Децентрализованное управление движением роя малых космических аппаратов для удержания коммуникационной связности

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Предложено управление движением роя малых космических аппаратов после кластерного запуска для удержания аппаратов в заданной области и обеспечения межспутниковой связи. Целью алгоритма управления движением является устранение среднего параметра дрейфа и достижение требуемого сдвига относительной траектории вдоль трансверсали. На основе линейной модели относительного движения проведено аналитическое исследование предложенного алгоритма движения. С помощью численного моделирования орбитального движения спутников в рое была проведена верификация аналитических результатов.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

У. Монахова

Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

Autor responsável pela correspondência
Email: danilivanovs@gmail.com
Rússia, Москва

С. Шестаков

Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

Email: danilivanovs@gmail.com
Rússia, Москва

Я. Маштаков

Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

Email: danilivanovs@gmail.com
Rússia, Москва

Д. Иванов

Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

Email: danilivanovs@gmail.com
Rússia, Москва

Bibliografia

  1. Baranov A. A. Change of spacecraft position in a satellite system // Cosmic Research. 2008. V. 46. Iss. 3. P. 215–218. https://doi.org/10.1134/S0010952508030040
  2. Ivanov D., Ovchinnikov M., Sakovich M. Relative Pose and Inertia Determination of Unknown Satellite Using Monocular Vision // Intern. J. Aerospace Engineering. 2018. Article ID 9731512. P. 1–16. https://doi.org/10.1155/2018/9731512
  3. D’Amico S., Ardaens J.-S., Gaias G. et al. Noncooperative Rendezvous Using Angles-Only Optical Navigation: System Design and Flight Results // J. Guidance, Control, and Dynamics. 2013. V. 36. Iss. 6. P. 1576–1595. https://doi.org/10.2514/1.59236
  4. Matsuka K., Feldman A. O., Sorina Lupu E. et al. Decentralized formation pose estimation for spacecraft swarms // Advances in Space Research. 2021. V. 67. Iss. 11. P. 3527–3545. https://doi.org/10.1016/j.asr.2020.06.016
  5. Kruger J., D’Amico S. Autonomous angles-only multitarget tracking for spacecraft swarms // Acta Astronautica. 2021. V. 189. Iss. 6. P. 514–529. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2021.08.049
  6. Jasiobedzki P., Se S., Pan T. et al. Autonomous satellite rendezvous and docking using lidar and model based vision // Proc. of SPIE – The International Society for Optical Engineering. Spaceborne Sensors. 2005. V. 5798. P. 54–65. https://doi.org/10.1117/12.604011
  7. Kahr E., Roth N., Montenbruck O. et al. GPS relative navigation for the CanX-4 and CanX-5 formation-flying nanosatellites // J. Spacecraft and Rockets. 2018. V. 55. Iss. 6. P. 1545–1558. https://doi.org/10.2514/1.A34117
  8. Ivanov D., Ovchinnikov M. Constellations and formation flying // Cubesat Handbook. Elsevier, 2021. P. 135–146. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-817884-3.00006-0
  9. Rajan R. T., Ben-Maor Sh., Kaderali Sh. et al. Applications and Potentials of Intelligent Swarms for magnetospheric studies // Acta Astronautica. 2022. V. 193. P. 554–571. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2021.07.046
  10. Foust R. C., Lupu E. S., Nakka Ya. et al. Autonomous in-orbit satellite assembly from a modular heterogeneous swarm // Acta Astronautica. 2020. V. 169. P. 191–205. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2020.01.006
  11. Colombo C., McInnes C. Orbit design for future SpaceChip swarm missions in a planetary atmosphere // Acta Astronautica. 2012. V. 75. P. 25–41. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2012.01.004
  12. Voronina M. Y., Shirobokov M. G. The Method of Determination of the Gravitational Field Model of an Asteroid Using a Group of Small Spacecrafts // Cosmic Research. 2022. V. 60. Iss. 3. P. 185–193. https://doi.org/10.1134/S0010952522030091
  13. Sabatini M., Palmerini G. B., Gasbarri P. Control laws for defective swarming systems // Adv. Astronaut. Sci. 2015. V. 153. P. 749–768.
  14. Shirobokov M. G., Trofimov S. P. Adaptive Neural Formation-Keeping Control for Satellites in a Low-Earth Orbit // Cosmic Research. 2021. V. 59. Iss. 6. P. 501–516. https://doi.org/10.1134/S0010952521060113
  15. Ivanov D., Monakhova U., Ovchinnikov M. Nanosatellites swarm deployment using decentralized differential drag-based control with communicational constraints // Acta Astronautica. 2019. V. 159. P. 646– 657. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2019.02.006
  16. Monakhova U., Ivanov D., Mashtakov Ya., Shestakov S. Approaches to studying the performance of swarm decentralized control algorithms // Proc. Intern. Astronaut. Congr. International Astronautical Federation. 2021. V. C1. Art. ID 66330. P. 261–269.
  17. Дадашев Р. Р., Шестаков С. А. Методика управления группой спутников на основе коммуникационных графов: препринт. М.: ИПМ им. М. В. Келдыша, 2022. № 90. 32 c. https://doi.org/10.20948/prepr-2022-90
  18. Hill G. W. Researches in Lunar Theory // Am. J. Math. 1878. V. 1. P. 5–26. https://www.jstor.org/stable/2369430
  19. Clohessy W. H., Wiltshire R. S. Terminal Guidance System for Satellite Rendezvous // J. Astronautica. Sci. 1960. V. 27. Iss. 9. P. 653–678. https://doi.org/10.2514/8.8704
  20. Mashtakov Y., Ovchinnikov M. Yu., Petrovaet T. et al. Two-satellite formation flying control by cell-structured solar sail // Acta Astronautica. 2020. V. 170. P. 592–600. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2020.02.024
  21. Барбашин Е. А. Введение в теорию устойчивости. М.: Наука, 1967. 350 c.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. Orbital coordinate system.

Baixar (8KB)
Metadados
3. Fig. 2. Example of satellite trajectory at non-zero parameter Ci.

Baixar (40KB)
Metadados
4. Fig. 3. Visibility area of the i-th MCA.

Baixar (10KB)
Metadados
5. Fig. 4. Relative trajectories of MCA motion during control implementation.

Baixar (38KB)
Metadados
6. Fig. 5. Values of relative drift parameters.

Baixar (33KB)
Metadados
7. Fig. 6. Realised control value.

Baixar (25KB)
Metadados
8. Fig. 7. Magnitudes of relative shifts.

Baixar (33KB)
Metadados
9. Fig. 8. Degrees of vertices in a graph.

Baixar (31KB)
Metadados
10. Fig. 9. Value

Baixar (30KB)
Metadados
11. Fig. 10. Relative motion trajectories.

Baixar (43KB)
Metadados
12. Fig. 11. Values of relative drift parameters.

Baixar (24KB)
Metadados
13. Fig. 12. Number of connectivity components.

Baixar (23KB)
Metadados
14. Fig. 13. Magnitudes of relative shifts.

Baixar (32KB)
Metadados
15. Fig. 14. Relative number of devices in the largest subgroup.

Baixar (13KB)
Metadados
16. Fig. 15. Number of subgroups.

Baixar (13KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».