Dissertação

{pt_PT=Orbit Determination for Low-Altitude Satellites Using Semianalytical Satellite Theory} {} EVALUATED

{pt=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., en=The tracking of spacecraft provided by Orbit Determination systems requires frequent and accurate monitoring of their orbital trajectories, which, in many cases, is fundamental to the success and deliverance of space missions. This thesis focuses on the problem of sequential real-time estimation of a Low Earth Orbit satellite (with applications in remote sensing, communications, Earth observation, etc.) tracked by ground stations. Although the use of GNSS sensors has been favored in recent years for this kind of mission scenario due to their low-cost, availability and proven capability of satellite tracking, these systems might not always be reliable. In view of this, it is necessary to provide auxiliary systems that safeguard Orbit Determination procedures in case of GNSS failure. This thesis combines the Semianalytical Satellite Theory with current Kalman filtering techniques to develop and study two sequential algorithms: the Extended Semianalytical Kalman Filter and the Unscented Semianalytical Kalman Filter. The latter is a novel algorithm proposed in this research, combining semianalytical propagation with Unscented Kalman Filters. The design implications of the interaction between these filters and the orbital propagation/perturbation theory are discussed. These algorithms are then evaluated in terms of efficiency, accuracy and speed of convergence by comparison with Special Perturbation Cowell Extended and Unscented Kalman Filters, which are more established algorithms in the literature. By conducting some simulation test cases, it is found that Semianalytical filters can compete with Cowell filters in accurately and efficiently determining and predicting satellite ephemerides.}
{pt=Determinação de Órbita, Filtros de Kalman, Órbita Terrestre Baixa, Propagação Semianalítica, Propagação Cowell, Estimação Eficiente, en=Orbit Determination, Kalman Filters, Low Earth Orbit, Semianalytical Propagation, Cowell Propagation, Efficient Filtering}

janeiro 28, 2021, 16:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

João Pedro Castilho Pereira Santos Gomes

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado