MADRID, 20 (EUROPA PRESS)
Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), el Politécnico de Milán y la empresa GMV han desarrollado una nueva metodología de detección y estimación de maniobras satelitales que “mejora” el funcionamiento de los sistemas utilizados en la actualidad.
Este avance, que ya se está probando en entornos industriales reales, “puede ayudar a reducir el problema de la basura espacial”, según ha informado la Universidad Carlos III.
Actualmente, el número de satélites y fragmentos de basura espacial en órbita terrestre asciende a unos 30.000, según los catálogos de la Agencia Espacial Europea (ESA) y de la NASA, aunque los investigadores en este campo estiman que la cantidad real asciende a unos 100.000.
Cualquier objeto con un tamaño superior a un centímetro, aproximadamente, puede ocasionar graves daños en caso de colisión. Los catálogos de “basura espacial” permiten que los satélites que están en funcionamiento realicen maniobras para esquivar posibles peligros. Pero estos mismos movimientos que algunos satélites realizan de manera automática pueden suponer un problema, porque si no se detectan y estiman correctamente conducen a la degradación del catálogo, lo que a su vez aumenta el riesgo de colisiones.
“El problema es que cada vez hay más lanzamientos de satélites y que muchos de ellos tienen capacidad autónoma de maniobra, formando parte de constelaciones de miles de objetos. Por lo cual, es muy interesante ser capaces de detectar de manera autónoma estas maniobras para poder mantener custodia de la posición real de estos satélites”, explica el investigador del Departamento de Ingeniería Aeroespacial de la UC3M, Guillermo Escribano, uno de los autores de este trabajo publicado recientemente en la revista Acta Astronáutica.
Lo que han desarrollado estos investigadores es un algoritmo que detecta y caracteriza con mayor eficacia estas maniobras de los satélites. Para ello, emplean los datos de los sensores que vigilan el desplazamiento de los objetos espaciales (como los telescopios o los radares, por ejemplo) y los combinan con información estadística. “La idea básica es procesar todas esas medidas y correlacionarlas con objetos que ya tenemos en el catálogo”, señala Guillermo Escribano.
“Con ello somos capaces de realizar el seguimiento incluso aunque los satélites hagan maniobras que nosotros no conocemos”, indica otro de los investigadores, Manuel Sanjurjo Rivo, también del Departamento de Ingeniería Aeroespacial de la UC3M.
Este avance se podría emplear para mejorar la precisión de los sistemas de seguimiento y de catalogación de objetos espaciales que se utilizan en la actualidad, lo que “podría ayudar a reducir el problema de la basura espacial”, según los investigadores.
De hecho, el algoritmo ya ha sido implementado por la empresa GMV, donde trabajan otros de los investigadores autores de este artículo, para realizar campañas de seguimiento y de validación de sistemas de catalogación de objetos espaciales.
En este contexto, resulta fundamental no sólo contar con una estimación de la posición y velocidad de los objetos en el espacio, sino también caracterizar adecuadamente la incertidumbre de dichas estimaciones considerando la información proporcionada por los sensores de vigilancia o incluso por los propios operadores de las naves.
“Atendiendo al tipo de información obtenida a través de los sensores de vigilancia, cuyos tiempos de actualización de datos oscilan en torno a las 12 horas, el conocimiento de la dinámica es fundamental. De este modo, las maniobras suponen un desafío para los sistemas automatizados de asociación y estimación actuales debido a una falta de información fidedigna acerca de cómo se mueve el objeto”, concluye Sanjurjo Rivo.
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