Abstract
To construct the accurate radio satellite navigation system, the efficient communication each satellite with the ground station is very important. Throughout the communication, the orbit of each satellite can be corrected, and those information will be used to analyze the satellite satus by the operator. Since there are limited resources of ground station, the schedule of antenna's azimuth and elevation angle should be optimized. On the other hand, the satellite in the medium earth orbit does not pass the same point of the earth surface due to the rotation of the earth. Therefore, the antenna pass schedule must be updated at the proper moment. In this study, Q learning approach which is a form of model-free reinforcement learning and genetic algorithm are considered to find the optimal antenna schedule. To verify the optimality of the solution, numerical simulations are conducted.
정확도 높은 위성전파항법 시스템의 구축을 위해서는 지상국과 우주궤도 상의 각 전파항법 위성 간의 데이터 통신을 통하여 각 위성 시스템의 상태 모니터링, 궤도 보정, 상호 무결성 판정 작업 등이 필수적이다. 제한된 소수의 지상국 안테나로 다수의 위성을 추적해야 하기 때문에 지상국 안테나의 효율적인 사용을 위한 방위각과 앙각의 시간계획이 필요하다. 중궤도를 돌고 있는 전파항법 위성은 일정한 궤도를 공전하고 있지만 지구가 자전하고 있는 관계로 지구상을 동일한 궤적으로 통과하지 않기 때문에 매 순간 지상국 안테나의 추적 경로계획을 새롭게 짜야한다. 본 연구에서는 다중위성 추적을 위한 지상국 안테나의 최적 방위각 및 앙각 스케쥴을 찾기 위해서 강화학습 기법 중의 하나인 Q 학습 기법과 유전자 기법을 이용하여 최적 알고리즘을 개발하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알고리즘의 최적성을 검증하는 연구를 수행하였다.
