Chinese onderzoekers hebben de nauwkeurigheid verbeterd bij het detecteren van ruimteafval in de baan van de aarde, een effectievere manier bieden om veilige routes voor ruimtevaartuigmanoeuvres uit te stippelen.

"De mogelijkheid om succesvol door een asteroïdeveld te navigeren is ongeveer 3, 720 tegen één!" riep C-3PO uit terwijl Han Solo de Millennium Falcon in een asteroïdeveld stuurde in "Star Wars:The Empire Strikes Back." De baan van de aarde is lang niet zo gevaarlijk, maar na meer dan een halve eeuw ruimteactiviteit, botsingen tussen afgeworpen motoren en uiteengevallen ruimtevaartuigen hebben een planetaire schroothoop gevormd die ruimtevaartuigen moeten ontwijken.

Wetenschappers hebben identificatiesystemen voor ruimteafval ontwikkeld, maar het is lastig gebleken om de snelle, kleine vlekjes ruimteafval. Een unieke set algoritmen voor laserafstandstelescopen, beschreven in de Tijdschrift voor lasertoepassingen , heeft het slagingspercentage van de detectie van ruimtepuin aanzienlijk verbeterd.

"Na het verbeteren van de richtnauwkeurigheid van de telescoop via een neuraal netwerk, ruimtepuin met een dwarsdoorsnede van 1 vierkante meter en een afstand van 1, 500 kilometer kan worden gedetecteerd, " zei Tianming Ma, van de Chinese Academie voor landmeten en in kaart brengen, Peking en Liaoning Technische Universiteit, Fuxine.

Laserafstandstechnologie maakt gebruik van laserreflectie van objecten om hun afstand te meten. Maar het echosignaal dat wordt weerkaatst door het oppervlak van ruimtepuin is erg zwak, het verminderen van de nauwkeurigheid. Eerdere methoden verbeterden het lokaliseren van puin met laser, maar alleen tot een niveau van 1 kilometer.

Toepassing van neurale netwerken - algoritmen gemodelleerd op de sensorische input van het menselijk brein, verwerkings- en uitvoerniveaus - tot laserbereiktechnologieën is eerder voorgesteld. Echter, Ma's onderzoek is de eerste keer dat een neuraal netwerk de richtnauwkeurigheid van een lasertelescoop aanzienlijk heeft verbeterd.

Ma en collega's hebben een neuraal netwerk voor terugpropagatie getraind om ruimtepuin te herkennen met behulp van twee corrigerende algoritmen. Het genetische algoritme en Levenberg-Marquardt optimaliseerden de drempels van het neurale netwerk voor de herkenning van ruimtepuin, ervoor te zorgen dat het netwerk niet te gevoelig was en kon worden getraind op gelokaliseerde gebieden van de ruimte. Het team demonstreerde de verbeterde nauwkeurigheid door te testen met drie traditionele methoden op het laserbereiktelescoopstation van Beijing Fangshen.

De observatiegegevens van 95 sterren werden gebruikt om de algoritmecoëfficiënten van elke methode op te lossen, en de nauwkeurigheid van het detecteren van 22 andere sterren werd beoordeeld. De nieuwe aanwijscorrectie-algoritmen bleken het meest nauwkeurig, en eenvoudig te bedienen met goede realtime prestaties.

Ma wil de methode verder verfijnen. "Het verkrijgen van de precieze baan van ruimteschroot kan effectieve hulp bieden voor de veilige werking van ruimtevaartuigen in een baan."