基于风险驱动的低轨道容量可持续性——主动碎片清除

低 Earth 轨道（LEO）的空间碎片数量不断增加，威胁到长期轨道可持续性，亟需对主动碎片清除（ADR）任务进行高效风险评估。本研究提出并验证了过滤改进型 MITRI（FMM）方法，这是一种增强的风险指数，用于提高对高危碎片的优先级排序。利用 MOCAT-MC 模拟框架，我们对 FMM 的综合性能进行了评估和灵敏度分析，以探究其公式鲁棒性。结果表明，尽管 FMM 在年度清除方案中提供了对高风险目标的 superior 识别，但在不同作业清除频率下，风险模型之间存在细致的性能权衡。分析还确认，基于物理的质量项对于实际风险评估至关重要。通过提供一个经过验证的开源工具和关于风险动态的关键见解，本研究增强了我们选择最优 ADR 目标和确保 LEO 作业长期可行性的能力。