論文の概要: Reinforcement Learning-enabled Satellite Constellation Reconfiguration and Retasking for Mission-Critical Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02270v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 20:01:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 21:14:11.218017
- Title: Reinforcement Learning-enabled Satellite Constellation Reconfiguration and Retasking for Mission-Critical Applications
- Title（参考訳）: ミッションクリティカルな応用のための強化学習型衛星コンステレーション再構成とリタスキング
- Authors: Hassan El Alami, Danda B. Rawat,
- Abstract要約: 衛星故障が星座性能と関連するタスク要求に与える影響を批判的に評価する。
本稿では、強化学習(RL)技術、特にQ学習、ポリシーグラディエント、ディープQネットワーク(DQN)、およびPPOを紹介する。
その結果, DQNとPPOは, 平均報酬, タスク完了率, 応答時間で有効な結果が得られることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.652828373995519
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The development of satellite constellation applications is rapidly advancing due to increasing user demands, reduced operational costs, and technological advancements. However, a significant gap in the existing literature concerns reconfiguration and retasking issues within satellite constellations, which is the primary focus of our research. In this work, we critically assess the impact of satellite failures on constellation performance and the associated task requirements. To facilitate this analysis, we introduce a system modeling approach for GPS satellite constellations, enabling an investigation into performance dynamics and task distribution strategies, particularly in scenarios where satellite failures occur during mission-critical operations. Additionally, we introduce reinforcement learning (RL) techniques, specifically Q-learning, Policy Gradient, Deep Q-Network (DQN), and Proximal Policy Optimization (PPO), for managing satellite constellations, addressing the challenges posed by reconfiguration and retasking following satellite failures. Our results demonstrate that DQN and PPO achieve effective outcomes in terms of average rewards, task completion rates, and response times.
- Abstract（参考訳）: 衛星コンステレーションの開発は、ユーザ需要の増加、運用コストの削減、技術進歩などにより急速に進んでいる。
しかし、既存の文献における大きなギャップは、我々の研究の主焦点である衛星コンステレーション内の再構成と再タスキングの問題である。
本研究では,衛星故障が星座性能と関連するタスク要求に与える影響を批判的に評価する。
この分析を容易にするために,GPS衛星コンステレーションのシステムモデリング手法を導入し,特にミッションクリティカルな運用中に衛星の故障が発生した場合,性能動態やタスク分散戦略の調査を可能にする。
さらに、衛星コンステレーション管理のための強化学習(RL)技術、特にQ-ラーニング、ポリシーグラディエント、ディープQ-ネットワーク(DQN)、およびPPOを導入し、衛星故障後の再構成やリタスキングによる課題に対処する。
その結果, DQNとPPOは, 平均報酬, タスク完了率, 応答時間で有効な結果が得られることを示した。
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