Determinação de órbita em tempo real através de filtro não linear de Kalman sigma-ponto

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Paula Cristiane Pinto Mesquita Pardal
• Orientador(a): Hélio Koiti Kuga, Rodolpho Vilhena de Moraes
• Banca de defesa: Maria Cecília França de Paula Zanardi, Leandro Baroni, João Francisco Galera Monico
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Mecânica Espacial e Controle
• País: BR
• Resumo em Inglês: In this work the orbit of an artificial satellite is determined, in real time, using signals from GPS constellation and modern estimation techniques. The main objective is to improve the performance of orbit determination procedures, and, concomitantly, to minimize the computational procedure cost, associated with the application of such modern estimation techniques to the problem of satellites orbit determination. It has been developed a non linear filter based on the Sigma-Point method, to estimate the state vector that describes the satellite orbit, based upon a set of measurements from the GPS system. Applications, performance and accuracy tests have been done, using real data from TOPEX/Poseidon satellite. Results from orbit propagation and orbit determination have been analyzed. In orbit propagation, the main effects that affect the orbit of the test satellite were evaluated: Earths gravitational field; Sun-Moon gravitational attraction; and direct solar radiation pressure. The orbit determination solutions obtained for the non linear sigma-point Kalman filter, in its unscented version, were compared with a reference solution, obtained through the extended Kalman filter. In orbit determination, the performances of the estimators were equivalent when the initial conditions were accurate. And more, the non linear unscented filter has shown more robustness in the situations where the time between two observations was more spaced or the initial conditions of the state vector degraded. Regarding the processing time cost, one verified that the non linear unscented Kalman filter demands more CPU time than the extended Kalman filter, because of the basic nature of the algorithm. Besides, the more complex is the dynamical model, the greater it will be the time needed to process the state vector that describes the orbit. The root mean square errors of the position estimates, which components were translated to the orbital reference frame, are around 17 meters covering 24 hours of orbit determination, for the most precise dynamical model adopted. Such estimates were obtained for the results from the unscented Kalman filter as well as the extended Kalman filter.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/05.04.12.08.10

Neste trabalho determina-se a órbita de um satélite artificial, em tempo real, utilizando sinais da constelação GPS e técnicas modernas de estimação. A finalidade principal é melhorar o desempenho de processos de determinação de órbitas e, ao mesmo tempo, minimizar o custo do procedimento computacional, motivada pela aplicação de técnicas modernas de estimação ao problema de determinação de órbitas de satélites. Foi desenvolvido e implementado um filtro não linear baseado no método Sigma-Ponto, para estimar o vetor de estado que caracteriza a órbita do satélite, com base em um conjunto de observações provenientes do sistema GPS. Aplicações e testes de desempenho e precisão foram feitos, utilizando dados reais do satélite TOPEX/Poseidon. Foram analisados resultados em propagação de órbita e em determinação de órbita. Em propagação de órbita, foram avaliados os principais efeitos que perturbam a órbita do satélite de teste: geopotencial; atração gravitacional luni-solar; e pressão de radiação solar direta. As soluções de determinação de órbita obtidas para o filtro de Kalman não linear sigma-ponto, na sua variante unscented, foram comparadas com uma solução de referência, obtida através do filtro estendido de Kalman. Em determinação de órbita, os desempenhos dos filtros foram equivalentes quando as condições iniciais eram precisas. Mais ainda, o filtro não linear unscented mostrou-se mais robusto nas situações em que as amostragens estavam mais espaçadas ou as condições iniciais do vetor de estado degradadas. Quanto ao custo de tempo de processamento, verificou-se que o filtro não linear de Kalman unscented demanda maior tempo que o filtro estendido de Kalman, em função da natureza do algoritmo, e que, quanto mais complexo é o modelo dinâmico, maior será o tempo necessário para o processamento do vetor de estado que caracteriza a órbita. Os erros médios quadráticos das estimativas em posição, cujas componentes foram transladadas para o sistema de referência orbital, estão em torno de 17 metros em 24 horas de determinação de órbita, para o modelo dinâmico mais preciso analisado. Tais estimativas foram obtidas tanto para os resultados do filtro de Kalman unscented quanto para os do filtro de Kalman estendido.