Desarrollo de aplicaciones de planificación de operaciones de misión y análisis científico para la navegación lunar basada en GNSS

En enero de 2025, se lanzó el módulo de aterrizaje lunar Blue Ghost de Firefly Aerospace, que llevó diez cargas útiles científicas de NASA a la Luna. Una de esas cargas útiles fue Lunar GNSS Receiver Experiment (LuGRE), un proyecto conjunto de NASA, la Agencia Espacial Italiana (ASI) y Qascom. Se diseñó para resolver una cuestión importante para la futura exploración lunar: determinar si las señales de navegación de las constelaciones GPS y Galileo se podrían recibir y utilizar a casi un cuarto de millón de millas de la Tierra. Al inicio de la misión, la respuesta no era nada clara. Los satélites de sistemas globales de navegación por satélite (GNSS) emiten señales hacia la Tierra, no la Luna. A distancias lunares, esas señales se vuelven extremadamente débiles. La geometría de la constelación GNSS se reduce a lo que, desde la Luna, parece un grupo compacto de fuentes de medición de distancia cerca del disco terrestre, y la visibilidad de la señal depende no solo de la posición de una nave espacial respecto al satélite, sino también de si la señal se recibe desde el lóbulo principal o desde los lóbulos secundarios de la antena del satélite.

El grupo Navigation Signal Analysis and Simulation (NavSAS) del Departamento de Electrónica y Telecomunicaciones del Politecnico di Torino, al que pertenecemos, formó parte del equipo científico de LuGRE y respaldó la misión antes, durante y después del vuelo. Antes del lanzamiento, colaboramos con NASA para prever cuándo habría señales GNSS útiles disponibles e identificar las mejores oportunidades para recopilar datos. Durante la misión, tuvimos que analizar las mediciones entrantes rápidamente, determinar si cada observación había generado resultados de valor científico y revisar los planes de adquisición a medida que cambiaban las operaciones de la misión. Desde que terminó la misión, seguimos analizando los datos para validar los resultados del experimento y facilitar nuevas investigaciones científicas.

Utilizamos MATLAB^® para desarrollar dos aplicaciones complementarias que respondieran a estos retos. La primera, una aplicación de análisis orbital 3D creada en torno a la funcionalidad de escenario de satélites, modela la geometría cambiante de la nave espacial, la Tierra, la Luna y las constelaciones GNSS para prever la visibilidad de los satélites, y facilitar la planificación de las operaciones de la misión (Figura 1). La segunda, denominada LuNART (LuGRE Navigation Analysis and Reporting Tool), combina una interfaz gráfica desarrollada con MATLAB App Designer con la generación automática de informes mediante MATLAB Report Generator™ para agilizar el análisis científico y la documentación de los datos de la misión. En conjunto, estas aplicaciones respaldaron una misión que obtuvo la primera solución de navegación GNSS documentada públicamente en la superficie de la Luna, realizó el seguimiento de señales GNSS a la mayor distancia documentada públicamente y generó un conjunto de datos abierto que sigue impulsando la investigación en navegación lunar.

Planificación de las ventanas operativas de la misión

Mucho antes de que LuGRE empezara a recibir señales desde la Luna, el equipo científico se enfrentó a un reto de planificación: determinar los periodos de funcionamiento del receptor GNSS de la misión. A diferencia de los receptores GNSS terrestres, un receptor que viajara a la Luna solo vería unas pocas señales débiles en cada momento. La posibilidad de detectar esas señales dependía de la posición de la nave espacial, la geometría cambiante de las constelaciones GPS y Galileo, y la orientación de la antena transmisora de cada satélite.

Dado que ninguna misión anterior había intentado la navegación basada en GNSS en la Luna, no existía ninguna metodología establecida para identificar las mejores ventanas de observación. Unas ventanas mal elegidas dejarían huecos irrecuperables en el conjunto de datos. El reto no consistía solo en prever la visibilidad de los satélites, sino en determinar qué oportunidades de observación tenían más probabilidades de generar datos de valor científico y, después, comparar los resultados con análisis independientes realizados por NASA. El análisis resultante ayudó al equipo científico a determinar cuándo recopilar datos con LuGRE y dio la seguridad de que cada ventana de observación ofrecía el máximo valor científico.

Para respaldar este trabajo, creamos una aplicación interactiva de análisis orbital 3D en MATLAB en base al objeto satelliteScenario. La aplicación modelaba las posiciones de la nave espacial, la Tierra, la Luna y los satélites GNSS a lo largo de la misión con la trayectoria planificada del módulo de aterrizaje proporcionada por NASA. Esta aplicación permitió visualizar la geometría cambiante y modelar la visibilidad de los satélites mediante conos de campo de visión configurables que representaban la recepción tanto por el lóbulo principal como por los lóbulos secundarios. Mediante la combinación de la visualización orbital con el análisis de visibilidad específico de la misión, la aplicación se convirtió en una herramienta de planificación esencial para seleccionar ventanas de observación antes del lanzamiento y, más adelante, para respaldar decisiones operativas a medida que avanzaba la misión (Figuras 2 y 3).

Análisis de datos de señales y soporte para operaciones de la misión

Cuando LuGRE empezó a enviar datos, el equipo pasó de centrarse en la planificación de la misión a centrarse en las operaciones. Cada observación generaba mediciones GNSS sin procesar y muestras de señal que había que analizar con rapidez para determinar si la adquisición había cumplido los objetivos científicos. Los resultados orientarían la planificación de las siguientes oportunidades de observación; por lo tanto, era esencial responder con rapidez. Además, se requería un análisis repetible y accesible para todo el equipo científico, de modo que todo el personal investigador pudiera obtener resultados uniformes y elaborar informes científicos oficiales de la misión.

Desarrollamos LuNART para cumplir estos requisitos. La interfaz gráfica de la herramienta ofrecía un entorno intuitivo para cargar datos de la misión, ejecutar análisis científicos predefinidos, visualizar los resultados y generar informes estandarizados automáticamente (Figura 4).

Durante las operaciones de la misión, el personal investigador trabajó día y noche en turnos rotativos. En lugar de requerir que cada integrante del equipo ejecutara scripts de MATLAB individuales, la aplicación integraba el flujo de trabajo de análisis completo en una única interfaz que utilizaba todo el equipo científico, lo que permitía que quienes no habían desarrollado el software realizaran análisis uniformes y generaran informes con una formación mínima. El marco subyacente de MATLAB, creado con Signal Processing Toolbox™, Aerospace Toolbox y Statistics and Machine Learning Toolbox™, permitió incorporar análisis adicionales a medida que avanzaba la misión. Al mismo tiempo, mantuvimos un flujo de trabajo común para todas las observaciones y elaboramos documentación científica homogénea (Figura 5).

En ocasiones, las operaciones de la misión se desvían del calendario previsto. Por ejemplo, una maniobra puede consumir más combustible de lo esperado y obligar a cancelar o reprogramar operaciones científicas futuras. Cuando eventos imprevistos de la misión alteraban el calendario de observación establecido, volvíamos a utilizar la aplicación de análisis orbital 3D para evaluar nuevas oportunidades y utilizábamos LuNART-q para analizar las observaciones más recientes con rapidez. En conjunto, las dos aplicaciones agilizaron la recomendación de nuevas ventanas de observación y configuraciones del receptor, lo que permitió aprovechar al máximo las oportunidades restantes durante toda la misión.

Análisis posterior a la misión y ciencia abierta

Cuando concluyeron las operaciones de la misión, el equipo volvió a cambiar de enfoque. Esta vez pasó de respaldar las operaciones diarias a realizar análisis científicos más detallados del conjunto de datos completo de LuGRE. Dado que LuNART se diseñó para admitir análisis adicionales, pudimos seguir ampliando las funcionalidades en MATLAB y mantener el mismo flujo de trabajo establecido durante la misión. La aplicación de análisis orbital 3D también siguió siendo valiosa en el análisis posterior a la misión, ya que aportaba el contexto geométrico necesario para interpretar el rendimiento medido del receptor en función de la trayectoria de la nave espacial y la visibilidad prevista de los satélites en cada periodo de observación.

El conjunto de datos de LuGRE se hizo público como parte del compromiso de la misión con la ciencia abierta. Una vez concluida la misión, decidimos por separado, de acuerdo con ASI, publicar LuNART como software de código abierto. Se trata de una versión más estable y reducida de la interfaz LuNART-q utilizada en las operaciones de la misión. Aunque esto suponía compartir años de trabajo de análisis y desarrollo de software, creíamos que el software tendría mayor impacto como recurso para la comunidad científica en general. Juntos, el conjunto de datos y LuNART permiten explorar el rendimiento de GNSS a distancias lunares con el mismo entorno de análisis desarrollado para la misión, lo que ayuda a acelerar la investigación futura sobre navegación basada en GNSS más allá de la órbita terrestre.

Éxito de la misión y próximos pasos

LuGRE demostró que las señales GNSS pueden servir para la navegación mucho más allá de la órbita terrestre, y estableció nuevos hitos en seguimiento de señales y posicionamiento a distancias lunares. En condiciones favorables, la misión logró una precisión de posicionamiento inferior al kilómetro, a pesar de la debilidad de las señales y la geometría de satélites desfavorable en la Luna. Para el equipo, la misión también demostró el valor de combinar modelado orbital 3D, desarrollo de aplicaciones y análisis de señales en un único flujo de trabajo de ingeniería. Las mismas aplicaciones desarrolladas con MATLAB sirvieron para planificar la misión antes del lanzamiento, tomar decisiones operativas durante el vuelo y realizar análisis científicos una vez concluida la misión.

A medida que crece el interés por la exploración lunar sostenida, las futuras misiones plantearán exigencias aún mayores en navegación y operaciones de misión. Esperamos que las técnicas y flujos de trabajo implementados en MATLAB para LuGRE sigan evolucionando para respaldar esas iniciativas, y que proporcionen al personal de investigación e ingeniería herramientas prácticas para planificar misiones, analizar datos de señales y facilitar el desarrollo de futuros sistemas de navegación lunar basados en GNSS.

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