С каждым годом околоземное пространство становится все более загрязненным. Речь идет не о выбросах парниковых газов, а о настоящем техногенном мусоре: отработавшие ступени ракет, сломанные спутники, обломки от столкновений и даже мелкие частицы вроде отслоившейся краски. По оценкам ученых, объектов размером от одного до десяти сантиметров уже около 900 тысяч, а частиц размером от одного миллиметра до сантиметра — более 130 миллионов. Это не просто безобидный хлам: даже крошечная деталь на орбитальной скорости способна пробить корпус космической станции или вывести из строя дорогостоящий спутник, а каскад столкновений может превратить целые орбитальные пояса в зону, непригодную для работы. Поэтому перед мировым научным сообществом стоит насущная задача — не только отслеживать крупные объекты, но и научиться точно определять размеры более мелких частиц, чтобы понимать реальную степень угрозы и строить достоверные модели засоренности космоса.
Главная сложность заключается в том, что практически все эти объекты вращаются беспорядочно, как неуправляемые волчки. Когда наземный радар направляет на них луч, отраженный сигнал, по которому судят о размере, каждый раз получается разным — он зависит от того, какой стороной повернулась частица в момент замера. Одиночное измерение ничего не говорит об истинных габаритах объекта. Однако если накапливать статистику за многие дни и недели, фиксируя тысячи пролетов одной и той же частицы через луч радара, можно вычислить ее характерный размер. Именно эта идея легла в основу алгоритма, который разработали российские специалисты из «МАК «Вымпел» и Московского физико-технического института.
Предложенный подход не требует знать форму или материал объекта — он основан исключительно на математической обработке большого массива данных. Для каждой частицы учитывается, сколько раз она вообще попадала в зону обзора радаров и сколько раз была успешно обнаружена. Затем на основе специальных формул, связывающих средний уровень отраженного сигнала с площадью поверхности, методом наименьших квадратов подбирается такой размер, который с наибольшей вероятностью мог бы дать наблюдаемую картину. По сути, это похоже на то, как мы угадываем средний рост человека по множеству его теней разной длины: ни одна тень не точна, но по их разбросу можно восстановить истинную величину.
Чтобы проверить работоспособность алгоритма в реальных условиях, ученые создали полноценную компьютерную модель, где «летали» тысячи виртуальных частиц на разных высотах — от 400 до 2000 километров над Землей, а сеть радаров вела их непрерывное наблюдение. В качестве образца взяли объект диаметром 2 сантиметра — один из самых многочисленных и одновременно опасных классов космического мусора. Моделирование показало важный и обнадеживающий результат: ошибка оценки размера заметно снижается с увеличением времени наблюдения. Если за 30 дней непрерывного мониторинга погрешность составляла от 32 до 70 процентов в зависимости от высоты орбиты, то за 90 дней она уменьшилась до 13–24 процентов. Причем парадоксальным образом для объектов на более высоких орбитах точность оказалась даже выше, несмотря на более слабый сигнал, потому что там частицы дольше остаются в поле зрения радара и успевают накопить больше полезных замеров.
Еще один неочевидный вывод: современные радары для слежения за космическим мусором, скорее всего, имеют избыточную мощность. В ходе экспериментов специалисты искусственно уменьшили энергию зондирующего импульса в десять раз, и, как ни странно, на низких орбитах качество оценок почти не пострадало. Лишь на больших высотах, где сигнал и так слабее, ухудшение стало заметным. Это открытие имеет практическую ценность: оно говорит о том, что при грамотной организации наблюдений можно использовать менее дорогие и энергоемкие радары, либо перенаправить высвободившийся ресурс на расширение зоны покрытия или увеличение числа отслеживаемых целей.
Результаты работы позволяют не просто оценивать размер отдельной частицы с приемлемой точностью, но и строить полноценную карту распределения мусора по высотам и размерам. В перспективе такие данные станут основой для банка информации о космическом мусоре, который поможет планировать безопасные траектории для пилотируемых и автоматических аппаратов, выбирать время для запусков и даже разрабатывать стратегии активной очистки орбит. Авторы подчеркивают, что их модель легко адаптируется под любую конфигурацию радаров, а значит, может быть внедрена в существующие системы мониторинга разных стран. Главное, что теперь у нас есть не просто теоретическая возможность, а подтвержденный численными экспериментами инструмент для того, чтобы «пересчитать» невидимый пока космический хлам и начать принимать обоснованные меры, пока проблема не стала критической.
Исследование опубликовано в журнале «Научные труды Института астрономии РАН»
Изображение на обложке: разработано Magnific
