Satellite constellations are useful for obtaining images of requested locations on the Earth. The operator of Earth observation satellites may handle hundreds or even thousands of imaging requests every day with various priority levels, which typically cannot be fully addressed. Instead, the operator can selectively conduct high-priority tasks to maximize the scheduling mission's value. This optimization process is referred to as the satellite scheduling problem (SSP), which is a highly challenging problem that encompasses the selection of imaging task points, determination of task sequence, and download of acquired data – under a set of operational constraints on satellite performance (e.g., capacity, uplink/downlink speed, and dynamic characteristics).
This thesis proposes an Integrated Multiple Satellite Scheduling Framework (IMSSF) to handle the SSP considering various practical constraints effectively. IMSSF consists of three modules – the Time Window Generation Module (TWGM), the Attitude Control Module (ACM), and the Task Scheduling Module (TSM). Four task scheduling algorithms – Mixed Integer Linear Programming (MILP) model in continuous-time and discrete-time domains, a First-In-First-Out (FIFO) heuristic, and a Receding Horizon Greedy Heuristic (RHGH) – were formulated. The proposed IMSSF has three distinctive characteristics. First, control laws are utilized to generate a Guidance Profile Function (GPF), which models the maneuver (transition) time accurately between two successive imaging requests. The GPF is incorporated into the task scheduling algorithms to grant a feasible scheduling solution that the satellites can execute. Second, the imaging and downloading schedules are optimized simultaneously to ensure all acquired data is downloaded to accessible ground stations. Lastly, the IMSSF is modularized so that the control laws for generating GPFs or the task scheduling algorithms can be changed freely.
An intensive case study for virtual scenarios involving up to a thousand task locations and six satellites were carried out for four different task geometric distributions. The proposed MILP algorithms were compared with FIFO and RHGH in terms of computation time and the solution's quality (i.e., the sum of priority values assigned to the selected tasks). The study results demonstrated the efficacy of the proposed framework.
지구 관측 위성군은 지구상의 원하는 지점에 대한 이미지를 얻는 효과적인 수단이다. 위성군의 운영자는 다양한 우선 순위를 지닌 수백 또는 수천 개의 관측 요청을 매일 받을 수 있으며, 일반적으로 위성의 하드웨어 제약 때문에 이러한 요청을 모두 수행하는 것은 불가능하다. 대신, 운영자는 영상 임무의 가치를 극대화할 수 있도록 우선순위가 높은 작업을 선택적으로 수행할 수 있다. 이처럼 위성 성능(예: 용량, 업링크/다운링크 속도, 동적 특성)에 관한 일련의 운영 제약조건 하에서 영상 작업지점의 선정, 작업 순서 결정, 획득된 데이터의 다운로드 등을 포괄하는 고도로 어려운 문제를 위성 스케줄링 문제(SSP)라고 한다.
본 학위 논문은 위성의 다양한 실질적 제약 조건을 고려하여 SSP를 효과적으로 처리 할 수 있는 다수 위성의 통합 스케줄링 프레임워크를 (IMSSF) 제안했다. IMSSF는 관측 가능 시간대 생성 모듈 (TWGM), 자세 제어 모듈 (ACM) 및 임무 스케줄링 모듈 (TSM)을 포함하는 세 가지 모듈로 구성된다. 임무 스케줄링 알고리즘은 연속적 및 이산 시간 도메인의 혼합 정수 선형 프로그래밍 (MILP) 모델, 선입선출 (FIFO) 휴리스틱, 그리고 그리디 휴리스틱 (RHGH) 총 네 가지 알고리즘을 제시했다. 본 학위논문에서 제안한 IMSSF는 세 가지 특징이 있다. 먼저, 제어 법칙을 활용하여 유도 프로파일 함수 (GPF)를 생성하여 두 개의 연속적인 관측 요청 사이의 자세 기동 (전이) 시간을 정확하게 모델링한다. GPF는 임무 스케줄링 알고리즘과 통합되어 위성이 실제로 수행 가능한 스케줄링 해를 제공한다. 둘째, 위성이 관측해 저장된 데이터가 통신 가능한 지상국에 다운로드되도록 관측 및 송신 스케줄을 동시에 최적화한다. 마지막으로 IMSSF는 모듈화되어 있어, GPF 생성을 위한 제어 법칙을 변경하거나 임무 스케줄링 알고리즘을 자유롭게 변경할 수 있다.
본 학위논문은 최대 1000 개의 임무 지점과 6 개의 위성을 포함한 가상 위성군 시나리오에 대한 사례 연구를 4 개의 다른 기하학적 임무 분포에 대해 수행했다. 제안 된 MILP 알고리즘은 계산 시간과 해의 성능 (즉, 선택된 임무에 할당 된 우선 순위 값의 합계) 측면에서 FIFO 및 RHGH와 비교했으며, 사례 연구 결과를 통해 제안된 프레임워크의 효율성을 입증하였다.
