MODELAGEM MULTIDISCIPLINAR DA PROBABILIDADE DE COLISÃO ORBITAL:INTEGRAÇÃO ENTRE DINÂMICA E ESTATÍSTICA

Resumo

O crescimento acelerado da população de objetos em órbita terrestre baixa (LEO) intensifica a necessidade de métricas robustas para avaliação do risco de colisão. Métodos tradicionais, como as formulações gaussianas de Foster e a extensão analítica de Akella e Alfriend, apresentam elevada eficiência computacional, porém podem ser limitados em cenários pós-fragmentação, nos quais a distribuição de detritos é anisotrópica e não gaussiana. Por outro lado, modelos dinâmicos baseados em cônicas remendadas, como o proposto por Formiga et al., descrevem fisicamente a evolução da nuvem, mas não fornecem diretamente medidas probabilísticas operacionais. Neste trabalho, propõe-se um modelo híbrido dinâmico-estatístico que conecta a evolução física da nuvem ao cálculo probabilístico de colisão. As incertezas são obtidas a partir da propagação dinâmica de um conjunto de fragmentos, sendo posteriormente representadas por matrizes de covariância tridimensionais e projetadas no plano de conjunção, permitindo a aplicação da integral de Foster/Akella sem a imposição de hipóteses gaussianas a priori. Dessa forma, as estatísticas utilizadas no cálculo de  emerge da própria dinâmica orbital, aumentando a consistência física e a confiabilidade das estimativas em cenários de alta incerteza. Por fim, apresenta-se uma implementação computacional em MATLAB, com detalhamento do fluxo numérico e potencial aplicação em sistemas operacionais de vigilância espacial.