JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2022年2月～2023年1月)

報告書番号: R22JR0800

利用分野: 宇宙技術

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• 責任者: 小暮聡, 第一宇宙技術部門衛星測位技術統括
• 問い合せ先: 瀧口 博士(takiguchi.hiroshi@jaxa.jp)
• メンバ: 三好 翔, 永野 達也, 桶谷 正人, 瀧口 博士, 渡邉 誠

事業概要

衛星測位システム技術ユニットでは, 複数GNSS対応高精度軌道時刻推定ツール(MADOCA)を用いて, 高精度測位に必要不可欠な衛星の軌道・時刻情報を定常的に生成し, ネットワーク経由でユーザーに提供している. JSS3では, MADOCAの更なる高精度化を目的とした, 長期間のデータ解析, シミュレーションを高速に行う.

参照URL

「MADOCA Products」参照.

JAXAスーパーコンピュータを使用する理由と利点

MADOCAの高精度化に必要な太陽輻射圧などの擾乱源のモデル化や各種パラメータの最適化には長期間のデータ解析が必要である. JSS3を利用する事で, 計算時間を短縮する.

今年度の成果

今年度JSS3を用いて実施した研究開発業務は以下の通り.

1)MADOCA定常解析のバックアップ解析

2)MADOCAに新規観測量を用いた模擬解析機能の実装

2-1)擬似観測データ生成

2-2)擬似観測データを用いた軌道時刻推定シミュレーション

3)MADOCAプロダクトを用いた測位解析

3-1)Precise Point Positioning(PPP)精度評価

3-2)PPP定常解析結果の再解析

3-3)異なる太陽輻射圧モデル(SRP model)を用いて生成したプロダクトを使用した解析における測位精度評価(図1)

3-4)測位精度劣化事象の調査(図2)

4)MADOCA予測暦のLegacy Navigation(LNAV)及びCivil Navigation(CNAV)形式へのフィッティング

図1: 異なる太陽輻射圧モデル, a)ECOM2モデル, b)Tensor hybridモデルを使用して生成されたMADOCAプロダクトを使用して解析されたPPP測位結果(上段:水平変位[m], 中段:垂直変位[m], 下段:PPP解析で使用された衛星数). この図は, 新しい太陽輻射圧モデル (Tensor hybridモデル)を使用して生成されたプロダクトを使用して解析したPPP測位結果が, 定常解析の結果とほぼ同レベルであることを示している. ここではTensor hybridモデルの改良にJSS3を使用した.

図2: a)リアルタイム解析と, b)再解析のPPP測位結果(上段:水平変位[m], 下段:垂直変位[m]). a)には予期されない変動がみられるが, b)では, 解析条件を調整して再解析することで, これらの変動が解消された. この調整の試行錯誤にJSS3を使用した.

成果の公表

なし

JSS利用状況

計算情報

• プロセス並列手法: 非該当
• スレッド並列手法: OpenMP
• プロセス並列数: 1
• 1ケースあたりの経過時間: 30 分

JSS3利用量

総資源に占める利用割合※1(%): 0.03

内訳

JSS3のシステム構成や主要な仕様は、JSS3のシステム構成をご覧下さい。

※1 総資源に占める利用割合：3つの資源(計算, ファイルシステム, アーカイバ)の利用割合の加重平均.

※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合.

ISV利用量

※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2022年2月～2023年1月)