Vektör gözlemleri ile küçük uydularda yönelim belirleme yöntemleri

Uzay teknolojisinde yaşanan gelişmeler ile birlikte küçük uyduların uzay görevlerinde kullanılma sıklığındaki artış, bu uyduların yönelim belirleme yöntemleri konusunda yapılan bilimsel çalışmaların artmasını da beraberinde getirmiştir. Kütle ve boyutlarının küçük olmasının yanında ucuz olmaları da alt sistemlerinin ayrı ayrı test edilebilmesi ve hatta ilerleyen teknolojinin getirisiyle üretilebilecek tüm alt sistemlerin çeşitli uzay görevlerinde daha sık kullanılması için önemli bir parametre durumundadır. Bu çalışmada, Wahba’nın hata fonksiyonunu minimuma indirmek amaçlı kullanılan yöntemlerden bazıları iki vektör kullanılarak kıyaslanmıştır. Bu iki vektör, güneş ile manyetik alan vektörleri, sensör verileri ve oluşturulmuş modeller sonucunda elde edilmiştir. Bu yöntemlerin, tekillik sorunu olmaksızın çözüm üretebilmesi için hesaplarda kuvaterniyonlar kullanılmış, sonucunda ise hata hesabı yapması amaçlanmıştır. Kullanılan metodlar hız ve doğruluk açısından karşılaştırıldığı gibi anlık hata analizi de burada önemli bir parametre olmaktadır. Böylece yöntemler arası geçiş anları dahi belirlenebilmektedir. Teknolojinin gelişme göstermesi bilgisayar ortamında yapılan işlem hızları arasındaki farkı küçültse de bu farklılıkları gözetmek uzay ortamında gerekli olacak anlık değişimleri algılama yetisine sahip olmayı da sağlar. Dayanıklılığın önemli olduğu bu çalışmada, simülasyonlar da bunu açıkça ortaya koymuş ve kabul edilebilir bir yönelim tahmini yapılmıştır.

Small satellite attitude determination methods with vector observations

Scientific research about the methods of determining the orientation of the satellite are increasing with the developments in space technology combined with an increase in the use of small satellites in space missions. Either being cheap or small mass and size of the satellite is important to be tested all the sub-systems individually even with advancing technology, producing all subsystems more frequent use in a variety of space missions is a significant parameter. In this study, different methods with using two vector algorithm to minimize the Wahba’s loss function have been compared. These two vectors, sun direction vector and magnetic field vector, is obtained by using sensor data and the developed models. Quaternions are used to produce solutions without the problem of singularity; as a result, the error calculations is aimed. The methods have been compared in terms of speed and accuracy, as well as instantaneous error analysis is also an important parameter in this study. Thus, the transition moments between the methods can even be identified. Although the development in computer technology leads a smaller difference between the methods processing, in space environment these little and instant changes will be required to be capable of detecting and control. Simulations clearly obtained the importance of the robustness and acceptable attitude estimation has been determined with that approach.

PDF

___

[1] CalPolySLO. CubeSat Design Specification. Available from: http://www.cubesat.org/images/developers/cds_rev12.pd f.
[2] Hanson, A.J., Visualizing Quaternions. 2006. Crassidis, J.L. and F.L. Markley, Unscented
[3] filtering for spacecraft attitude estimation. Journal of Guidance Control and Dynamics, 2003. 26(4): p. 536- 542.
[4] Markley, F.L. and D. Mortari, Quaternion attitude estimation using vector observations. Journal of the Astronautical Sciences, 2000. 48(2-3): p. 359-380.
[5] Vinther, K., et al., Inexpensive Cubesat Attitude Estimation Using Quaternions And Unscented Kalman Filtering. Automatic Control in Aerospace, 2011. 4.
[6] Serway, R.A. and D.F. Bartlett, Physics for Scientists and Engineers with Modern Physics. Physics Teacher, 1984. 22(7): p. 468-&.
[7] Wertz, J.R., Spacecraft Attitude Determination and Control. 1994: p. 510-524.
[8] Chaudhuri, S. and S.S. Karandikar, Recursive methods for the estimation of rotation quaternions. Ieee Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1996. 32(2): p. 845-854.
[9] Wahba, G., Problem 65-1: A Least Squares Estimate of Satellite Attitude. 1965: p. 409.
[10] Hajiyev, C. and M. Bahar, Increase of accuracy of the small satellite attitude determination using redundancy techniques. Acta Astronautica, 2002. 50(11): p. 673-679.
[11] Markley, F.L., Attitude Determination Using Vector Observations and Singular Value Decomposition. Journal of the Astronautical Sciences, 1988. 36(3): p. 245-258.
[12] TLE Data of UWE-2 Satellite 2012.
[13] Kurz, O., Design and Implementation of an Attitude Determination System for the Cubesat UWE-2 (Hardware based). 2007.
[14] Keat, J.E., Analysis of Least-Squares Attitude Determination Routine DOAOP. Computer Sciences Corporation, 1977.
[15] Zanetti, R., et al., Q Method Extended Kalman Filter. NASA Technical Reports, 2012.
[16] Bar-Itzhack, I.Y., REQUEST - A Recursive QUEST Algorithm for Sequential Attitude Determination. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 1996. 19(5): p. 1034-1038.