Autonomous Constellation Fault Monitoring with Inter-satellite Links: A Rigidity-Based Approach

要約

月や火星の環境における堅牢な測位、ナビゲーション、およびタイミング サービスのニーズに対処するために、この論文では、衛星間測距 (ISR) を使用した衛星群用の新しい障害検出フレームワークを提案します。
従来の障害監視方法は、地上のステーションからの強力な監視に依存していますが、コストの制約により、月や火星のミッションでは現実的ではありません。
私たちのアプローチは、グラフ剛性理論を活用して、正確な軌道暦に依存せずに障害を検出します。
衛星を頂点、衛星間リンクをエッジとするグラフとして衛星星座をモデル化します。
ISR 測定から得られたユークリッド距離行列 (EDM) を分析することにより、幾何中心 EDM (GCEDM) の特異値を通じて障害を特定します。
ニューラル ネットワーク予測子を使用してグラフの多様な形状を処理し、障害検出の堅牢性を高めます。
提案された方法は、火星と月の周りの星座のシミュレーションを通じて検証され、さまざまな構成での有効性が実証されています。
この研究は、将来の月および火星の探査ミッションにおける衛星群の信頼性の高い運用に貢献します。

要約(オリジナル)

To address the need for robust positioning, navigation, and timing services in lunar and Martian environments, this paper proposes a novel fault detection framework for satellite constellations using inter-satellite ranging (ISR). Traditional fault monitoring methods rely on intense monitoring from ground-based stations, which are impractical for lunar and Martian missions due to cost constraints. Our approach leverages graph-rigidity theory to detect faults without relying on precise ephemeris. We model satellite constellations as graphs where satellites are vertices and inter-satellite links are edges. By analyzing the Euclidean Distance Matrix (EDM) derived from ISR measurements, we identify faults through the singular values of the geometric-centered EDM (GCEDM). A neural network predictor is employed to handle the diverse geometry of the graph, enhancing fault detection robustness. The proposed method is validated through simulations of constellations around Mars and the Moon, demonstrating its effectiveness in various configurations. This research contributes to the reliable operation of satellite constellations for future lunar and Martian exploration missions.

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