COLORADO SPRINGS / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die National Reconnaissance Office (NRO) plant im April zwei aufeinanderfolgende Satellitenstarts, um ihre bereits umfangreiche Satellitenkonstellation weiter auszubauen.
Die National Reconnaissance Office (NRO) hat in den letzten zwei Jahren beeindruckende Fortschritte in ihrer Weltraumarchitektur gemacht. Mit der Planung von zwei weiteren Satellitenstarts im April setzt die NRO ihre Strategie fort, eine umfassende und leistungsstarke Satellitenkonstellation zu etablieren. Diese Konstellation, die über mehrere Jahre hinweg entwickelt wurde, bleibt weitgehend geheim, doch ihre Mission ist klar: eine schnelle und zuverlässige Datenerfassung und -übertragung über verschiedene Umlaufbahnen hinweg zu gewährleisten. Laut Christopher Scolese, dem Direktor der NRO, setzt die Konstellation neue Maßstäbe in Bezug auf Datenerfassung, Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit. Diese Fortschritte verkürzen die Wiederholungszeiten und erhöhen die Beobachtungsdauer, was zu einer verbesserten Koordination und schnelleren Datenverarbeitung führt. Die erhöhte Resilienz und Sicherheit der Konstellation erschweren es Gegnern, sich zu verbergen, und ermöglichen es der NRO, innerhalb von Sekunden wertvolle Einblicke zu liefern. Die NRO, die Spionagesatelliten für die US-Regierung entwirft, startet und betreibt, hat in den letzten Jahren auch kommerzielle Dienste genutzt, um die Fähigkeiten ihrer eigenen Satelliten zu erweitern. Obwohl die beteiligten Unternehmen nicht offiziell benannt wurden, berichtete Reuters, dass Northrop Grumman und SpaceX an diesem Projekt beteiligt sind. Die Konstellation wird eine hybride Architektur aufweisen, was darauf hindeutet, dass sowohl traditionelle Verteidigungsunternehmen als auch nicht-traditionelle Firmen involviert sind. Die NRO plant, die Konstellation bis 2029 weiter auszubauen. Neben dem Fokus auf den Start investiert die NRO auch in die Verbesserung der Bodensysteme, die diese Satelliten betreiben. Dazu gehören Upgrades in der Datenverarbeitung und Cybersicherheit sowie der Einsatz von maschinellem Lernen und fortschrittlichen Datenanalysen zur Verbesserung der Satellitensteuerung und Datenerfassung.
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