Evaluation and selection of payload processing architectures for a new hyperspectral satellite mission

Abstract

Denne oppgaven tar sikte på å utforske muligheten for et nytt internt prosesseringssystem, med en ny nyttelastens prosesseringsarkitektur, på 2. generasjon HYPSO CubeSat-satellitter. Denne nye nyttelastprosesseringsarkitekturen tar sikte på å bruke kommersielle hyllekomponenter og andre moduler som for tiden er tilgjengelige i SmallSat labben, i kombinasjon med forskjellige nettverksdesignarkitekturer som er utforsket tidligere, for å utforske dens gjennomførbarheten til systemet. HYPSO-oppdraget er et tverrfaglig forsknings- og utdanningsprogram organisert ved NTNU som fokuserer på å fange oseanografiske data ved å benytte hyperspektral avbildning. Disse HYPSO-satellittene er en del av observasjonspyramiden, som har som mål å produsere mer nøyaktige data. Deretter bruker denne oppgaven en modifisert kandidatutvelgelsessøkemetode for å utforske gjenomførbarheten til nyttelastprosesseringsarkitekturene. Denne modifiserte metoden kalles Kindem-metoden og er utviklet spesielt for kandidatutvelgelse for studentorganisasjoner med høy gjennomstrømningshastighet. Imidlertid er innholdet i det valgte designet for komplekst for en direkte tilnærming. Systemet ble derfor modularisert for å gjøre kandidatutvelgelse i flere steg. Søket om kandidatutvelgelse beviste gjennomførbarheten til systemet, samt en rekke mulige nyttelastprosesseringsarkitekturer. Disse arkitekturene ble evaluert basert på oppdragskravene og den estimerte ytelsen til de enkelte komponentene. Dette resulterer i den beste løsningen for en ny nyttelastprosesseringsarkitektur; en dobbel UltraBoB-arDenne arkitekturen kitektur. utmerket seg ved sin balanse og begrensede flaskehalsrisiko sammenlignet med de andre gjennomførbare løsningene. For å konkludere, ble et dobbel UltraBoB-design valgt som den foreslåtte nyttelastprosesseringsarkitekturen for 2. generasjon av HYPSO-misjon, siden den hadde bedre ytelsesbalanse og redusert sjanse for flaskehals sammenlignet med andre alternativer på det nåværende tidspunkt.This thesis aims to explore the feasibility for a new on-board processing system, with a new payload processing architecture, on the 2nd generation of HYPSO CubeSat satellites. This new payload processing architecture aims to use commercial of the shelf components and other modules currently available in the SmallSat Lab, in combination with network design architectures explored previously, in order to explore its feasibility. The HYPSO mission is a multidisciplinary research and education program organized at NTNU that focuses on capturing oceanographic data by utilizing hyperspectral imaging. These HYPSO satellites are a part of the observational pyramid, which aims to produce more accurate data. Subsequently, this thesis utilizes a modified candidate selection search method in order to explore the feasibility of the payload processing architectures. This modified method is called the Kindem method and was developed especially for candidate selection search for student organizations with high turnover rates. However, the contents of the design chosen is to complex for a direct approach. The system was therefore modularized in order to do candidate selection search in multiple parts. The candidate selection search proved the feasibility of the system, as well as a multitude of possible payload processing architectures. These architectures were evaluated based on the mission requirements and the estimated performance of the individual components. Thus resulting in the best solution for a new payload processing architecture; a double UltraBoB architecture. This architecture excelled at its balance and limited bottleneck risk compared to the other feasible solutions. To conclude, a double UltraBoB design was chosen as the proposed payload processing architecture for the 2nd generation of HYPSO-mission, as it had better performance balance and reduced chance of bottle-necking compared to other options at the current time