This thesis is mainly concerned with the problem of designing target orbits for sparse coverage constellation mission using a few low Earth orbit (LEO) satellites. In particular, a temporary reconnaissance mission design problem is introduced, and a new approach for this type of problem is proposed in this study.
It is difficult to solve this type of problem by an analytical approach or traditional gradient-based optimization methods because each LEO satellite is currently in its own orbit with limited fuel budget for orbital maneuvering, and even the sensor characteristics of each satellite are not identical. Therefore, the genetic algorithm is applied to overcome discontinuity, non-differential nature, and many local minima of the problem. However, the performance of genetic algorithms tends to be problem-dependant. Thus, various efforts to improve the fitness function in dealing with the genetic operators and parameters satisfying the fuel constraints are performed, and their effects on the performance of the algorithm are discussed.
Throughout a comprehensive simulation study, it is successfully demonstrated that a new approach based on the genetic algorithm could provide preliminary target orbits as an initial starting point to form a temporary constellation satisfying the constraint (i.e., the fuel limitations). Consequently, the guideline of applying the genetic algorithm for this type of problem is empirically presented.
The proposed approach can be applied to other types of sparse coverage problems consisting of multiple tactical satellites that are more affordable under a specified fuel limitation and are capable of achieving multiple mission objectives.
본 논문에서는 소수개의 (3 ~ 4기) 위성들을 이용한 일시적인 위성군집궤도 최적설계 방법에 대해 다루었다. 연속적이고 전지구적인 관측 혹은 정찰 임무 대신, 비연속적이고 국소지역에 대해 일정한 시간 동안 관측 혹은 정찰 임무를 수행하기 위해 현재 궤도상에서 가용한 저궤도 위성들을 하나의 위성군집(群集)궤도로 엮어, 요구되는 커버리지 특성들을 최적화 시킴과 동시에 연료소모 등의 제한조건 등을 만족할 수 있도록 각 위성들의 목적궤도를 동시에 설계하는 문제를 제안하고, 그 해결방법을 연구하였다. 본 연구에서는 비연속성, 비차분성, 및 무수한 국소 최소점들이 존재하는 문제의 특성을 고려하여 유전 알고리즘을 적용하였으며, 이를 복잡한 관측센서 모델링과 다양한 궤도 조건들을 반영할 수 있도록 전문적인 궤도전파기와 커버리지 해석모듈을 연계하여 수치해석적으로 해를 구할 수 있는 “유전 알고리즘을 이용한 위성군집궤도 최적화 알고리즘”을 제안하고 이를 구현하였다. 제안된 방법은 다양한 시뮬레이션을 통해 그 유효성과 타당성을 증명하였으며, 연료소모에 대한 중요한 제한조건을 가진 “일시적 정찰을 위한 위성군집궤도” 설계 문제를 적용함에 있어 유전 알고리즘의 연산자와 파라메터들의 영향을 분석하고 그 결과를 논의하였다. 연구 결과, 문제의 복잡성과 제한조건으로 인해 벌점전략을 활용함에도 불구하고, 수렴이 더디거나, 수렴이 되지 않는 경우가 관찰되었다. 이러한 경우에는 세대수 및 개체수 등과 같은 유전 파라메터들을 증대시키거나, 1차 실행 결과를 이용하여 2차 반복 실행을 하는 반복방법을 통해 수렴이 가능함을 확인하였다. 그럼에도 불구하고, 이 경우에는 유전 알고리즘이 가지는 단점의 하나인 계산시간 상의 증대가 불가피하다. 따라서, 유전 알고리즘을 이용하여 본 문제를 해결함에 있어 계산상의 노력과 목적함수 향상 정도 간의 적절한 조절이 필요하다. 제안된 방법은 각 위성에 부여된 연료 제한조건이 서로 상이한 경우에도 적용이 될 수 있음을 보였다. 특히 이 경우에는 반복방법이 효과를 보였다. 결론적으로 본 연구의 다양한 시뮬레이션을 통해 얻은 유전 알고리즘의 운영자의 방법, 파라메터 값, 그리고 상호간의 조합들은 향후 본 연구에서 제안된 문제와 유사한 문제를 유전 알고리즘으로 접근 시 매우 유용한 사전 정보로써 활용할 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 전문적인 궤도해석모듈 및 커버리지 해석모듈을 활용한, 수치해석적인 접근방법이므로 다양한 임무 목적 및 제한조건들이 동시에 요구되는 보다 복잡한 위성군집궤도 설계문제에 확장, 적용할 수 있다. 특히, 이미 궤도상에 운용 중인 다수의 군정찰 위성에 대한 긴급한 위성군집궤도 재설계 시 매우 유용한 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다. 추후 연구과제로써 유전 알고리즘의 특성 상 소요되는 계산시간을 줄이기 위해 보다 효과적인 유전 알고리즘의 운영자 및 파라메터 조작에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해서, 유전 알고리즘의 계산 과정 중 스스로 파라메터를 수정, 조작할 수 있거나, 국소적인 최적화 알고리즘의 장점과 결합한 ‘복합 유전 알고리즘’등의 적용에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
