III de Madrid – Oficina de Información Científica