Conception et optimisation d'une constellation de nanosatellites pour la collecte de données sismologiques en Algérie

Abstract

Ce travail étudie la faisabilité de déployer une constellation de nanosatellites de type Cubesat pour la collecte de données sismologiques en Algérie. Nous-nous sommes intéressés à la problématique de conception et d'optimisation de constellations de satellites dans le cas d'une couverture régionale. La couverture mutuelle est une solution à la contrainte d'absence de liens inter-satellitaires sur les Cubesats. Le but étant de minimiser le nombre de satellites, minimiser l’altitude minimale et maximiser la durée de visibilité. La méthode analytique Street-of-coverage a d’abord été appliquée au problème de la couverture mutuelle. Puis, nous avons proposé un outil numérique utilisant trois types d'algorithme génétique multi-objectifs : Un algorithme génétique basé sur une somme pondérée pour le calcul de la fonction )tness. La deuxième méthode utilise l'algorithme génétique élitiste à tri non dominé (NSGA-II) pour lequel nous avons tenté d'améliorer les résultats avec la version R-NSGA-II qui propose une recherche guidée. Les résultats des quatre méthodes ont été comparés. Les trois algorithmes génétiques ont donné des solutions Pareto plus optimales que la méthode analytique et l'algorithme RNSGA- II est celui qui permet d'obtenir le constellation la plus optimale