Toward Massive Satellite Swarms: A Simulation Framework for Precision Formation Flying

Keywords

衛星編隊飛行分散シミュレーションROS2D2D衛星通信軌道力学フェーズドアレイ

Tatsuya Amano , Akihito Hiromori , Hirozumi Yamaguchi , Sumio Morioka

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerVehicle , pp. 230–235

Abstract

Future direct-to-device satellite communications may require distributed phased-array antennas formed by thousands of satellites flying in precise coordination. Evaluating control algorithms for such large formations demands simulation tools that combine high-fidelity orbital mechanics with scalable parallel execution, but existing frameworks do not satisfy both requirements. This paper presents a distributed simulation framework for large-scale satellite formation flying. The framework decomposes simulation into independent modules for orbital propagation, electromagnetic force computation, and control algorithms, connected through ROS2 publish-subscribe messaging. A snapshot-based synchronization mechanism coordinates modules at fixed intervals while orbital propagators advance with adaptive timesteps internally. We implement orbital mechanics using Orekit with perturbation models including non-spherical Earth gravity, atmospheric drag, solar radiation pressure, and third-body effects. Evaluation on formations of up to 10,000 satellites demonstrates a 7.6x speedup with 16 parallel nodes under full perturbation models, and sub-millimeter position errors below 0.4 mm RMS over 7-day two-body simulations used for numerical validation. The modular architecture allows researchers to integrate new control algorithms without modifying existing modules.

将来のD2D(Direct-to-Device)衛星通信では、数千機の超小型衛星が精密に編隊飛行することで分散フェーズドアレイアンテナを構成し、広域カバレッジと高利得を同時に実現することが期待されています。しかし、このような大規模編隊の制御アルゴリズムを設計・評価するには、高精度な軌道力学計算と並列実行性能を両立するシミュレーション環境が不可欠で、既存のフレームワークは片方しか満たせませんでした。

本研究では、大規模衛星編隊飛行のための分散シミュレーションフレームワークを提案します。シミュレーションを軌道伝播・電磁力計算・制御アルゴリズムの独立モジュールに分解し、ROS2のPublish/Subscribeメッセージングで結合します。軌道伝播器は内部で適応タイムステップで進める一方、スナップショット型の同期機構によって固定間隔でモジュール間の状態を整合します。Orekitを基盤として、非球体重力・大気抵抗・太陽輻射圧・三体効果までを含む摂動モデルを組み込みました。

最大10,000機規模の編隊に対する評価実験では、16並列ノード構成のもと完全な摂動モデル下で7.6倍の速度向上を達成し、7日間の二体問題検証シミュレーションにおいてRMS 0.4mm未満の位置誤差に抑えられました。モジュラーアーキテクチャにより、既存モジュールに手を加えず新しい制御アルゴリズムを組み込める点も特徴です。

災害時LoRaネットワークのための環境認識型分散スケジューリング

Yuto Inaba, Tatsuya Amano, Akihito Hiromori, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), SPT-IoT 2026, pp. 1366–1371

災害通信LoRa +4

災害現場画像要約のための軽量Vision-Language Model

Hibiki Yoshizaki, Akira Uchiyama, Akihito Hiromori, Mineo Takai, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerconAI 2026, pp. 1203–1208

セマンティック通信災害対応 +4

物理モデル統合型深層学習による都市の土砂災害予測

Ren Ozeki, Hamada Rizk, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), URBSENSE 2026, pp. 1094–1099

土砂災害予測物理モデル統合学習 +3

レイトレーシング駆動型ISACレーダによるパターンベース車両認識

Heetae Jin, Akira Uchiyama

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerRad 2026, pp. 328–333

ISACBeyond 5G +4

鉄道駅プラットフォームにおけるデジタルツインを用いた群衆流モデリング

Yu Yasuda, Tatsuya Amano and Hirozumi Yamaguchi

IEEE International Conference on Smart Computing (SMARTCOMP), pp. 82-89

DOI 10.1109/SMARTCOMP65954.2025.00069

デジタルツイン群衆シミュレーション +1

移動ログにおける時空間・自然言語データの効率的な機械学習消去

Haruki Yonekura, Ren Ozeki, Tatsuya Amano, Hamada Rizk, Hirozumi Yamaguchi

In Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Advances in Geographic Information Systems (SIGSPATIAL '25). pp. 1186–1189.

DOI 10.1145/3748636.3763226

機械学習消去プライバシー +1