Für das Tracking von Satelliten und Weltraummüll sind hohe Nachführgeschwindigkeiten von mehreren °/s und ein Nachführungsfehler entlang der Trajektorie im Sub-Bogensekunden Bereich wünschenswert. Zusätzlich soll das gesamte zur Verfügung stehende Licht für die eigentliche Aufgabe und nicht für ein aktives Tracking verwendet werden. Iterativ lernende Regelungen (Iterative Learning Control, ILC) sind eine Art von selbstlernender Steuerung. Dabei wird über mehrere Iterationen eines sich wiederholenden Vorganges der Fehler ermittelt und in einer intelligenten Art und Weise damit das ursprüngliche Steuersignal korrigiert. Um dieses Verfahren auch für das Tracking von Satelliten einsetzen zu können wurde der Sternenhintergrund als Referenz eingesetzt und die vorausberechnete Trajektorie vor dem eigentlichen Überflug vom Teleskopsystem „trainiert“. Dadurch war es möglich eine Reduktion der Abweichung um einen Faktor 11 zu erreichen. Das Resultat war eine Genauigkeit von kleiner 3″ mit einer Präzision von 0.6“ RMS, ohne aktives Kamera Feedback.
