Dynamics of Meteor Outbursts & Satellite Mitigation Strategies

Dynamics of Meteor Outbursts & Satellite Mitigation Strategies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Amer Inst of Aeronautics &
作者:Peterson, Glenn E.
出品人:
页数:216
译者:
出版时间:
价格:270.00 元
装帧:Pap
isbn号码:9781884989063
丛书系列:
图书标签:
  • 流星爆发
  • 卫星防御
  • 空间碎片
  • 空间环境
  • 天体力学
  • 风险评估
  • 工程应用
  • 观测技术
  • 数值模拟
  • 灾难应对
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具体描述

《行星际空间动力学与前沿空间环境监测技术》 聚焦小天体碰撞风险、空间碎片威胁与先进探测方法 内容简介: 本书深入探讨了行星际空间环境的复杂动力学机制,尤其关注可能对地球轨道运行航天器及未来深空任务构成威胁的自然天体(如小行星和彗星残骸)的运动规律、潜在碰撞风险评估,以及人为产生的空间碎片环境的演化模型。本书超越了单一的流星爆发现象,将视野拓展到整个近地空间(Near-Earth Space)的物理、化学和动力学过程,旨在为空间态势感知(SSA)、空间交通管理(STM)和行星防御(Planetary Defense)提供坚实的理论基础和前沿的技术支撑。 第一部分:行星际物质的起源与动力学建模 本部分详细阐述了太阳系内微小物质的来源、分布和演化。我们从太阳风、太阳系外物质灌入(Interstellar Inflow)以及彗星和小行星的碎裂事件入手,构建了多尺度的动力学模型。 第一章:微行星体源区分析与轨道演化 本章深入分析了主要的小行星带、柯伊伯带和奥尔特云等源区的物质释放机制。重点研究了Yarkovsky效应、辐射压力以及潮汐力对亚公里级天体轨道漂移的关键影响。通过数值模拟,揭示了这些微小天体如何通过共振区进入或被捕获至可能与地球轨道交叉的区域。章节中引入了高精度N体问题求解方法,用以预测数十年尺度内近地小天体(NEOs)的长期稳定性。 第二章:空间环境的物理参数与辐射场 探讨了影响微小颗粒体在太阳系内传播的关键物理因素。详细介绍了太阳高能粒子(SEP)、银河宇宙射线(GCR)以及太阳紫外辐射对这些天体表面物质的剥蚀和升华作用。本章构建了详细的电磁场与等离子体相互作用模型,用以解释微粒在磁层和电离层边界附近的运动异常。对太阳活动周期与空间粒子密度波动之间的关联性进行了量化分析。 第二部分:近地空间碎片环境的复杂性与演化 本部分将研究重点转向人造空间物体,特别是高密度、高速度的轨道碎片环境,探讨其增长趋势、碰撞概率模型及潜在的灾难性后果。 第三章:轨道碎片生成机制与种群统计 全面回顾了空间碎片产生的历史事件,包括火箭爆炸、碰撞解体和材料剥蚀等主要机制。本章引入了基于时间演化的碎片生成模型(如NASA的碎片环境模型更新),重点分析了在特定高度(如低地球轨道 LEO 和地球静止轨道 GEO)的碎片密度分布特征。引入了国际空间站轨道附近高风险区域的碎片热点分析技术。 第四章:碎片云的动力学交互与碰撞风险评估 详细阐述了碎片云的传播动力学。利用高斯过程和蒙特卡洛方法,建立了精确的相对速度分布函数,用于计算任意两个轨道物体间的碰撞概率。本章特别关注了“凯斯勒现象”(Kessler Syndrome)的临界阈值分析,并探讨了碎片云在地球磁场和大气阻力作用下的长期衰减速率。引入了先进的风险矩阵分析工具,用于评估多目标防御体系的鲁棒性。 第三部分:前沿空间环境监测与数据处理技术 为应对上述自然与人造的威胁,本部分聚焦于当前最先进的监测、跟踪、定位(Tracking, Identification, and Cataloging - TIC)技术和数据处理算法。 第五章:地基光学与雷达监测系统的性能优化 本章深入研究了新一代地基监测设备的设计原理。详细分析了高分辨率、大视场光学望远镜在捕捉暗弱、快速移动目标(尤其是微小碎片)时的性能瓶颈。对地基合成孔径雷达(SAR)在全天候、高精度测距与形貌识别方面的应用潜力进行了深入探讨,包括如何通过干涉测量技术提高对低速、低信噪比目标的探测能力。 第六章:在轨传感与主动探测技术 本章关注未来空间态势感知的技术前沿——在轨平台搭载的传感器系统。探讨了激光雷达(LIDAR)在精确测距和轨道确定中的应用,包括脉冲测量和多普勒频移分析。同时,对微波和射频(RF)传感技术在识别非合作目标(如失去动力的卫星或碎片)的身份识别和姿态估计方面进行了详细建模,并讨论了利用星间链路数据进行分布式传感网络的构建方法。 第七章:大数据分析与空间态势的实时感知 空间监测生成的海量观测数据需要高效的处理。本章聚焦于将机器学习和深度学习算法应用于空间目标识别、分类和轨道预报。重点介绍了基于卷积神经网络(CNN)的目标分类算法,用以区分自然天体残骸和人造碎片。此外,详细阐述了实时数据融合技术,如何将来自不同类型传感器(光学、雷达、射频)的数据进行加权平均与时间对齐,以提供高置信度的实时空间态势图景。 总结与展望 本书最后一部分总结了当前行星际空间动力学研究和空间监测技术面临的挑战,并对未来十年在空间环境建模精度提升、主动碎片清除(ADR)的路径规划优化,以及更深层太阳系探测任务的风险规避策略等方面的发展方向进行了展望。本书旨在为从事空间科学、天体物理学、航天工程及国家安全战略研究的专业人士提供一本全面、深入的参考资料。

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