論文の概要: Differentiable Satellite Constellation Configuration via Relaxed Coverage and Revisit Objectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19062v1
- Date: Tue, 21 Apr 2026 04:11:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.612757
- Title: Differentiable Satellite Constellation Configuration via Relaxed Coverage and Revisit Objectives
- Title（参考訳）: リラクシブル・サテライト・コンステレーション・コンステレーション : リラクシブル・カバーとリビジット・オブジェクト
- Abstract要約: 勾配に基づく最適化は、カバレッジと再検討のメトリクスの非微分性のため、難易度と見なされる。
本研究では, ソフトシグモイド可視性, ノイズあるいはマルチサテライト集約, リークインテグレータ再検討ギャップトラッキング, LogSumExpソフトマックスの4つの連続緩和法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Satellite constellation design requires optimizing orbital parameters across multiple satellites to maximize mission specific metrics. For many types of mission, it is desirable to maximize coverage and minimize revisit gaps over ground targets. Existing approaches to constellation design either restrict the design space to symmetric parametric families such as Walker constellations, or rely on metaheuristic methods that require significant compute and many iterations. Gradient-based optimization has been considered intractable due to the non-differentiability of coverage and revisit metrics, which involve binary visibility indicators and discrete max operations. We introduce four continuous relaxations: soft sigmoid visibility, noisy-OR multi-satellite aggregation, leaky integrator revisit gap tracking, and LogSumExp soft-maximum, which when composed with the $\partial$SGP4 differentiable orbit propagator, yield a fully differentiable pipeline from orbital elements to mission-level objectives. We show that this scheme can recover Walker-Delta geometry from irregular initializations, and discovers elliptical Molniya-like orbits with apogee dwell over extreme latitudes from only gradients. Compared to simulated annealing (SA), genetic algorithm (GA), and differential evolution (DE) baselines, our gradient-based method recovers Walker-equivalent geometry within ${\sim}750$ evaluations, whereas the three black-box baselines plateau at with significantly worse revisit even with roughly four times the evaluation budget.
- Abstract（参考訳）: 衛星コンステレーションの設計では、複数の衛星にまたがる軌道パラメータを最適化し、ミッション固有のメトリクスを最大化する必要がある。
多くのミッションにおいて、カバー範囲を最大化し、地上目標に対する再訪ギャップを最小限にすることが望ましい。
既存のコンステレーション設計へのアプローチは、ウォーカー・コンステレーションのような対称パラメトリックなファミリーに設計空間を制限するか、あるいは重要な計算と多くの反復を必要とするメタヒューリスティックな方法に依存している。
勾配に基づく最適化は、バイナリ可視性インジケータと離散最大演算を含むカバレッジとリビジットメトリクスの非微分性のため、難易度と見なされている。
ソフトシグモイド可視性、ノイズまたはマルチサテライト凝集性、リークインテグレータ再視差追跡、LogSumExpソフトマックスの4つの連続緩和を導入し、$\partial$SGP4微分軌道プロパゲータで構成すると、軌道要素からミッションレベルの目的へ完全に微分可能なパイプラインを生成する。
このスキームは不規則な初期化からウォーカー・デルタ幾何を復元することができ、直交勾配のみから極緯度上を公転する楕円形のモルニヤのような軌道を発見した。
シミュレーションアニール (SA) , 遺伝的アルゴリズム (GA) および微分進化 (DE) ベースラインと比較して, 勾配法は, 約4倍の予算で3つのブラックボックスベースライン台地が大幅に悪化するのに対し, ウォーカー等価な幾何を${\sim}750$評価で回収する。
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