《通过决策分析和多目标优化增强空间域感知地面架构》美空军技术学院19页论文

目的

美国政府面临着保持作为世界上空间物体编目数据提供者的步伐挑战。用非传统的传感器来增强能力，是一种快速和低成本的改进。然而，巨大的交易空间和未开发的系统性能要求给成功的资本化带来了挑战。本文旨在通过一个多学科的研究，更好地定义和评估增强功能的效用。

设计/方法/途径

假设的望远镜架构在不同的时间里被建模和模拟，然后在启发式算法中使用多目标优化对性能措施和约束进行评估。决策分析和帕累托优化确定了一套高性能的架构，同时保留了决策者设计的灵活性。

研究结果

建议将容量、覆盖率和未观察到的最大时间作为关键性能指标。在1017个架构中，共有187个被确定为最佳表现者。总共有29%的传感器被发现在80%以上的顶级架构中。其他考虑因素进一步将交易空间减少到19个最佳选择，这些选择为每个空间物体平均收集49-51个观测数据，平均最大未观测时间为595-630分钟，提供地球同步轨道带的冗余覆盖。这意味着与模拟的仅有政府的基线结构相比，能力和覆盖面增加了三倍，未观察到的最大时间减少了2小时（16%）。

原创性/价值

这项研究利用基于物理学的模型和现代分析技术，验证了增强型网络概念的效用。它客观地回应了要求改进编目工作的政策，而不是仅仅依靠专家得出的点解决方案。