CC BY
118
МЕТОДИКА ФУНКЦИОНАЛЬНО-РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В ПЕРСПЕКТИВНЫХ КЛАСТЕРАХ МИКРОСПУТНИКОВ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
Басыров Александр Геннадьевич,
д.т.н., профессор, начальник кафедры информационно-вычислительных систем и сетей Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского, г. Санкт-Петербург, Россия, [email protected]
Широбоков Владислав Владимирович,
адъюнкт кафедры информационно-вычислительных систем и сетей Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского, г. Санкт-Петербург, Россия, [email protected]
АННОТАЦИЯ
Тенденцией современных космических технологий является создание и применение многоспутниковых орбитальных группировок дистанционного зондирования Земли на базе микроспутников. Перспективным направлением развития микроспутников, помимо дальнейшей микроминиатюризации, является построение из отдельных микроспутников орбитальных структур - кластеров. Эффективность применения кластеров микроспутников в значительной степени зависит от эффективности и качества планирования работы отдельных микроспутников для выполнения целевой задачи кластера. При автономном планировании появляется возможность использовать более точные данные о координатах и состоянии ресурсов микроспутников, а также на борту может планироваться дополнительное зондирование земной поверхности в проактивном режиме, в случае отбраковки полученных данных по результатам бортовой обработки. Перенос решение ряда задач на борт приводит к необходимости увеличения производительности бортовой вычислительной системы и совершенствования подходов к построению и организации функционирования кластера. В работе рассмотрена проблема организации функционально-распределенной обработки информации в перспективных кластерах микроспутников, которая представляет собой объективное противоречие между потребностями высокопроизводительной бортовой обработки информации и граниченными возможностями, связанными с производительностью современными бортовых вычислительных систем, запасом энергоресурса ботовой системы электроснабжения и массогабаритными характеристиками микроспутника. Предложена методика организации автономной функционально-распределенной обработки информации в кластерах, обеспечивающая увеличение количества отснятых участков земной поверхности. При обработке данных учитываются ограничения на ресурсоемкость и оперативность выдачи информации. Методика обеспечивает автономное формирование планов работы целевой аппаратуры на основе текущих параметров кластера и требований к результатам ее функционирования с учетом минимизации ресурсоемкости информационных процессов.
Ключевые слова: кластер; микроспутники; распределенная вычислительная структура; функционально-распределенная обработка; бортовая вычислительная система.
Для цитирования: Басыров А. Г., Широбоков В. В. Методика функционально-распределенной обработки информации в перспективных кластерах микроспутников дистанционного зондирования Земли // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2017. Т. 9. № 4. С. 62-70.
Введение
С каждым годом растет спрос на данные полученные от космических средств дистанционного зондирования земли (ДЗЗ). Например, в 2014 году на орбиты вокруг Земли запущено рекордное число космических аппаратов (КА) с аппаратурой съемки Земли: 26 спутников по действующим гражданским программам дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), а также ряд КА по военным программам. В основном данные ДЗЗ представлены изображениями подстилающей поверхности, зарегистрированными в оптическом диапазоне спектра электромагнитного излучения.
Тенденциями современных космических технологий ДЗЗ является создание и применение многоспутниковых орбитальных группировок (ОГ) ДЗЗ на базе микроспутников (МС), способных превзойти по эффективности существующие орбитальные группировки из традиционных КА при сравнимой стоимости (рис. 1). Перспективным направлением развития МС, помимо дальнейшей микроминиатюризации, является построение из отдельных КА орбитальных структур (кластеров): «созвездий» и «роев». Объединение МС в кластеры позволяет существенно расширить функциональные возможности МС [1].
В США, начиная с 2006 годы ведется целый ряд НИ-ОКР, посвященных использованию МС, в том числе:
- программа COSMIC (Concepts and Operations for Space and Missile Defense Integration Capabilities) создания космических систем на базе МС (реализуется с 2006 года);
- концепция оперативного доступа в космос ORS (Operationally Responsive Space) с целью непосредственной поддержки боевых действий (реализуется с 2007 года);
- программа непосредственного использования космических систем SeeMe (Space Enabled Effects for Military Engagements) (начата в конце 2012 года);
- государственная программа Tacsat (Tactical satellite) США по созданию быстро разворачиваемых группировок малых КА (начата в конце 2004 года);
- программа System F6 (Future, Fast, Flexible, Fractionated, Free- Flying Spacecraft united by Information eXchange) для проектирования, создания и демонстрации возможностей фрагментированного КА [2];
Средние КА Миниспутник Микроспутник Наноспуткик
■ Создание КА "Запуск КА
Рис. 1. Зависимость затрат на создание и запуск микроспутника от их массы
- программа ALASA (Airborne Launch Assist Space Access), в рамках которой создается платформа воздушного базирования для быстрого и экономичного выведения на орбиту космических аппаратов массой до 50-100 кг (начата в конце 2012 года).
Под кластером следует понимать совокупность однотипных МС или МС различного целевого назначения, совместно решающих общую задачу и воспринимаемых потребителем как единое целое («виртуальный» космический аппарат). Кластеры МС имеют ряд отличий от других орбитальных группировок. Во-первых, в существующих ОГ полноразмерных КА и МС отсутствует непосредственная связь между КА или же эта связь опосредована наземным комплексом управления или специальным комплексом. Во-вторых, баллистическое построение кластера предполагает нахождение всех его МС в относительной близости друг от друга, допускающей информационный обмен между ними.
Объединение МС в кластеры позволяет существенно расширить функциональные возможности МС. Например, в 2007 году конгресс США образовал новый офис для управления программой «Оперативно реагирующий космос» (Operationally Responsive Space). Основной целью этой программы является обеспечение и координация космических исследований в интересах Министерства обороны США. В рамках программы ORS-5 в 2017 году планируется запуск группировки малых космических аппаратов (МКА), которая будет обеспечивать решение таких задач, как круглосуточный мониторинг сбор информации и распознавание целей, радиолокационные наблюдения, обнаружение пуска ракет и обеспечение связи. Одним из основных направлений исследований в этой программе является разработка решений в области автономного планирования и управления орбитальной группировкой МКА.
Эффективность применения кластера МС ДЗЗ в значительной степени зависит от эффективности и качества планирования мониторинга земной поверхности. При автономном планировании появляется возможность использовать более точные данные о координатах и состоянии ресурсов КА, а также на борту КА могут планироваться дополнительные участки для зондирования земной по-врехности в проакгивном режиме, в случае отбраковки полученных данных по результатам бортовой обработки. Автономное планирование в настоящее время активно применяется на практике, хотя, в основном, в экспериментальном режиме [3]. Примером подобной системы является система планирования EDSN (англ. Edison Demonstration of Smallsat Networks) разрабатываемая NASA как демонстратор для проверки концепции «роя наноспутников», который выполняет скоординированную деятельность. Этот проект планирует использовать группировку из восьми наноспутников, каждый весом около 2 кг. В запланированном сценарии мониторинга отдельные наноспутников должны поочередно выполнять роль лидера, в функции которого, дополнительно к задачам наблюдения, входит сбор данных с остальных семи спутников и передача всего массива данных в наземный пункт. Предполагаемая продолжитель-
ность программы EDSN, в процессе которой планируется исследование возможностей концепции информационного взаимодействия спутников — это первые 60 дней существования группировки, пока расстояния между спутниками сохраняются достаточно малыми (не более 120 км). К сожалению, первая попытка проверить систему на практике оказалась неудачной, так как спутники были потеряны при выводе на орбиту. Другим примером использования возможностей автономного планирования является комбинированная система планирования VAMOS (Verification of Autonomous Mission Planning Onboard a Spacecraft), которая разработана в Германском центре космических операций (GSOC — German Space Operations Center). Эта система используется для планирования запущенных в 2015 году спутников Biros (Berlin Infra-red Optical System), на которых установлены системы двуспекгральных инфракрасных сенсоров и трехканальных оптических камер. На спутниках также установлены экспериментальные модемы, которые используются для обеспечения дополнительной связи с наземными пунктами управления с использованием спутниковой системы связи OrbComm. На борту спутника выполняется обработка снимков, которая позволяет определять облачность, а также выявлять некоторые типы объектов и событий, например, мосты и наводнения.
Перенос значительной части функций планирования работы кластера МС и управления группировкой МС с НКУ на бортовые и использование глобальных показателей качества планирования позволяет обеспечить вычислительно эффективное автономное распределенное планирование задач и реакцию на непредвиденные события для коррекции планов в реальном времени. Перенос решение ряда задач на борт КА приводит к необходимости увеличения производительности бортовой вычислительной системы (ВВС) КА и совершенствования подходов к построению и организации функционирования кластера и БВС КА. При этом возникает объективное противоречие между потребностями высокопроизводительной бортовой обработки информации и ограниченными возможностями современных бортовых вычислительных систем (БВС) КА. При этом наращиваемые ресурсы БВС вступают в противоречие с ограничениями по массе, энергозатратам, требованиям по надежности, предъявляемым к бортовой аппаратуре, а также не будут использованы в полной мере, а будут востребованы лишь на относительно коротких интервалах функционирования МС.
В настоящее время рассматривается два варианта построения кластерных группировок микроспутников. Первый вариант кластер типа «распределенный космический аппарат» — система МС на орбите, в которой целевая функция равномерно распределена между множеством однотипных космических аппаратов в кластере. Преимуществом такого подхода является возможность функционирования каждого аппарата самостоятельно вне зависимости от кластера, а также перераспределения функции отказавшего КА между другими активными КА. Очевидным недостатком является значительный вес в сегменте малых КА и, следовательно, стоимость вывода.
В настоящей статье рассмотрен второй вариант кластер типа «фрагментированный космический аппарат» — система МС на орбите, в которой каждый космический аппарат имеет свое узкое функциональное назначение. Применение этого подхода повышает адаптивность и живучесть кластера МС, а также сокращает сроки их разработки и «разделяет» технические риски — при неудачном пуске теряется не весь КА (фрагментированный), а какой-то один его функциональный модуль. Для эффективного применения кластеров МС целесообразна реализация функционально-распределенной обработки информации на основе консолидации информационно-вычислительных ресурсов, предполагающей разделение задач мониторинга земной поверхности МС и последующая обработка на некотором выделенном КА. Данный подход позволяет минимизировать требования к аппаратно-программным ресурсам МС, перенося основную информационно-вычислительную нагрузку на КА-сервер (КАС). Отсутствие мощных информационных технологий по управлению многочисленной ОГ и по обработке больших объёмов распределённой информации снижает эффективность применения новых кластеров МС. Совершенствование моделей и алгоритмов организации распределенной обработки информации, появление и внедрение современных образцов КА требуют новых, более эффективных решений по организации функционально-распределенной обработки информации в перспективных кластерах МС ДЗЗ
Концепция функционально-распределенной
обработки информации в перспективных
орбитальных группировках микроспутников
Решение отмеченного противоречия видится на путях применения технологии функционально-распределенных информационных процессов на основе модели «клиент-сервер» [2-3]. Данный подход позволяет минимизировать требования к аппаратно-программным ресурсам клиента, перенося основную часть вычислительной нагрузки на центры обработки данных (ЦОД). При организации кластера МС в роли КА — «клиента» будут выступать МС, а в роли ЦОД — один или несколько выделенных КА — «серверов» (КАС) с БВС высокой производительности [4]. При этом существенно сокращаются требования к аппаратно-программным средствам БВС МС и повышается степень использования ресурсов КАС.
КАС на основе предварительного планирования информационных процессов в кластере МС выдает управляющие команды на включение целевой аппаратуры каждому МС и на передачу собранной ими информации. Поступающая информация от МС в качестве заявок на обработку передается на КАС и обрабатывается в соответствии с планом. Цикл автономного управления кластером показан на рис. 2. В общем случае целевая информация с борта КАС на НКУ может передаваться как через некоторые КА-ретрансляторы, так и непосредственно при пролете над зоной радиовидимости комплекса (при этом объем передаваемой информации прямо пропорционален длительности сеанса связи).
Рис. 2. Цикл автономного управления кластером МС
Рис. 3. Схема функционально-распределенной обработки информации в кластере МС
Этот подход обеспечивает экономию энергоресурса бортовых источников питания (БИП) и повышение вероятности безотказной работы аппаратуры за счет:
а) задействования для наблюдения и передачи собранной информации только тех МС, информация с которых может быть принята и обработана КАС за требуемое время;
б) использования в БВС КАС минимально необходимого количества вычислительных модулей для обработки информации при минимальном времени их простоя в активном состоянии.
При организации вычислений необходимо решить две основные задачи, а именно, задачу планирования обработки информации на борту КАС и задачу определения подмножества МС из кластера, задействованных в работе на данном этапе. Эти две задачи тесно взаимосвязаны, т.к. план обработки информации в БВС КАС определяет состав информации, которую возможно обработать к заданному времени с учетом ее важности. Другими словами, этот план определяет рабочую нагрузку для БВС КАС, а значит и используемые для ее формирования МС.
Планирование заключается в поиске наилучшей упорядоченности для выполняемых заданий (программ по обработке собранной МС информации), удовлетворяющей требованиями к результативности и оперативности обработки заданий (рис. 3). Определение подмножества МС из кластера, задействованных в работе, приводит к формированию и выдаче управляющих воздействий на включения целевой аппаратуры МС для начала мониторинга земной поверхности. Эти два процесса должны быть согласованы, что обеспечивает как выполнение поставленной задачи, так и рациональное использование ограниченного энергоресурса МС и КАС. Результативность обработки информации в БВС зависит от ограничений на время обработки, превышение которого над директивным временем может привести к потере собранной информации или снижению ценности обрабатываемой информации [5].
Показателями качества функционально-распределенной обработки информации являются:
Я — результативность — площадь участка поверхности Земли, подлежащего наблюдению, изображение которого снято МС и обработано КАС и/или количество таких участков,
Т — оперативность — время от начала мониторинга участка до выдачи результата обработки информации,
Е — ресурсоемкость — затраты энергоресурса бортовых источников питания и ресурса надежности бортовой аппаратуры.
Особенностью функционирования кластера МС, является то, что режим детальной съёмки отличается весьма высокими временными и энергетическими затратами на получение максимальной площади мониторинга, а также большими информационными объёмами передаваемых данных с МС на КАС, в то время как режимы оперативной съемки характеризуются меньшим информационным объёмом.
Постановка задачи функционально-распределенной обработки информации на основе планирования рабочей нагрузки
Кластер МС рассматривается как централизованная функционально-распределенная информационно-вычислительная сеть, состоящая из множества МС, выполняющих роль сенсоров, и КА-сервера (КАС), обрабатывающего информацию с МС. КАС выдает управляющие команды на включение целевой аппаратуры МС исходя из плана обработки заявок, которые он сможет выполнить, учитывая требуемую результативность и директивное время на выдачу результата наблюдения [6].
Задача функционально-распределенной обработки информации на основе планирования рабочей нагрузки заключается в выборе подмножества микроспутников, которые будут задействованы в мониторинге заданного участка земной поверхности, и информация с которых будет при-
Рис. 4. Схема взаимодействия КАС и МС в кластере МС
нята и обработана КАС (рис. 4) к заданному времени с учетом текущего расположения МС на орбите, из состояния, ограничений на энергоресурс бортовых источников пита- где ния МС и надежности их бортовой аппаратуры.
Дано:
1) А = {М, X} — баллистическая структура кластера МС, гдеХ= {Х1}={[0.., ¡.р., е., ю., 1,...,М—баллистические параметры орбиты каждого МС на начало периода Т,М—общее количество МС в кластере.
2) С = {£к}, к = 1,..., К— множество участков, которые запланированы для мониторинга, ^ = < Бк, Т// >, ЩТ ))<Тй
U* (T) = arg max R(' (T),U(T)), i
тт* г-л rdop ^ '
U (T )=
hi (T)
. (T)
ume{0,l},i=l,.
.(T )
:(T )
(1)
(2)
Ограничения:
1) на время информационных процессов: т(5((ТД
где Sk — требуемая площадь наблюдения участка, Tkd — директивное время выдачи обработанной информации об участке «Eqnm0003.eps», обусловленное зоной радиовидимости НКУ или КА-ретранслятора, t*, tk — моментами начала и окончания нахождения кластера МС над участком для мониторинга.
3) T = {Tk},— интервал планирования (обусловлен длительностью освещенного участка орбиты), который разбит на подинтервалы Tk =\tk, tk], к = 1,..., К.
4) 5(Tk)={51(Tk), §2(Tk),^, 8M(Tk)} — множество параметров МС на подинтервале времени Тк, характеризующих каждый МС, вектором параметров:
8;(Tk)=<x,(t, X),yff, X), dff, X), ei(Tk), xfTk), ai(Tk)>, t & Tk,i=\,..., M, argmax^
x.(t, X), yft, X) -зависимость координат подспутниковой точки — центра области наблюдения от времени для МС, d ft,X) — зависимость расстояния между МС и КАС от времени на интервале Тк, е .(Tk) — запас энергоресурса МС к началу подинтервала Тк, %i(Tk) — наработка бортовой аппаратуры МС к началу подинтервала Тк, с(%Tk) — состояние МС (исправность подсистем) к началу подинтервала Тк.
5) N— количество ВМ КАС.
Также известны параметры бортовой системы электроснабжения (СЭС) КА и график элекгропотребления (ГЭП) обеспечивающей аппаратуры.
Найти:
на заданном временном интервале планирования T найти множество управляющих воздействий U*(T) на множество МС такое, что
2) на расход энергоресурса: е.(Тк) ■ и..(Тк) <ел,1 = \,...,М\
3) на надежность бортовой аппаратуры МС: Р(х,(Тк))</,/ = 1,...,м.
где е^ — ограничение на потребляемый МС энергоресурс бортовых источников;
ра — директивная вероятность безотказной работы бортовой аппаратуры.
Представленная общая постановка задачи функционально-распределенной обработки информации содержит ряд частных задач, а именно:
- расчет важности информации, которую может получить каждый МС в результате мониторигна с учетом координаты МС и требуемого района наблюдения;
- синтез плана (расписания) параллельного вычислительного процесса в БВС КАС с учетом моментов времени поступления информации от МС для обработки и ее важности;
- расчет надежности бортовой аппаратуры МС и КАС с учетом фактической наработки.
Методика организации автономной функционально-
распределенной обработки информации
в кластере микроспутников
Методика организации автономной функционально-распределенной обработки информации в кластера МС предназначена для формирования управляющих воздействий и (Тк) на интервале Тк. Формирование общей матрицы управляющих воздействий и (Т) для всех запланированных участков, запланированных на интервале Т, производится путем итерации методики для к запланированных участков.
66
www.h-es.ru
Общая схема методики включает в себя следующую последовательность этапов на интервале Тк.
Шаг. 1 Формирование исходных данных для модели функционально-распределенной обработки информации в кластере МС.
Входными данными являются:
1) С = к= 1 ,...,К — множество участков, которые запланированы для мониторинга;
2) М— общее количество МС в кластере,
3) N— количество ВМ КАС,
Шаг 2. Получение данных о состоянии МС, координат и метаданных наблюдения всех МС.
Метаданные хранимой информации наблюдения включают:
у — идентификатор данных; т." — длительность наблюдения; 5 ,(Гк) — вектор параметров МС на интервале времени Тк, ут! — объем хранимой информации. Шаг 2. Расчёт параметров функционально-распределенной обработки информации:
Шаг 2.1. Расчет требуемого энергоресурса МС и проверка запаса энергоресурса МС к началу подинтервала Тк, Шаг 2.2. Расчет вероятности безотказной работы МС и проверка ограничений на надежность бортовой аппаратуры МС.
Шаг 2.3. Расчет информационной важности данных, которые могут быть получены каждым МС на основе площади пересечения области наблюдения МС с требуемой областью.
Расчет важности заявок производиться на основе матрицы коэффициентов пересечения областей наблюдения МС 2 = {г.р}, I, р е М где элемент матрицы определяется путем нормирования площади пересечения 5р (Тк) согласно выражению:
z . = 1 —
1
XT )■
=Ez р ■
p=i
( г
q(T H
Ейz
(T)
С ( (t, X))
где [!п—временные задержки, связанные с характеристикой аппаратуры межспутниковой передачи данных, С(с1[}.,Х))—пропускная способность канала связи, — задержки, с процессом чтения и записи данных ПЗУ МС.
Шаг 3. Планирование параллельной обработки информации в БВС КАС
Шаг 3.1. Расчет параметров для алгоритма планирования энергосберегающей параллельной обработки информации.
Формирование входных данных:
1) w. — важность/'-й задания;
2) /— время выполнения (длительность)/'-й заданий;
3) Тка—директивное время завершения вычислений для к-ой цели;
4) т — количество заданий;
5) Дт — погрешность времени поступления задания (задержка по накопленной предыдущей статистике);
6) N—количествопроцессоров;
7) т. — планируемое время поступления (раннего начала выполнения) задания.
Шаг 3.2. Синтез расписания ¥ на основе алгоритма планирования энергосберегающей параллельной обработки информации с учетом информационной важности и времени поступления задач [7]. Пример составленного расписания обработки т* задач на п* процессоров показан на рис. 5.
(3)
Важности заявок рассчитывается путем суммирования значений элементов матрицы 1 по столбцам:
(4)
Шаг 2.4. Расчет моментов времени поступления информации с каждого МС;
(5)
Рис. 5. Пример составленного расписания
Шаг 3.3. Получение значения двоичных коэффициентов а.у и минимально необходимое значение ВМ и*.
Шаг 3.4. Формирование матрицы управляющих воздействий и(Тк) на основе двоичных коэффициентов п..
Шаг 4. Формирование команд управления и передача их на МС.
Шаг 4.1 Находим значение и*(Тк) обеспечивающее максимальное значение результативности мониторинга кластером МС Я(8(Тк), и(Тк)) по формуле 4.
Шаг 4.2. Формирование команд управления на МС к.(Тк) на основе матрицы управления и*(Тк) для работы целевой аппаратуры МС.
Если информация с .-го МС в соответствии с планом, синтезированным на шаге 3.2 подлежит обработке, то управляющая переменная и.(Тк) принимается равной единице, в противном случае — нулю.
На основании управляющей матрицы
и*(Тк)={«1(Тк),«2(Тк),^,«т(Тк)}
формируются для работы целевой аппаратуры каждого МС команды управления к(Тк) = (^ ц2 ^ ц4 т^. е {0,1}, }=\ ,...,4 — поле команды —указание на соответствующее действие:
—выполнить наблюдение,
— выполнить передачу информации из внутреннего ЗУ на КАС,
— сбросить (очистить) внутреннее ЗУ,
ц4 — передать на КАС свои координаты и состояние, г|5—передать на КАС метаданные хранимой информации. Шаг 5.2. Передача команд управления советующим МС.
Шаг 6. Прием целевой информации и обработка ее в соответствии с планом, полученным на шаге 3.2.
Шаг 6.1. Передача данных наблюдения полученных с целевой аппаратуры согласно команд управления к 1(Тк).
Шаг 6.2. Прием информации и обработка ее согласно плана ^(Ц*(Т)).
Шаг 6.3. Корректировка погрешности времени поступления заданий Дт на основе времени поступивших заданий.
Шаг 7. Выдача результата обработки данных наблюдения от МС в директивные сроки.
Результаты имитационного моделирования автономной функционально-распределенной обработки информации в кластере микроспутников ДЗЗ
Для анализа эффективности автономной функционально-распределенной обработки информации в кластере микроспутников ДЗЗ в соответствии с предложенным подходом проведено имитационное моделирование энергосберегающей обработки данных на БВС КАС и решения задачи планирования работы целевой аппаратуры МС в кластере.
При моделировании обработки информации в соответствии с методикой случайным образом генерируется количество участков наблюдения и их параметры, время передачи информации между МС и КАС с учетом баллистического построения, а также остаточный энергоресурс БСЭ на период планирования [8].
Для заданного количества задействованных МС в кластере к генерировалось по 100 примеров входного количества участков для зондирования. На рис. 6 приведена статистика испытаний, полученных для разного количества МС в кластере с применением и без применения методики при одинаковых исходных данных.
При применении предложенной методики планировалось подмножество задействованных МС кластера в зависимости от заданных требований. Сравнение проводилось с вариантом полного использования всех МС кластера, энергетические и надежностные характеристики которых удовлетворяли заданным ограничениям.
Анализ результатов имитационного моделирования функционирования кластера МС показал, что применение разработанной методики способно повысить результативность мониторинга земной поверхности кластером МС до 20% в зависимости от количества МС и их активности.
Заключение
Разработанная методика обеспечивает автономное формирование планов работы целевой аппаратуры МС и БВС КАС на основе текущих параметров кластера МС и требований к результатам ее функционирования с учетом минимизации ресурсоемкости информационных процессов, что приводит к увеличению количества отснятых участков земной поверхности кластером МС.
В зависимости от входных ограничений учитывается время выполнения набора инструкций, затраты энергоресурса бортовых источников питания КА, а также директивные сроки выполнения заданий. Применение предложенной методики позволяет организовать обработку информации в кластере МС, при этом позволяя экономить энергоресурс и ресурс надежности МС.
so
123456739 10
Результат функционирвоания Количество МС а кластере
кластера МС ■ Без применения методики ■ С применением методики
Рис. 6. Результативность функционирования кластера МС
Литература
1. БасыроеА.Г., ШвецовА.С., ШушаковА.О., Широ-боков В. В. Модель распределенной обработки информации в условиях воздействия дестабилизирующих факторов на информационно-телекоммуникационную систему // Современные проблемы науки и образования. 2015. №2. URL: http://www.science-education.ru/122-20968.html (дата обращения: 30.07.2015).
2. Jesus D. Modular Space: DARPA's F6 Program. URL: http://www.defenseindustrydaily.com/Modular-Space-DARPA-Awards-Phase-2-Systems-F6-Contract-06044.html (датаобращения: 22.10.2014).
3. КарсаевО.В. Обзор традиционных и инновационных систем планирования миссий КА II Труды СПИИРАН. 2016. №5(48). С. 151-181.
5. БасыроеА.Г., ШиробокоеВ. ^Применение технологии распределенных вычислений для обработки информации в орбитальной группировке микроспутников II Тезисы докладов Второй международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы создания космических систем дистанционного зондирования Земли». М.: Корпорация «ВНИИЭМ». 2014. С. 62-65.
5. Широбоков В. В., ШинкаренкоА. Ф. Подход к организации межспутникогово взаимодействия в распределен-
ной вычислительной структуре орбитальной группировки микроспутников // Труды Военно-космической академии имени А. Ф. Можайского.— СПб.: BKA им. А. Ф. Можайского. 2015. № 646. С. 77-82.
6. Басыров А.Г., ШиробоковВ.В. Подход к распределенной обработке информации в мобильной неоднородной вычислительной сети II Сборник научных статей «Вестника Российского нового университета». Москва. 2015. № 10. С. 73-78.
7. Широбоков В. 5.Алгоритм планирования энергосберегающей параллельной обработки информации в различных ресурсно-временных условиях применения перспективных орбитальных группировок микроспутников специального назначения II Сборник трудов XXXII Межведомственной научно-практической конференции «Развитие научно-технических аспектов методологии испытаний и эксплуатации с целью повышения эффективности применения существующих средств и систем экспериментально-испытательной базы». Мирный. 2016. С. 113-120.
8. Широбоков В. В., Гончаренко В.А, ДудкинА.С., Мак-си.мовЯАОбоснование производительности вычислительных систем при решении группы неоднородных задач» II Естественные и технические науки. 2016. № 8 (98). С. 79-81.
METHODOLOGY OF FUNCTIONALLY-DISTRIBUTED INFORMATION PROCESSING IN THE PROSPECTIVE CLUSTERS OF MICROSATURES OF REMOTE SENSING OF THE EARTH
Alexander G. Basyrov,
St. Petersburg, Russia, [email protected]
Vladislav V. Shirobokov,
St. Petersburg, Russia, [email protected]
ABSTRACT
The trend of modern space technologies is the creation and use of multi-satellite orbital constellations for remote sensing of the Earth based on microsatellites. A promising direction for the development of microsatellites, in addition to further microminiaturization, is the construction of separate orbital structures-clusters from individual microsatellites. The effectiveness of the use of clusters of microsatellites depends to a large extent on the efficiency and quality of scheduling the work of individual microsatellites in order to fulfill the target cluster task. In the case of autonomous planning, it becomes possible to use more accurate data on the coordinates and status of microsatellite resources, and additional ground sounding in the proactive mode may be planned on board, in the event that the received data are rejected by the results of on-board processing. Transferring the solution of a number of tasks on board leads to the need to increase the productivity of the onboard computer system and to improve approaches to constructing and organizing the functioning of the cluster. The problem of organization of functionally distributed processing of information in perspective clusters of microsatellites is considered, which is an objective contradiction between the needs of high-performance on-board information processing and limited capabilities related to the performance of modern on-board computer systems, the energy resource of the power supply system and the mass-size characteristics of the microsatellite. A technique for organizing an autonomous functionally distributed information processing in clusters is provided, which provides an increase in the number of photographed portions of the earth's surface. Data processing takes
into account limitations on resource consumption and the efficiency of information delivery. The methodology provides autonomous generation of work plans for the target equipment based on the current cluster parameters and requirements for the results of its operation, taking into account the minimization of the resource intensity of information processes.
Keywords: microsatellite cluster; distributed computing structure; functionally distributed processing; onboard computer system.
References
1. Basyrov A. G., Shvetsov A. S., Shushakov A. O., Shirobokov V. V. The model of distributed processing of information in the context of the influence of destabilizing factors on the information and telecommunication system. Sovremennyye problemy nauki i obrazovaniya. [Modern problems of science and education]. 2015. No. 2. URL: http://www.science-education.ru/122-20968.html (date of access: July 30, 2015) (In Russian)
2. Jesus D. Modular Space: DARPA's F6 Program. URL: http://www.defenseindustrydaily.com/ Mod-ular-Space-DARPA-Awards-Phase-2-Systems-F6-Contract-06044.html (date of access: 22.10.2014).
3. Karsaev O. V. Obzor tradicionnih i innivacionnih system planirovania missiy [Review of conventional and innovative satellite mission planning systems] Trudi SPIIRAN [Transactions of SPIIRAS]. 2016. № 5(48). Pp. 151-181. (In Russian)
4. Basyrov A. G., Shirobokov V. V. Application of distributed computing technology for information processing in the orbital grouping of microsatellites [Application of distributed computing technology for information processing in the orbital grouping of microsatellites] Tezisy dokladov Vtoroy mezhdunarodnoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii. Aktual'nyye problemy sozdaniya kosmich-eskikh sistem distantsionnogo zondirovaniya Zemli. [Abstracts of the Second International Scientific and Technical Conference. Actual problems of creation of space systems for remote sensing of the Earth] Moscow: OJSC Corporation VNIIEM, 2014. Pp. 62-65. (In Russian)
5. Shirobokov V. V., Shinkarenko A. F. Podkhod k organizatsii mezhsputnikogovo vzaimodeystviya v raspredelennoy vychislitel'noy strukture orbital'noy gruppirovki mikrosputnikov [The approach to the organization of inter-satellite interaction in the distributed computing structure of the orbital grouping of microsatellites] Trudy voenno-kosmicheskoi akademii imeni A.F. Mozhaiskogo [Proc. of the Military Space academy named after A. F. Mozhaisky]. 2015. No. 646. Pp. 77-82 (In Russian)
6. Basyrov A. G., Shirobokov V. V. Podkhod k raspredelennoy obrabotke informatsii v mobil'noy ne-odnorodnoy vychislitel'noy seti [Approach to distributed processing of information in a mobile heterogeneous computer network] Sbornik nauchnykh statey Vestnik Rossiyskogo novogo universiteta [Collection of scientific articles of the Bulletin of the Russian New University], Moscow. 2015. No. 10. Pp.73-78. (In Russian)
7. Shirobokov V. V. Algoritm planirovaniya energosberegayushchey parallel'noy obrabotki informatsii v razlichnykh resursno-vremennykh usloviyakh primeneniya perspektivnykh orbital'nykh gruppirovok mikrosputnikov spetsial'nogo naznacheniya [Algorithm for planning energy-saving parallel processing of information in different resource-time conditions for the application of perspective orbital groupings of microsatellites of special purpose] Sbornik trudovXXXII Mezhvedom-stvennoy nauchno-prakticheskoy konferentsii Razvitiye nauchno-tekhnicheskikh aspektov metod-ologii ispytaniy i ekspluatatsii s tsel'yu povysheniya effektivnosti primeneniya sushchestvuyushchikh sredstv i sistem eksperimental'no-ispytatel'noy bazy [Proceedings of the XXXII Interdepartmental Scientific and Practical Conference Development of scientific and technical aspects of testing and operation methodology with the aim of increasing the efficiency of the use of existing tools and systems of experimental- Test base]. Mirny. 2016. Pp. 113-120. (In Russian)
8. Shirobokov V. V., Goncharenko V. A., Dudkin A. S., Maksimov V. A. Obosnovaniye proizvoditel'nosti vychislitel'nykh sistem pri reshenii gruppy neodnorodnykh zadach [Justification of the performance of computing systems in solving a group of heterogeneous problems]. Yestestvennyye i tekhniches-kiye nauki [Natural and Technical Sciences] Moscow. 2016. No. 8 (98). Pp. 79-81. (In Russian)
Information about authors:
Basyrov A. G., PhD, Full Professor, Head of the Department of Information-Computing Systems and Networks of the Military Space Academy;
Shirobokov V. V., Postgraduate at the Department of Information-Computing Systems and Networks of the Military Space Academy;
For citation: Basyrov A. G., Shirobokov V. V. Methodology of functionally-distributed information-processing in the prospective clusters of microsatures of remote sensing of the Earth. H&ES Research. 2017. Vol. 9. No. 4. Pp. 62-70. (In Russian)
