研究紹介

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衛星技術刷新先導する研究

人工衛星の国際競争力を高めることを目指し、技術刷新につながる革新的なテーマの研究を行っています。

ワイヤレス化の研究は、衛星内の搭載装置間のデータ通信および電力伝送の配線をワイヤレス化し、新しい衛星設計・試験プロセスを具体化するものです。これらを実現する要素技術の確立を経て、衛星システム設計の最適化、汎用性を追求します。

合成開口レーダの研究は、ふよう1号(JERS-1)、だいち(ALOS)、だいち2号(ALOS-2)と着実に進歩してきた合成開口レーダの性能を継続し、肥大化する観測データを衛星上で利用目的に応じて集約・処理する技術を確立し、革新的な衛星システムを提案します。



研究の意義価値

ワイヤレス化

人工衛星内部をワイヤレス化すれば、衛星ごとに一品ものとして設計していた多数の配線ケーブルやコネクタを全て省略でき、また何週間もかかる衛星試験の準備も数日で可能となるなど、衛星の開発コスト低減や短期開発に大きな寄与が期待できます。

JAXA's 2016年4月号

合成開口レーダ

本研究は、衛星の自律化、中でも、取得した情報を衛星上で集約・解釈し、物体(自然、人工物)や状況を把握する研究です。例えば、昼夜を問わず観測可能な合成開口レーダは、海洋上の船舶や墜落した飛行機などの人工物の識別・捜索に用いることが期待されています。現状は観測データを地上に伝送し、必要な情報を抽出したものをプロダクトとして配信するまでに半日以上の時間を要していますが、本研究の意義は、観測データを衛星上のデジタル回路で迅速に処理し、ユーザが必要とする情報・特徴点だけを抽出し、データ量を抑えつつ迅速にプロダクト提供を可能にすることにあリます。



研究の目標

ワイヤレス化
  1. ワイヤレスセンサチップの研究
    微小電力で動作する通信チップとマイクロ波電力伝送チップを組み合わせたワイヤレスセンサを開発し、衛星試験システムを構築。

  2. RFセンサ
    RFセンサ

  3. 衛星搭載装置間の信号ネットワークのワイヤレス化の研究
    衛星バス機器をワイヤレスでつなぐI/Fモジュールによりオンボードネットワークを構築。

  4. 搭載装置への電力供給をワイヤレス化する研究
    1kW以上、効率90%以上のワイヤレス電力電送。




合成開口レーダ

合成開口レーダの観測データから、ユーザが必要とするデータを準リアルタイムで識別する技術に必要となる衛星上データ処理アルゴリズム、および並列計算能力に優れるデジタル回路を活用して、衛星搭載を想定した計算機の開発を目指します。




  1. 画像化アルゴリズムの研究
    衛星に搭載する計算機に、FPGA(Field-Programmable Gate Array)を利用することを考慮した 合成開口レーダの画像化アルゴリズムを検討しています。
    従来、合成開口レーダの画像化は処理に時間がかかることから、衛星搭載計算機ではなく、地上システムで行ってきました。ただし、データ量が膨大で、全体のデータを処理したうえでユーザが必要とするデータを抽出するなど、処理に時間がかかっていました。
    本画像化の処理を高速化するため、軌道上で合成開口レーダによる観測をしながら実時間での画像化を可能とするアルゴリズムの研究を行っています。高速処理のためFPGAを並列化して使用することを前提とし、FPGA並列化の際に問題となりやすい条件分岐の設定にも配慮しています。
    これまでに、レンジドップラーアルゴリズムをベースとする、ALOS及びALOS-2データをFPGAで処理するアルゴリズムが実現しました。



  2. オンボード画像化の研究
    「画像化アルゴリズムの研究」で得られたアルゴリズムを用いて軌道上で画像化するための衛星搭載用ハードウェアの研究を行っています。
    衛星上でデータを処理し、観測データの中より必要なデータを抽出してから地上に送信することで、データ量を抑えつつ、ユーザに迅速にプロダクト提供することをめざしています。
    第一段階として、現在は地上用のハードウェアの研究を行っています。
    これまでに、ALOSデータを実時間処理する地上用ハードウェアを実現しました。その成果を応用し、現在ALOS-2データを高速に処理する地上用ハードウェアを検討しています。
    これら地上用ハードウェアの研究を、今後の人工衛星搭載用ハードウェアに活かしていきます。

  3. 画像化ハードウェア構成
    画像化ハードウェア構成


    ソフトウェアによる画像化(左)とハードウェアによる画像化の比較(右)
    ソフトウェアによる画像化(左)とハードウェアによる画像化(右)の比較
    処理するアルゴリズムは少し異なるものの、違いは殆どありません。

  4. 人工物検出・特徴量抽出アルゴリズムの研究
    SAR画像から海洋の人工物を検出し、その特徴量を抽出するアルゴリズムを検討中です。これまでに、標準偏差フィルタ及び深層学習による人工物の検出を行うアルゴリズムの基本的な枠組みが分かってきています。人工物検出・特徴量抽出アルゴリズムは、画像化アルゴリズムと同様、FPGA化を目指しています。

標準偏差フィルタによる人工物の検出
標準偏差フィルタによる人工物の検出
深層学習による人工物の検出
深層学習による人工物の検出