Fragmentation event characterisation from optical measurements track

The growing number of space objects in the near-Earth environment poses a serious challenge to the safety and long-term sustainability of space operations. This increasing congestion elevates the risk of collisions, with fragmentation events now representing the main source of orbital debris. These breakups are typically caused by explosions, collisions, or other anomalous events, and can produce thousands of high-speed fragments capable of disabling missions or triggering further debris generation. While current methods mainly focus on determining the fragmentation epoch and linking observed tracks to the event, this study addresses another critical gap in orbital fragmentation analysis and Space Situational Awareness. This work presents FIVE (Fragmentation Imparted Velocity Estimation), a novel algorithm that estimates the instantaneous velocity change Δv imparted to individual fragments during an orbital breakup event, starting from an optical measurements track. The algorithm builds on the assumption that both the fragmentation epoch and the state of the parent object at that time are known. Using only short-arc optical observations, FIVE employs the admissible region tool to generate admissible fragment states through systematic sampling. These states are then propagated to simulate observation tracks, which are statistically correlated to the observed optical track using a metric based on the Mahalanobis distance. This correlation is performed iteratively to refine the set of admissible states and is followed by a constrained optimisation process that estimates the magnitude and direction of the Δv imparted to each fragment. This approach enables reconstruction of breakup dynamics without requiring any initial orbit determination result of the fragment, providing critical capabilities for post-event debris characterisation and collision risk mitigation. The performance of the algorithm is evaluated using simulated optical observations from a real low Earth orbit breakup event. An initial analysis assesses its effectiveness and accuracy under unperturbed conditions and without measurements noise. This is followed by a robustness analysis to test the performance of the algorithm in a more realistic scenario, including measurements noise and orbital perturbations. Results show that the algorithm accurately estimates the imparted Δv for most fragments under ideal conditions. However, in realistic scenarios, the number of correctly estimated Δv values decreases significantly, and the computational cost grows due to the higher level of detail. These limitations emphasise the need for further improvements to enhance the robustness and accuracy of the algorithm.

Il crescente numero di oggetti nell'ambiente spaziale in prossimità della Terra rappresenta una seria sfida per la sicurezza e la sostenibilità a lungo termine delle operazioni spaziali. Questa crescente congestione aumenta il rischio di collisioni, con gli eventi di frammentazione che sono ormai diventati la principale fonte di detriti orbitali. Questi breakup sono tipicamente causati da esplosioni, collisioni o altri eventi anomali e possono produrre migliaia di frammenti ad alta velocità capaci di disabilitare missioni o innescare ulteriore generazione di detriti. Mentre i metodi attuali si concentrano principalmente sulla determinazione dell'epoca di frammentazione e sulla correlazione di tracce all'evento, questo studio affronta un'altra lacuna nell'analisi della frammentazione orbitale e nella Space Situational Awareness. Questo lavoro presenta FIVE (Fragmentation Imparted Velocity Estimation), un nuovo algoritmo che stima il cambiamento di velocità istantaneo Δv impartito ai singoli frammenti durante un evento di frammentazione, a partire da una traccia di misurazioni ottiche. L'algoritmo si basa sull'ipotesi che sia l'istante di frammentazione sia lo stato dell'oggetto genitore in quel momento siano noti. Utilizzando solo osservazioni ottiche a corto arco, FIVE utilizza lo strumento della regione ammissibile per generare gli stati ammissibili dei frammenti attraverso un campionamento sistematico. Questi stati vengono poi propagati per simulare delle tracce di osservazione, che vengono correlate statisticamente alla traccia ottica reale utilizzando una metrica basata sulla distanza di Mahalanobis. Questa correlazione viene eseguita iterativamente per affinare l'insieme degli stati ammissibili ed è seguita da un processo di ottimizzazione vincolata che stima la magnitudine e la direzione del Δv impartito a ciascun frammento. Questo approccio consente di ricostruire le dinamiche di frammentazione senza richiedere alcun risultato di determinazione iniziale dell'orbita del frammento, fornendo capacità critiche per la caratterizzazione dei detriti post-evento e la mitigazione del rischio di collisione. Le prestazioni dell'algoritmo sono valutate utilizzando osservazioni ottiche simulate a partire da un evento reale di frammentazione in orbita terrestre bassa. Un'analisi iniziale valuta l'efficacia e l'accuratezza dell'algoritmo in condizioni non perturbate e senza considerare rumore di misura. Segue un'analisi di robustezza per testare le prestazioni dell'algoritmo in uno scenario più realistico, che include il rumore delle misure e le perturbazioni orbitali. I risultati mostrano che l'algoritmo stima accuratamente il Δv impartito per la maggior parte dei frammenti in condizioni ideali. Tuttavia, in scenari realistici, il numero di valori di Δv stimati correttamente diminuisce significativamente, e il costo computazionale cresce a causa del livello di dettaglio più elevato. Queste limitazioni sottolineano la necessità di ulteriori miglioramenti per aumentare la robustezza e l'accuratezza dell'algoritmo.