Децентрализованное управление движением роя малых космических аппаратов для удержания коммуникационной связности

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

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.

Full Text

Restricted Access

About the authors

У. В. Монахова

Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

Author for correspondence.
Email: danilivanovs@gmail.com
Russian Federation, Москва

С. А. Шестаков

Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

Email: danilivanovs@gmail.com
Russian Federation, Москва

Я. В. Маштаков

Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

Email: danilivanovs@gmail.com
Russian Federation, Москва

Д. С. Иванов

Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

Email: danilivanovs@gmail.com
Russian Federation, Москва

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Orbital coordinate system.

Download (8KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Example of satellite trajectory at non-zero parameter Ci.

Download (40KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Visibility area of the i-th MCA.

Download (10KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Relative trajectories of MCA motion during control implementation.

Download (38KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Values of relative drift parameters.

Download (33KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Realised control value.

Download (25KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. Magnitudes of relative shifts.

Download (33KB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. Degrees of vertices in a graph.

Download (31KB)
Indexing metadata
10. Fig. 9. Value

Download (30KB)
Indexing metadata
11. Fig. 10. Relative motion trajectories.

Download (43KB)
Indexing metadata
12. Fig. 11. Values of relative drift parameters.

Download (24KB)
Indexing metadata
13. Fig. 12. Number of connectivity components.

Download (23KB)
Indexing metadata
14. Fig. 13. Magnitudes of relative shifts.

Download (32KB)
Indexing metadata
15. Fig. 14. Relative number of devices in the largest subgroup.

Download (13KB)
Indexing metadata
16. Fig. 15. Number of subgroups.

Download (13KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences