GNSS ベースの月面航法に向けたミッション運用計画および科学分析アプリケーションの開発

2025 年 1 月、Firefly Aerospace 社の月着陸船ブルーゴーストが打ち上げられ、NASA の科学ペイロード 10 個を月に運びました。そのペイロードの 1 つが、NASA、イタリア宇宙機関 (ASI)、Qascom の共同プロジェクトである月面 GNSS 受信機実験 (LuGRE) でした。LuGRE は、将来の月探査にとって重要な、ある問いに答えるために設計されました。それは、地球の GPS やガリレオのコンステレーションから届く航法信号を、地球から 25 万マイル近く離れた場所で受信し、利用できるのか、という問いです。ミッション開始の時点では、その答えはまったくわかっていませんでした。全地球航法衛星システム (GNSS) の衛星は、月ではなく地球に向けて信号を送信しています。月までの距離では、これらの信号は極めて微弱になります。また、月から見た GNSS コンステレーションの配置は、地球の円盤付近に測距源が密集した状態に縮まってしまいます。さらに、信号の可視性は、衛星に対する宇宙機の相対位置だけでなく、信号を衛星アンテナのメインローブとサイドローブのどちらから受信するかによっても変わります。

私たちの研究グループであるトリノ工科大学電子通信学科の航法信号解析・シミュレーション (NavSAS) グループは、LuGRE 科学チームの一員として、飛行前、飛行中、飛行後の各段階でミッションを支援しました。打ち上げ前には NASA と協力して、有用な GNSS 信号が利用可能になる時期を予測し、データ収集に最適な機会を特定しました。ミッション中は、受信した測定データを迅速に分析し、各観測で科学的に価値のある結果が得られたかどうかを判断し、ミッション運用の変化に応じて収集計画を修正する必要がありました。ミッション終了後も、実験結果を検証し、さらなる科学研究を可能にするため、データの分析を継続しています。

私たちは、これらの課題に対応するため、MATLAB^® を使用して、互いに補完し合う 2 つのアプリケーションを開発しました。1 つ目は、衛星シナリオ機能を中心に構築した 3D 軌道解析アプリケーションです。このアプリケーションは、宇宙機、地球、月、GNSS コンステレーションの変化する幾何学的配置をモデル化して衛星の可視性を予測し、ミッション運用計画を支援します (図 1)。2 つ目は LuNART (LuGRE 航法分析レポートツール) と名付けたツールです。MATLAB App Designer で開発したグラフィカル ユーザー インターフェイスと、MATLAB Report Generator™ による自動レポート生成を組み合わせ、ミッションデータの科学的分析と文書化を効率化します。これらのアプリケーションに支えられて、ミッションは公開記録として初となる月面での GNSS 航法測位を達成し、公開記録として最も遠い距離で GNSS 信号を追跡しました。さらに、オープンデータセットを作成し、このデータセットは現在も月面航法の研究の進展に貢献しています。

ミッションの運用ウィンドウの計画

LuGRE が月から信号を受信し始めるずっと前から、科学チームは計画上の課題に直面していました。それは、ミッションの GNSS 受信機をいつ動作させるべきかを決めることでした。地上の GNSS 受信機とは異なり、月に向かう受信機が捉えられるのは、どの時点でもごく少数の微弱な信号だけです。これらの信号を検出できるかどうかは、宇宙機の位置、GPS とガリレオのコンステレーションの幾何学的配置の変化、各衛星の送信アンテナの向きによって決まります。

月で GNSS ベースの航法を試みたミッションはこれまでになかったため、最適な観測ウィンドウを特定するための確立された手法は存在しませんでした。観測ウィンドウの選択を誤ると、データセットに取り戻せない欠落が生じることになります。課題は、単に衛星の可視性を予測することではなく、科学的に価値のあるデータが得られる可能性が最も高い観測機会を特定し、その結果を NASA が独自に実施した分析と比較することでした。この分析結果は、LuGRE がデータを収集すべき時期を科学チームが判断するのに役立ち、各観測ウィンドウで最大の科学的価値が得られるという確信をもたらしました。

この作業を支援するため、私たちは satelliteScenario オブジェクトに基づくインタラクティブな 3D 軌道解析アプリケーションを MATLAB で構築しました。このアプリケーションでは、NASA から提供された着陸機の計画軌道を使用して、ミッション全体にわたる宇宙機、地球、月、GNSS 衛星の位置をモデル化しました。このアプリケーションにより、チームは変化する幾何学的配置を可視化し、メインローブとサイドローブの両方の受信を表す設定可能な視野コーンを使用して、衛星の可視性をモデル化できました。このアプリケーションは、軌道の可視化とミッション固有の可視性分析を組み合わせることで、打ち上げ前には観測ウィンドウを選択するための不可欠な計画ツールとなり、その後はミッションの進行に合わせて運用上の意思決定を支援するツールとなりました (図 2 および図 3)。

信号データの分析とミッション運用の支援

LuGRE がデータの送信を開始すると、私たちのチームの焦点はミッション計画からミッション運用へと移りました。各観測では GNSS の生の測定データと信号サンプルが生成され、収集によって科学的目的を達成できたかどうかを判断するために、これらを迅速に分析する必要がありました。この結果は今後の観測機会の計画の指針となるため、迅速な処理が不可欠でした。また、すべての研究者が一貫した結果と公式の科学ミッション報告書を作成できるように、分析は再現可能で、科学チーム全体が利用できるものである必要がありました。

これらの要件を満たすため、私たちは LuNART を開発しました。このツールのグラフィカル インターフェイスは、ミッションデータの読み込み、事前定義された科学的分析の実行、結果の可視化、標準化されたレポートの自動生成を行うための直感的な環境を提供しました (図 4)。

ミッション運用中、研究者は交代制で 24 時間体制で作業しました。このアプリケーションは、チームメンバーに個別の MATLAB スクリプトの実行を求めるのではなく、分析ワークフロー全体を科学チーム全体で使用する単一のインターフェイスに統合しました。これにより、ソフトウェアの開発に携わっていないメンバーも、最小限のトレーニングで一貫した分析を実行し、レポートを生成できるようになりました。Signal Processing Toolbox™、Aerospace Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox™ を使用して構築した基盤の MATLAB フレームワークにより、ミッションの進行に合わせて分析を追加できました。同時に、すべての観測で共通のワークフローを維持し、一貫した科学文書を作成しました (図 5)。

ミッション運用が当初のスケジュールどおりに進まないこともあります。たとえば、マヌーバで想定以上の燃料を消費し、その後の科学運用の中止や再スケジュールを余儀なくされる場合があります。予期しないミッション上の事象によって確立していた観測スケジュールが乱れた場合、私たちは 3D 軌道解析アプリケーションに戻って新たな機会を検討し、LuNART-q を使用して最新の観測結果を迅速に評価しました。この 2 つのアプリケーションを組み合わせることで、見直した観測ウィンドウと受信機の設定をすばやく提案でき、ミッション全体を通じて残された機会を最大限に活用できました。

ミッション後の分析とオープンサイエンス

ミッション運用が終了すると、私たちの焦点は再び移りました。今度は日々の運用の支援から、LuGRE の全データセットに対するより詳細な科学的分析へと移ったのです。LuNART は追加の分析に対応できるように設計されていたため、ミッション中に確立したワークフローを維持しながら、MATLAB でその機能を拡張し続けることができました。3D 軌道解析アプリケーションは、ミッション後の分析でも引き続き役立ちました。宇宙機の軌道と、個々の観測期間について予測された衛星の可視性に照らして、測定された受信機の性能を解釈するために必要な幾何学的コンテキストを提供しました。

LuGRE のデータセットは、ミッションのオープンサイエンスへの取り組みの一環として一般公開されました。ミッション終了後、私たちは ASI との合意の下、LuNART をオープンソース ソフトウェアとして公開することを別途決定しました。LuNART は、ミッション運用に使用した LuNART-q インターフェイスを、より安定した機能縮小版にしたものです。公開することは、長年にわたる分析とソフトウェア開発の成果を共有することを意味しましたが、私たちは、このソフトウェアがより広い科学コミュニティのリソースとなることで、より大きなインパクトをもたらすと考えました。データセットと LuNART を組み合わせることで、研究者はミッション用に開発されたものと同じ分析環境を使用して、月までの距離における GNSS の性能を調査できます。これは、地球軌道の外での GNSS ベースの航法に関する今後の研究の加速に役立ちます。

ミッションの成功と今後の展望

LuGRE は、GNSS 信号が地球軌道をはるかに超えた領域でも航法を支援できることを実証し、月までの距離における信号追跡と測位で新たなマイルストーンを打ち立てました。好条件の下では、月で直面する微弱な信号や衛星配置の悪さにもかかわらず、ミッションは 1 km 未満の測位精度を達成しました。私たちのチームにとって、このミッションは、3D 軌道モデリング、アプリケーション開発、信号分析を単一のエンジニアリング ワークフローで組み合わせることの価値を示すものでもありました。MATLAB で開発した同じアプリケーションが、打ち上げ前のミッション計画、飛行中の運用上の意思決定、ミッション終了後の科学分析を支援しました。

持続的な月探査への関心が高まり続ける中、将来のミッションでは航法とミッション運用に対する要求がさらに高まるでしょう。私たちは、LuGRE 向けに MATLAB で実装した技術とワークフローが、こうした取り組みを支えるために今後も進化を続けることを期待しています。それにより、ミッションの計画、信号データの分析、将来の GNSS ベースの月面航法システムの開発支援に役立つ実用的なツールを、研究者やエンジニアに提供できると考えています。

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