【摘 要】
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在空间碎片的光学巡天观测中,每晚都会产生数百至数千条短弧测角资料无法与已知目标相关联。尽管这些未关联航迹（UCT）占总观测数的比例很低（约1%）,但其中蕴含着关于空间态势变化的关键信息。将这些观测数据归类于物理实体,从而获得较高精度的轨道参数,具有重要意义。由于并不能预先知道这些UCT中包含多少个实际目标,以及每个目标包含多少段观测数据,因此前面提到的两两配对关系并不能完全解决数据分组归类的问题。
【出 处】
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中国天文学会2021年学术年会摘要集
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在空间碎片的光学巡天观测中,每晚都会产生数百至数千条短弧测角资料无法与已知目标相关联。尽管这些未关联航迹（UCT）占总观测数的比例很低（约1%）,但其中蕴含着关于空间态势变化的关键信息。将这些观测数据归类于物理实体,从而获得较高精度的轨道参数,具有重要意义。由于并不能预先知道这些UCT中包含多少个实际目标,以及每个目标包含多少段观测数据,因此前面提到的两两配对关系并不能完全解决数据分组归类的问题。本项研究工作揭示了弧段关联问题具有聚类问题的本质特征,提出基于均值漂移聚类（Mean Shift Clustering）框架,将观测数据作为"点",将轨道根数作为"中心",将残差作为"距离"度量,构建了一种新的弧段关联方法。利用国际科学光学观测网（ISON）的测量数据,我们验证了方法的正确性和有效性,讨论了通过调整带宽（bandwidth）参数来解决轨道类似空间目标的关联混淆困难。
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