低地球軌道で飛行する衛星層は、宇宙太陽電池で硬くなります。各衛星は、グループを一緒に保つために安定したままでなければなりません。これは、太陽電池から最もエネルギーを得るのに役立ちます。テストミッションはそれを示しています ドラッグ、態度の変化、スマートコントロールが役立ちます。これらのことは、衛星を一緒に保ち、電力をより良くします。リアルタイムのツールとカメラは、太陽電池を正しい方法で指すのに役立ちます。これは与えることができます 最大35％の太陽エネルギー。軌道と態度は一緒に機能するため、強力な制御が必要です。小さな間違いでさえ、グループを傷つける可能性があり、衛星がどれほどうまく機能しますか。テストプロジェクトは、ライン、衛星の動き、太陽電池のバランスをとることが重要であることを示しています。
太陽放射圧、大気抗力、地球の形などの力をモデル化する必要があります。これにより、衛星が一緒に滞在し、最も太陽光発電を獲得するのに役立ちます。
多くの場合、衛星の角度を変更すると、 宇宙太陽電池s 衛星がより多くのエネルギーを得ることができます。また、安定したグループにとどまるのにも役立ちます。
スマートコントロールアルゴリズムとさまざまな作動方法は、衛星がより良く動くのに役立ちます。彼らは燃料を節約し、一緒に飛ぶときにより少ない間違いを犯します。
正確な相対的なポジショニングとリアルタイムデータを使用すると、衛星が近づきます。これは、彼らが低い地球軌道のチームとしてうまく機能するのに役立ちます。
分析モデルとシミュレーションツールの両方を使用すると、チームがミッションを計画およびテストするのに役立ちます。これにより、より多くの地球のカバレッジとより良い電力使用により、より良い衛星ミッションを実行できます。
太陽放射圧は、低い地球軌道の衛星の安定した力です。この力は、光子が衛星の表面にぶつかったときに起こります。 宇宙太陽電池。時間が経つにつれて、日射圧力は衛星の動きと回転の方法を変える可能性があります。研究は、軌道をぐらつき、その形を変えることができることを示しています。これらの変更は、衛星が地球に戻るか、墓地の軌道にとどまるのに役立つ可能性があります。軌道がどのように変化するかを知るために、太陽放射圧力をモデル化する必要があります。 Simorbitのような詳細なコンピューターモデルは、この力を使用して軌道をより良く予測します。太陽放射圧力は他の力でも動作するため、衛星をまとめてエネルギーを増やすことが非常に重要です。
大気抗力 は、特に450 km未満のレオの衛星に影響を与える主力です。空気は薄いですが、抗力はまだ衛星を遅くし、軌道を縮小します。抗力は、太陽と地球の磁場とともに変化する空気の厚さに依存します。太陽が非常に活発な場合、衛星は数週間ごとにブーストする必要があります。物事が落ち着いているとき、ブーストはそれほど必要ありません。ドラッグは、衛星の形と領域の量にも依存します 太陽電池がカバーしています。ドラッグをモデル化するには、追跡データ、センサー、および空気密度モデルを使用します。優れたモデルは、軌道がどれだけ速く縮小し、クラッシュを停止し、衛星をより長く動作させるかを推測するのに役立ちます。新しいミッションは、ライブデータを使用して、ドラッグモデルを改善し、軌道を制御するのに役立ちます。
J2摂動は、 地球が完全なボールではないために起こります。これにより、傾斜や方向など、衛星の軌道の一部が変化します。 J2は、衛星のグループにとって重要です。一部のモデルは、衛星モーションの数学にJ2の変更を追加します。これらのモデルは、動きを計画し、衛星を制御する最良の方法を選択するのに役立ちます。 J2モデルを使用することにより、チームは衛星を近くに保ち、必要に応じてパスを変更できます。 J2、太陽放射圧、ドラッグモデルを一緒に使用すると、LEOの衛星に影響するものが完全に見えます。
注：日射圧力、大気抗力、およびJ2摂動を適切にモデル化することが非常に重要です。これにより、衛星を一緒に保ち、太陽電池を正しい方法でポイントし、低い地球軌道でミッションが機能することを確認するのに役立ちます。
宇宙太陽電池がどのように尖っているかは非常に重要です。衛星がうまく飛んで、低い地球の軌道で力を発揮するのに役立ちます。衛星が一緒に飛ぶとき、それぞれが太陽電池を回して太陽に直面する必要があります。これは最適化と呼ばれます。それは彼らが最も日光を浴びるのに役立ちます。 1つの衛星の角度を変更すると、グループ全体の力を変えることができます。
衛星は、センサーとコントロールを使用して、最適な角度を維持します。これらのシステムは、日光または衛星の位置が変化するときに変更する必要があります。彼らはまた、グループ内の他の衛星を見ています。最適な角度は、衛星がどこにあるか、時刻に依存します。たとえば、ガンビアのブリカマでの研究では、年間で最高の傾きが5.1°から28.2°の間であることがわかりました。最もパワーは、14.8°から15.5°近くの傾きから来ました。これにより、1年で18％の太陽エネルギーが得られました。 PMCの別の研究では、26°の傾きが最もパワーを与えたことがわかりました。より少ないパワーは、より高い角度または低い角度から来ました。これらの研究は、直角を選ぶことは本当により多くのエネルギーを集めるのに役立つことを示しています。
さまざまな場所の衛星には、異なる傾斜角が必要です。中国南部とウガンダを比較した研究。中国南部では、最高の傾きが存在していました 現地の緯度よりも2.8° 。ウガンダでは、毎月0.0°から11.2°に最適な角度が変化しました。毎月または季節に角度を変更すると、より多くの日光が得られます。これらの結果は、角度を変えることがしばしば、グループでのパワーや飛行にとって重要であることを示しています。
ヒント：チームはライブデータとコントロールを使用して変更する必要があります 太陽電池の角度は 頻繁に。これにより、グループは安定しており、最もエネルギーを獲得します。
太陽放射圧、またはSRPは、衛星に衝突する日光からの力です。衛星、特に太陽電池を押したり回したりします。 SRPの優れたモデルは、衛星がどのように動くかを知るのに役立ちます。また、衛星を制御する方法の計画にも役立ちます。
最新のモデルは、SRPが衛星にどのように影響するかを確認するために特別なツールを使用します。これらのツールは使用します レイは 、太陽電池に日光が跳ね返り、影を作る方法に従うように追跡します。 Ray Tracingは、ハードシェイプとさまざまな素材で機能します。一部のモデルでは、OpenCLとOpenGLを使用してGPUを使用して高速に実行します。高速モデルは、衛星を迅速に制御するのに役立ちます。
また、モデルはBRDFを使用して、異なる表面でSRPがどのように変化するかを示します。 BRDFは、太陽電池からの光沢のある鈍い反射を予測するのに役立ちます。エンジニアはフーリエ拡張を使用して、レイトレースの結果を軌道モデルに追加します。これは、衛星運動のライブモデリングと計画されたモデリングの両方に役立ちます。
分析モデルは、SRPが太陽電池の電力をどのように変化させるかを見るのに役立ちます。一部のモデルは、太陽電池のエミッタ部分の方程式を解きます。それらは、エミッタの飽和電流密度を表面再結合速度にリンクします。からのデータ 拡散抵抗プロファイリング（SRP）は、 これらのモデルが正しいかどうかをチェックします。さまざまなドーピングプロファイルを見ることにより、エンジニアは表面が太陽電池の出力をどのように変化させるかを確認します。 SilvacoによるAthenaのようなツールは、SRPデータを使用して、太陽電池が宇宙でどれだけうまく機能するかを推測します。
LEO衛星グループの太陽電池に対するSRP効果をモデル化する主な方法は次のとおりです。
反射、影、素材のレイトレース
古いデータと新しいデータの両方を使用する半分析モデル
高速で詳細な結果のためのGPUアクセラレーションモデル
良好な反射予測のためのBRDFモデル
SRPデータを使用して、表面を電源にリンクする分析モデル
| モデリングアプローチダイナミクスの | メイン機能 | アプリケーション |
|---|---|---|
| レイトレース | ハードシェイプとリフレクションで動作します | SRPの力とターンを予測します |
| 半分析モデル | 多くのデータソースを使用します | 起動後に結果を改善します |
| GPU加速 | 非常に速く実行されます | 衛星をライブで制御するのに役立ちます |
| BRDFモデリング | 反射を示すのが得意です | SRPフォースの予測を改善します |
| 分析モデル | 表面を電源にリンクします | 太陽電池の効率をチェックします |
注：太陽放射圧の優れたモデルは非常に重要です。それらは衛星を一緒に保ち、太陽電池から最もエネルギーを得るのに役立ちます。
制御アルゴリズムは非常に重要です 衛星層飛行。それらは、衛星を正しいスポットと方向に保つのに役立ちます。チームは特別なモデルを使用して、衛星が低い地球軌道でどのように移動するかを推測します。これらのモデルには、日射圧力、大気抗力、J2摂動などが含まれます。これらの力について知ることにより、エンジニアはグループを制御するためのより良い方法を作ります。
モデル予測制御（MPC）は、衛星を制御するためのトップウェイです。 MPCは、ライブモデルと数学を使用して衛星位置を変更します。次に何が起こるかを推測し、最高の動きを選びます。 MPCが固定時間コントロール（FTC）で動作すると、エラーがより速く固定され、スイングが少なくなります。スライドモードコントロールとFTCだけが遅く、より多くのスイングがあります。空力力ベースの制御は、ドラッグアンドリフトを使用して3Dの動きを支援します。これは、テストや実際のハードウェアでうまく機能します。
| 戦略の | パフォーマンスメトリックと機能を制御し、 | 重要な結果を備えています |
|---|---|---|
| MPCと固定時間制御を組み合わせた | 態度エラー収束〜0.015;角速度誤差〜0.07; ±0.1 nm前後のコントロールトルク安定化。より速い収束と振動の減少 | 優れた安定性と堅牢性。より速いエラー収束。通信効率が向上しました |
| 固定時間制御（FTC）のみ | 収束が遅い;より多くの振動 | 形成の安定性を維持するのにあまり効果的ではありません |
| スライドモードコントロール（SMC） | 収束が遅い;より多くの振動 | 形成の安定性を維持するのにあまり効果的ではありません |
| 空力力ベースの制御 | MPCによる制約締め付け。シミュレーションとループのハードウェアで検証されています。入力制約の複雑さを処理します | 制約処理が改善された3D相対モーションコントロールを有効にします |
| 低スラスト不足制御（MPC） | 分析された燃料消費と制御の精度。一元化された分散フレームワークと比較されました | 自律的で信頼性の高い閉ループ制御。既存の方法に対するパフォーマンスベンチマーク |
これらのすべてのアルゴリズムには、適切な最適化が必要です。エンジニアはモデルを使用して、各衛星に最適な動きを選択します。彼らはエネルギーを節約し、位置を正しく保ち、グループを安定させようとします。適応評価DWAやDWA-ORCA融合など、新しいアルゴリズムは、パスの計画を支援し、クラッシュを避けます。これらの方法は、ミッションをより速くし、衛星が変化を処理するのに役立ちます。 DWA-ORCA融合法は、 古い方法よりも40％のクラッシュを避けるのに役立ちます。
衛星は異なる使用を使用します 作動方法。 フォーメーションを維持するためのそれぞれの方法では、衛星がどのように動くか、どのような力がそれらに作用するかの良いモデルが必要です。内部移動質量は、質量の中心を変え、方向を制御するのに役立ちます。磁気トーカーは、地球の磁場を使用して回転力を作ります。ロースラストスラスタのような電気推進システムは、位置を変えるために小さなプッシュを与えます。
エンジニアは、ミッションに必要なものに基づいて作動方法を選択します。小さな衛星グループの場合、電気推進力は細かい制御を与え、燃料を節約します。磁気トーカーは、燃料を使用せずに回すのに適しています。内部移動質量は、方向を迅速に変えるのに役立ちます。チームは最適化を使用して、いつ、どのように使用するかを決定します。モデルは、各作動がグループ全体に何をするかを推測するのに役立ちます。
MPCを使用した低スラスト不足制御は、小グループと大きなグループの両方で機能します。集中化された方法は小さなグループに最適ですが、分散した方法はより大きなグループで働きます。最適化は、燃料を節約し、制御を正確に保つのに役立ちます。これらの方法では、衛星が自分で形を変えさせ、制御をうまく機能させ続けます。
ヒント：スマートコントロールアルゴリズムを使用してさまざまな作動方法を使用すると、衛星形成がより良く飛行し、エネルギーを節約できます。
衛星層の飛行には良い相対的な位置が必要です。チームは特別なモデルと数学を使用して、各衛星がどこにあるかを追跡します。精度またはGDOPの幾何学的希釈は、グループの形状が位置のミスにどのように影響するかを示しています。 GDOPの低下は、位置の精度が向上することを意味します。位置エラーは、測定ミスとグループの形状の両方に依存します。
衛星は、リアルタイムGNSSベースライン測定を使用して、非常に近い位置の精度を得ることができます。グレースミッションでは、ミリメートルほど小さい位置エラーが発生しました。いくつかの高精度の方法は、さらに小さなエラーを得ることができます。 Prismaミッションは、衛星間で最大10 cmの精度を示しました。高速コンピューターは、毎回0.1秒未満でデータを処理できます。
| メトリックタイプ | 説明 /値の | コンテキスト /ソースの例 |
|---|---|---|
| 絶対位置エラー | センチメートルレベルの精度 | 衛星形成におけるリアルタイムGNSSベースライン測定 |
| 絶対位置エラー | ミリメートルレベルの精度 | グレース衛星マイクロ波距離ベースライン |
| 絶対位置エラー | ミクロンレベルの精度 | 高精度の相対ポジショニング方法（Wang et al。、2021） |
| 相対位置の精度 | 最大10 cmの精度 | Prisma衛星オンボード相対運動決定 |
| 計算速度 | エポックあたり0.1秒未満 | ベースライン測定のリアルタイム処理 |
| ベースラインの長さ範囲 | 10 m〜9.3 km | センチメートルレベルの精度が維持される範囲 |
GPS、Beidou、IIMUを一緒に使用するなど、スマート制御方法は、位置の精度をさらに向上させます。これらのシステムはできます 5メートル以内の位置の95％以上を保持します。より良いモデルとアルゴリズムは、衛星がより正確かつ確実に一緒に飛ぶのに役立ちます。
注：相対的な位置の優れたモデル、制御、および最適化は、衛星形成飛行ミッションが低い地球軌道でうまく機能するのに役立ちます。
分析的アプローチは、エンジニアが低地球軌道で飛んでいる衛星層について学ぶのに役立ちます。これらの方法は数学モデルを使用して、衛星が宇宙でどのように動くかを示します。 古典的なradial骨移動型正規座標系は、 各衛星を簡単に追跡するのに役立ちます。このシステムにより、エンジニアは最高の低スラストの動きを計画できます。速度制限を設定し、衛星を安全に保つのに役立ちます。チームはこれを使用して、衛星を近くに保つ方法を計画します。
1つの例は、フォーメーションフライングLバンドアパーチャ合成ミッションです。このミッションは、この数学システムを使用して、衛星をリアルタイムで制御しました。分析モデルは、日射圧力や大気抗力などの力も追加します。これらの力は軌道を変え、衛星が一緒にいる方法に影響します。正確な軌道の決定により、エンジニアは軌道がどのように変化し、制御計画を修正するかを推測できます。
分析モデリングは、グループ内の衛星を飛行するための強力なベースを提供します。チームが軌道、制御、エネルギーの使用について選択するのに役立ちます。モデルは、ミッションの成功にとって重要な軌道情報も提供します。
シミュレーションツールでは、エンジニアが起動前に衛星フォーメーションを飛行させることができます。これらのツールでは、コンピューターモデルを使用して、衛星が宇宙でどのように動くかを示します。それらには、日射圧力、大気抗力、J2摂動など、すべての主力が含まれます。シミュレーションツールもその方法を示しています 太陽電池は 衛星の動きを変化させます。
エンジニアは、縮小された注文モデルを使用して、シミュレーションをより速くします。これらのモデルはメインパーツを保持しますが、コンピューターの電力を使用します。信頼性分析では、シミュレーションが実際の結果と一致するかどうかを確認します。モンテカルロシミュレーションと感度分析は、衛星層飛行で最も重要なことを見つけるのに役立ちます。これらの方法は、入力の変化が軌道と正確な軌道の決定にどのように影響するかを示しています。
シミュレーションツールは、モデリングの間違いもチェックします。彼らは、丸め、切り捨て、離散エラーを探します。これらの間違いを見つけることにより、エンジニアはシミュレーション結果を信頼できます。シミュレーションと数学の結果との密接な一致は、これらのツールがうまく機能することを証明しています。
最新のシミュレーションツールは、動的なGPSベースのLEO軌道の決定に役立ちます。彼らは、チームが正確な軌道情報を取得し、衛星を適切な場所に保つのを助けます。これらのツールは、衛星フォーメーションフライングミッションを計画、テスト、および実行するために非常に重要です。
ヒント：チームは、分析モデルとシミュレーションモデルの両方を使用して、衛星層飛行で最良の結果を得る必要があります。このようにして、彼らは正確な軌道情報と信頼できるミッションを取得します。
低地球軌道でのデモミッションは、太陽電池を持つ衛星層が実際の生活でどのように機能するかを示しています。チームはこれらのミッションを使用して地球のカバレッジをテストします。 太陽光発電、そして衛星がどれだけうまくいっているか。 1つのミッションでは、 XバンドSARペイロードを備えた3つの衛星は、 チームとして機能しました。彼らはアルゼンチンのEEZを完全に報道しました。衛星は、天候や日光が変わったときでさえ、隠された船を見つけました。このミッションは、衛星経路の適切なモデリングと太陽電池の方向の良好なモデリングが、地球の範囲とミッションの成功に役立つことを示しました。
別のミッションでは、オンボード処理を検討しました。衛星は、SAR画像のスペックルノイズを修正するためにスマートモデルを使用しました。これにより、ターゲットを見つけやすくなり、間違いが少なくなりました。チームはまた、衛星がどのように互いに話し合ったかをテストしました。彼らは、地面からスペース間および衛星間リンクを使用して、データを共有し、フォーメーションを変更しました。これらのミッションは、衛星が強力なモデルとコントロールがある場合、遅延耐性ネットワーキングを使用できることを証明しました。
デモミッションは、モデリングが地球のカバレッジ、太陽光発電、および協力に重要である理由を示しています。
チームは明確な方法を使用して、ミッションがどの程度うまく機能するかを測定します。これらには、科学的価値、カバレッジチェック、および直面している問題が含まれます。以下の表は、ミッションでさまざまな衛星タイプがどのようにしたかを示しています：
| アーキテクチャタイプ | 科学価値指標の | コストとリスクの考慮事項の | 結果 /課題 |
|---|---|---|---|
| ポッドアーキテクチャ | 0.08〜0.12 | 主な測定目標を達成しませんでした。スケールアップが難しい。 | それらは十分に機能しなかったために使用されていません。 |
| GGアーキテクチャ | 最大3.5 | 多くの科学データを提供できますが、準備ができておらず、計画は不明です。 | 今後10年間で使用するために選択されていません。 |
| Leo-Meoアーキテクチャ | 1.12（4-Satellite） | 衛星間の測定は困難です。レーザー電力制限。古い方法よりも良いことはありません。 | 改善がなく、問題が多すぎるため、使用していません。 |
| SmallSat/Cubesat Constellations | n/a | 費用がかかりすぎます。それらは小さく、新しい技術を使用しているにもかかわらず、よりリスクがあります。 | 高コストとより多くのリスクのために使用されていません。 |
パフォーマンスチェックでは、地球のカバレッジ、衛星パス、およびオンボード処理も検討します。チームはモデルを使用して、地球のカバレッジを計画し、データを送信するために衛星パスを改善します。オンボード処理は、SAR画像ノイズの修正に役立ち、優れたリンクは衛星が独自に作業するのに役立ちます。ミッションは、スペックルノイズ、トリッキーなグループデザイン、衛星サイズと太陽電池の電力によるトレードオフなどの問題を発見しました。
これらのミッションからの主な教訓は、優れたモデル、慎重な計画、リアルタイムの制御が、より良い地球のカバレッジとより多くの太陽光発電を得るのに役立つことです。
低い地球軌道で一緒に衛星を飛ばすには、慎重な計画が必要です。チームは、各衛星がどこにあるかを正確に知る必要があります。また、グループを制御するための強力なモデルとスマートな方法も必要です。テストミッションは、地球をよく覆い、軌道を安定させることが重要であることを示しています。時間が経つにつれて、チームは衛星を制御する方法を変えました。以下の表は、新しい方法がAIを使用してより良いエネルギーとカバレッジを使用していることを示しています。
| 制御方法 | 設計アプローチの | パフォーマンス、 | 現実のシミュレーションパフォーマンスにおける | リアリティへの堅牢性 | 進化的傾向に関するギャップノート |
|---|---|---|---|---|---|
| チョコレート | 自動化ファミリ、偏ったデザイン | 高い | 比較的高い | 高い | ミッション全体で過剰な堅牢性を減らすためのバイアスを導入します |
| 神経進化 | ニューラルネットワーク、偏りが少ない | 高い | 大幅なドロップ | より低い | より柔軟ですが、過剰適合と現実のギャップの問題になりやすい |
| ランダムウォーク | 非最適化ベースライン | 低い | 安定した | 安定した | 最適化はありません。障害比較のベースラインとして機能します |
最良の方法は、頻繁にテストし、モデルを更新し続け、衛星がどこにあるかを常に知ることです。チームは、電力にソーラーパネルを使用することとドラッグを扱うこととのバランスを見つける必要があります。彼らはまた、地球をうまく覆い続ける必要があります。将来、チームはより良いパネル、ドラッグと戦う方法、および新しいセンサーを使用します。これらのことは、テストと地球の覆いに役立ちます。チームは、衛星の位置をテスト、モデリング、およびチェックし続けて、うまく機能することを確認する必要があります。
新しいテストミッションを行いたいチームは、適切なモデルを使用し、衛星がどこにあるかを知り、スマートコントロールを使用する必要があります。これは、彼らが地球をよりよく覆い、軌道をうまく機能させるのに役立ちます。
衛星層の飛行は、 より多くの地球をカバーするのに役立ちます。チームは慎重な制御を使用して、衛星を所定の位置に保ちます。これにより、彼らはより多くの写真を撮り、科学とコミュニケーションのためにより多くのデータを収集することができます。
宇宙太陽電池は、 長い旅行に衛星電力を与えます。太陽電池が尖っている方法は、彼らがどれだけの力を得るかを変えます。チームは太陽電池を動かして日光を増やし、適切な場所を見続けます。
抗力や太陽放射のようなモデリング力は、衛星がどのように動くかを示しています。優れたモデルは、衛星が行くべき場所のチーム計画を支援します。これにより、ギャップが停止し、テスト中にカバレッジが続きます。
デモミッションは、実際の衛星を使用して、カバレッジのアイデアを試してみます。チームは、衛星が特定の領域をどれだけうまくカバーし続けるかを見ています。これらのテストは、チームが将来のためにより良い計画を立てるのに役立ちます。
チームには、移動軌道、宇宙の力、十分な電力などの問題があります。彼らは衛星を動かし、視聴を続けるために太陽電池の角度を変えなければなりません。優れた計画と迅速な制御は、これらの問題を修正するのに役立ちます。
