spacetech-ssa人造空间物体轨道预测

太空态势感知（Space Situational Awareness，SSA）项目的核心是预测人造空间物体 （ASO）的位置以及去向。

这个项目旨在成为使用 ML 改进 SSA 的 experimental lab 和 playground，并提供一个端到端管道以：

• USSTRATCOM Space Track API 提供的关于低地轨道上 ASO 的 ETL 轨道数据。
• 根据物理模型进行轨道预测。
• 训练并使用机器学习模型来学习基于物理学的轨道预测模型中的误差。
• 快速执行轨道预测的时空搜索，以基于参数化查询来识别合取。
• 可视化可能发生 conjunctions 的时间和地点。

SSA 解决方案当前由两个组件组成：

• 轨道预测：该轨道预测组件将物理学和机器学习模型结合起来，以预测 ASO 的未来路径。
• 联合搜索：该联合搜索组件根据用户提供的搜索参数，对未来的轨道预测进行梳理，以确定两个 ASOs 何时何地可能相互接近。

可以通过以下网址访问 SSA 解决方案演示：https://spaceorbits.net/