Обзор методов оперативного планирования разнородных орбитальных группировок космических аппаратов дистанционного зондирования Земли и связи

Выполнен обзор существующих научных работ, посвященных проблеме планирования работы разнородных орбитальных группировок. Актуальность планирования работы таких группировок обусловлена рядом факторов, связанных с быстрым развитием космических технологий и увеличением числа спутников на орбите. Современные орбитальные группировки состоят из космических аппаратов разных типов, предназначенных для выполнения разнообразных задач: дистанционного зондирования Земли, связи, навигации и других. Эти спутники могут принадлежать разным операторам и иметь различные технические характеристики, что делает процесс их эффективного использования крайне сложным и трудоемким. Кроме того, планирование работы разнородных группировок актуально в контексте растущего числа коммерческих и государственных спутников, что создает высокую конкуренцию за ресурсы космического пространства. Рациональное планирование позволяет минимизировать затраты, улучшить качество предоставляемых услуг и повысить безопасность эксплуатации космических аппаратов.

В связи с этим в последнее время стремительно растет число методов планирования работы орбитальных группировок космических аппаратов, которые могут эффективно учитывать их разнородность и обеспечивать скоординированную работу.

Данная работа продолжает ранее выполненный обзор публикаций, вышедших до 2019 г., и фокусируется на развитии методов за последние пять лет, с 2019 по 2024 г. Дается постановка задачи создания цифровой платформы, которой в управление передаются орбитальные группировки разных производителей для выполнения заявок от потребителей. Проводится анализ существующих подходов к планированию группировок космических аппаратов и показываются их преимущества и недостатки, а также даются оценки возможности их реализации на практике для решения поставленной задачи. На основе результатов проведенного анализа обосновываются выводы о необходимости разработки нового подхода к планированию работы орбитальных группировок. Представлены предложения для дальнейших исследований и методов и средств планирования при разработке космических аппаратов.

1. Кушнер Э. И., Насыров И. Р. Космическая программа многоспутниковых систем "Сфера" // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2023. Т. 1. С. 166—168.

2. Иванов А. С. Политика развития отечественного ракетостроения // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2023. Т. 3. С. 990—992.

3. Макеров А. И., Аниканова М. А., Тараканов Ю. А., Соловьев Д. А. Тезисы к докладу на тему "Решение задачи автоматизации комплексного планирования целевого применения разнородной орбитальной группировки КА ДЗЗ" // Материалы 18-й Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". М.: ИКИ РАН, 2020. C. 437.

4. McDowell J. C. The low earth orbit satellite population and impacts of the SpaceX Starlink constellation // The Astrophysical Journal Letters. 2020. Vol. 892, N. 2. P. L36.

5. Галузин В. А, Кутоманов А. Ю., Матюшин М. М., Скобелев П. О. Обзор современных методов планирования работы перспективных космических систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2020. Т. 21, № 11. C. 639—650.

6. Barkaoui M., Berger J. A New Hybrid Genetic Algorithm for the Collection Scheduling Problem for a Satellite Constellation // Journal of the Operational Research Society. 2019. Vol.71, N. 9. P. 1390—1410.

7. Chen Y., Xu M., Shen X., Zhang G., Lu Z., Xu J. A MultiObjective Modeling Method of Multi-Satellite Imaging Task Planning for Large Regional Mapping // Remote Sensing. 2020. Vol. 12, N. 3. P. 344.

8. Yingjie X., Xiaolu L., Renjie H., Yingguo Ch. Multisatellite scheduling framework and algorithm for very large area observation // Acta Astronautica. 2020. Vol. 167. P. 93—107.

9. Gu Y., Han C., Chen Y., Liu S., Wang X. Large Region Targets Observation Scheduling by Multiple Satellites Using Resampling Particle Swarm Optimization // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2023. Vol. 59, N. 2. P. 1800—1815.

10. Kaiping L. A Hybrid Binary Artificial Bee Colony Algorithm for the Satellite Photograph Scheduling Problem // Engineering Optimization. 2019. Vol. 52, N. 8. P. 1421—1440.

11. Гордеев А. В. Многокритериальное планирование многоспутниковой орбитальной группировки малых космических аппаратов дистанционного зондирования Земли при обслуживании групповой наземной цели // Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММОД-2023): Сборник трудов одиннадцатой всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности, Казань, 18—20 октября 2023 года. Казань: Издательство АН РТ, 2023. С. 580—590.

12. Емельянов А. А., Малышев В. В., Смольянинов Ю. А., Старков А. В. Формализация задачи оперативного планирования целевого функционирования разнотипных космических аппаратов дистанционного зондирования Земли // Труды МАИ. 2017. № 96. С. 11.

13. Григорьев А. Н., Дудин Е. А., Комраков Д. Н. Модель многомаршрутной оптико-электронной съемки площадного объекта из космоса // Труды Военно-космической академии имени А. Ф. Можайского. 2021. № 678. С. 68—77.

14. Henn S. M., Fraire J. A., Hermanns H. Polygon-Based Algorithms for N-Satellite Constellations Coverage Computing // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2023. Vol. 59, N. 5. P. 7166—7182.

15. Комаровский А. Ю. Планирование целевого применения группировки космических аппаратов дистанционного зондирования Земли // III Молодежные чтения имени М. В. Келдыша: Сборник трудов Научной конференции, Москва, 23—26 мая 2023. М.: ООО "МАКС Пресс", 2023. С. 76—88.

16. Yang Y., Liu D. Distributed Imaging Satellite Mission Planning Based on Multi-Agent // IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 65530—65545.

17. Галузин В. А. Разработка моделей, методов и средств создания цифровой платформы согласованного планирования целевого применения гетерогенных группировок малых космических аппаратов дистанционного зондирования земли // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2022. Т. 30, № 1(73). С. 20—45.

18. Попов Д. Г., Оркин В. В., Ледянкин И. А., Антонов Д. А. Моделирование процесса сбора и обработки данных космическим аппаратом дистанционного зондирования земли в зависимости от фоноцелевой обстановки // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № . 4. С. 80—86.

19. Sazonov V., Sazonova S., Samylovskiy I. Scalable RealTime Planning and Optimization Software Complex for the Purposes of Earth Remote Sensing // IFAC-PapersOnLine, Yekaterinburg, 2018. RUS: Elsevier Science Publishing Company, Inc., 2018. Vol. 51, Iss. 32. P. 451—455.

20. Farges J. L., Perotto F. S., Pralet C., Picard G., Lussy C. Going Beyond Mono-Mission Earth Observation: Using the MultiAgent Paradigm to Federate Multiple Missions // 23rd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS-24), May 2024, Auckland, New Zealand. P. 2674—2678.

21. Завьялова Н. А., Негодяев С. С., Кузнецов А. А., Завьялов И. Н., Фукин И. И., Семака В. Ю., Гришин П. А. Программный комплекс "Интеграл" для моделирования космических группировок и космических аппаратов // Космические аппараты и технологии. 2023. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/programmnyy-kompleks-integraldlya-modelirovaniya-kosmicheskih-gruppirovok-i-kosmicheskihapparatov (дата обращения: 22.01.2025).

22. Kassem M., Nishanth S. xeoverse: A Real-time Simulation Platform for Large LEO Satellite Mega-Constellations // IFIP Networking Conference (IFIP Networking). 2024. P. 1—9. URL: https://arxiv.org/pdf/2406.11366

23. Yang Z., Tian F., Jin J., Liu H. Rethinking LEO MegaConstellation Routing to Provide Fast Internet Access Services // Sensors. 2023. Vol. 23, N. 6. P. 3207.

24. Gorodetsky V., Skobelev P. System engineering view on multi-agent technology for industrial applications: barriers and prospects // Cybernetics and Physics. 2020. Vol. 9, N. 1. P. 13—30.

25. Galitckaya A., Galuzin V., Guskov R., Laryukhin V., Miatov G., Novichkov D., Skobelev P. Emergent Intelligence Platform for Developing Autonomous Resource Management Systems // 2024 International Conference on Computing in Natural Sciences, Biomedicine and Engineering (COMCONF), August 2024, Shanghai, China. P. 112—118.