Flower Constellations: Optimization and Applications

Un satélite artificial es un objeto diseñado por el ser humano y lanzado al espacio mediante un vehículo espacial con el objetivo de sobrellevar una misión específica. El primer satélite artificial, orbitando en torno a la Tierra, fue lanzado in 1957 por la Unión Soviética, y su nombre es Sputnik I. Después de dicho evento, miles de satélites artificiales han sido lanzados en diferentes orbitas en torno a la Tierra. En muchas ocasiones, un satélite no es suficiente para tener éxito en una misión espacial, por lo que un grupo de satélites es necesario. Definiremos una constelación de satélites como un conjunto de satélites persiguiendo un objetivo común y operando de manera conjunta. En las últimas décadas el ser humano ha diseñado constelaciones de satélites con diferentes objetivos [1,2]; Global Positioning System (GPS), Galileo o GLONASS son ejemplos de constelaciones de satélites cuya finalidad es la navegación y la geodesia. La constelación estadounidense Orbcomm formada actualmente por 29 satélites operativos situados en órbitas bajas es un sistema de telecomunicación. Iridium y Globalstar son las competidoras directas de Orbcomm. Las constelaciones rusas Molniya y Tundra son sistemas de telecomunicación famosas por su gran excentricidad. Otros objetivos de las constelaciones pueden ser la observación de la Tierra, aplicaciones militares, la protección del ser humano (Disaster Monitoring Constellation), etc. Estos, entre muchos otros, son ejemplos concretos de constelaciones de satélites. Las constelaciones existentes utilizan, en general, orbitas circulares. Sin embargo, como Draim indica en su trabajo [3], las orbitas excéntricas podrían ser mejores que las circulares. Así, otra forma de diseñar constelaciones de satélites, sin la necesidad de tener órbitas circulares, era necesaria. Por ello, el Dr D. Daniele Mortari desarrollo en torno al año 2004 las "Flower Constellations" [4,5,6] que solucionan este problema dejando la excentricidad como otra variable libre. Estas constelaciones fueron extendidas en los años posteriores a las "Harmonic Flower Constellations" (HFC) [7], las "2D Lattice Flower Constellations" (2D-LFC) [8,9], que serán la principal herramienta en este trabajo, y finalmente las "3D Lattice Flower Constellations (3D-LFC)" [10]. Los problemas de cobertura regional y global constituyen el principal tema de investigación en torno a las constelaciones de satélites. En particular, el problema de posicionamiento global consiste en la determinación de la posición de un usuario con unos pocos centímetros de error en la precisión. Este problema requiere de al menos cuatro satélites visibles desde cualquier punto de la esfera terrestre en cualquier instante de tiempo, para lo que se requiere una geometría de la constelación bastante compleja [11,12]. El primer objetivo de este trabajo consiste en la búsqueda de 2D-LFCs cuya geometría sea óptima para la resolución del problema de posicionamiento global. El GDOP, del inglés Geometric Dilution of Precision [13], es la métrica que determina cómo de buena es la geometría de una constelación para encontrar la posición exacta de un usuario y el desfase horario entre el reloj del satélite y el del usuario. Por lo tanto, la métrica que define la optimalidad de las 2D-LFCs en nuestro problema es el máximo valor del GDOP experimentado desde cualquier punto de la superficie terrestre durante el tiempo de propagación. Por motivos prácticos, discretizamos el tiempo de propagación en pasos de 60 segundos y consideramos 30000 estaciones terrestres aleatoriamente distribuidas sobre la superficie terrestre con probabilidad uniforme. Los algoritmos evolutivos [14] son la principal herramienta para tratar este problema de optimización. En particular, en este trabajo utilizamos Algoritmos Genéticos y los "Particle Swarm Optimization Algorithms". Mediante este análisis, encontramos 2D-LFCs cuyos satélites presentan configuraciones que mejoran ligeramente el máximo valor del GDOP experimentado con respecto a las constelaciones existentes de Galileo y GLONASS. El gran costo computacional requerido para propagar las constelaciones y el enorme tamaño de nuestro espacio de búsqueda nos ha llevado a desarrollar diferentes técnicas que reducen el tiempo necesario para encontrar las soluciones óptimas. Dichas técnicas consisten en la reducción del espacio de búsqueda, así como la reducción del tiempo de propagación de manera que todo siga siendo matemáticamente correcto. Además, hemos utilizado técnicas de paralelización en la implementación de los algoritmos evolutivos. El análisis de este problema ha permitido comparar las diferentes técnicas de optimización empleadas, concluyendo que el "Particle Swarm Optimization Algorithm" es el método que mejores resultados proporciona en nuestra búsqueda. En este trabajo hemos realizado una búsqueda entre todas las 2D-LFCs posibles variando el número de satélites entre 18 y 40. Hemos obtenido resultados sorprendentes como sería el hecho de que con 27 satélites encontramos mejores configuraciones que con 28 satélites para resolver el problema de posicionamiento global. Puesto que nuestra 2D-LFC de 27 satélites sólo puede mejorarse añadiendo al menos dos satélites, concluimos que es una de las mejores constelaciones. Además, gracias a las 2D-LFCs hemos podido incluir órbitas excéntricas en nuestra búsqueda, encontrando algunas configuraciones óptimas cuyas órbitas presentan una excentricidad en torno a 0.3, muy distinta de la excentricidad nula que presentan las órbitas más usuales. En este trabajo hemos comparado la evolución del GDOP de nuestras 2D-LFCs óptimas con respecto a las existentes GLONASS Y Galileo, observando que nuestras constelaciones son ligeramente mejores debido a que el máximo valor del GDOP que obtenemos en cada instante es siempre menor. El estudio de las colisiones entre satélites en la constelación, es un problema intrínseco en nuestro problema de optimización puesto que si hay próxima una alineación de satélites, el GDOP en ese instante es elevado y automáticamente dicha constelación queda excluida en nuestra búsqueda. El estudio previo ha sido realizado en un modelo puramente Kepleriano. El siguiente paso para acercar nuestras constelaciones a una visión más realista consiste en introducir el problema de los dos cuerpos perturbado [15]. La Tierra es considerada como una esfera perfecta en el modelo Kepleriano. Sin embargo, como una primera aproximación a un modelo más realista, consideramos la Tierra como un sólido de revolución achatado por el centro (elipsoide). Esto nos lleva a incluir el zonal armónico J2 en la función potencial. La introducción de zonales armónicos de órdenes superiores no se considera en este trabajo ya que estos armónicos son al menos tres órdenes de magnitud menores que el J2 [16]. La introducción del zonal armónico J2 nos conduce a plantearnos el segundo problema tratado en esta tesis. Este problema consiste en la búsqueda de parámetros de una 2D-LFC para conseguir que sea estable, esto es, que los satélites de la constelación se vean afectados por las perturbaciones pero todos de la misma manera. De esta forma la posición relativa entre los satélites de la constelación (en el espacio de los elementos osculadores) quedará inalterada, obteniendo así las constelaciones que tienen por nombre "Rigid Constellations". La mayoría de autores que trabajan el problema principal del satélite promedian las perturbaciones no seculares en un periodo orbital, considerando únicamente las perturbaciones de largo periodo y las perturbaciones seculares [17]. En este trabajo, consideramos las perturbaciones seculares y no seculares (de largo y corto periodo) que afectan a la aceleración del satélite. Por ello, en lugar de promediar la expresión del potencial en un periodo orbital, consideramos la expresión completa de la función potencial [16]. Con la expresión completa del potencial y haciendo uso de las Ecuaciones de Lagrange [15] podemos estudiar la evolución de los elementos orbitales en el tiempo. Los objetivos principales son controlar la perturbación secular para que sea idéntica en todos los satélites de la constelación y minimizar las perturbaciones no seculares que afectan a nuestros satélites. Si logramos estos objetivos los satélites de la constelación se verán perturbados por el efecto del J2 de la misma manera. De esta forma las posiciones relativas de los satélites serán prácticamente constantes (en el espacio de los elementos osculadores) y la estructura de "Flower Constellation" se mantendrá con el paso del tiempo, lo que denominamos como "Rigid Constellation". Para controlar la parte secular de los satélites de la constelación consideramos un satélite de referencia. Primero estudiamos la dependencia de la parte secular de los elementos osculadores con respecto a los valores iniciales del ángulo del nodo (RAAN) y de la anomalía media (M). Observamos que ninguna de las componentes seculares depende del valor del valor del ángulo del nodo, pero observamos una fuerte dependencia con respecto al valor de la anomalía media. En el caso particular de una 2D-LFC, todos los satélites tienen los mismos valores del semieje (a), excentricidad (e), inclinación (i) y argumento del perigeo, pero tienen distintos los valores del ángulo del nodo y de la anomalía media. Por lo que, a priori, la componente secular de los elementos osculadores de cada satélite será distinta. Para conseguir que sea idéntica, aplicamos un método de corrección. Dicho método consiste en modificar el semieje mayor de todos los satélites unos pocos kilómetros. De esta forma el periodo orbital (Tp) se verá modificado y en particular la componente secular de la variación de la anomalía media en el tiempo. A través de esta corrección, conseguimos que la componente secular de los elementos osculadores de cada uno de los satélites de la constelación coincida hasta un orden de 10^{-11}. Con esta técnica, conseguimos controlar la perturbación secular de nuestros satélites. Tratar de controlar la parte no secular resulta algo más complicado. En primer lugar, aplicamos para cada elemento osculador interpolación lineal sobre los datos que han sido obtenidos previamente para calcular la posición exacta de los satélites. A través de estas funciones lineales de los elementos osculadores somos capaces de calcular en cada instante de tiempo una posición aproximada o lineal. De tal manera que la distancia entre ambas posiciones (real y lineal) será debida a las perturbaciones no seculares que afectan a nuestro satélite de referencia. El objetivo final consiste en analizar entre los posibles valores de la excentricidad y la inclinación aquellos que minimicen esta distancia (desviación). De esta forma, minimizamos la perturbación no secular que afecta a nuestro satélite de referencia. Estos valores serán extrapolables al resto de satélites de nuestra constelación. Consecuentemente, la perturbación no secular que afecta a los satélites de la constelación queda minimizada. Mediante este trabajo somos capaces de diseñar 2D-LFCs cuya configuración se mantiene bajo los efectos del J2, obteniendo las denominadas "Rigid Constellations". La teoría que hemos desarrollado tiene dos aplicaciones directas. La primera consiste en validar la teoría de las 3D-LFCs, en el caso en que la función potencial no sea promediada en un periodo orbital, asumiendo que los semiejes son corregidos y el valor de la desviación es lo más pequeño posible. La segunda aplicación sirve para resolver problemas de cobertura global en los que se incluye el efecto del zonal J2 en el potencial. Será suficiente con encontrar una "Rigid Constellation" que minimice una función "fitness" ligeramente modificada y podremos propagar los satélites en un modelo Kepleriano. Nuestro último objetivo consiste en reducir el elevado número de satélites que por lo general componen una constelación simétrica. Proporcionamos un método para determinar todos los subconjuntos de satélites de las 2D-LFCs de tal forma que sigan manteniendo las simetrías que las caracterizan [18]. Para conseguir este objetivo hemos identificado la primera órbita de nuestra constelación, que posee Nso posiciones admisibles con un collar G (en inglés, "necklace") de Nso perlas [19]. Tomamos un número Nrso (Nrso < Nso) representando los satélites reales por órbita. De esta forma consideramos la primera órbita de la constelación como un "necklace" de Nso perlas, de las cuales Nrso son negras y el resto blancas. Esto es, una órbita con Nso posiciones admisibles, de las cuales Nrso están ocupadas por un satélite y el resto no. La distribución de los satélites en las restantes órbitas es idéntica a la primera, pero desplazados k perlas. De este modo una "Necklace Flower Constellation" (NFC) se caracteriza mediante un par (G, k). Notar que, no todos los pares producen NFC validas, ni dos pares distintos producen distintas NFC. Estos dos problemas se denominan problema de consistencia y de minimalidad, respectivamente. Utilizando teoría de números [20] somos capaces de resolverlos completamente. Finalmente, desarrollamos diversos teoremas de conteo para determinar la cantidad de pares posibles (G, k) que existen a partir de los parámetros de distribución de una 2D-LFC. Las constelaciones de satélites son un tema de candente actualidad por las posibilidades que pueden proporcionar para los servicios comerciales e institucionales en aplicaciones como las telecomunicaciones, el posicionamiento dinámico o la observación de la Tierra, con costos razonables. Los resultados obtenidos en este trabajo estimulan el estudio de las mismas, que pueden resultar, en un futuro próximo, en constelaciones más eficientes que las actuales para diversas misiones espaciales