基于RF感知的非合作卫星逃避

本工作提出了一种新颖方法，利用截获的无线电频率（RF）信号来指导受约束的强化学习（RL）策略，以实现对在受对手环境中运行的卫星进行稳健控制。与民族国家行为者进行的非合作卫星交战促使对轨道上机动性和灵活性的需求增加。然而，对太空环境而言，鲁棒、自主且快速的对手逃避能力鲜有研究。此外，许多太空平台的能力受限，无法提供用于信息化机动的强大的空间态势感知能力。我们提出了“猫与老鼠”系统，用于训练最优对手逃避算法的RL。我们提出了一种新颖方法，将截获的无线电通信和动态航天器状态作为多模态输入，用于指示老鼠卫星如何机动以躲避猫卫星。鉴于当前RF通信的普遍使用，本系统可适用于多种卫星。除了为训练和实现能够提供稳健对手逃避控制的受约束RL策略提供完整框架外，我们还探索了几种基于优化的逃避方法。这些方法随后在来自太空监视网络（SSN）的真实世界数据上进行测试，以分析不同逃避方法的优势与局限。