データ中継宇宙ミッションのためのアリベースの自動ミッション計画【JST・京大機械翻訳】

Ntagiou Evridiki V.; Armellin Roberto; Iacopino Claudio; Policella Nicola; Donati Alessandro

文献

J-GLOBAL ID：202002267609097702 整理番号：20A0645939

データ中継宇宙ミッションのためのアリベースの自動ミッション計画【JST・京大機械翻訳】

Ant-Based Automated Mission Planning for Data Relay Space Missions

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資料名：
巻： 16 号： 7 ページ： 249-262 発行年： 2019年
JST資料番号： W5673A ISSN： 2327-3097 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

地球観測(EO)市場は,技術小型化,安価な発射機会,およびEO応用のより広いスペクトルにより急速に成長している。低地球軌道(LEO)宇宙船データにアクセスできる地上利用者の指数関数的成長とともに,この成長するコミュニティはデータ中継ミッションのための重要な需要を表す。LEO宇宙船は地上局(GSs)に対して短い可視性ウィンドウを有し,それらのスループットを制限する。データ中継ミッションは,LEO宇宙船とGSsの間のデータのリレーとして作用する高高度軌道(静止軌道)における宇宙船を構成する。これらのミッションは,LEO宇宙船へのより頻繁なデータダウンリンク機会を提供することができ,したがって,地上に到達するデータの量を増加させ,ユーザの要求とダウンリンク操作の間の応答性を改善する。地上ミッション計画システム(MPSs)は,このような複雑なミッションを一般的に管理しており,大きな運用コストを代表している。本論文では,データ中継ミッションのための自動化MPSの設計に対するスウォーム知能アルゴリズムの適用を提案した。自動化されたMPSsは,人間のオペレータに高レベルの決定を残しながら,運用コストを節約する可能性を持っている。本論文では,アリコロニー最適化(ACO)アルゴリズムをこのタイプのスケジューリング問題に適用することを初めて示した。このアルゴリズムのファミリーは,一般的に良好なレベルの効率とスケーラビリティを提供することが分かった。本研究では,ACOアプローチを,文献において一般的なアルゴリズムに対して比較し,それを実行した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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宇宙通信 , 宇宙飛行体 , 光通信方式・機器

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