Erkennung von Satellitenzerfallsereignissen durch dichtigkeitsbasierte räumliche Clusterung von Weltraumschrott

Wenn künstliche Satelliten aufgrund von Kollisionen, Explosionen oder Anti-Satelliten-Tests in der Umlaufbahn zerfallen, erzeugen sie eine große Menge an Weltraumschrott. Dieser Schrott bewegt sich in der Umlaufbahn durch formationsähnliche Flugmuster, die wir als Schrott-Cluster bezeichnen. Im Vergleich zu Konstellationssatelliten in Formationsflug haben Schrott-Cluster geringere gegenseitige Abstände und eine höhere räumliche Dichte. Um diesem Phänomen zu begegnen, schlägt dieses Papier eine Erkennungsmethode für Satellitenzerfallsereignisse durch eine zweischichtige Clusterstrategie mit dem DBSCAN-Algorithmus in dreidimensionalen zeitlichen und räumlichen Domänen vor. Die Methode bietet einen systematischen Ansatz zur Identifizierung und Charakterisierung von Zerfalls-Schrott durch orbitale Rückpropagation und Dichteanalyse und dient als Screening-Tool für potenzielle Zerfallsereignisse. Anhand des Zerfallsereignisses der Kollision von Cosmos 2251-Iridium 33 im Jahr 2009 als Validierungsfall zeigen die experimentellen Ergebnisse, dass unser zweischichtiger Clustering-Ansatz eine gute Clustergenauigkeit (98,92 %) und eine positive Rückrufrate (93,20 %) erreicht, mit einer temporalen Auflösung von 5 s und einer räumlichen Präzision von 21,68 km. Die Methodik wurde zudem angewendet, um das Zerfallsereignis von Intelsat 33E im Jahr 2024 zu analysieren, wobei erfolgreich spärliche Schrott-Cluster von Intelsat 33E identifiziert wurden. Die erkannte Zerfallszeit wies eine Abweichung von 8 Minuten vom offiziellen Bericht von Space-track.org auf.