Outlier identification in two-line element sets of space debris

The well-known problem of the space field, orbital debris, has been around for many decades already. It became clear that the humankind can pollute not only the air and water on Earth, but also the space environment is close of being considered “uninhabitable”. Letting aside the solutions to reduce the number of current and future debris, how do we maintain operational the global space program? The threat imposed by space debris can be catastrophic for the future space exploration and for people on the Earth’s surface. The available solution is to track the debris during atmospheric re-entry and predict the location of the impact, or in the case of operational satellites, to execute anti-collision maneuvers. As the information about many thousands of objects is limited, the only source of orbital information used for orbit prediction is given by Two Line Elements. The aim of this thesis is to build an algorithm that detects the outlying data in the TLE set of each object of interest. Two different methods were developed. To improve the efficiency of each method, objects belonging to different types of orbits were used during the optimization. The last part of the thesis presents and compares the performance of the two methods. For the assessment of the efficiency of each method, 100 TLE sets were used, and the results are presented in terms of missed outliers.

Il noto problema dell’ambito spaziale, i detriti spaziali, esiste già da molti decenni. È ormai chiaro che l'umanità è riuscita a inquinare non solo l'aria e l'acqua sulla Terra, ma anche l'ambiente spaziale sta per essere considerato “inabitabile”. Tralasciando le soluzioni per diminuire il numero di detriti attuali e futuri, come manteniamo operativa l’attività nell’ambito spaziale? La minaccia rappresentata dai detriti spaziali può essere catastrofica per la futura esplorazione spaziale e per le persone sulla superficie della Terra. La soluzione disponibile è tracciare i detriti durante il rientro atmosferico e anticipare la posizione dell'impatto, e nel caso di satelliti operativi, eseguire manovre di anticollisione. Siccome i dati su molte migliaia di oggetti sono limitati, l'unica fonte di informazioni orbitali utilizzate per la previsione dell'orbita è la Two Line Elements. L'obbiettivo della tesi è di costruire un algoritmo che rilevasse i dati anomali contenuti nei set TLE di ogni oggetto analizzato. Sono stati sviluppati due metodi diversi. Per migliorare l’efficienza di ciascun metodo, sono stati utilizzati oggetti appartenenti a diversi tipi di orbite durante il processo di ottimizzazione. L’ultima parte della tesi presenta e confronta le prestazioni dei due metodi. Per la valutazione dell’efficienza di ciascun metodo, sono stati utilizzati 100 set di TLE, e i risultati sono presentati in termini di valori anomali mancati.