CC BY
58
DOI: 10.24412/2413-2527-2022-230-32-40
Методы построения кластерных космических систем на основе многоагентных технологий
к.т.н. В. А. Гончаренко Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского Санкт-Петербург, Россия vlango@mail.ru
Аннотация. Предложены основные принципы и методы построения системы малых космических аппаратов в виде кластера на основе многоагентных технологий. Рассмотрены основные подходы к повышению устойчивости функционирования систем малых космических аппаратов. Предложены архитектурные решения по построению многоагентной системы малых космических аппаратов, в основе которой лежат концепция кластеризации бортовых вычислительных систем и многофункциональная типология агентов.
Ключевые слова: многоагентная система, кластер спутников, малый космический аппарат, интеллектуальный агент, устойчивость функционирования, живучесть, распределенная система, бортовая вычислительная система.
Введение
За последнее десятилетие благодаря успехам в микроэлектронике и ракетно-космической отрасли резко возросла популярность индустрии малых космических аппаратов (МКА). МКА применяются для решения различных задач наблюдения и связи, в том числе мобильной спутниковой связи, экологического мониторинга, картографирования территорий, поиска полезных ископаемых, контроля и оценки последствий чрезвычайных ситуаций и т. д.
В отличие больших и средних спутников, стоимость запуска и эксплуатации которых достаточно велика, малые спутники, используемые на низких и геостационарных орбитах, имеют хорошие перспективы развития нового направления спутниковой техники.
Согласно сложившейся классификации [1, 2] малыми космическими аппаратами называют спутники с массой менее 500 кг, для которых установлена международная классификация: мини-спутники (100-500 кг), микроспутники (10-100 кг), наноспутники (1-10 кг), пикоспутники (100 г-1 кг), фемтоспутники (до 100 г). Также часто спутники весом менее 10 кг в публикациях называют сверхмалыми космическими аппаратами (СМКА) [3, 4].
Основная миссия МКА — удешевление доступа в космическое пространство за счет их низкой стоимости [2]. Низкая стоимость услуг МКА обусловлена развертыванием серийного производства, низкой ценой средств запуска и самих МКА, сокращением времени реализации проекта от заказа до вывода МКА на орбиту, участием большого числа частных инвесторов в реализации проектов, возможностью резервирования, накопления на запасных орбитах МКА и гибкого изменения конфигурации космических систем на базе МКА.
В перспективе количество МКА на околоземных орбитах будет стремительно расти. В последние годы налажено
к.т.н. В. С. Забузов Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского Санкт-Петербург, Россия zzvvss80@mail.ru
производство наноспутников (СМКА), которые имеют все шансы занять свою нишу на космическом рынке [5]. В частности, уже сейчас успешно реализуется и активно развивается проект наноспутников формата СиЪе8а1 с размерами модуля 100x100x100 мм и массой 1-3 кг [2].
Для развертывания и пополнения орбитальных систем МКА используется так называемая групповая схема выведения на орбиту. При этом существует возможность создания сетевых орбитальных группировок, включающих десятки МКА. Это требует коренных изменений в принципах построения и организации управления системой МКА. Образующиеся при этом целые кластеры (или формации) МКА различного назначения будут постепенно вытеснять средние и большие КА за счет более низкой стоимости услуг МКА и быстрого внедрения новых технологий [6, 7]. Так, компания 8расеХ с 2018 года успешно запускает сразу по 60 микроспутников 81агИпк и к июню 2022 года вывела на орбиту уже более 2 700 МКА. Около 250 спутников уже сведены с орбиты.
Использование кластерного принципа построения орбитальных группировок МКА подразумевает распределение целевой аппаратуры по нескольким МКА. Стало возможным формирование группы спутников, движущихся по орбите на небольшом удалении друг от друга и решающих одну задачу. Принципиальной особенностью группового полета является автономная навигация отдельного спутника в составе группы и управление их взаимным относительным положением в группе. Необходимость управления многочисленной группировкой требует смещения акцентов в системе управления с управления одним МКА на управление группировкой как сложной распределенной системой, с одновременным повышением степени автономности функционирования, составляющих группировку МКА [8].
В статье рассматриваются вопросы кластерного построения системы малых космических аппаратов для организации распределенной обработки информации в орбитальном и наземном сегментах на основе многоагентных технологий с целью обеспечения устойчивого функционирования космической системы [4, 9, 10].
Основы построения перспективных кластерных
систем малых космических аппаратов
В развитии космических систем прослеживается тенденция, аналогичная для развития средств вычислительной техники — переход от громоздких больших ЭВМ к мини-и микроЭВМ, первоначально значительно уступавшим в производительности и функциональных возможностях,
затем постепенное наращивание и реализация в персональных ЭВМ современных технологий и достижение показателей, значительно превосходящих бывшие мейнфреймы. Аналогичный процесс наблюдается в космической индустрии. На смену тяжелым КА приходят мини-, микро-, наноспутники.
Отличительными особенностями проектов МКА являются: малая масса и габариты, использование серийных базовых компонентов МКА, дешевые средства выведения (легкие ракеты-носители в качестве дополнительной нагрузки), упрощенные унифицированные средства приема-передачи информации и т. д. В дальнейшем с ростом рынка услуг в области малой космической техники развитие космических систем МКА представляется по пути интеллектуализации орбитального и наземного сегментов [11]. Построение системы МКА, в отличие от традиционных систем, будет основываться на распределенном управлении группой МКА на основе принципов автономности, рациональности и адаптивности [9].
Построение наземного сегмента космической системы. В настоящее время управление осуществляется каждым КА в отдельности. В существующей орбитальной группировке насчитывается более 160 спутников, и наземному комплексу управления (НКУ) приходится проводить до 2 тысяч сеансов управления ежесуточно. Однако дальнейший рост группировки с учетом ограничений по наращиванию ресурсов управления создает вероятность коллапса. Новая же саморегулируемая технология позволит реализовать отечественные проекты многоспутниковых орбитальных группировок численностью от нескольких сотен до тысяч КА для обеспечения навигации, связи, дистанционного зондирования Земли и других функций [12].
Для решения задач предоставления и доставки услуг потребителю наземный сегмент системы МКА должен иметь распределенную сетевую инфраструктуру центров и пунктов управления (в том числе мобильных), пунктов приема и обработки пользовательской информации, средств доступа пользователей к услугам и информации со спутниковых систем. Примером такой системы может служить Единая территориально-распределенная информационная система дистанционного зондирования Земли (ЕТРИС ДЗЗ), созданная для унификации технических средств и программного обеспечения. Применение ЕТРИС ДЗЗ позволяет изменить парадигму создания перспективных космических систем путем отказа от разработки наземных комплексов приема, обработки и распространения спутниковой информации отдельно для каждой системы [13].
Центр управления полетом (ЦУП) НКУ должен быть способен одновременно управлять несколькими МКА, обрабатывая поступающую от них телеметрическую и служебную информацию и выдавая на борт командно-программную информацию в автоматическом режиме. Очевидно, что выполнить это возможно с помощью распределенного интеллектуального управления [11]. Учитывая существующую тенденцию к сокращению пунктов управления (вплоть до однопунктовой технологии управления), можно предположить, что для управления кластером МКА потребуется сеть интеллектуальных спутников-ретрансляторов, которые, по сути, будут реализовывать функции ЦУПа и радиотехнических систем, но размеща-
ясь не на поверхности Земли, а в низкоорбитальном околоземном пространстве [14]. Как и для любой сложной информационной системы, встает вопрос о надежности и безопасности функционирования такой сети, своевременности предоставления услуг, разграничении доступа различных категорий пользователей к полезной информации. При этом для России необходимо еще решить вопрос об использовании получаемой информации в различных отраслях и в коммерческих целях, о возможности приема и обработки информации в центрах с МКА различных государств. Здесь наиболее отчетливо выступает задача разграничения доступа к информации различным категориям пользователей.
Для реализации средств доступа пользователей к космической информации возможно использовать инфраструктуру уже существующей глобальной сети Internet и базовые протоколы доступа к информации. При этом необходима разработка специальных интерфейсов доступа к пользовательской информации как на основе Web-техноло-гий, так и современных сетевых технологий. Возможно также комплексное решение задач автоматизированного управления МКА и получения целевой информации с МКА с помощью интеграции функций в едином информационно-управляющем комплексе [14].
Построение орбитального сегмента системы МКА. Для группировок спутников возможно построение в виде созвездия (Satellite Constellation), когда обеспечивается равномерное покрытие Земли (как для КА GPS, GLONASS, Iridium), или в виде формации (Formation Flying) — единой сетевой спутниковой системы. Под формацией спутников понимают группу спутников, летящих на сравнительно близком взаимном расстоянии и работающих совместно над выполнением одной и той же задачи. МКА выводятся на орбиту в составе группы. Дальнейшее их управление также обеспечивается в составе формации. В зависимости от взаимного положения спутников и их ролей различают следующие типы формаций: трейлинги, рои, кластеры, фрагментированные спутники [15].
Под трейлингом (trailing formation) понимается группа спутников, вращающихся по одной и той же орбите и следующих друг за другом через определенный интервал времени.
Рой спутников (swarm) — группа идентичных спутников, объединенных для достижения одной цели без фиксации взаимного положения [16].
Под кластером (cluster) понимается совокупность КА различного целевого назначения, не только совместно выполняющих общую задачу, но и управляемых как единый космический объект и воспринимаемых потребителем как единое целое [7]. В кластер могут входить спутник-лидер, ведомые спутники и спутники-ретрансляторы.
Фрагментированный спутник (fractionated spacecraft) — это спутниковая архитектура, в которой функциональные возможности обычного монолитного КА распределены между несколькими модулями, которые взаимодействуют по беспроводным каналам связи [15]. В отличие от других типов формаций модули фрагментированного КА в значительной степени неоднородны и выполняют различные функции (соответствующие, например, различным подсистемам монолитного спутника).
Далее в статье кластером будем называть формацию МКА без уточнения ее типа, хотя в основном подразумевается кластерная структура.
Для согласованности действий МКА в составе системы требуются некоторые бортовые вычислительные и коммуникационные средства. По аналогии с распределенными вычислительными системами необходимо создать распределенную космическую систему с широким использованием интеллектуальных спутников-ретрансляторов для передачи управляющей информации.
Важным вопросом является автоматизация функций управления полетом кластера МКА. Существующие тенденции в развитии космических технологий говорят о возрастании автономности функционирования МКА, постепенном уменьшении участия измерительных пунктов в управлении [9]. С увеличением интеллектуальности и автономности МКА возможен переход от централизованной к распределенной технологии управления.
Методы построения устойчивых к воздействиям
систем малых космических аппаратов на основе многоагентных технологий
Одной из основных проблем организации управления МКА является обеспечение устойчивости функционирования системы МКА в условиях возмущающих воздействий [17, 18].
Под устойчивостью функционирования будем понимать способность космической системы выполнять свои функции в условиях возмущающих воздействий различного рода, а также восстанавливать свои характеристики при выводе из устойчивого состояния [10, 18].
В общем случае, возмущающие воздействия могут носить механический, термический, электромагнитный, радиационный и информационный характер.
Понятие устойчивости функционирования системы объединяет такие более узкие понятия, как надежность, живучесть, помехоустойчивость, а также отказоустойчивость, робастность, радиационная стойкость, устойчивость к информационным воздействиям и др.
Оценить устойчивость такой сетевой структуры к различным деструктивным воздействиям можно на основе графовой модели с учетом связности маршрутов между спутниками [19].
Основными проблемами обеспечения устойчивости функционирования системы сверхмалых космических аппаратов являются [10]:
- возможность потери управления одним из объектов из-за сложности задачи распределенного управления;
- возможность потери управления орбитальной группировкой в условиях использования однопунктовой технологии и при отказе элементов НКУ;
- возможность перегрузки средств управления МКА при росте их количества, увеличении информационных потоков;
- увеличение последствий от действий человека при вводе ошибочных данных или неправильных действий по управлению КА.
Для обеспечения устойчивости функционирования НКУ и его компонентов могут быть использованы общие методы повышения устойчивости:
- методы повышения качества компонентов системы;
- структурные методы;
- различные методы и формы избыточности;
- эксплуатационные методы.
Основными направлениями повышения и обеспечения устойчивости функционирования системы МКА являются:
- обеспечение высокой отказоустойчивости элементов НКУ;
- осуществление мониторинга и управления сетевой инфраструктурой орбитальных и наземных средств управления космической системой;
- обеспечение помехоустойчивости каналов связи;
- применение современных технологий распределенной адаптивной диспетчеризации и управления информационными потоками от МКА-абонентов;
- повышение автономности МКА;
- повышение интеллектуальности управления МКА;
- рациональное распределение ресурсов между компонентами БКУ и НКУ для повышения устойчивости всей системы;
- внедрение адаптивных архитектур управляющих вычислительных систем;
- применение многоагентных технологий управления;
- применение различных видов и уровней резервирования в орбитальном и наземном сегментах космической системы МКА.
Одной из перспективных технологий, которая может быть положена в основу управления и получения целевой информации в системах МКА, является технология мно-гоагентных систем, возникшая на стыке искусственного интеллекта и телекоммуникационных сетей, и основанная на принципах распределенного интеллектуального управления [14, 20].
Для управления системой МКА используется много-агентная концепция, предполагающая возможность одновременного контроля за большим количеством меняющихся источников информации в автоматическом режиме.
Интеллектуальный агент — это программная система, обладающая свойствами автономности, коммуникативности, реактивности, активности, интеллектуальности (обучаемости) [21]. Каждый агент — это процесс, обладающий определенной частью знаний об объекте управления и возможностью обмениваться этими знаниями с другими агентами. В зависимости от типа агент может поддерживать и интерфейс с пользователем.
Каждый тип агента предназначен для выполнения специальной функции. По существу интеллектуальные программные агенты должны выполнять задачи, делегируемые им пользователями. В зависимости от конкретного агента они могут размещаться на серверах, отдельных ЭВМ или в корпоративных сетях.
Многоагентная система (МАС) — это совокупность агентов, распределенных в сети и способных перемещаться по ней в поисках необходимых данных, знаний и процедур, взаимодействовать и кооперироваться друг с другом при выработке решений [14]. Цель агентов — удовлетворение различных информационных и вычислительных потребностей конечных пользователей, например: маршрутизация пакетов данных в сети, поиск и обобщение необходимой информации. МАС должна обладать такими свойствами, как распределенность в сети, независимость, размножаемость взаимодействующих агентов.
МАС можно представить, как многокомпонентную систему, состоящую из агентов со специфицированным интерфейсом. МАС можно описать следующей четверкой:
5та =< Ап, Е, Д, Г > ,
где Ап — множество агентов п типов; Е — глобальная телекоммуникационная среда, в которой происходит взаимодействие агентов; Я — множество отношений между агентами в коммуникационной среде;
Е — множество функций (действий), выполняемых агентами.
МАС может содержать несколько однотипных или разнотипных агентов, которые могут иметь общие и/или различные цели, могут быть распределенными по компьютерной сети, могут быть написаны на различных языках программирования и работать на различных операционных платформах.
В качестве средств доступа пользователей к услугам и информации, полученной с МКА, используется система интеллектуальных агентов, каждый из которых способен предоставлять пользователю собранную всеми агентами информацию, временно выполняя роль менеджера системы мониторинга (рис. 1).
Рис. 1. Построение системы МКА
Ресурсы распределенных информационных систем будут доступны пользователям, обладающим средствами удаленного доступа через сеть Интернет, посредством интеллектуальных агентов. Агенты способны перемещаться по узлам сети и менять свою численность в зависимости от разных условий.
Взаимодействие МКА между собой также может быть построено по многоагентной технологии. В перспективе рассматривается разработка агентских программ, способных находить других агентов для решения поставленных задач. Кооперативное взаимодействие агентов должно быть динамическим и способным к адаптации в зависимости от текущей обстановки. Предполагается, что заявки на информацию, которую должны собирать МКА, могут поступать в любой наземный пункт НКУ, а общий поток заявок складывается из дискретных потоков заявок, поступающих в различные наземные пункты НКУ [20]. Заявки на сбор информации в кластер МКА также могут поступать от любого наземного пункта НКУ. Исполнителями заявок являются МКА кластера. Любой МКА может быть одновременно участником одной или нескольких команд, то есть может участвовать параллельно в исполнении одной или нескольких заявок на перекрывающихся интервалах времени. В процессе функционирования спутники кластера
взаимодействуют между собой и с наземными пунктами НКУ, используя существующие коммуникационные каналы. Множество этих каналов между спутниками образует динамическую коммуникационную сеть. Для поддержки взаимодействия МКА кластера между собой и их взаимодействия с наземными пунктами НКУ необходима специальная программно-коммуникационная инфраструктура, в задачи которой входит решение задачи маршрутизации сообщений, задачи поиска спутников, обладающих заданными способностями по сбору и передаче информации. Заявка может пересылаться в космическую систему МКА через любой спутник. Аналогично полагается, что результат выполнения заявки также может доставляться любому наземному пункту. Каждый наземный пункт и каждый спутник кластера представлен программным агентом, который представляет соответствующий объект системы во всех процессах распределенного взаимодействия наземных пунктов и МКА орбитального кластера.
В перспективе получат свое развитие и многоагентные робототехнические системы [22-24]. Унификация и стандартизация аппаратных средств и программного обеспечения бортовых систем управления роботами, как активных элементов МАС, становится тем важнейшим фактором, который будет определять возможность и эффективность
обеспечения их информационно-логического взаимодействия и совместимости. Обеспечение автономности робота (как самостоятельного элемента МАС, априорно ориентируемого на работу в условиях неопределенности) предполагает наличие интеллектуальной бортовой системы управления, имеющей иерархическую структуру и реализующей весь спектр необходимых функций на основе комплексного применения современных технологий обработки знаний [22]. Кроме того, для автономных космических робототехнических систем (РТС) актуальна и проблема живучести [24]. Для обеспечения живучести такая РТС должна обладать дополнительными свойствами мно-горазовости, само- и взаимовосстанавливаемости, резервирования, модульности, приспособляемости.
Исходя из предложенных методов построения и реализации наземного и орбитального сегментов системы МКА, возникает ряд новых важных научных задач:
- разработка и оптимизация структуры наземного и орбитального сегментов системы МКА;
- разработка методов маршрутизации информационных сообщений в глобальной системе спутниковой связи и ретрансляции данных на основе МКА;
- организация трафика сообщений наземных абонентов — потребителей информации;
- разработка методов оптимизации орбитальной группировки с точки зрения обеспечения максимальной пропускной способности, надежности каналов доставки сообщения, минимизации затрат на управление орбитальными группировками.
Без правильно организованного управления сложные системы, к которым относится и кластер спутников, постепенно деградируют как в плане эффективности, так и в плане устойчивости. Поэтому каждый объект системы должен обладать свойством управляемости. Под управляемостью понимается возможность перевести систему с помощью вектора управления из произвольного начального состояния в произвольное конечное состояние за ограниченное время. Для управления объектами создается распределенная интеллектуальная система управления информационной инфраструктурой. Интеллектуальные системы
управления — предельный по сложности класс систем управления, ориентированных на получение, обработку и использование некоторой дополнительной информации, накапливаемой в базе знаний, предназначенные для работы в условиях неопределенности информации о свойствах сложных объектов и среды их функционирования и способные к адаптации и самообучению [11].
Адаптивность применительно к системам управления в первую очередь подразумевает интеллектуальные способности системы. Традиционные системы сетевого управления строятся как МАС, выполняющие простейшую работу по сбору данных с сетевых устройств с примитивной предварительной обработкой и передачей данных на мощный интеллектуальный центр (сервер управления).
Архитектура распределенной информационной
многоагентной системы МКА
Ниже предлагается вариант решения задачи создания наземной и космической инфраструктуры управления и получения целевой информации в системах МКА на основе технологии МАС.
Разработка информационной интеллектуальной МАС включает в себя следующие элементы:
• создание модели взаимодействия интеллектуальных агентов;
• разработку методов визуальной спецификации знаний;
• разработку инструментальных средств распараллеливания логических программ и генерации интеллектуальных агентов;
• разработку средств координации взаимодействия интеллектуальных агентов.
Архитектура и функции распределенной информационной многоагентной системы (рис. 2), в зависимости от специфики обрабатываемой информации, включают несколько типов интеллектуальных агентов. Приведем основные из них:
1. Агент-координатор (менеджер проекта), согласует и связывает агентов между собой, выдает сведения о различных агентах (Coordinator Agent).
2. Агент доступа к базам данных (Data Base Agent).
Рис. 2. Архитектура распределенной информационной многоагентной системы МКА
3. Агент доступа к базам знаний в предметной области, обеспечивает доступ к базе знаний (Knowledge Base Agent).
4. Поисковый агент, ищет необходимую информацию в Интернете, заносит ее в базу данных (Search Agent).
5. Агент тестирования и проработки информации в базе данных (Parser Agent).
6. Клиентский агент (агент пользователя), обеспечивает связь пользователей с базами данных/знаний (Client Agent).
7. Интерфейсный агент, помогающий клиенту ввести информацию в базу данных (Input Data Agent).
8. Агент составления запросов к базе данных (Query Data Agent)
9. Агент исполнения запросов к базе данных (SQL-Agent).
10. Агент управления сервером, или агент системного администратора (Control Agent).
11. Агент проверки непротиворечивости данных (Data Monitoring Agent).
12. Агент безопасности сети (Network Safety Agent).
В настоящее время существуют разные варианты программной реализации агентов: на С++, Java, HTML и т. д. Однако до сих пор нет единых стандартов для обеспечения совместной работы агентов. Пока существует только рабочий стандарт взаимодействия агентов ARPA Sharing Knowledge, основанный на языке ACL ^gent Сommunication Language).
Для управления системой МКА на основе многоагент-ной концепции существует возможность одновременного контроля за большим количеством меняющихся источников информации в автоматическом режиме. Ресурсы распределенных информационных систем на основе высокопроизводительной базы знаний будут доступны пользователям, обладающим программно-техническими средствами удаленного доступа через сеть Интернет, посредством интеллектуальных агентов, загружаемых с серверов пунктов обработки информации (ПОИ). В пределах ПОИ рекомендуется использование интеллектуальных агентов для поиска информации по intranet-технологии. В рамках распределенных интеллектуальных систем предлагается применять программные кооперативные МАС для сбора и обработки разнородной информации. При этом агент должен уметь осуществлять семантический поиск и сбор информации с учетом требований пользователя и состояния контролируемых объектов. В качестве средств доступа пользователей к услугам и информации, полученной с МКА, используется система интеллектуальных агентов, каждый из которых способен предоставлять пользователю собранную всеми агентами информацию, временно выполняя роль менеджера системы мониторинга. При этом агенты взаимодействуют на уровне знаний, а не данных. Агенты также способны перемещаться по узлам сети и менять свою численность в зависимости от разных условий.
Одной из важнейших проблем построения МАС МКА является проблема построения устойчивой коммуникационной системы [20]. Для этого необходимо обеспечить устойчивость самих каналов связи, а также взаимодействия между спутниками кластера в условиях возможного изменения пространственной конфигурации и условий прямой видимости. При этом необходимо предусмотреть возможность оперативной передачи потока задач между спутниками, как это реализовано в вычислительных кластерах ба-
лансировки нагрузки, например на основе концепции присоединения к кратчайшей очереди и перехода между очередями [25, 26]. Такая концепция адаптивной организации взаимодействия МКА предусматривает различные нештатные ситуации, в том числе перегрузку или ухудшение каналов связи, выход из строя (отказ) бортовой аппаратуры одного или нескольких спутников, изменение объема и характера решаемых задач и т. д.
Заключение
Таким образом, концепция МАС, вместе с существующими современными информационными технологиями, может быть использована для реализации инфраструктуры управления системой МКА. В настоящее время актуальной является задача поиска алгоритмов функционирования интеллектуальных агентов, обеспечивающих получение максимума информации при минимальных затратах ресурсов.
В работе сформулирована проблема построения самоорганизующейся системы группового управления поведением кластера МКА, реализующего полностью автономное исполнение заявок на сервис по добыванию информации о наземных объектах средствами космического наблюдения МКА. Предложена концепция построения, базовые принципы и компоненты программной архитектуры ее реализации. Реализация описанной концепции приведет к созданию космических систем МКА, которые будут способны автономно решать все задачи планирования группового поведения спутников кластера МКА и оперативного управления исполнением спланированной миссии с помощью бортовых вычислительных средств.
Литература
1. Концептуальные вопросы создания и применения малых космических аппаратов / Л. А. Макриденко, С. Н. Волков, В. П. Ходненко, С. А. Золотой // Вопросы электромеханики. Труды ВНИИЭМ. 2010. Т. 114, № 1. С. 15-26.
2. Гансвинд, И. Н. Малые космические аппараты — новое направление космической деятельности // Международный научно-исследовательский журнал. 2018. № 12-2 (78). С. 84-91. DOI: 10.23670/IRJ.2018.78.12.053.
3. Кокцинская, Е. М. Сверхмалые космические аппараты — наноспутники «CubeSat» // Видеонаука. 2018. № 1 (9). URL: http://videonauka.ru/stati/33-informatsionnye-soobshcheniya/183-sverkhmalye-kosmicheskie-apparaty-nan-osputniki (дата обращения 01.06.2022).
4. Гончаренко, В. А. Обеспечение устойчивости функционирования наземного комплекса управления сверхмалыми космическими аппаратами // Микротехнологии и новые информационные услуги в авиации и космонавтике: Материалы IV Международной конференции (Санкт-Петербург, Россия, 06 октября 2005 г.). — Санкт-Петербург: Изд-во СПбГПУ, 2005. — С. 154-157.
5. Клюшников, В. Ю. Наноспутники — наиболее перспективный класс малых космических аппаратов / В. Ю. Клюшников, С. А. Клементьев // Инноватика и экспертиза. 2016. Вып. 2 (17). С. 97-105.
6. Басыров, А. Г. Методика функционально-распределенной обработки информации в перспективных кластерах микроспутников дистанционного зондирования Земли / А. Г. Басыров, В. В. Широбоков // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2017. Т. 9, № 4. С. 62-70.
7. Потюпкин, А. Ю. Кластеры малоразмерных космических аппаратов как новый тип космических объектов /
A. Ю. Потюпкин, Н. С. Данилин, А. С. Селиванов // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. 2017. Т. 4, Вып. 4. C. 45-56.
DOI: 10.17238/issn2409-0239.2017.4.45.
8. Широбоков, В. В. Подход к организации межспутникового взаимодействия в распределенной вычислительной структуре орбитальной группировки микроспутников /
B. В. Широбоков, А. Ф. Шинкаренко // Труды Военно-космической академии им. А. Ф. Можайского. 2015. Вып. 646.
C. 77-82.
9. Реализация автономного распределенного управления орбитальными системами космических аппаратов с использованием современных информационных технологий / А. А. Селиванов, А. В. Фарафонов, А. В. Ляшевский, Е. А. Миронов // Информация и космос. 2018. № 4. С. 154-158.
10. Гончаренко, В. А. Концептуальные основы построения устойчивых к воздействиям автоматизированных систем специального назначения на основе адаптивных технологий // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2018. Т. 10, № 4. С. 38-47.
DOI: 10.24411/2409-5419-2018-10095.
11. Гончаренко, В. А. Концептуальные основы комплексного интеллектуального управления распределенными информационно-вычислительными системами Космических войск // Военно-космическая деятельность России — истоки, состояние, перспективы: Сборник трудов научно-практической конференции (Россия, Санкт-Петербург, 30 марта-01 апреля 2005 г.). — Санкт-Петербург: ВКА имени А. Ф. Можайского, 2005. — Т. 2. — С. 146-148.
12. В РКС разрабатывают перспективную технологию управления многоспутниковой орбитальной группировкой // Aviation Explorer — Содружество авиационных экспертов. — 2020. — 18 ноября. URL: http://www.aex.ru/news/ 2020/11/18/219379/ (дата обращения 01.06.2022).
13. ЕТРИС ДЗЗ — современные решения в развитии отечественной наземной космической инфраструктуры дистанционного зондирования Земли из космоса / В. В. Ромашкин, П. А. Лошкарев, Д. И. Федоткин, [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16, № 3. С. 220-227.
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-220-227.
14. Гончаренко, В. А. Применение многоагентных технологий построения наземной инфраструктуры систем малых космических аппаратов // Малые космические аппараты. Вып. 1. Принципы построения орбитальных систем и бортовых комплексов управления. — Санкт-Петербург: Министерство обороны РФ, 2001. — С. 25-28.
15. Клюшников, В. Ю. Построение кластеров малых космических аппаратов // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2016. Т. 59, № 6. С. 423-428. DOI: 10.17586/0021-3454-2016-59-6-423-428.
16. Монахова, У. В. Формирование роя наноспутников с помощью децентрализованного аэродинамического управления с учетом коммуникационных ограничений / У. В. Монахова, Д. С. Иванов; Институт прикладной математики имени М. В. Келдыша Российской академии наук. —
Москва: ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, 2018. — 32 с. — (Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша; № 151). DOI: 10.20948/prepr-2018-151.
17. Петренко, С. А. Проблема устойчивости функционирования киберсистем в условиях деструктивных воздействий // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2010. Т. 52. С. 68-105.
18. Гончаренко, В. А. Концептуальная модель обеспечения устойчивости функционирования распределенных информационных систем военного назначения на основе адаптивных технологий // Современные проблемы создания и эксплуатации вооружения, военной и специальной техники: Сборник статей III Всероссийской научно-практической конференции (Санкт-Петербург, Россия, 14-15 декабря 2016 г.). — Санкт-Петербург: ООО «Арт-Экспресс», 2016. — Т. 1. — С. 250-254.
19. Гончаренко, В. А. Оценивание устойчивости информационно-телекоммуникационных сетей к деструктивным воздействиям на основе учета связности маршрутов // Вестник Российского нового университета. Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2015. № 1. С. 96-100.
20. Городецкий, В. И. Самоорганизация группового поведения кластера малых спутников распределенной системы наблюдения / В. И. Городецкий, О. В. Карсаев // Известия ЮФУ. Технические науки. 2017. № 2 (187). С. 234-247. DOI: 10.18522/2311-3103-2017-1-234247.
21. Wooldridge, M. J. Agent Theories, Architectures, and Languages: A survey / M. J. Wooldridge, N. R. Jennings // Proceedings of ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages (ATAL 1994) (Amsterdam, Netherlands, 08-09 August 1994) / M. J. Wooldridge, N. R. Jennings (eds.) // Lecture Notes in Artificial Intelligence. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 890. — Berlin: Springer-Verlag, 1995. — Pp. 1-39. DOI: 10.1007/3-540-58855-8_1.
22. Манько, С. В. Концепция построения мультиагент-ных робототехнических систем / С. В. Манько, В. М. Ло-хин, М. П. Романов // Вестник МГТУ МИРЭА. 2015. № 3-1(8). С. 156-165.
23. Городецкий, В. И. Управление коллективным поведением роботов в автономной миссии // Робототехника и техническая кибернетика. 2016. № 1 (10). С. 40-54.
24. Калюжный, А. В. Проблемы повышения живучести робототехнических систем космического назначения на основе многоагентных технологий / А. В. Калюжный, В. А. Гон-чаренко, А. Н. Соколовский // Вестник Российского нового университета. Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2020. № 1. С. 168-173.
DOI: 10.25586/RNU.V9187.20.01.P.168.
25. Гончаренко, В. А. Модели адаптивного перераспределения нагрузки в кластерных вычислительных системах // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2008. Т. 51, № 3. С. 32-37.
26. Авторское свидетельство № 1509928 СССР, G 06 F 15/20. Устройство для моделирования двухканаль-ной системы массового обслуживания: № 4364699/24-24: заявл. 13.01.1988: опубл. 23.09.1989 / Гончаренко В. А., Фи-лимонихин Г. В.; заявитель Военный инженерный краснознаменный институт имени А. Ф. Можайского. — 6 c.
DOI: 10.24412/2413-2527-2022-230-32-40
Methods for Constructing Cluster Space Systems Based on Multi-Agent Technologies
PhD V. A. Goncharenko Emperor Alexander I St. Petersburg
State Transport University, Mozhaisky Military Space Academy Saint Petersburg, Russia vlango@mail.ru
Abstract. The basic principles and methods of constructing a system of small spacecraft in the form of a cluster based on multiagent technologies are proposed. The main approaches to improving the stability of the functioning of small spacecraft systems are considered. Architectural solutions for the construction of a multiagent system of small spacecraft are proposed, which is based on the concept of clustering of onboard computing system and multifunctional typology of agents.
Keywords: multi-agent system, satellite cluster, small spacecraft, intelligent agent, stability of functioning, survivability, distributes system, on-board computer system.
References
1. Makridenko L. A., Volkov S. N., Khodnenko V. P., Zolotoy S. A. Conceptual Problems on Creation and Application of Small Spacecraft [Kontseptualnye voprosy sozdaniya i prime-neniya malykh kosmicheskikh apparatov], Electromechanical Matters. VNIIEM Studies [Voprosy elektromekhaniki. Trudy VNIIEM], 2010, Vol. 114, No. 1, Pp. 15-26.
2. Ganswind I. N. Small Spacecraft — New Direction in Space Activities [Malye kosmicheskie apparaty — novoe napravlenie kosmicheskoy deyatelnosti], International Research Journal [Mezhdunarodnyy nauchno-issledovatelskiy zhurnal], 2018, No. 12-2 (78), Pp. 84-91.
DOI: 10.23670/IRJ.2018.78.12.053.
3. Koktsinskaya Ye. M. Ultra-Small Space Vehicles — Nano-Satellites «CubeSat» [Sverkhmalye kosmicheskie apparaty — nanosputniki «CubeSat»], Video Science [Videonauka], 2018, No. 1 (9). Available at: http://videonauka.ru/stati/ 33 -informatsionnye-soobshcheniya/183 -sverkhmalye-kosmiches-kie-apparaty-nanosputniki (accessed 01 Jun 2022).
4. Goncharenko V. A. Ensuring the Stability of the Functioning of the Ground-Based Control Complex for Ultra-Small Spacecraft [Obespechenie ustoychivosti funktsionirovaniya nazemnogo kompleksa upravleniya sverkhmalymi kosmiches-kimi apparatami], Microtechnologies and New Information Services in Aviation and Cosmonautics: Proceedings of the IV International Conference [Mikrotekhnologii i novye infor-matsionnye uslugi v aviatsii i kosmonavtike: Materialy IV Mezhdunarodnoy konferentsii], Saint Petersburg, Russia, October 06, 2005. St. Petersburg, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, 2005, Pp. 154-157.
5. Klyushnikov V. Yu., Klementyev S. A. Nanosatellites — The Most Promising Small Spacecraft [Nanosputniki — nai-bolee perspektivnyy klass malykh kosmicheskikh apparatov], Innovatics and Expert Examination [Innovatika i ekspertiza], 2016, Vol. 2 (17), Pp. 97-105.
PhD V. S. Zabuzov Mozhaisky Military Space Academy Saint Petersburg, Russia zzvvss80@mail.ru
6. Basyrov A. G., Shirobokov V. V. Methodology of Functionally-Distributed Information Processing in the Prospective Clusters of Microsatures of Remote Sensing of the Earth [Metodika funktsionalno-raspredelennoy obrabotki informatsii v perspektivnykh klasterakh mikrosputnikov distantsionnogo zondirovaniya Zemli], High Tech in Earth Space Research [Nau-koemkie tekhnologii v kosmicheskikh issledovaniyakh Zemli],
2017, Vol. 9, No. 4. Pp. 62-70.
7. Potyupkin A. Yu., Danilin N. S., Selivanov A. S. Small Satellites Clusters — A New Type of Space Objects [Klastery malorazmernykh kosmicheskikh apparatov kak novyy tip kosmicheskikh obektov], Rocket-Space Device Engineering and Information Systems [Raketno-kosmicheskoe priborostroenie i informatsionnye sistemy], 2017, Vol. 4, Is. 4, Pp. 45-56. DOI: 10.17238/issn2409-0239.2017.4.45.
8. Shirobokov V. V., Shinkarenko A. F. Approach to Organizing Inter-Satellite Interaction in the Distributed Computing Structures Orbital Constellation of Microsatellites [Pod-khod k organizatsii mezhsputnikovogo vzaimodeystviya v raspredelennoy vychislitelnoy strukture orbitalnoy gruppirovki mikrosputnikov], Proceedings of the Mozhaisky Military Space Academy [Trudy Voenno-kosmicheskoy akademii imeni A. F. Mozhayskogo], 2015, Is. 646, Pp. 77-82.
9. Selivanov A. A., Farafonov A. V., Lyashevsky A. V., Mironov E. A. Design of Autonomous Distributed Control for Spacecraft Orbital Systems Based on Advanced IT Solutions [Realizatsiya avtonomnogo raspredelennogo upravleniya or-bitalnymi sistemami kosmicheskikh apparatov s ispolzovaniem sovremennykh informatsionnykh tekhnologiy], Information and Space [Informatsiya i kosmos], 2018, No. 4, Pp. 154-158.
10. Goncharenko V. A. Conceptual Bases for Building Resilient to the Impacts of Automated Systems for Special Purposes Based on Adaptive Technologies [Kontseptualnye os-novy postroeniya ustoychivykh k vozdeystviyam avtomatiziro-vannykh sistem spetsialnogo naznacheniya na osnove adap-tivnykh tekhnologiy], High Tech in Earth Space Research [Nau-koemkie tekhnologii v kosmicheskikh issledovaniyakh Zemli],
2018, Vol. 10, No. 4, Pр. 38-47.
DOI: 10.24411/2409-5419-2018-10095.
11. Goncharenko V. A. Conceptual Foundations of Integrated Intelligent Control of Distributed Information and Computing Systems of Space Troops [Kontseptualnye osnovy kom-pleksnogo intellektualnogo upravleniya raspredelennymi infor-matsionno-vychislitelnymi sistemami Kosmicheskikh voysk], Military Space Activity of Russia — Origins, State, Prospects: Proceedings of a Scientific and Practical Conference [Voenno-
kosmicheskaya deyatelnost Rossii — istoki, sostoyanie, perspek-tivy: Sbornik trudov nauchno-prakticheskoy konferentsii], Saint Petersburg, Russia, March 30-April 01, 2005. St. Petersburg, Mozhaisky Military Space Academy, 2005, Vol. 2, Pp. 146-148.
12. The RSS is Developing a Promising Technology for Controlling a Multi-Satellite Orbital Grouping [V RKS raz-rabatyvayut perspektivnuyu tekhnologiyu upravleniya mnog-osputnikovoy orbitalnoy gruppirovkoy], Aviation Explorer — Commonwealth of Aviation Experts [Aviation Explorer — Sodruzhestvo aviatsionnykh ekspertov]. Published online at November 18, 2020. Available at: http://www.aex.ru/news/2020/ 11/18/219379/ (accessed 01 Jun 2022).
13. Romashkin V. V., Loshkarev P. A., Fedotkin D. I., et al. UGDIS ERS — Modern Solutions in the Development of Domestic Terrestrial Space Infrastructure of Earth Remote Sensing from Space [ETRIS DZZ — sovremennye resheniya v razvitii otechestvennoy nazemnoy kosmicheskoy infrastruktury dis-tantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa], Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space [Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa], 2019, Vol. 16, No. 3, Pp. 220-227.
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-220-227.
14. Goncharenko V. A. Application of Multi-Agent Technologies for Building Ground Infrastructure for Small Spacecraft Systems [Primenenie mnogoagentnykh tekhnologiy postroeniya nazemnoy infrastruktury sistem malykh kosmich-eskikh apparatov], Small Spacecraft. Issue 1. Principles of Construction of Orbital Systems and Onboard Control Systems [Malye kosmicheskie apparaty. Vypusk 1. Printsipypostroeniya orbitalnykh sistem i bortovykh kompleksov upravleniya]. Saint Petersburg, Ministry of Defense of the Russian Federation, 2001, Pp. 25-28.
15. Klyushnikov V. Yu. Construction of Small Spacecraft Clusters [Postroenie klasterov malykh kosmicheskikh appa-ratov], Journal of Instrument Engineering [Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Priborostroenie], 2016, Vol. 59, No. 6, Pp. 423-428. DOI: 10.17586/0021-3454-2016-59-6-423-428.
16. Monakhova U. V., Ivanov D. S. Swarm of Nanosatel-lites Deployment by Decentralized Aerodynamic Drag Control with Communicational Constraints [Formirovanie roya nano-sputnikov s pomoshchyu detsentralizovannogo aerodinamich-eskogo upravleniya s uchetom kommunikatsionnykh ograni-cheniy], KIAMPreprint [Preprinty IPM imeni M. V. Keldysha], No. 151. Moscow, Keldysh Institute of Applied Mathematics of RAS, 2018, 32 p. DOI: 10.20948/prepr-2018-151.
17. Petrenko S. A. The Problem of Stability of Functioning of Cybersystems in Conditions of Destructive Actions [Problema ustoychivosti funktsionirovaniya kibersistem v uslovi-yakh destruktivnykh vozdeystviy], Proceeding of the Institute for Systems Analysis of the Russian Academy of Science [Trudy Instituta sistemnogo analiza Rossiyskoy akademii nauk], 2010, Vol. 52. Pp. 68-105.
18. Goncharenko V.A. Conceptual Model of Ensuring the Stability of the Functioning of Distributed Military Information Systems Based on Adaptive Technologies [Kontseptualnaya model obespecheniya ustoychivosti funktsionirovaniya raspre-delennykh informatsionnykh sistem voennogo naznacheniya na osnove adaptivnykh tekhnologiy], Modern Problems of Creation and Operation of Weapons, Military and Special Equipment: Proceedings of the III All-Russian Scientific and Practi-
cal Conference [Sovremennye problemy sozdaniya i eksplu-atatsii vooruzheniya, voennoy i spetsialnoy tekhniki: Sbornik statey III Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii], Saint Petersburg, Russia, December 14-15, 2016, Volume 1. Saint Petersburg, Art-Express, 2016, Pp. 250-254.
19. Goncharenko V.A. Evaluation of Information Telecommunication Networks Stability to Destructive Effects Based on the Connectivity of Routes [Otsenivanie ustoychivosti infor-matsionno-telekommunikatsionnykh setey k destruktivnym vozdeystviyam na osnove ucheta svyaznosti marshrutov], Vest-nik of Russian New University. Series «Complex Systems: Models, Analysis, Management» [Vestnik Rossiyskogo novogo uni-versiteta. Seriya «Slozhnye sistemy: modeli, analiz i uprav-lenie»], 2015, No. 1, Pp. 96-100.
20. Gorodetsky V. I., Karsaev O. V. Distributed Surveillance System Based on Self-Organized Collective Behavior of Small Satellite Cluster [Samoorganizatsiya gruppovogo povedeniya klastera malykh sputnikov raspredelennoy sistemy nablyudeniya], Izvestiya SFedU. Engineering Sciences [Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki], 2017, No. 2 (187), Pp. 234-247. DOI: 10.18522/2311-3103-2017-1-234247.
21. Wooldridge M. J., Jennings N. R. Agent Theories, Architectures, and Languages: A survey. In: Wooldridge M. J., Jennings N. R. (eds.) Proceedings of ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages (ATAL 1994), Amsterdam, Netherlands, 08-09 August 1994. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 890. Berlin, Springer-Verlag, 2005. Pp. 1-39.
DOI: 10.1007/3-540-58855-8_1.
22. Manko S. V., Lokhin V. M., Romanov M. P. The Concept of Multi-Agent Robotic Systems [Kontseptsiya postroeniya multiagentnykh robototekhnicheskikh sistem], MSTU MIREA Herald [Vestnik MGTU MIREA], 2015, No. 3-1 (8), Pp. 156-165.
23. Gorodetsky V. I. Robot Cooperative Behaviour Control During Autonomous Mission [Upravlenie kollektivnym povedeniem robotov v avtonomnoy missii], Robotics and Technical Cybernetics [Robototekhnika i tekhnicheskaya kibernet-ika], 2016, No. 1 (10), Pp. 40-54.
24. Kalyuzhnyj A. V., Goncharenko V. A., Sokolovskij A. N. The Problem of Increasing the Survivability of Robotic Systems for Space Applications Based on Multi-Agent Technologies [Problemy povysheniya zhivuchesti robototekhnicheskikh sistem kosmicheskogo naznacheniya na osnove mnog-oagentnykh tekhnologiy], Vestnik of Russian New University. Series «Complex Systems: Models, Analysis, Management» [Vestnik Rossiyskogo novogo universiteta. Seriya «Slozhnye sistemy: modeli, analiz i upravlenie»], 2020. No. 1. Pp. 168-173. DOI: 10.25586/RNU.V9187.20.01.P.168.
25. Goncharenko V. A. Models of Adaptive Load Redistribution in Cluster Computing Systems [Modeli adaptivnogo pereraspredeleniya nagruzki v klasternykh vychislitelnykh sistemakh], Journal of Instrument Engineering [Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Priborostroenie], 2008, Vol. 51, No. 3, Pp. 32-37.
26. Goncharenko V. A., Filimonikhin G. V. Device for Modeling a Two-Channel Queuing System [Ustroystvo dlya modelirovaniya dvukhkanalnoy sistemy massovogo obslu-zhivaniya], Certificate of Authorship SU No. 1509928, published at September 23, 1989, 6 p.
