Introducción: La creciente proliferación de constelaciones satelitales, incluida la familia GLONASS, exige estrategias innovadoras para optimizar rendimiento y reducir costes operativos. Los métodos tradicionales basados en parámetros orbitales estáticos y control centralizado resultan insuficientes ante entornos dinámicos y fuentes de interferencia impredecibles. Presentamos una propuesta técnica que traduce estas necesidades en una solución práctica: un marco de Aprendizaje por Refuerzo Federado Adaptativo AFRL diseñado para la optimización en tiempo real de parámetros de constelaciones GLONASS, con mejoras significativas en disponibilidad de señal y eficiencia de combustible y con capacidad de comercialización inmediata como actualización de software para infraestructuras de control en tierra existentes.

Contexto y trabajo relacionado: Los sistemas de control actuales de GLONASS suelen apoyarse en maniobras orbitales precomputadas y procesamiento centralizado de datos. Estas prácticas no responden con la rapidez requerida ante variaciones atmosféricas, interferencias intencionales o cambios operativos locales. Técnicas como el Federated Learning permiten optimización distribuida sin intercambio de datos brutos, preservando privacidad y reduciendo ancho de banda. Por su parte, el Reinforcement Learning permite decisiones autónomas y adaptativas. La combinación de ambos en un marco federado y adaptativo resuelve limitaciones de cada enfoque por separado y es particularmente adecuada para redes de estaciones terrestres heterogéneas.

Descripción de la solución AFRL: AFRL se apoya en una red descentralizada de estaciones terrestres, cada una con un agente RL local basado en Deep Q Network DQN. Los agentes monitorizan indicadores clave de la constelación como relación señal a ruido, desplazamiento Doppler, posición orbital y niveles de combustible, y proponen ajustes discretos y seguros sobre parámetros orbitales limitados. El entrenamiento colaborativo se realiza mediante federated averaging de los pesos de las redes neuronales, manteniendo los datos sensibles localmente y aplicando técnicas de privacidad diferencial para mitigar filtraciones de información.

Metodología: Recolección y preprocesado: Cada estación adquiere telemetría de sus satélites asignados. El preprocesado incluye filtros espectrales y transformadas rápidas de Fourier FFT para identificar bandas de interferencia y extraer características normalizadas entre 0 y 1, como SNR, Doppler y desviación orbital. Entrenamiento local del agente: El estado del agente se compone de las características extraídas. El espacio de acciones incluye ajustes discretos y acotados de inclinación, excentricidad y ascensión recta del nodo. La función de recompensa es una combinación ponderada de disponibilidad de señal, eficiencia de combustible y estabilidad orbital, con pesos adaptativos según prioridades operativas. Agregación federada: Cada cierto periodo se realiza agregación de modelos locales mediante promedio ponderado, con pesos según volumen de datos y confianza. Regularización adaptativa: El ritmo de aprendizaje se ajusta dinámicamente en función de la magnitud del cambio de parámetros del modelo para acelerar convergencia sin sobreajuste.

Diseño experimental: Se emplea un simulador de alta fidelidad que incorpora modelos atmosféricos realistas y escenarios de interferencia para una constelación de 24 satélites GLONASS en planos orbitales representativos. AFRL se compara con un controlador de referencia basado en maniobras precomputadas. Métricas principales: Disponibilidad de señal, consumo de combustible medio por satélite y día, desviación orbital respecto al plan y tasa de convergencia del agente RL. Los experimentos incluyen análisis estadístico y pruebas de significancia para validar mejoras observadas.

Formulación matemática resumida: La función de recompensa R se define como una combinación lineal normalizada R = w1·Disponibilidad + w2·EficienciaCombustible + w3·EstabilidadOrbital donde cada término está normalizado en 0 1 y los pesos w1 w2 w3 se ajustan dinámicamente en operación. La regularización adaptativa del ritmo de aprendizaje lr se actualiza según lr(t+1) = lr(t)·(1 - a·||delta||2) donde a es una constante de adaptación 0 a 1 y delta representa el cambio de parámetros en la iteración actual. Cuando ||delta||2 disminuye por convergencia, el ritmo se reduce para evitar oscilaciones.

Resultados y aplicabilidad práctica: En simulaciones controladas AFRL mostró mejoras relevantes frente al enfoque tradicional: incremento notable en disponibilidad de señal y reducción del consumo de combustible, manteniendo estabilidad orbital dentro de límites seguros. Estas mejoras se traducen en mayor fiabilidad del servicio de navegación y ahorro operativo prolongando la vida útil de la constelación. Las aplicaciones prácticas incluyen servicios críticos para emergencias, logística marítima y aviación, donde la redundancia y resiliencia de la señal son vitales.

Elementos de verificación y consideraciones de seguridad: La validación inicial en entorno simulado aporta pruebas de concepto robustas, pero la transición a operaciones reales requiere pruebas en vuelo y cumplimiento de derechos de acceso a datos GLONASS. El uso de privacidad diferencial y el diseño federado reducen riesgos de exposición de datos sensibles de estaciones terrestres. Además, es imprescindible incorporar control humano supervisado y mecanismos de seguridad tipo ciberseguridad y pentesting para proteger la infraestructura de control ante amenazas externas.

Hoja de ruta de escalabilidad: Corto plazo 1 2 años: despliegue piloto en un subconjunto de estaciones terrestres para afinado de parámetros y mitigación de interferencias en áreas de alto tráfico. Medio plazo 3 5 años: despliegue a escala para la red completa y pruebas de interoperabilidad con otros sistemas GNSS. Largo plazo 5 10 años: evolución hacia técnicas avanzadas, incluida investigación en federated learning cuantico y mayor autonomía en control satelital, siempre manteniendo salvaguardas operativas y de ciberseguridad.

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Conclusión: AFRL representa un avance significativo en la gestión y optimización de constelaciones satelitales como GLONASS al combinar aprendizaje federado, aprendizaje por refuerzo y regularización adaptativa. La solución es aplicable de inmediato como actualización de software en estaciones terrestres, escalable y compatible con mejores prácticas de seguridad y privacidad. Q2BSTUDIO puede acompañar a organizaciones en la adopción de este tipo de tecnologías, desde diseño e implementación hasta operación y mantenimiento, aportando experiencia en software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud para convertir investigación avanzada en capacidades operativas reales.

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