Otimização de órbita para comunicação de nanossatélites da Constelação Catarina

Abstract

O estudo dos foguetes começou no início do século XX e evoluiu para a colocação de objetos em órbita, culminando na chegada do homem à Lua e no uso de satélites para finalidades diversas. Uma constelação de satélites, conceito introduzido na década de 1970, oferece vantagens como cobertura eficiente e maior confiabilidade. Recentemente, houve um aumento no uso de nanossatélites e cubesats devido à miniaturização dos circuitos, tornando o setor espacial mais acessível, nesse cenário, a missão Constelação Catarina, uma parceria entre UFSC, SENAI e AEB com participação do INPE, visa desenvolver a primeira frota para uma constelação de nanossatélites. Este estudo desenvolveu um código em Python para otimizar a órbita dessa constelação utilizando algoritmo genético com o objetivo de maximizar o tempo de comunicação com a estação de solo em Natal. Foram analisados quatro casos com o número de variáveis de otimização crescente sendo a inclinação para o primeiro, inclinação e semieixo maior para o segundo, inclinação, semieixo maior e longitude do nó ascendente do satélite dois para o terceiro caso e inclinação, semieixo maior, longitude do nó ascendente do satélite dois e longitude do nó ascendente do satélite três para o último caso. Os resultados obtidos foram 178, 5° de inclinação, 179, 9° de inclinação e 7199 km de semieixo maior, 0° de inclinação, 7199 km de semieixo maior e 204° de longitude do nó ascendente do satélite 2 e, por fim, 0° de inclinação, 7199 km de semieixo maior, 177° de longitude do nó ascendente do satélite 2 e 309° de longitude do nó ascendente do satélite 3, respectivamente. Além da otimização, foi realizada uma análise de sensibilidade utilizando o método Latin Hypercube para a amostragem, com o intuito de avaliar o impacto de variações nos parâmetros de entrada nas métricas de comunicação como o número de passagens, tempo médio de comunicação e a média de comunicação da constelação. Os resultados mostram que a variação de ±0, 4% no semieixo maior, ±5% na inclinação e ±5% na longitude do nó ascendente causam uma variação de 25% no tempo de contato e na média de comunicação e um pouco mais de 20% no número de passagens.

The study of rockets began at the beginning of the 20th century and evolved into the placement of objects in orbit, culminating in man’s arrival on the moon and the use of satellites for various purposes. A satellite constellation, a concept introduced in the 1970s, offers advantages such as efficient coverage and greater reliability. In recent years, there has been a notable increase in the utilization of nanosatellites and cubesats, largely due to the miniaturization of circuits, which has made the space sector more accessible. In this context, the Constelação Catarina mission, a collaborative endeavor between UFSC and SENAI with the participation of INPE, aims to develop the inaugural fleet for a nanosatellite constellation. This study developed a Python code to optimize the orbit of this constellation using a genetic algorithm in order to maximize communication time with the ground station in Natal. Four cases were analyzed, with an increasing number of optimization variables: inclination for the first case, inclination and semi-major axis for the second case, inclination, semi-major axis and longitude of the ascending node of satellite two for the third case, and inclination, semi-major axis, longitude of the ascending node of satellite two and longitude of the ascending node of satellite three for the last case. The results obtained were as follows: inclination of 178.5◦, inclination of 179.9◦, semi-major axis of 7199 km, inclination of 0◦, semi-major axis of 7199 km, longitude of 204◦. The ascending node of satellite 2 was found to be at 0◦ of inclination, 7199 km of semi-major axis, 177◦ of longitude of the ascending node of satellite 2, and 309◦ of longitude of the ascending node of satellite 3, respectively. In addition to optimization, a sensitivity analysis was conducted using the Latin Hypercube method for sampling to assess the impact of variations in the input parameters on communication metrics such as the number of passes, average communication time, and average constellation communication. The results demonstrate that a variation of ±0, 4% in the semi-major axis, ±5% in the inclination, and ±5% in the longitude of the ascending node results in a variation of 25% in the contact time and the average communication time, and a variation of 20% in the number of passes.