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Simulación de Curva de Luz Espectral para la Estimación de Parámetros a partir de Desechos Espaciales

Autores: Nussbaum, Max; Schafer, Ewan; Yoon, Zizung; Keil, Denise; Stoll, Enrico

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Simulación de Curva de Luz Espectral para la Estimación de Parámetros a partir de Desechos Espaciales


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Detritos espaciales
Vigilancia
Observaciones multiespectrales
Simulación
Curvas de luz espectral
Validación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La caracterización de los desechos espaciales se ha convertido en una tarea fundamental para facilitar operaciones espaciales sostenibles. La vigilancia terrestre proporciona los medios para extraer atributos clave de las naves espaciales. Sin embargo, los intentos de inversión de señales generalmente están sub-constrainados, por lo que se espera que un aumento en los canales de medición a través de observaciones multispectrales beneficie la estimación de parámetros. El enfoque actual para simular la observación de desechos espaciales en el Instituto de Física Técnica del Centro Aeroespacial Alemán (DLR) en Stuttgart se basa en imágenes monocromáticas tomadas del motor de renderizado POV-Ray para formar señales de curvas de luz. Las escenas renderizadas se generan en función de la ubicación de un observador al propagar la órbita y rotación de un objetivo. Este documento describe la simulación de curvas de luz espectrales a través de la extensión del entorno de simulación Raxus Prime del DLR. Las reflexiones de luz se calculan utilizando el motor de renderizado espectral Mitsuba2, mientras que la atenuación atmosférica se tiene en cuenta mediante la biblioteca de transferencia radiativa libRadTran. Se logró una validación del simulador utilizando mediciones multispectrales, realizadas en el observatorio de investigación Uhlandshöhe en Stuttgart. Se encontró que los datos medidos y sintéticos estaban en acuerdo basado en un error RMS.

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