利用补充地球同步卫星数据和层次规划实现卫星观测的动态定向

动态定向(DT)任务概念是一种卫星观测方法， lookahead传感器收集有关即将到来环境的信息，并利用此信息智能计划观测。先前的研究表明，DT有潜力在不同应用之间提高科学回报。然而，DT任务概念必须解决诸多挑战，如 onboard lookahead数据覆盖范围有限、仪器可移动性、数据吞吐量以及onboard计算约束。在本工作中，我们展示了通过使用来自地球同步卫星流式传输的补充数据，可提高DT系统性能，这些数据比来自onboard lookahead传感器的1分钟延迟提供35分钟的前瞻信息。尽管存在更大的数据体积，但随着视野大小增加，观测计划的搜索空间会呈指数级增长。为解决此问题，我们引入了层次规划方法，其中用于规划较长期的观测蓝图以多项式时间为基准，然后利用onboard lookahead数据在较短期视野内细化该计划。我们将我们的方案与传统DT规划器（仅依赖onboard lookahead数据）进行比较，涵盖四个不同问题实例：三个云 avoidance变体和一个风暴追踪场景。我们展示了我们的层次规划器比传统DT规划器高出最高41%，并检查影响我们方案性能的情景特征。我们演示了在目标在飞越期间稀疏分布的情况下，融入地球同步卫星数据最为有效。