Information-Driven Search and Track of Novel Space Objects

要約

宇宙監視は、既知のカタログ天体の捕捉を維持するために、センサーのリソースを効率的に活用することに依存する。しかしながら、新たに検出された宇宙物体を迅速に探索し追跡するために、これらのリソースをどのように活用するのが最善であるかは、依然として不明である。新しい測定が提供されると、追跡観測に情報を提供するために、許容領域制約を通して探索セットをインスタンス化することができる。十分な制約がない場合、この集合は追跡方向に急速に広がり、追跡センサーの有限な視野よりもはるかに大きくなる。さらに、新規天体の数は不確かである可能性があり、追尾観測は既知のカタログ天体からの誤検出や見逃しによって破損するのが一般的である。本研究では、センサ制御とマルチターゲット追跡のジョイントアプローチを導入することにより、これらの課題に対処する。新しい測定に関連する探索セットは、オブジェクトのセットに関連する状態の不確実性と真のターゲット番号の確率質量関数を共同で追跡するカーディナライズド確率仮説密度（CPHD）によって表現される。フォローアップセンサースキャンでは、空の測定セットに含まれる情報、および新規オブジェクトと既知のカタログオブジェクトの両方からのリターンは、このパラダイムによって簡潔に捕捉される。追尾センサーの有用性を最大化するために、我々は情報駆動型のセンサー制御アプローチを導入する。我々の方法は2つの関連するテストケースでテストされ、現在の素朴なタスク戦略との比較分析を提供する。

要約(オリジナル)

Space surveillance depends on efficiently directing sensor resources to maintain custody of known catalog objects. However, it remains unclear how to best utilize these resources to rapidly search for and track newly detected space objects. Provided a novel measurement, a search set can be instantiated through admissible region constraints to inform follow-up observations. In lacking well-constrained bounds, this set rapidly spreads in the along-track direction, growing much larger than a follow-up sensor’s finite field of view. Moreover, the number of novel objects may be uncertain, and follow-up observations are most commonly corrupted by false positives from known catalog objects and missed detections. In this work, we address these challenges through the introduction of a joint sensor control and multi-target tracking approach. The search set associated to a novel measurement is represented by a Cardinalized Probability Hypothesis Density (CPHD), which jointly tracks the state uncertainty associated to a set of objects and a probability mass function for the true target number. In follow-up sensor scans, the information contained in an empty measurement set, and returns from both novel objects and known catalog objects is succinctly captured through this paradigm. To maximize the utility of a follow-up sensor, we introduce an information-driven sensor control approach for steering the instrument. Our methods are tested on two relevant test cases and we provide a comparative analysis with current naive tasking strategies.

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