Reinforcement Learning-enabled Satellite Constellation Reconfiguration and Retasking for Mission-Critical Applications

📄 arXiv: 2409.02270v1 📥 PDF

作者: Hassan El Alami, Danda B. Rawat

分类: cs.LG, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2024-09-03

备注: Accepted for publication in the IEEE Military Communications Conference (IEEE MILCOM 2024)

💡 一句话要点

提出基于强化学习的卫星星座重构与重定向方法，应对任务关键型应用中的卫星失效问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 卫星星座 强化学习 重构 重定向 任务关键型应用 深度Q网络 近端策略优化

📋 核心要点

  1. 现有卫星星座重构与重定向方法在应对卫星失效时存在不足，难以保证任务关键型应用的性能。
  2. 利用强化学习算法，通过学习在卫星失效情况下的最优重构与重定向策略，提升星座的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，DQN和PPO算法在平均奖励、任务完成率和响应时间等指标上表现出色。

📝 摘要（中文）

随着用户需求的增长、运营成本的降低和技术的进步，卫星星座应用的发展日新月异。然而，现有文献中关于卫星星座内的重构和重定向问题的研究存在显著空白，这正是我们研究的主要重点。本文着重评估了卫星失效对星座性能和相关任务需求的影响。为此，我们引入了一种GPS卫星星座的系统建模方法，从而能够研究性能动态和任务分配策略，特别是在任务关键型操作期间发生卫星失效的情况下。此外，我们还引入了强化学习（RL）技术，特别是Q-learning、Policy Gradient、Deep Q-Network（DQN）和Proximal Policy Optimization（PPO），用于管理卫星星座，以应对卫星失效后重构和重定向带来的挑战。结果表明，DQN和PPO在平均奖励、任务完成率和响应时间方面取得了有效的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决卫星星座在任务关键型应用中，因卫星失效而导致的性能下降问题。现有方法在应对突发失效时，难以快速有效地进行星座重构和任务重定向，导致任务完成率降低和响应时间延长。

核心思路：论文的核心思路是将卫星星座的管理问题建模为一个强化学习问题，通过训练智能体学习在不同卫星失效情况下的最优决策策略。智能体通过与环境交互，不断优化其策略，从而实现快速、有效的星座重构和任务重定向。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境建模：构建GPS卫星星座的仿真环境，模拟卫星失效等事件；2) 状态空间定义：定义智能体可观测的状态，包括卫星健康状态、任务需求等；3) 动作空间定义：定义智能体可执行的动作，包括卫星重定位、任务重新分配等；4) 奖励函数设计：设计奖励函数，鼓励智能体完成任务并减少响应时间；5) 强化学习算法：采用Q-learning、Policy Gradient、DQN和PPO等算法训练智能体。

关键创新：论文的关键创新在于将强化学习应用于卫星星座管理，提出了一种自适应的星座重构和任务重定向方法。与传统方法相比，该方法能够根据实时环境变化动态调整策略，具有更强的鲁棒性和适应性。

关键设计：论文中，DQN和PPO算法的网络结构和参数设置是关键设计。具体来说，DQN采用深度神经网络逼近Q函数，PPO采用Actor-Critic结构，通过裁剪策略更新来保证训练的稳定性。奖励函数的设计也至关重要，需要平衡任务完成率和响应时间等多个目标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DQN和PPO算法在卫星失效情况下，能够有效地进行星座重构和任务重定向。具体来说，DQN和PPO在平均奖励、任务完成率和响应时间等指标上均优于Q-learning和Policy Gradient等传统强化学习算法。这表明深度强化学习算法在解决复杂的卫星星座管理问题上具有优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种依赖卫星星座的任务关键型应用，例如导航、通信、遥感等。通过提高卫星星座在面临故障时的鲁棒性和适应性，可以保障这些应用的可靠运行，减少因卫星失效造成的损失。未来，该方法有望应用于更复杂的卫星星座管理，例如多星座协同、异构卫星集成等。

📄 摘要（原文）

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.