Апаратно-програмне забезпечення бортових комп'ютерів наносупутників cubesat: систематизований огляд літератури

Анотація

Завдяки своїм перевагам, таким як модульна архітектура, відносно низькі витрати на запуск, короткі терміни розробки та невисокі вимоги до кваліфікації проєктної команди, наносупутники CubeSat здобули популярність та успішно виконують багато завдань в освітніх та наукових місіях. Кількість доступних наукових публікацій, що охоплюють весь спектр наукових та виробничих аспектів сучасних наносупутникових платформ CubeSat, становить кілька сотень робіт щороку, але їх фрагментарність та сфокусованість на окремих вузьких темах або конкретних підсистемах наносупутників ускладнюють системне розуміння проблем та підходів до їх вирішення. Мета цієї статті — надати структурований та систематизований огляд літератури з вказаної тематики за останні десять років та визначити перспективні тенденції досліджень на найближчі роки. У статті аналізуються існуючі наукові публікації, де розглянуто процеси життєвого циклу апаратно-програмного забезпечення бортових комп'ютерів наносупутників CubeSat. Для вирішення цього складного завдання в дослідженні застосовано підхід, що включає автоматичну кластеризацію вибраних публікацій за допомогою аналізу ключових слів, експертну класифікацію наукових публікацій шляхом аналізу анотацій та подальше узгодження автоматичних та експертних оцінок. Результати систематизованого огляду та аналізу літератури показали, що більшість публікацій певною мірою стосувалися програмної інженерії, тоді як питанням освіти та навчання майже не приділяється уваги. Було виявлено, що експертна класифікація частково зменшує вплив помилок автоматичної кластеризації, а можливість віднесення публікації до кількох класів, ранжованих за ступенем важливості, дозволяє аналізувати міждисциплінарний характер публікації. Тим не менш, експертна класифікація породжує додаткові труднощі, пов'язані з узгодженням суб'єктивних оцінок різних експертів. Таким чином, в роботі визначено популярні напрямки досліджень у цій галузі, сучасні підходи та апаратно-програмні рішення, а також перспективні тенденції досліджень. Зокрема, було виявлено, що ключовими кластерами, на яких слід зосередитися, є системна інженерія та стандарти, апаратне та програмне забезпечення, комп'ютерна архітектура та надійність, використання штучного інтелекту та машинного навчання.