COMPARACIÓN DE ALGORITMOS PARA DETECCIÓN DE TGFS EN DIFERENTES PROCESADORES UTILIZADOS EN SATÉLITES
Fecha
2024-03-19
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Universidad Rey Juan Carlos
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Resumen
Atmosphere-Space Interactions Monitor (ASIM) es una misión liderada por la Agencia Espacial Europea que ha colocado detectores de rayos X/gamma en el módulo Columbus de la Estación Espacial Internacional para observar la atmósfera superior con el fin de estudiar destellos de rayos X/gamma en relación con tormentas eléctricas. En esta misión, para la unidad de procesamiento de datos del instrumento Modular X and Gamma Ray Sensor (MXGS), se eligieron un determinado procesador calificado para vuelo (Leon3) y un algoritmo específico de detección (Time Separation) para detectar chorros (bursts) de eventos de Terrestrial Gamma-ray Flashes (TGFs).
Este trabajo de fin de grado plantea si dicha combinación de hardware/software es la más eficiente. Para ello, se han implementado dos algoritmos de detección de bursts (Time Separation y Excess Counts), para su ejecución en dos procesadores diferentes calificados para vuelo (Leon3 y Cortex M4), teniendo así cuatro soluciones posibles. El propósito del trabajo es encontrar la solución que requiera un menor tiempo para detectar los bursts presentes en diferentes escenarios de test (generados a partir de eventos simulados).
Los resultados de las diferentes pruebas realizadas en los simuladores de los procesadores demuestran que el algoritmo que necesita un menor tiempo de procesado es Time Separation, para cualquier combinación de procesador y test de eventos. Por el contrario, el procesador más rápido resulta ser el Cortex M4, para cualquier combinación de algoritmo y test de eventos fijada.
Por último, se han repetido las pruebas en una tarjeta física con un procesador Cortex M4. Los resultados se han comparado con los obtenidos en el simulador del entorno de desarrollo en las mismas condiciones, dando como resultado tiempos de procesado mayores en el hardware real que en simulador. Aun así, se han comparado estos resultados con los obtenidos en el simulador del Leon3 y el procesador Cortex M4 continúa siendo más rápido.
Descripción
Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: Jesús Fernández Conde