Erforschung effizienter Tasking-Strategien für Sensornetzwerke

Abstract

Ziel des Vorhabens war es, Strategien zu entwickeln, mit denen Sensornetzwerke im Bereich der Weltraumüberwachung effizienter genutzt werden können. Dabei ging es insbesondere um das Sensor-Tasking – also die optimale Zuweisung von Beobachtungsaufgaben an verschiedene Sensoren – sowie um die Verarbeitung großer Datenmengen. Vor Projektbeginn existierte an dem Institut für Raumfahrtsysteme der TU Braunschweig bereits ein Tool zur Simulation einzelner Radarsensoren. TASS knüpft an dieses an und erweitert es durch die Möglichkeit, ganze Netzwerke aus unterschiedlichen Sensortypen (Radar, optisch, orbitbasiert) zu simulieren. Durch die stetig steigende Anzahl von Objekten im Erdorbit wird die kontinuierliche Überwachung immer schwieriger. Die vorhandenen Sensorressourcen reichen oft nicht aus. Daher ist es notwendig, sie möglichst gezielt und effizient einzusetzen. Im Wesentlichen wurden die folgenden Arbeiten/Untersuchungen durchgeführt: • Erweiterung eines bestehenden Simulationssystems (Sensor Netzwerk Simulator) zur Integration optischer und orbitbasierter Sensoren. • Entwicklung und Vergleich von Algorithmen für Sensor-Tasking (z. B. Greedy, Ant Colony System). • Recherche und Anpassung von Korrelationsalgorithmen zur effizienten Datenverarbeitung – aus fachfremden Bereichen. • Analyse der entstehenden Datenmengen bei typischen Beobachtungsszenarien. Die wichtigsten Ergebnisse sind: • Die überarbeitete Simulationsumgebung kann nun heterogene Sensornetzwerke realitätsnah modellieren. • Verschiedene Tasking-Strategien wurden erfolgreich getestet. Sie zeigen klare Vorteile bei der Beobachtung von Objekten gegenüber Beobachtungen ohne die Verwendung von gezieltem Tasking. • Verbesserungsmöglichkeiten von bestehenden Korrelationsverfahren wurden identifiziert und erste Analysen durchgeführt. Die entwickelten Methoden ermöglichen eine Beurteilungsfähigkeit von Sensornetzwerken. Vor dem Bau neuer Sensoren kann deren Leistungsfähigkeit simuliert und bewertet werden. Dies vereinfacht und verbessert die Planung zukünftiger Überwachungsinfrastruktur im Weltraum.