[en] Current trends in space systems are towards the design of autonomous spacecraft that are capable to generate their own plans of action based on system constraints, on-board data analysis and mission goals set by ground operators. At the same time, the requests in Earth Observation applications has forced the exploration of innovative satellite systems such as satellite swarms, constellations, fully-fractionated spacecraft and federated satellite systems. Enabled by miniaturization techniques and small-spacecraft technologies (e.g. nano-satellites), these distributed mission architectures present improved system qualities (i.e. modularity, scalability, resiliency, incremental deployment...) and performance (e.g. spatial resolution, shorter revisit times...). Although Mission Planning Systems (MPS) for satellites are traditionally ground-based and centralized, providing autonomous capabilities to distributed spacecraft could be the only feasible solution in these new mission architectures where requests are served in a cooperative manner. Regardless of the benefits of autonomous distributed spacecraft, these approaches pose significant challenges in the core component of their planning systems, namely, distributed task schedulers. In this context, this thesis will contribute to the exploration of task schedulers for distributed spacecraft. The purpose of this thesis is twofold: on the one hand to fully design and implement a distributed task scheduling policy. This approach is targeted for the broad range of distributed satellite missions, presenting an adaptive management policy based on the collaboration between two levels of control for dynamic environments with limited computational capabilities. On the other hand the performance of this policy is tested in a simulated environment, against another state-of-the-art alternative, which has been also completely implemented. A benchmark framework has been specifically designed for this purpose. The obtained results have allowed to detect the weaknesses and strengths of this policy and the next steps to be taken in order to have a distributed task scheduler prepared for the future distributed spacecraft architectures.

[es] Las tendencias actuales en los sistemas espaciales se dirigen hacia el diseño de naves espaciales autónomas que sean capaces de generar sus propios planes de acción teniendo en cuenta las limitaciones del sistema, los objetivos de la misión establecidos por los operadores de tierra y los datos obtenidos por la instrumentación de a bordo. Al mismo tiempo, los requerimientos de las aplicaciones de observación de la Tierra han llevado a la exploración de innovadores sistemas de satélites, como los enjambres (swarms) de satélites, las constelaciones, los satélites fraccionados y los sistemas de satélites federados. Gracias a las técnicas existentes de miniaturización y las tecnologías orientadas a los satélites de tamaño reducido (como los nanosatélites), estas arquitecturas de misión distribuidas presentan mejoras en cuanto a sistema (como la modularidad, escalabilidad, flexibilidad, implementación incremental,...) y en cuanto al rendimiento (una mejor resolución espacial, periodos de revisión más cortos,...). Aunque tradicionalmente los sistemas de planificación de misión (MPS) para satélites han sido centralizados y controlados desde tierra, proporcionar una mayor autonomía a las naves espaciales distribuidas podría ser la única solución factible en estas nuevas arquitecturas de misión donde se atienden las peticiones de una manera cooperativa. Independientemente de los beneficios de los sistemas espaciales autónomos, estos enfoques plantean desafíos significativos en el componente principal de sus sistemas de planificación: a saber, los planificadores de tareas distribuidos. En este contexto, esta tesis contribuye a la exploración de los planificadores de tareas para naves espaciales distribuidas. El propósito de esta tesis es doble: por un lado, diseñar completamente e implementar una política de planificación de tareas distribuida. Esta propuesta está dirigida a toda la amplia gama de sistemas espaciales distribuidos, puesto que presenta una política de gestión adaptativa basada en la colaboración entre dos niveles de control para sistemas con continuos cambios y con capacidades computacionales limitadas. Por otra parte, la realización de esta política se ha puesto a prueba en un entorno simulado, comparándola con otra alternativa del estado del arte en este campo, y que ha sido también completamente implementada. Para este propósito, se ha diseñado un entorno de simulación específico. Los resultados obtenidos han permitido detectar las debilidades y fortalezas de esta política y los próximos pasos a seguir con el fin de tener un planificador de tareas distribuido preparado para las futuras arquitecturas de satélites distribuidas.