Розгортання багатосупутникових угруповань на низьких навколоземних орбітах (LEO) є ключовим трендом сучасної космічної індустрії, що зумовлено розвитком систем глобального інтернету, оперативного моніторингу та концепції орбітальних обчислювальних вузлів (Space Edge Computing). Ефективність таких місій безпосередньо залежить від просторової конфігурації сузір’я, оскільки суб’єктивний або випадковий вибір параметрів орбіт призводить до нераціонального перекриття зон видимості та збільшення часових затримок в отриманні даних. Робота присвячена вирішенню науково-практичної задачі мінімізації часу досягнення повного накопичувального покриття заданої території земної поверхні. Об’єктом дослідження є процеси просторового маневрування та геометричної взаємодії зон покриття супутників. У роботі використано методи математичного моделювання орбітальної механіки (з урахуванням прецесії J2) та стохастичної оптимізації. Для пошуку глобального екстремуму цільової функції реалізовано та порівняно два підходи: метод імітації відпалу (Simulated Annealing) та генетичний алгоритм (Genetic Algorithm). Обґрунтовано вибір параметрів ГА, таких як розмір популяції, ймовірність мутації та елітарний відбір, для забезпечення балансу між обчислювальною складністю та точністю результату. Розроблено програмний комплекс із візуалізацією в проекції Меркатора та 3D-середовищі. Експериментально доведено, що застосування запропонованих алгоритмів дозволяє скоротити час досягнення цільового покриття на 30–40% порівняно з регулярними сітчастими структурами. Встановлено, що генетичний алгоритм забезпечує на 5–10% вищу точність оптимізації, тоді як метод відпалу демонструє вищу швидкість збіжності, що є критичним для систем оперативного планування. Результати можуть бути впроваджені при проектуванні систем супутникового зв’язку, мереж екологічного моніторингу, а також при розгортанні інфраструктури для орбітальних серверів штучного інтелекту.
原文链接
分享
引用
