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Stage sur les méthodes de catalogage d’objets spatiaux (6 mois à compter de février ou mars 2025)

    Description

    Aldoria (anciennement Share My Space) est une startup du New Space en passe de devenir un leader mondial sur le marché de la connaissance de la situation spatiale. Nos activités actuelles vont des observations au télescope aux prévisions des risques de collision en orbite, en passant par la veille économique et la surveillance spatiale pour les opérateurs de satellites commerciaux et gouvernementaux.

    Avantages

    - Tickets restaurants
    - Remboursement des transports à 50%

    Mission

    La population d'objets spatiaux dans l'environnement orbital terrestre augmente à la fois en raison de la prolifération des débris spatiaux et du nombre croissant de déploiements de satellites chaque année. Le catalogue public compte près de 30 000 objets spatiaux, mais une grande partie d'entre eux n'est toujours pas suivie, en particulier pour les tailles de l'ordre de 10 cm. Aldoria a développé des télescopes de grand diamètre pour suivre cette population et exploite des stations multi-télescopes avec une stratégie d'observation spécifique pour la détection et le suivi des petits objets spatiaux dans l'orbite terrestre basse. Les campagnes d'observation optique produisent un grand nombre de mesures d'objets spatiaux, dont une partie n'est corrélée à aucun catalogue. Il est donc important d'effectuer de nouvelles observations de ces objets afin de restituer une orbite et d'inscrire l'objet spatial dans le catalogue Aldoria. Cependant, un ensemble trop restreint de mesures entraîne des difficultés pour fournir une orbite préliminaire avec des incertitudes suffisamment faibles pour réobserver l'objet ou/et pour associer ensemble des tracklets de différents passages. Une stratégie alternative consisterait à déterminer si l'objet observé est déjà connu ou non, et si ce n'est pas le cas, à suivre en temps réel l'objet à partir d'une approximation de sa trajectoire dans le ciel.

    Globalement, vos missions seront :

    • Analyser les jeux de mesures produites par le réseau de stations

    • Suivre des événements d’intérêts (manoeuvre, rapprochement, mise en orbite)

    • Evaluer les performances de l’algorithmes de corrélation (temps de traitement, justesse de l’association) pour différentes populations d’objets

    • Revue de la littérature pour l’association de mesures ou d’orbites à des fins de restitution d’orbite

    • Identifier et implémenter des algorithmes permettant d’identifier un objet et prédire ses futurs passages

    L’objectif est de développer de nouveaux outils pouvant intégrer la chaîne opérationnelle

    Profil

    • Expérience en Python, C++ ou Java souhaitée

    • Expérience en mécanique spatiale est un plus !

    • Excellentes compétences en communication orale et écrite, en français et en anglais

    • Bonne culture aérospatiale et/ou technologique souhaitée.