PLANEJANDO UMA MISSÃO ESPACIAL

Planejar uma missão espacial considerando cuidadosamente os efeitos das anomalias ionosféricas ainda é pouco explorado durante o cálculo do enlace, e é de grande importância, uma vez os efeitos relevantes do clima espacial são mensuráveis, quantificáveis e geralmente seguem uma sequência de eventos, como a climatologia da cintilação ionosférica, sendo possível estabelecer boas estimativas no planejamento de uma missão espacial e dessa forma mapear os casos críticos para a comunicação via satélite. Sob essa perspectiva, pesquisadores da Universidade de Brasília (UnB), desenvolveram um método para maximização da confiabilidade no canal de comunicação de satélites.

MÉTODO PARA MAXIMIZAÇÃO DA CONFIABILIDADE NO CANAL DE COMUNICAÇÃO DE SATÉLITES

A presente invenção refere-se a um método que contribui para o planejamento dos enlaces de comunicação de missões espaciais, a ser utilizado no processo de engenharia de sistemas de satélites, mais especificamente na etapa de análise de missão espacial, de modo a identificar previamente os possíveis impactos na redução da margem de operação do canal de comunicação causada por fenômenos presentes nas camadas troposférica e ionosférica (com maior ênfase ao fenômeno de cintilação ionosférica), com intuito de maximizar a confiabilidade no canal de comunicação. Sendo assim, a definição de ações estratégicas para comunicação em regiões críticas se beneficiará de um procedimento padronizado garantindo que o canal seja aberto em momentos seguros (alta confiabilidade de sucesso), e dessa forma protegendo o usuário com sua respectiva aplicação.

VANTAGENS

• Eficiência: O método proposto contribui para o planejamento dos enlances de comunicação de missões espaciais;
• Versatilidade: O método leva em conta os fenômenos troposféricos e ionosféricos, principalmente o fenômeno da cintilação ionosférica;
• Eficácia: Aumenta a probabilidade de sucesso na comunicação do satélite, e consequentemente da missão.

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RECONHECIMENTO DE PADRÕES ESPECTRAIS EM IMAGENS DE SATÉLITE COM SGRNA

Reconhecimento de padrões espectrais é uma área da ciência que se dedica a analisar e identificar as características de um sinal ou imagem que varia em função do comprimento de onda ou da frequência. Essa análise pode ser usada para diversas finalidades, como classificação de objetos, detecção de anomalias, monitoramento ambiental, diagnóstico médico, entre outras. Um exemplo de aplicação de reconhecimento de padrões espectrais é a identificação de minerais em imagens de satélite. Cada mineral possui uma assinatura espectral única, que pode ser reconhecida por algoritmos que comparam os dados da imagem com um banco de dados de referência. Essa técnica pode ser útil para exploração geológica, mapeamento geológico e estudos ambientais. No entanto, o reconhecimento de padrões espectrais também apresenta alguns desafios, como a presença de ruído, a variabilidade das condições de iluminação, a complexidade dos cenários e a necessidade de processar grandes volumes de dados. Para superar esses problemas, as redes neurais artificiais podem ser uma ferramenta poderosa, pois são capazes de aprender a partir dos dados, adaptar-se às mudanças e generalizar para novas situações. As redes neurais podem ser treinadas para extrair as características relevantes dos sinais ou imagens espectrais e classificá-los em diferentes categorias, com alta precisão e eficiência.

Sob essa perspectiva, pesquisadores da Universidade de Brasília (UnB), desenvolveram o software SGRNA (Síntese Genética de Redes Neurais Artificiais), um sistema inovador para o reconhecimento de padrões espectrais em imagens de satélite. O software utiliza métodos de otimização automática de clustering (Redes Neurais Artificiais - RNAs) para realizar classificações semi-automáticas de imagens de sensores remotos (SR) multiespectrais.

VANTAGENS

• Eficiência: Permite o reconhecimento de padrões espectrais em imagens de satélite com maior precisão e rapidez do que os métodos tradicionais.
• Automação: Utiliza redes neurais artificiais (RNAs) para realizar classificações semi-automáticas de imagens de sensores remotos (SR) multiespectrais, reduzindo a intervenção humana e os erros associados.
• Versatilidade: Aplica métodos de otimização automática de clustering para ajustar os parâmetros das RNAs de acordo com os dados de entrada, o que aumenta a eficiência e a adaptabilidade do sistema.

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VISÃO COMPUTACIONAL

O Processo de determinação de Atitude utilizando visão computacional refere-se aos processos de terminar a orientação de um objeto em um espaço tridimensional por meio da informação visual. Essa informação é tipicamente obtida utilizando algorítimos de computador que analisam as imagens capturadas por câmeras. Em um programa típico de determinação de atitude, as câmeras capturam imagens de características distintas no ambiente, como cantos, linhas e pontos. Essas caraterísticas são então usadas para determinar a posição de orientação do objeto relativos as câmeras. Os algoritmos usados no processo são baseados em uma variedade de visões computacionais, como a capacidade de detecção, reconhecimento de objetos ou estruturas de movimento. Uma vez que a posição e a orientação do objeto foram determinadas, a informação pode ser usada para controlar o movimento do objeto, monitorar sua posição com o tempo ou executar outras tarefas que requerem alguma referência da posição do dispositivo.

Pensando nisso, pesquisadores (as) da Universidade de Brasília, criaram um programa baseado em programa capaz de mensurar a atitude de veículos autônomos, especialmente nanosatélites. O conjunto de software denominado ADCV foi concebido e escrito para determinar a orientação de uma plataforma de testes de nanosatélites utilizando visão computacional e disponibilizar os dados obtidos em uma rede local através de uma porta escolhida pelo usuário. O Software fará aquisição de imagem que serão calculadas para determinar a atitude, por meio de um conjunto de câmeras. As imagens capturadas serão armazenadas para a extração de características como cantos, pontas ou estruturas arredondadas. O satélite, que necessitar saber sua orientação ou atitude no espaço, irá executar uma série de funções, como apontar seus sensores e/ ou antenas na direção certa para manter órbitas estáveis, e controlar a atitude para evitar colisões com outros objetos. Dessa forma, o software sincronizará as funções motoras do satélite com as imagens captadas criando uma série de comandos para orientar a movimentação do objeto. Os dados dos ângulos de Euler são enviados através do protocolo TCP/IP e passíveis de serem acessados por qualquer dispositivo na rede que faça a requisição para a porta configurada.

VANTAGENS

• Versatilidade: Possibilidade de acessar os dados através de qualquer dispositivo na rede.
• Eficiência: Precisão dos dados coletados.
• Segurança: Monitoramento da movimentação dos satélites para evitar possíveis colisões.

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