Imagerie des débris spatiaux en haute résolution – Technoguide

Les déchets ne sont pas seulement un problème sur Terre. Selon la NASA, il y a actuellement des millions de débris spatiaux dans la gamme d’altitudes de 200 à 2000 kilomètres au-dessus de la surface de la Terre, connue sous le nom d’orbite terrestre basse (LEO). La plupart des déchets sont composés d’objets créés par des humains, comme des morceaux de vieux vaisseaux spatiaux ou des satellites disparus. Ces débris spatiaux peuvent atteindre des vitesses allant jusqu’à 18 000 miles par heure, posant un danger majeur pour les 2 612 satellites qui opèrent actuellement à LEO. Sans outils efficaces pour suivre les débris spatiaux, certaines parties du LEO peuvent même devenir trop dangereuses pour les satellites.

Dans un article publié aujourd’hui dans le SIAM Journal on Imaging Sciences, Matan Leibovich (New York University), George Papanicolaou (Stanford University) et Chrysoula Tsogka (University of California, Merced) présentent une nouvelle méthode pour prendre des images haute résolution de -Objets en mouvement et en rotation dans l’espace, tels que des satellites ou des débris dans LEO. Ils ont créé un processus d’imagerie qui utilise d’abord un nouvel algorithme pour estimer la vitesse et l’angle de rotation d’un objet dans l’espace, puis applique ces estimations pour développer une image haute résolution de la cible.

Leibovich, Papanicolaou et Tsogka ont utilisé un modèle théorique d’un système d’imagerie spatiale pour construire et tester leur processus d’imagerie. Le modèle représente un morceau de débris en mouvement rapide sous la forme d’un amas de très petits objets hautement réfléchissants qui représentent les bords fortement réfléchissants d’un objet en orbite, comme les panneaux solaires d’un satellite. Le groupe de réflecteurs se déplace tous ensemble avec la même vitesse et la même direction et tourne autour d’un centre commun. Dans le modèle, de multiples sources de rayonnement à la surface de la Terre – telles que les stations de contrôle au sol des systèmes mondiaux de navigation par satellite – émettent des impulsions qui sont réfléchies par des morceaux cibles de débris spatiaux. Un ensemble distribué de récepteurs détecte et enregistre ensuite les signaux qui rebondissent sur les cibles.

Le modèle se concentre sur les sources qui produisent un rayonnement dans la bande X, ou à partir de fréquences de 8 à 12 gigahertz. “Il est bien connu que la résolution peut être améliorée en utilisant des fréquences plus élevées, telles que la bande X”, a déclaré Tsogka. “Cependant, des fréquences plus élevées entraînent également des distorsions de l’image en raison des fluctuations ambiantes dues aux effets atmosphériques.” Les signaux sont déformés par l’air turbulent lorsqu’ils se déplacent de la cible aux récepteurs, ce qui peut rendre l’imagerie d’objets dans LEO assez difficile. La première étape du processus d’imagerie des auteurs a donc été de corréler les données prises à différents récepteurs, ce qui peut aider à réduire les effets de ces distorsions.

Le diamètre de la zone englobée par les récepteurs est appelé ouverture physique du système d’imagerie – dans le modèle, il s’agit d’environ 200 kilomètres. Dans des conditions d’imagerie normales, la taille de l’ouverture physique détermine la résolution de l’image résultante; une ouverture plus grande engendre une image plus nette. Cependant, le mouvement rapide de la cible d’imagerie par rapport aux récepteurs peut créer une ouverture synthétique inverse, dans laquelle les signaux qui ont été détectés au niveau de plusieurs récepteurs lorsque la cible se déplaçait dans leur champ de vision sont synthétisés de manière cohérente. Cette configuration peut effectivement améliorer la résolution, comme si le système d’imagerie avait une ouverture plus large que celle physique.

Les objets dans LEO peuvent tourner à des échelles de temps allant d’une rotation complète toutes les quelques secondes à toutes les quelques centaines de secondes, ce qui complique le processus d’imagerie. Il est donc important de connaître – ou du moins de pouvoir estimer – quelques détails sur la rotation avant de développer l’image. Les auteurs ont donc eu besoin d’estimer les paramètres liés à la rotation de l’objet avant de synthétiser les données de différents récepteurs. Bien qu’il soit techniquement possible de vérifier simplement tous les paramètres possibles pour voir lesquels donnent l’image la plus nette, cela nécessiterait beaucoup de puissance de calcul. Au lieu d’utiliser cette approche de la force brute, les auteurs ont développé un nouvel algorithme qui peut analyser les données d’imagerie pour estimer la vitesse de rotation de l’objet et la direction de son axe.

Après avoir tenu compte de la rotation, la prochaine étape du processus d’imagerie des auteurs consistait à analyser les données pour développer une image des débris spatiaux qui, espérons-le, serait aussi précise et bien résolue que possible. Une méthode que les chercheurs utilisent souvent pour ce type d’imagerie d’objets en mouvement rapide est la migration en un seul point des corrélations croisées. Bien que les fluctuations atmosphériques n’altèrent généralement pas cette technique de manière significative, elle n’a pas une résolution très élevée. Une approche d’imagerie différente et couramment utilisée, appelée migration de Kirchhoff, peut atteindre une résolution élevée, car elle bénéficie de la configuration d’ouverture synthétique inverse; cependant, le compromis est qu’il est dégradé par les fluctuations atmosphériques. Dans le but de créer un schéma d’imagerie qui ne soit pas trop affecté par les fluctuations atmosphériques mais qui conserve toujours une résolution élevée, les auteurs ont proposé une troisième approche: un algorithme dont ils appellent le résultat une image de rang 1. “L’introduction de l’image de rang 1 et son analyse de résolution pour les objets en mouvement rapide et en rotation est la partie la plus nouvelle de cette étude”, a déclaré Leibovich.

Pour comparer les performances des trois schémas d’imagerie, les auteurs ont donné à chacun des données simulées d’un objet en rotation dans LEO et comparé les images qu’ils ont produites. Fait intéressant, l’image de rang 1 était beaucoup plus précise et bien résolue que le résultat de la migration en un seul point. Il avait également des qualités similaires à la sortie de la technique de migration de Kirchhoff. Mais ce résultat n’était pas totalement surprenant, compte tenu de la configuration du problème. “Il est important de noter que l’image de rang 1 bénéficie de la rotation de l’objet”, a déclaré Papanicolaou. Bien qu’un objet en rotation génère des données plus complexes, on peut en fait incorporer ces informations supplémentaires dans la technique de traitement d’image pour améliorer sa résolution. La rotation à certains angles peut également augmenter la taille de l’ouverture synthétique, ce qui améliore considérablement la résolution pour la migration de Kirchhoff et les images de rang 1.

D’autres simulations ont révélé que l’image de rang 1 n’est pas facilement brouillée par les erreurs du nouvel algorithme d’estimation des paramètres de rotation. Il est également plus robuste aux effets atmosphériques que l’image de migration de Kirchhoff. Si les récepteurs capturent des données pour une rotation complète de l’objet, l’image de rang 1 peut même atteindre une résolution d’image optimale. En raison de ses bonnes performances, cette nouvelle méthode d’imagerie pourrait améliorer la précision de l’imagerie des satellites LEO et des débris spatiaux. “Dans l’ensemble, cette étude a mis en lumière une nouvelle méthode d’imagerie d’objets en mouvement et en rotation rapides dans l’espace”, a déclaré Tsogka. “Ceci est d’une grande importance pour assurer la sécurité de la bande LEO, qui est l’épine dorsale de la télédétection mondiale.”

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