The number of objects in a geocentric orbit is constantly increasing, and so is the number of objects reentering. While tracking and collision avoidance are crucial in guaranteeing space safety, another significant task is correctly predicting satellites’ reentries and overall decay to anticipate potential impacts and intersections with spacecraft trajectories - this knowledge about the state of the reentries strongly correlated with the state of the atmosphere. The European Space Agency (ESA) developed the flight dynamics library godot to optimize and propagate orbits. In this work, we redesign godot’s atmospheric core component using state-of-the-art software engineering in modern C++ while interfacing a dynamic plugin that provides the user with an array of new and legacy atmospheric models, such as Jacchia-Bowman 2008 (JB2008), MSISv2, or DTM2020. In the second step, we build upon godot by implementing an atmospheric optimization framework. The framework includes an extensive toolchain for the purpose of atmosphere and reentry optimization consolidating publicly available data sources like Space-Track, Discos, and the HASDM (High Accuracy Satellite Drag Model) SET Database to perform fully automatic reentry prediction for arbitrary satellites by optimizing their ballistic coefficient and the diurnal density coefficients of JB2008. The optimization framework allows a high degree of freedom in assembling and combining arbitrary optimization building blocks with one another. With a modified version of Picone et al.’s TLE density derivation algorithm to optimize ballistic coefficients, we can achieve median reentry prediction errors as low as ∼ 9% in 2019 for 25 satellites, comparable to the current state-of-the-art errors with only publicly available resources and within runtimes of minutes by exploiting parallelization. The solution will be utilized by the ESA’s Space Debris Office as a second toolchain for assessing reentries.      «

The number of objects in a geocentric orbit is constantly increasing, and so is the number of objects reentering. While tracking and collision avoidance are crucial in guaranteeing space safety, another significant task is correctly predicting satellites’ reentries and overall decay to anticipate potential impacts and intersections with spacecraft trajectories - this knowledge about the state of the reentries strongly correlated with the state of the atmosphere. The European Space Agency (ESA) d...     »

Die Zahl der Objekte in einer geozentrischen Umlaufbahn nimmt ständig zu, ebenso wie die Zahl der Objekte, die wieder eintreten. Während Tracking und Kollisionsvermeidung für die Gewährleistung der Sicherheit im Weltraum von entscheidender Bedeutung sind, besteht eine weitere wichtige Aufgabe in der korrekten Vorhersage des Wiedereintritts von Satelliten und des Bahnabfalls. Letzteres dient dazu um potenzielle Kollisionen und Überschneidungen mit den Flugbahnen von Raumfahrzeugen zu antizipieren. Dieses Wissen korreliert stark mit dem Zustand der Atmosphäre. Die Europäische Weltraumorganisation (ESA) hat die Flugdynamik-Bibliothek godot entwickelt, um Trajektorien zu optimieren und zu propa- gieren. In dieser Arbeit gestalten wir godot’s atmosphärische Kernkomponente von Grund auf neu unter der Verwendung von State-of-the-Art Software-Engineering Best Practices in C++. Das neu geschaffene Plugin stellt dem Benutzer eine Reihe von neuen und alten atmosphärischen Modellen zur Verfügung, wie z.B. Jacchia-Bowman 2008 (JB2008), MSISv2 oder DTM2020. Im zweiten Schritt bauen wir auf godot auf, indem wir ein Framework zur atmosphärischen Optimierung implementieren. Das Framework umfasst eine umfangrei- che Toolchain für die Optimierung der Atmosphäre und des Wiedereintritts, die öffentlich verfügbare Datenquellen wie Space-Track, Discos und die HASDM (High Accuracy Satellite Drag Model) SET Datenbank zusammenführt, um eine vollautomatische Wiedereintritts- vorhersage für beliebige Satelliten durch Optimierung ihres ballistischen Koeffizienten und der täglichen Dichtekoeffizienten von JB2008 durchzuführen. Das Optimierungsframework erlaubt einen hohen Freiheitsgrad an Konfigurierbarkeit durch die beliebige Kombination von Optimierungsbausteinen untereinander. Mit einer modifizierten Version des TLE-Dichte- Ableitungsalgorithmus von Picone et al. zur Optimierung der ballistischen Koeffizienten können wir im Jahr 2019 für 25 Satelliten mediane Wiedereintrittsvorhersagefehler von nur ∼ 9% erreichen, welche vergleichbar sind mit aktuellen State-of-the-Art-Fehlern. Wir nutzen dabei nur öffentlich verfügbare Ressourcen und erreichen die Ergebnisse innerhalb einer Laufzeit von Minuten durch Ausnutzung von Parallelisierung. Die Lösung wird vom Space Debris Office der ESA als zweite Toolchain für die Bewertung von Wiedereintritten genutzt werden.      «

Die Zahl der Objekte in einer geozentrischen Umlaufbahn nimmt ständig zu, ebenso wie die Zahl der Objekte, die wieder eintreten. Während Tracking und Kollisionsvermeidung für die Gewährleistung der Sicherheit im Weltraum von entscheidender Bedeutung sind, besteht eine weitere wichtige Aufgabe in der korrekten Vorhersage des Wiedereintritts von Satelliten und des Bahnabfalls. Letzteres dient dazu um potenzielle Kollisionen und Überschneidungen mit den Flugbahnen von Raumfahrzeugen zu antizipieren...     »