Assessment of the impact of current weather forecasts in the task of space survey planning

封面

如何引用文章

全文:

详细

The article is devoted to the actual task of planning the work of a group of different types of spacecraft for remote sensing of the Earth. An enlarged algorithm for solving the planning problem for different types of spacecraft is described. The result of the enlarged algorithm is sought in the form of a set of reference plans for groups of similar spacecraft, thinned out by removing some of the conflicting operations of resetting the sensing data. The characteristics of the developed plans largely depend on the methodology used to account for the impact of cloud cover. The possibility of implementing a methodology based on the use of files of current weather forecasts of hydrometeorological centers downloaded from the Internet in the form of a special application is investigated. The created application is being tested on the real data of the hydrometeorological center downloaded from the American server, which covers a large region, including the European part of Eurasia and part of Africa. An application that simulates the distribution of points within a region estimates the number of points covered by weak cloud cover (20% or less). Based on the results of the simulation, it was found that the proportion of points available for shooting lies in the range from about a quarter to a third. Based on the obtained quantitative estimates, it is concluded that taking into account the influence of cloud cover radically changes the reference plans calculated taking into account only illumination, and affects the structure of the enlarged planning algorithm.

作者简介

Peter Rozin

Moscow Aviation Institute (National Research University)

编辑信件的主要联系方式.
Email: rozinpe@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-8892-5566

Associate Professor of the Department «System analysis and management», PhD in Engineering

4 Volokolamskoe Shosse, 125993, Moscow, Russian Federation

Yuri Smolyaninov

Moscow Aviation Institute (National Research University)

Email: smolyaninov-77@psk-net.ru
ORCID iD: 0000-0003-4735-1206

Associate Professor of the Department «System analysis and management», PhD in Engineering

4 Volokolamskoe Shosse, 125993, Moscow, Russian Federation

参考

  1. Emelyanov AA, Malyshev VV, Smolyaninov YuA, Starkov AV. Formalization of the problem of operative target functioning of diverse spacecraft for remote Earth probing. Trudy MAI [Proceedings of the MAI]. 2017;96:11. (In Russ.)
  2. Malyshev VV, Darnopyh VV. Operativnoe planirovanie celevogo funkcionirovaniya kosmicheskih sistem nablyudeniya i svyazi [Operational planning of the targeted operation of space surveillance and communication systems]. Moscow: MAI Publ.; 2017. (In Russ.)
  3. Malyshev VV, Bobronnikov VT, Krasil’shchikov M N, Nesterenko OP, Fedorov AV. Sputnikovye sistemy monitoringa. Analiz, sintez i upravlenie [Satellite monitoring systems. Analysis, synthesis, and management]. Moscow: MAI Publ.; 2000. (In Russ.)
  4. Skobelev PO, Skirmunt VK, Simonova ЕV, Zhilyaev АА, Travin VS. Planning for target application of a group of Earth remote sensing satellites using multi-agent technologies. Izvestiya SFEDU. Engineering sciences. 2015;10(171):60—70. (In Russ.)
  5. Sollogub АV, Anshakov GP, Danilov VV. Kosmitceskie apparaty distancionnogo zondirovania Zemli [Spacecraft of Earth surface sensing systems]. Мoscow: Mashinostroenie Publ.; 2009. (In Russ.)
  6. Sollogub АV, Skobelev PO, Simonova ЕV, Tcarev АV, Stepanov МЕ, Zhilyaev АА. Intelligent system for distributed problem solving in cluster of small satellites for Earth remote sensing. Information and control systems. 2013;1(62):16—26. (In Russ.)
  7. Usovik IV, Darnopyh VV. Avtomatizirovannyi programmnyi kompleks dlya parametritceskogo analiza i optimizatcii planirovaniya tcelevogo funktcionirovaniya kosmitceskih sistem DZZ [Automated software package for parametric analysis and optimization of planning of targeted functioning of remote sensing space systems]. Trudy MAI [Proceedings of the MAI]. 2013;65:31. (In Russ.)
  8. Globus A, Crawford J, Lohn J, Pryor A. Application of Techniques for Scheduling Earth-Observing Satellites. Proceedings of the 16th conference on Innovative applications of artificial intelligence. 2004:836—843.
  9. Xhafa F, Sun J, Barolli A, Biberaj A, Barolli L. Genetic algorithms for satellite scheduling problems. Mobile Information Systems. 2014;8:351—377.
  10. Iacopino C, Palmer P, Policella N, Donati A, Brewer A. How ants can manage your satel-lites. Acta Futura. 2014;9:57—70.
  11. Kebin G, Guohua W, Jianghan Z. Multi-Satellite Observation Scheduling Based on a Hybrid Ant Colony Optimization. Advances in Intelligent Systems Research. 2013:532—536. doi: 10.2991/isccca.2013.169
  12. Li Y, Wang R, Xu M. Rescheduling of Observing Spacecraft Using Fuzzy Neural Network and Ant Colony Algorithm. Chinese Journal of Aeronautics. 2014;27(3):678-687. doi: 10.1016/j.cja.2014.04.027
  13. Xiaolua L, Baocunb B, Yingwua Ch, Fenga Y. Multi satellites scheduling algorithm based on task merging mechanism. Applied Mathematics and Computation. 2014;230:687—700. doi: 10.1016/j.amc.2013.12.109
  14. Dishan Q, Chuan H, Jin L, Manhao M. A Dynamic Scheduling Method of Earth-Observing Satellites by Employing Rolling Horizon Strategy. The Scientific World Journal. 2013. Article ID304047. doi: 10.1155/2013/304047
  15. Wanga J, Zhua X, Yangb L, Zhua J, Maa M. Towards dynamic real-time scheduling for multiple earth observation satellites. Journal of Computer and System Sciences. 2015;81:110— 124.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

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».