随着 Starlink 卫星星座规模突破数万颗节点，传统的空间态势感知方法已难以满足实时性与精度的双重要求。构建专门针对 Starlink 的多传感器融合轨道预测系统，即 Stargaze 系统，其核心目标在于整合地面雷达、光学望远镜以及卫星间链路测距数据，实现厘米级的实时轨道确定，并在此基础上完成毫秒级的碰撞规避决策。这一工程化挑战涉及传感器数据同步、融合算法选型、计算资源调度以及系统容错设计等多个维度。
多传感器融合的首要难题在于异构数据的时空对齐与误差建模。地面相控阵雷达提供高更新率的距离与角度测量，但受限于地球曲率与大气传播延迟；光学望远镜在特定波段具有极高的角分辨率，却受天气与昼夜周期制约；星间链路利用激光或微波在卫星间建立直接测距通道，能够提供连续的空间几何约束，但依赖稳定的链路保持与精密的时钟同步。工程实践中，通常采用扩展卡尔曼滤波器作为融合框架，以状态向量表示卫星的轨道根数与动力学参数，观向量则由各传感器原始测量值经预处理后映射。在噪声协方差矩阵的配置上，雷达测距误差通常设定为分米级，方位角误差为毫弧度级；光学测角的极限精度可达亚角秒级，但需考虑大气折射与平台颤振的附加扰动；星间链路的相对测距精度在理想条件下可达厘米级，是实现整网基准对齐的关键数据源。
实现厘米级实时定位需要解决数据传输延迟与星上计算能力的双重瓶颈。地面站到卫星的指令与数据往返延迟在低轨轨道约为二十至三十毫秒，这对于需要亚毫秒级响应精度的碰撞规避而言不可接受。因此，Stargaze 系统采用预测 - 校正双轨架构：地面设施负责长周期轨道精密确定与模型参数更新，并通过定期上注的方式修正星上滤波器的先验信息；卫星端则基于最近一次上注的轨道状态与动力学模型，进行外推预测与风险评估。在太阳活动剧烈或地磁风暴期间，大气密度模型的不确定性显著增加，此时需将模型协方差膨胀系数提高三至五倍，以防止滤波发散。同时，为应对传感器瞬时失效或链路中断，系统应内置基于机动历史与编队几何的备份估计模块，确保在单点故障条件下仍能维持定位精度优于米级的降级服务。
碰撞规避的决策链路需要在风险评估精度与响应时效之间取得平衡。国际空间碎片规避的标准通常将碰撞概率阈值设定为万分之一，当预测交汇时间与实际位置的联合分布超出该阈值时触发机动指令。对于 Starlink 这样拥有数千颗卫星的巨型星座，每一次机动的燃料消耗都将累积成为影响任务寿命的关键因素。因此，Stargaze 系统在触发规避前会进行多轮蒙特卡洛仿真，量化不同机动时机与脉冲大小的燃料效率曲线，优先选择增量速度增量最小且对后续星座构型扰动最小的方案。实际工程中，推荐的机动响应窗口为预测交汇前六至十二小时，单次脉冲速度增量控制在十厘米每秒以内，可将年均燃料消耗控制在总冲量的百分之二以下。此外，系统应保留人工介入接口，在自动化决策与地面指令之间建立双向确认机制，防止误触发导致的非必要轨道调整。
在系统监控与运维层面，需建立覆盖全链路的健康度评估指标体系。传感器维度的关键指标包括：雷达的信噪比与虚警率、光学成像的调制传递函数、星间链路的捕获锁定时间与误码率；融合算法维度的监控点包括：滤波器残差的正态性检验、新息序列的协方差匹配度、状态估计的收敛速度与方差下界逼近程度。当上述任一指标偏离历史基线超过两倍标准差时，系统应自动触发诊断日志上报，并在确认故障类型后切换至冗余传感器或降级融合模式。为实现长期可靠性验证，建议在地面模拟环境中复现各类传感器故障场景，建立故障树分析与应急响应预案的对应关系，确保在真实异常条件下能够在三秒内完成模式切换且定位精度损失不超过百分之二十。
Stargaze 系统的工程化实现，本质上是在资源约束下对传感器冗余度、算法鲁棒性与决策时效性的综合优化。通过分层融合架构与降级服务设计，系统能够在保持厘米级定位精度的同时，为数万颗卫星提供可靠的碰撞规避能力。这一技术路线对于后续更大规模的近地巨型星座建设具有直接的参考价值，其核心在于将空间态势感知从被动监测转变为主动预测与闭环控制。
资料来源：综合航天工程与多传感器融合领域公开知识。