Aquisição de dados de carga útil de plataformas orbitais com o auxílio de técnicas de inteligência artificial

• Main Author: Ivan Márcio Barbosa
• Other Authors: Maurício Gonçalves Vieira Ferreira
• Language: Portuguese
• Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2016
• Online Access: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/11.21.18.16

Este trabalho utiliza o método científico Design Science Research para condução de pesquisas científicas e propõe a criação de um protótipo de sistema especialista denominado Payload Data Acquisition and Dissemination Expert System (PDAD-ES). O sistema especialista PDAD-ES contempla o estudo de caso para configuração das estações terrenas de recepção de dados dos satélites COSMIC-2, LANDSAT-8 e GOES-R e o estudo de caso para identificação de anomalias e falhas na estação terrena de recepção COSMIC-2 e na disseminação dos dados brutos desses satélites para UCAR e para o EMBRACE do INPE. A definição dos requisitos do sistema especialista, o levantamento e o mapeamento das regras de produção e o conhecimento gerado nesse trabalho de pesquisa contribuem para o aperfeiçoamento das atividades relacionadas ao segmento solo no INPE. A construção do protótipo PDAD-ES compreende a codificação na linguagem de programação CLIPS e integração ao servidor web apache através da extensão PHLIPS. Este trabalho também descreve as características técnicas atuais das estações terrenas de recepção de dados de satélites do INPE, o estudo sobre inteligência artificial, sistema especialista e sistemas de solo. === This work uses the scientific method Design Science Research to conduct scientific research and proposes the creation of a prototype of an expert system named Payload Data Acquisition and Dissemination Expert System (PDAD-ES). The PDAD-ES expert system includes a case study to set up the COSMIC-2, LANDSAT-8 e GOES-R ground receiving stations and the case study to identify anomalies and failures in COSMIC-2 ground receiving station and raw data dissemination from these satellites to UCAR and the INPE EMBRACE. The definition of the requirements of the expert system, the survey and mapping of the production rules and the knowledge generated in this research work contribute to the improvement of the activities related to the ground segment at INPE. The developing of the PDAD-ES prototype comprises coding in the CLIPS programming language and integration to the apache web server through the PHLIPS extension. This work also includes details about the current technical characteristics of INPE's ground receiving stations to acquire the payload data, the study of artificial intelligence, expert systems and ground systems.