{"id":20396,"date":"2026-09-30T09:00:00","date_gmt":"2026-09-30T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nlr.org\/?p=20396"},"modified":"2026-09-29T21:51:46","modified_gmt":"2026-09-29T19:51:46","slug":"rd-case-space-situational-awareness-voor-een-veiliger-gebruik-van-de-ruimte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nlr.org\/nl\/newsroom\/case\/rd-case-space-situational-awareness-voor-een-veiliger-gebruik-van-de-ruimte\/","title":{"rendered":"R&D case: Space Situational Awareness voor een veiliger gebruik van de ruimte"},"content":{"rendered":"\n

Het gebruik van het ruimtedomein wordt steeds belangrijker, en het aantal satellietlanceringen voor verschillende doeleinden neemt sterk toe. Momenteel worden ongeveer 30.000 ruimteobjecten groter dan 10 centimeter gevolgd, waaronder zo’n 18.500 actieve satellieten. Deze monitoring maakt het mogelijk om hun banen te voorspellen en botsingen te voorkomen. Het begrijpen van de bewegingen en kenmerken van objecten in de ruimte is cruciaal om het veilig en langdurig gebruik van de ruimte voor de toekomst te garanderen. Dit is de focus van Space Situational Awareness<\/em> (SSA).<\/p>\n\n\n\n

De uitdaging<\/h2>\n\n\n\n

Om een overzicht te krijgen van objecten die om de aarde draaien, en hun kenmerken en gedrag, is het van belang om te weten hoeveel gegevensbronnen beschikbaar zijn, welke verschillende datatypen er zijn en hoe nauwkeurig die zijn. Wat kunnen we leren over de capabilities<\/em> en beoogde missie of baan van een object. Daarnaast kan trendanalyse verdere inzichten bieden. Toegang tot gegevensbronnen en sensorkenmerken, evenals hun onzekerheid of foutmarges, is hierbij cruciaal en zal nauwkeurigere resultaten opleveren.<\/p>\n\n\n\n

\n

De oplossing<\/h2>\n\n\n\n

De ontwikkeling van NLR\u2019s Radio Space Observatory Sensor<\/em>, een passieve radiosensor op de locatie in Marknesse, moet onderzoek mogelijk maken naar het verzamelen van trackinggegevens met sensoren waarvan alle eigenschappen bekend zijn. Door de verkregen gegevens in onze SSA-tool ARGUS te combineren met openbaar beschikbare gegevens over het gedrag van satellieten, zoals station-houdende manoeuvres, kan hun functionaliteit en missieprofiel worden bepaald. Dit zal onze kennis over gebeurtenissen in de ruimte vergroten en helpen bij het identificeren van potenti\u00eble bedreigingen voor Nederlandse ruimtevaartactiva, waardoor we beter kunnen inspelen op mogelijke risico’s.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button>
NLR’s passieve radiosensor is ontworpen om trackinggegevens te verzamelen die ge\u00efntegreerd kunnen worden in ARGUS.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n

Wat we aan het doen zijn<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n

NLR ontwikkelt het SSA-instrument ARGUS, dat dient om databases te integreren en te verifi\u00ebren en zo gedetailleerde informatie over ruimteobjecten te verkrijgen, zoals hun laatste waargenomen positie en het aantal nieuwe of vernietigde objecten. Gebruikers kunnen specifieke objecten volgen met vooraf gedefinieerde parameters en zo inzicht krijgen in satellietactiviteiten en hun operationele impact.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

Het is ook mogelijk om een overzicht te cre\u00ebren van passerende satellieten op een bepaalde locatie en specifiek tijdstip. NLR zal ARGUS blijven verbeteren en uitbreiden in samenwerking met het Ministerie van Defensie. In de toekomst moet het mogelijk worden om ARGUS te koppelen aan andere simulatoren van NLR om zo nog beter te begrijpen wat er in de ruimte gebeurt.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n