[論文レビュー] Initial Orbit Determination for the CR3BP using Particle Swarm Optimization

David Zuehlke, Taylor Yow+5 more|arXiv (Cornell University)|Jul 23, 2022

Spacecraft Dynamics and Control被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、月球付近空間における循環制限三体問題（CR3BP）力学下での衛星の初期軌道決定（IOD）のための粒子群最適化（PSO）手法を提案する。観測残差を最小化するために、距離および角度測定値を用い、局所非線形最小二乗最適化器と組み合わせることで、位置精度が1メートル未塔、速度精度が1メートル毎秒未塔に達する。GPUアクセラレートされた計算を用いることで、多様な月球付近軌道幾何形状においても収束性が高く、実時間応用に適した性能を示した。

ABSTRACT

This work utilizes a particle swarm optimizer (PSO) for initial orbit determination for a chief and deputy scenario in the circular restricted three-body problem (CR3BP). The PSO is used to minimize the difference between actual and estimated observations and knowledge of the chief's position with known CR3BP dynamics to determine the deputy's initial state. Convergence is achieved through limiting particle starting positions to feasible positions based on the known chief position, and sensor constraints. Parallel and GPU processing methods are used to improve computation time and provide an accurate initial state estimate for a variety of cislunar orbit geometries.

研究の動機と目的

• 月球付近空間ミッションにおけるCR3BP力学下でのロバストな初期軌道決定（IOD）手法の開発。
• 月球付近空間の状況把握（SSA）における観測回数が少なく、ノイズが多い光学観測の課題に対処。
• 月球付近物体の近接運用およびカタログ化のための初期状態推定精度の向上。
• PSO最適化における並列処理およびGPUアクセラレーションを活用した計算時間の短縮。
• NRHOおよびL2軸上軌道を含む、複数の月球付近軌道幾何形状における手法の妥当性の検証。

提案手法

• 粒子群最適化（PSO）を用いて、実際の観測値（距離および角度）とCR3BP力学下での予測状態との差を最小化する。
• 初期粒子を、既知のチーフ衛星位置およびセンサ制約から導かれる妥当な範囲内で生成することで収束性を向上。
• PSOの安定性と収束速度を向上させるために、収縮係数およびグリッドベース初期化戦略を適用。
• PSOの解を、高精度な初期状態推定を得るために局所非線形最小二乗最適化器（NLSQ）で精錬。
• 大規模なPSO集団評価の処理時間を著しく短縮するために、並列処理およびGPUアクセラレーションを実装。
• 2つのシナリオで手法をテスト：1つはハローオービットにおける高密度測定、もう1つはL2軸上オービットにおける低密度測定。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 CR3BP力学下で、光学的距離および角度測定値のみを用いて、PSOが月球付近空間におけるデューティ衛星の初期軌道決定を効果的に行えるか。
• RQ2 近接直線的ハローオービットおよびL2軸上オービットを含む、さまざまな月球付近軌道幾何形状において、PSOの性能はどのように変化するか。
• RQ3 粒子初期化の制約が、月球付近ミッションにおけるIODにおけるPSOの収束性および精度にどの程度寄与するか。
• RQ4 グローバルPSOと局所NLSQ最適化の組み合わせが、高精度な初期状態推定を達成するためにどの程度有効であるか。
• RQ5 GPUおよび並列処理が、月球付近応用におけるPSOベースIODの計算効率に与える影響は何か。

主な発見

• シナリオ1では、PSOが位置誤差7 km未塔、速度誤差0.05 m/s未塔に達し、NLSQ最適化器によりさらに1メートル未塔および1メートル毎秒未塔にまで改善された。
• シナリオ2では、7日間にわたりわずか10件の低密度測定値でも、PSOが位置誤差7 km未塔、速度誤差0.05 m/s未塔に達し、低密度データに対しても高いロバスト性を示した。
• PSOは真の初期状態から位置で250 km以内、速度で0.1 km/s以内に収束し、強力なグローバル探索能力を示した。
• 速度状態が位置状態よりも速く収束した。これは、角度速度および距離測定値が速度動力学に対してより強い制約を提供していることを示唆している。
• GPUおよび並列処理により計算時間が著しく短縮され、月球付近SSA応用におけるリアルタイムまたはニアリアルタイムIODが可能になった。
• 本手法は、周期的ハローオービットおよびL2軸上オービットの両方において、正確な初期状態推定を成功裏に生成し、多様な月球付近ミッションシナリオへの適用可能性を検証した。