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Dissertação

Orbit Determination for Low-Altitude Satellites Using Semianalytical Satellite Theory EVALUATED

Detalhes: O seguimento de satélites fornecido por sistemas de Determinação de Órbita requer a monotorização frequente e precisa de trajetórias orbitais, que é fundamental para o sucesso de missões espaciais. Esta tese aborda o problema de estimação sequencial em tempo-real de um satélite em Órbita Terrestre Baixa (com aplicações em deteção remota, comunicações ou observação terrestre) seguido por estações terrestres. Apesar do uso de sensores GNSS ter sido favorecido nos últimos anos para este tipo de missões, devido ao seu baixo custo e capacidade comprovada de seguimento, estes sistemas nem sempre são confiáveis. Assim, é necessário prever sistemas auxiliares que permitam salvaguardar a estimação da posição do satélite em caso de falha do sistema GNSS. Esta tese combina a Teoria Semianalítica de Satélites com técnicas de estimação de Filtros de Kalman para desenvolver dois algoritmos sequenciais: o Filtro Semianalítico de Kalman Extended e o Filtro Semianalítico de Kalman Unscented. Este último é um algoritmo novo proposto neste trabalho, que combina a teoria semianalítica com um Filtro de Kalman Unscented. São discutidas implicações da interação entre estes filtros e a teoria semianalítica de propagação orbital. Estes algoritmos são ainda avaliados em termos de eficiência, precisão e rapidez de convergência por comparação com Filtros de Kalman Extended e Unscented associados a propagadores orbitais do tipo Cowell, algoritmos mais bem consolidados na literatura. Após serem efetuadas experiências em ambiente simulado, conclui-se que os filtros Semianalíticos podem competir com filtros Cowell, em termos de precisão e eficiência, na determinação e predição de efemérides de satélites.
Keywords: Determinação de Órbita, Filtros de Kalman, Órbita Terrestre Baixa, Propagação Semianalítica, Propagação Cowell, Estimação Eficiente

Discussão: janeiro 28, 2021, 16:0