Метод и алгоритмы управления группировкой наноспутников

Целью исследования является поиск путей повышения эффективности работы группировки (сети) наноспутников в условиях пополнения и выбывания космических аппаратов в процессе эксплуатации на орбите на основе самоорганизующейся mesh-сети, в которых маршрутизация осуществляется динамически на основе связанности элементов сети.

Методы исследования основаны на методах системного анализа, принятия решений и принципах децентрализованного управления, предназначенных для сети наноспутников самостоятельно менять свою конфигурацию под изменяющиеся условия работы и требования решаемой задачи. Используя свойства методов самоорганизации и адаптивного управления (распределенность и восприимчивость к изменениям), группировка наноспутников поддерживает конфигурацию аппаратов, способных обмениваться между собой данными и служебной информацией. Разработан двухуровневый метод реконфигурации сети, позволяющий упреждающе изменять состав наноспутников на основе ретроспективных данных оценки качества и уровня передаваемых сигналов. Разработаны алгоритмы формирования списка маршрутов и анализа маршрутов, отличающиеся возможностью автономного выполнения на каждом наноспутнике в составе группировки.

Результаты. Созданный метод реконфигурации позволяет асинхронно выполнять процессы пополения и исключения аппаратов из сети на основе полученной или выявленой информации об их состоянии и связях между аппаратами. Показано, что децентрализованный подход отличается линейной временой сложностью для наиболее критичных алгоритмов актуализации и построения маршрутов сети.

Заключение. Созданные метод реконфигурации и алгоритмы для управления группировкой наноспутников являются основой для создания сетевого программного обеспечения, позволяющего автономно каждому аппарату принимать решения о модификации своего статуса и списка маршрутов.

1. Горячева Е. П., Куйшибаев Т. З., Прошин А. А. Наноспутники Cubesat // NovaInfo.Ru. 2015. Т. 1, № 36. С. 51–55.

2. Глазкова И. А. Анализ опыта создания космических систем дистанционного зондирования Земли на базе малых космических аппаратов и тенденции развития российской космической промышленности в этой области // Космонавтика и ракетостроение. 2010. № 2(59). С. 70–77.

3. Сергеева А. Е. Развитие перспективных космических технологий и систем как основа технологического суверенитета России // Мир новой экономики. 2025. Т. 19, № 1. С. 17–26. https://doi.org/10.26794/2220-6469-2025-19-1-17-26

4. Балухто А. Н., Матвеев С. А., Хартов В. В. Основные принципы построения и организации функционирования интеллектуальных многоспутниковых систем на базе малых космических аппаратов // Космонавтика и ракетостроение. 2018. № 6(105). С. 127–140.

5. Клименко А. Б. Методика выбора способа управления распределенными информационными системами в условиях высокой динамики сетевой инфраструктуры // Известия Юго-Западного государственного университета. 2021. Т. 25, № 3. С. 136–151. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2021-25-3-136-151

6. Автономная интеллектуальная группировка малых космических аппаратов – космический эксперимент «Радиоскаф-5» / О. И. Атакищев, Е. А. Шиленков, С. Н. Фролов [и др.] // Известия Института инженерной физики. 2020. № 1 (55). С. 42–48.

7. Устюгов Е. В., Шафран С. В., Соболев А. А. Новая архитектура наноспутника стандарта CubeSat без использования бортовой кабельной сети // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2018. Т. 61, № 5. С. 423–429. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2018-61-5-423-429

8. Групповое управление подвижными объектами в неопределённых средах / под. ред. В. Х. Пшихопова. М.: Физматлит, 2015. 305 с.

9. Кенина Д. С., Звягинцева О. С., Хрипкова Л. Н. Принятие управленческих решений в условиях риска и неопределенности // Kant. 2020. № 4 (37). С. 106–109. https://doi.org/10.24923/2222-243X.2020-37.23

10. Подход к построению интеллектуальной распределенной системы поддержки принятия решений при управлении группой самоуправляемых роботизированных средств в условиях воздействия дестабилизирующих факторов / Н. А. Михеев, С. А. Поляков, Е. А. Ряхова, В. А. Тимофеев // Динамика сложных систем – XXI век. 2023. Т. 17, № 1. С. 30–37.

11. Рачков Т. И., Кузьмина И. А. Мета-эвристический алгоритм децентрализованного управления группой // Математические методы в технологиях и технике. 2021. № 3. С. 96–99.

12. Свиридов В. В. Формализованный подход к синтезу архитектуры системы адаптивного группового управления робототехническими комплексами в условиях недетерминированной динамической среды // Известия ЮФУ. Технические науки. 2022. № 2 (226). С. 78–88. https://doi.org/10.18522/2311-3103-2022-2-78-88

13. Лаврова Д. С., Соловей Р. С. Обеспечение информационной безопасности беспроводных динамических сетей на основе теоретико-игрового подхода // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2020. № 2. С. 16–22.

14. Птицына Л. К., Лебедева А. А. Модельно-аналитическое обеспечение информационных интеллектуальных агентов с динамической синхронизацией их действий // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2014. Т. 6, № 6. С. 68–71.

15. Стецюра Г. Г. Децентрализованная автономная синхронизация процессов взаимодействия мобильных объектов // Проблемы управления. 2020. № 6. С. 46–56.

16. Татарникова Т. М., Миклуш В. А. Имитационная модель одноранговой беспроводной сенсорной сети // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2023. Т. 17, № 3. С. 20–26. https://doi.org/10.36724/2072-8735-2023-17-3-20-26

17. Клименко А. Б. Методика выбора способа управления распределенными информационными системами в условиях высокой динамики сетевой инфраструктуры // Известия Юго-Западного государственного университета. 2021. Т. 25, № 3. С. 136–151. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2021-25-3-136-151

18. Аганесов А. В. Анализ качества обслуживания в воздушно-космической сети связи на основе иерархического и децентрализованного принципов ретрансляции информационных потоков // Системы управления, связи и безопасности. 2015. № 3. С. 92– 121.

19. Гаркуша, С. В., Гаркуша Е. В. Комплексное решение задач распределения частотных каналов и потоковой маршрутизации в MESH-сетях стандарта IEEE 802.11, представленных в виде гиперграфа // Труды Северо-Кавказского филиала Московского технического университета связи и информатики. 2015. № 1. С. 96–100.

20. Аппаратно-программные средства динамической реконфигурации группировки малых космических аппаратов / С. Г. Емельянов, С. Н. Фролов, Е. А. Титенко [и др.] // Известия ЮФУ. Технические науки. 2024. № 3 (239). С. 18–32. https://doi.org/10.18522/2311-3103-2024-3-18-32

21. Разработка формата карты сети малых космических аппаратов и алгоритмов функционирования сетевого программного обеспечения / О. И. Атакищев, Е. А. Шиленков, С. Н. Фролов [и др.] // Известия Института инженерной физики. 2024. № 4 (74). С. 61–73.

22. Выбор архитектуры нейронной сети для реализации когнитивных функций сетевого программного обеспечения управления группировкой взаимодействующих малых космических аппаратов / Е. А. Шиленков, С. Н. Фролов, Е. А. Титенко, С. Ю. Мирошниченко // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2023. Т. 13, № 4. С. 8–26. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2023-13-4-8-26

23. Ходукин Р. А., Томакова Р. А., Малышев А. В. Методы анализа телематических данных для систем поддержки принятия решений оптимального беспилотного управления автомобилями // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2025. Т. 15, № 2. С. 108–118. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2025-15-2-108-118