Los investigadores chinos han mejorado la precisión en la detección de basura espacial en la órbita de la Tierra, proporcionando una forma más eficaz de trazar rutas seguras para las maniobras de las naves espaciales.

"La posibilidad de navegar con éxito por un campo de asteroides es de aproximadamente 3, ¡720 a uno! ", Exclamó C-3PO mientras Han Solo dirigía el Halcón Milenario hacia un campo de asteroides en" Star Wars:El Imperio Contraataca ". La órbita de la Tierra no es ni de lejos tan peligrosa, pero después de más de medio siglo de actividad espacial, Las colisiones entre motores descartados y naves espaciales desintegradas han formado un desperdicio planetario que las naves deben evadir.

Los científicos han desarrollado sistemas de identificación de basura espacial, pero ha resultado complicado identificar al vencejo, pequeñas motas de basura espacial. Un conjunto único de algoritmos para telescopios de alcance láser, descrito en el Revista de aplicaciones láser , ha mejorado significativamente la tasa de éxito de la detección de desechos espaciales.

"Después de mejorar la precisión de apuntado del telescopio a través de una red neuronal, desechos espaciales con un área de sección transversal de 1 metro cuadrado y una distancia de 1, Se pueden detectar 500 kilómetros, "dijo Tianming Ma, de la Academia China de Topografía y Cartografía, Universidad Técnica de Beijing y Liaoning, Fuxin.

La tecnología de rango láser utiliza la reflexión láser de los objetos para medir su distancia. Pero la señal de eco reflejada desde la superficie de los desechos espaciales es muy débil, reduciendo la precisión. Los métodos anteriores mejoraron la localización de escombros con láser, pero solo a un nivel de 1 kilómetro.

Aplicación de redes neuronales:algoritmos modelados sobre las entradas sensoriales del cerebro humano, Niveles de procesamiento y salida — a tecnologías de rango láser se ha propuesto anteriormente. Sin embargo, El estudio de Ma es la primera vez que una red neuronal ha mejorado significativamente la precisión de puntería de un telescopio de alcance láser.

Ma y sus colegas entrenaron una red neuronal de retropropagación para reconocer los desechos espaciales utilizando dos algoritmos de corrección. El algoritmo genético y Levenberg-Marquardt optimizaron los umbrales de la red neuronal para el reconocimiento de desechos espaciales, asegurarse de que la red no sea demasiado sensible y pueda capacitarse en áreas localizadas del espacio. El equipo demostró la precisión mejorada al realizar pruebas con tres métodos tradicionales en la estación de telescopios de alcance láser de Beijing Fangshen.

Los datos de observación de 95 estrellas se utilizaron para resolver los coeficientes del algoritmo de cada método, y se evaluó la precisión de la detección de otras 22 estrellas. Los nuevos algoritmos de corrección de puntería demostraron ser los más precisos, así como fácil de operar con buen rendimiento en tiempo real.

Ma tiene como objetivo perfeccionar aún más el método. "Obtener la órbita precisa de los desechos espaciales puede proporcionar una ayuda eficaz para el funcionamiento seguro de las naves espaciales en órbita".