Weltraumradar

Weltraumradar ist der Oberbegriff für radartechnische Systeme, die Objekte im Weltraum beobachten, erkennen, verfolgen und kartieren. Dazu gehören bodengestützte Radarstationen zur Raumüberwachung, weltraumbasierte Radarsensoren sowie Radarverfahren zur Erdbeobachtung aus dem All, die als Synthetic Aperture Radar (SAR) bezeichnet werden.

Funktionsweise und Typen: Ein Radar sendet elektromagnetische Impulse aus und empfängt deren Echo von Objekten in Umlaufbahnen. Aus Laufzeit, Phasenlage und Doppler-Verschiebung lassen sich Reichweite, Relativgeschwindigkeit, Bahnparameter und oft auch Größe oder Material der Objekte ableiten. Bodengestützte Radarsysteme ermöglichen großflächige Überwachung von Raumfahrzeugen und Trümmern, während weltraumbasierte Radarplattformen speziell für höhere Auflösung und Erhebungen in bestimmten Zonen eingesetzt werden. SAR-basierte Erdbeobachtung aus dem All liefert hochauflösende Radarbilder der Erde unabhängig von Tageszeit und Witterung.

Anwendungen: Hauptanwendungsfelder sind die Raumüberwachung (Space Situational Awareness), die Verfolgung und Kollisionvermeidung für Satelliten und Raumstationen sowie das Kartieren von Raumtrümmern. SAR dient zusätzlich der Erdbeobachtung, Kartierung und Umweltmonitoring. Durch die Kombination mehrerer Sensoren lassen sich Objekte besser klassifizieren und Bahnprognosen verbessern.

Geschichte und Umfeld: Erste radarme Raumbeobachtung entwickelte sich in den 1960er- und 1970er-Jahren. In vielen Ländern entstanden Netzwerke zur Raumüberwachung, oft in Kooperation mit internationalen Partnern. Datenzugang und Offenheit variieren je nach Politik und Sicherheitserwägungen, weshalb SSA-Daten häufig gemischt aus mehreren Quellen stammen.

Herausforderungen und Zukunft: Zunehmende Orbitaldichte und immer kleinere Trümmerarten stellen Aufgaben für Detektion und Tracking. Kosten, Genauigkeit und Datenzugang bleiben zentral. Zukunftstrends umfassen erweiterte Weltraumradarplattformen, größere Netzwerke, verbesserte Datenfusion und KI-gestützte Analyse zur Verbesserung der Vorhersage und Entscheidungsunterstützung.