Zwerfvuil is niet alleen een probleem op aarde. Volgens NASA, er zijn momenteel miljoenen stukken ruimteafval in het bereik van hoogten van 200 tot 2, 000 kilometer boven het aardoppervlak, die bekend staat als een lage baan om de aarde (LEO). Het grootste deel van de rommel bestaat uit objecten die door mensen zijn gemaakt, zoals stukken oud ruimtevaartuig of ter ziele gegane satellieten. Dit ruimtepuin kan snelheden bereiken tot 18, 000 mijl per uur, een groot gevaar vormen voor de 2, 612 satellieten die momenteel bij LEO werken. Zonder effectieve hulpmiddelen voor het opsporen van ruimtepuin, delen van LEO kunnen zelfs te gevaarlijk worden voor satellieten.

In een papieren publicatie vandaag in de SIAM Journal on Imaging Sciences , Matan Leibovich (Universiteit van New York), George Papanicolaou (Stanford Universiteit), en Chrysoula Tsogka (Universiteit van Californië, Merced) introduceren een nieuwe methode voor het maken van afbeeldingen met hoge resolutie van snel bewegende en roterende objecten in de ruimte, zoals satellieten of puin in LEO. Ze creëerden een beeldvormingsproces dat eerst een nieuw algoritme gebruikt om de snelheid en hoek te schatten waaronder een object in de ruimte roteert, past deze schattingen vervolgens toe om een ​​beeld met hoge resolutie van het doel te ontwikkelen.

Leibovich, Papanicolaou, en Tsogka gebruikten een theoretisch model van een ruimtebeeldvormingssysteem om hun beeldvormingsproces te construeren en te testen. Het model toont een stuk snel bewegend puin als een cluster van zeer kleine, sterk reflecterende objecten die de sterk reflecterende randen van een item in een baan om de aarde vertegenwoordigen, zoals de zonnepanelen op een satelliet. De cluster van reflectoren bewegen allemaal samen met dezelfde snelheid en richting en roteren rond een gemeenschappelijk centrum. In het model, meerdere stralingsbronnen op het aardoppervlak - zoals de grondcontrolestations van wereldwijde navigatiesatellietsystemen - zenden pulsen uit die worden gereflecteerd door doelstukken van ruimtepuin. Een gedistribueerde set ontvangers detecteert en registreert vervolgens de signalen die weerkaatsen op de doelen.

Het model richt zich op bronnen die straling produceren in de X-band, of van frequenties van 8 tot 12 gigahertz. "Het is algemeen bekend dat de resolutie kan worden verbeterd door hogere frequenties te gebruiken, zoals de X-band, ' zei Tsogka. 'Hogere frequenties, echter, leiden ook tot vervormingen van het beeld als gevolg van omgevingsfluctuaties door atmosferische effecten." Signalen worden vervormd door turbulente lucht terwijl ze van het doel naar ontvangers reizen, wat het in beeld brengen van objecten in LEO behoorlijk uitdagend kan maken. De eerste stap van het beeldvormingsproces van de auteurs was dus het correleren van de gegevens die bij verschillende ontvangers waren genomen, die kunnen helpen de effecten van deze verstoringen te verminderen.

De diameter van het gebied dat door de ontvangers wordt omvat, wordt de fysieke opening van het beeldvormingssysteem genoemd - in het model, dit is ongeveer 200 kilometer. Onder normale beeldvormingsomstandigheden, de grootte van de fysieke opening bepaalt de resolutie van het resulterende beeld; een groter diafragma zorgt voor een scherper beeld. Echter, de snelle beweging van het beelddoel ten opzichte van de ontvangers kan een omgekeerd synthetisch diafragma , waarin de signalen die bij meerdere ontvangers werden gedetecteerd terwijl het doelwit door hun gezichtsveld bewoog, coherent worden gesynthetiseerd. Deze configuratie kan de resolutie effectief verbeteren, alsof het beeldsysteem een ​​grotere opening had dan het fysieke.

Objecten in LEO kunnen draaien op tijdschalen die variëren van een volledige rotatie om de paar seconden tot elke paar honderd seconden, wat het beeldvormingsproces bemoeilijkt. Het is dus belangrijk om enkele details over de rotatie te kennen - of in ieder geval te kunnen inschatten - voordat de afbeelding wordt ontwikkeld. De auteurs moesten daarom de parameters met betrekking tot de rotatie van het object schatten voordat ze de gegevens van verschillende ontvangers konden synthetiseren. Hoewel het technisch haalbaar is om eenvoudig alle mogelijke parameters te controleren om te zien welke het scherpste beeld opleveren, daarvoor zou veel rekenkracht nodig zijn. In plaats van deze brute force-benadering toe te passen, de auteurs ontwikkelden een nieuw algoritme dat de beeldgegevens kan analyseren om de rotatiesnelheid van het object en de richting van zijn as te schatten.

Na rekening te hebben gehouden met de rotatie, de volgende stap in het beeldvormingsproces van de auteurs was het analyseren van de gegevens om een ​​beeld van het ruimteschroot te ontwikkelen dat hopelijk zo nauwkeurig en goed mogelijk zou zijn. Een methode die onderzoekers vaak gebruiken voor dit type beeldvorming van snel bewegende objecten is de single-point migratie van kruiscorrelaties. Hoewel atmosferische fluctuaties deze techniek meestal niet significant aantasten, het heeft geen erg hoge resolutie. Een andere, veelgebruikte beeldvormingsbenadering genaamd Kirchhoff-migratie kan een hoge resolutie bereiken, omdat het profiteert van de omgekeerde synthetische apertuurconfiguratie; echter, de wisselwerking is dat het wordt afgebroken door atmosferische schommelingen. Met het doel een beeldschema te creëren dat niet te sterk wordt beïnvloed door atmosferische schommelingen, maar toch een hoge resolutie behoudt, de auteurs stelden een derde benadering voor:een algoritme waarvan ze het resultaat een rang-1-afbeelding noemen. "De introductie van het rang-1-beeld en de resolutie-analyse voor snel bewegende en roterende objecten is het meest nieuwe onderdeel van deze studie, ' zei Leibovich.

Om de prestaties van de drie beeldvormingsschema's te vergelijken, de auteurs gaven gesimuleerde gegevens van een roterend object in LEO aan elk en vergeleken de afbeeldingen die ze produceerden. Opwindend, het rang-1-beeld was veel nauwkeuriger en beter opgelost dan het resultaat van migratie op één punt. Het had ook vergelijkbare eigenschappen als de output van de Kirchhoff-migratietechniek. Maar dit resultaat was niet geheel verrassend, gezien de configuratie van het probleem. "Het is belangrijk op te merken dat de rang-1-afbeelding profiteert van de rotatie van het object, " zei Papanicolaou. Hoewel een roterend object complexere gegevens genereert, men kan deze aanvullende informatie daadwerkelijk in de beeldverwerkingstechniek opnemen om de resolutie te verbeteren. Rotatie onder bepaalde hoeken kan ook de grootte van de synthetische opening vergroten, wat de resolutie voor de Kirchhoff-migratie en rang-1-afbeeldingen aanzienlijk verbetert.

Verdere simulaties onthulden dat het rang-1-beeld niet gemakkelijk wordt verward door fouten in het nieuwe algoritme voor de schatting van rotatieparameters. Het is ook robuuster voor atmosferische effecten dan het Kirchhoff-migratiebeeld. Als ontvangers gegevens vastleggen voor een volledige rotatie van het object, het rang-1-beeld kan zelfs een optimale beeldresolutie bereiken. Door zijn goede prestaties, deze nieuwe beeldvormingsmethode zou de nauwkeurigheid van het in beeld brengen van LEO-satellieten en ruimtepuin kunnen verbeteren. "Algemeen, deze studie werpt licht op een nieuwe methode voor het in beeld brengen van snel bewegende en roterende objecten in de ruimte, "Zei Tsogka. "Dit is van groot belang voor het waarborgen van de veiligheid van de LEO-band, dat is de ruggengraat van wereldwijde teledetectie."