Adaptive Kalman filtering for small satellite attitude estimation
Autor(a)
Mello, Bruno Tunes de
Orientador(a) Coorientador(a)
Borges, Renato Alves
Data de aceite
2024-06-20
Data de disponibilizacao
2024-06-20
Data de publicacao
2024-06-20
Data de defesa submissao
2023-11-30
Citacao
MELLO, Bruno Tunes de. Adaptive Kalman filtering for small satellite attitude estimation. 2023. 116 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2023.
Resumo Portugues
Devido à evolução da tecnologia, particularmente a eletrônica, o desenvolvimento de satélites tornou-se mais acessível, permitindo sua construção por empresas startups e universidades. Tais satélites utilizam componentes de baixo custo, de uso geral, no qual busca-se trocar uma plataforma de alto custo, e confiabilidade, por uma constelação de veículos de baixo custo,
menos confiáveis, mais avançados tecnologicamente, e de fácil reposição. Neste contexto, um sistema de determinação de atitude adaptativo é uma alternativa para lidar com sensores que possuem estatísticas que variam ao longo do tempo ou que não são completamente conhecidas. Um ADCS adaptável garantiria maior confiabilidade à plataforma, aumentando a vida útil e
reduzindo o custo de reposição. Tendo isto como motivação, o presente trabalho apresenta a análise de algoritmos para adaptação do método de filtragem em medições de sensores na estimação da atitude de um pequeno satélite. Limita-se ao estudo de métodos estocásticos para tal fim, como a estimação das matrizes de covariância dos ruídos do processo e observação, e a adaptação de tais matrizes por múltiplos fatores de escala. Os resultados obtidos mostram que a adaptação das matrizes de covariância permite acomodar as medidas degradadas, diminuindo a sua influência no filtro e proporcionando a manutenção da precisão da atitude do satélite em relação ao estimador sem mecanismo de adaptação.
Resumo Ingles
Due to the technology progress, particularly in electronics the satellite development has become more accessible, allowing its manufacturing by startup companies and universities. Such satellites use low cost components, for general purpose, where one seeks for exchanging a high cost and high reliability platform for a low cost vehicle constellation, less reliable, more advanced technologically and with easy replacement. In this context, an adaptive attitude determination system is an alternative to deal with sensors that have time-varying statistics or they are not completely known. An adaptive ADCS grants more reliability to the platform, increasing its life-cycle and reducing the replacement cost. Taking it as a motivation, the work presents the analysis of algorithms for adapting the filtering method in sensor measurements in the attitude estimation of a small satellite. It is limited to the study of stochastic methods for such goal, as the estimation of the process and observation noise covariance matrices, along with the hypothesis test regarding the fault occurrence and the adaptation of matrices by multiple scale factors. The results obtained show that the adaptation of covariance matrices allows the faulty measurements to be accommodated, reducing their influence in the filter and providing the attitude accuracy preservation for the satellite when comparing with the estimator without
the fault detection and isolation mechanism.
Unidade academica
Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento
Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)
Programa de Pos-Graduacao
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Idioma
eng
Tipo de documento
Dissertação
Formato
application/pdf
Direitos de acesso
Acesso Aberto
Termo de licenca
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Palavras-chave
Pequenos satélites||Filtro de Kalman||Fusão sensorial
