تعیین موقعیت ماهواره با استفاده از داده GPS و فیلتر کالمن مکعبی

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 نویسنده مسئول، دانشیار، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تهران، تهران

2 کارشناسی، عضو هیات علمی، پژوهشکده سامانههای ماهواره، پژوهشگاه فضایی ایران

3 دانشجوی‌کارشناسی‌ارشد، مهندسی مکانیک،دانشگاه صنعتی شریف، تهران

چکیده

در این مقاله معادلات حرکت ماهواره بررسی میگردد و سپس با استفاده از مشاهدات GPS، از فیلترهـای غیرخطـی کالمـن توسعه یافته و کالمن مکعبی به منظور تعیین مدار ماهواره استفاده می‌شود. نتایج شبیهسازی و خطای RMS موقعیت نشان می‌دهد فیلتر کالمن مکعبی در مقایـسه با فیلتر کالمن توسعه یافته عملکرد بهتری (تا حدود 50 درصد) در تعیین سرعت در راستای y و z ماهواره دارد. درصد بهبود خطا نسبی در بخش موقعیت برای هر دو فیلتر تقریبا مشابه هم است هرچند در این بخش هم عملکرد فیلتر کالمن مکعبی بهتر بوده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] Erdoğan, E., ''GPS-based Real-time Orbit Determination of Artificial Satellites using
Kalman, Particle, Unscented Kalman and H-Infinity Filter'', M.Sc. Thesis School of
Naturaland Applied Sciences, Middle East Technical University, Ankara, Turkey, (2011).
[2] Hauschild A., and Montenbruck O., “Kalman-filter-based GPS Clock Estimation for Near
Real-time Positioning”, GPS Solut., Vol. 13, No. 3, pp. 173-182, (2009).
[3] Sutton, E., “Review of Global Positioning System: Signals, Measurements, and
Performance”, AIAA J., Vol. 40, No. 8, pp. 1693, (2002).
[4] Bowman B., Tobiska, W. K., Marcos, F., Huang, C., Lin, C., and Burke, W., “A New
Empirical Thermospheric Density Model JB2008 using New Solar and Geomagnetic
Indices”, in AIAA/AAS Astrodynamics Specialist Conference and Exhibit, Honolulu,
Hawaii, pp. 18-21 (2008).
[5] Karslioglu, M. O., “An interactive Program for GPS-based Dynamic Orbit Determination
of Small Satellites”, Comput. Geosci., Vol. 31, No. 3, pp. 309-317, (2005).
[6] Chiaradia, A. P. M., Kuga, H. K., and Prado, A., “Single Frequency GPS Measurements in
Real-time Artificial Satellite Orbit Determination”, Acta Astronaut., Vol. 53, No. 2, pp.
123-133, (2003).
[7] Julier, S. J., and Uhlmann, J. K., “Unscented Filtering and Nonlinear Estimation”, Proc.
IEEE, Vol. 92, No. 3, pp. 401-422, (2004).
[8] Sierociuk, D., and Dzieliński, A., “Fractional Kalman Filter Algorithm for the States,
Parameters and Order of Fractional System Estimation”, Int. J. Appl. Math. Comput. Sci.,
Vol. 16, pp. 129-140, (2006).
[9] Ayati, M., and Khaloozadeh, H., “A Stable Adaptive Synchronization Scheme for Uncertain
Chaotic Systems Via Observer”, Chaos, Solitons & Fractals, Vol. 42, No. 4, pp. 2473-2483,
(2009).
[10] Vatankhah, R., Karami, F., and Salarieh, H., “Observer-based Vibration Control of Nonclassical
Microcantilevers using Extended Kalman Filters”, Appl. Math. Model., Vol. 39,
No. 19, pp. 5986-5996, (2015).
[11] Arasaratnam, I., and Haykin, S., “Cubature Kalman Filters”, IEEE Trans. Automat. Contr.,
Vol. 54, No. 6, pp. 1254-1269, (2009).
[12] Chitralekha, S. B., Prakash, J., Raghavan, H., Gopaluni, R. B, and Shah S. L., “A
Comparison of Simultaneous State and Parameter Estimation Schemes for a Continuous
Fermentor Reactor”, J. Process Control, Vol. 20, No. 8, pp. 934-943, (2010).
[13] Gadsden, S. A., Al-Shabi, M., Arasaratnam, I., and Habibi, S. R., “Combined Cubature
Kalman and Smooth Variable Structure Filtering: A Robust Nonlinear Estimation
Strategy”, Signal Processing, Vol. 96, pp. 290-299, (2014).
[14] Vallado, D. A., and McClain, W.D., “Fundamentals of Astrodynamics and Applications”,
Microcosm Press/Springer, 3rd ed., Vol. 12, New York, USA, (2007).
[15] Rossouw, N. C., “A GPS-Based On-board Orbit Propagator for Low Earth-orbiting
CubeSats”, Stellenbosch: Stellenbosch University, South Africa, (2015).
[16] Arasaratnam, I., Haykin, S., and Hurd, T. R., “Cubature Kalman Filtering for Continuous-
Discrete Systems: Theory and Simulations”, IEEE Trans. Signal Process., Vol. 58, No. 10,
pp. 4977-4993, (2010).
[17] Havlicek, M., Friston, K. J., Jan, J., Brazdil, M., and Calhoun, V. D., “Dynamic Modeling
of Neuronal Responses in FMRI using Cubature Kalman Filtering”, Neuroimage, Vol. 56,
No. 4, pp. 2109-2128, (2011).
[18] Wertz, J.R., Everett, D.F., and Puschell, J.J., “Space Mission Engineering: The New
SMAD”, Microcosm Press, Vol. 28, Hawthorne, Califirnia, USA, (2011).
[19] Garcia, R.V., Pardal, P.C., Kuga, H.K., and Zanardi, M.C., “Nonlinear Filtering for
Sequential Spacecraft Attitude Estimation with Real Data: Cubature Kalman Filter,
Unscented Kalman Filter and Extended Kalman Filter”, Advances in Space Research, Vol.
63, No. 2, pp. 1038-1050, (2019).
[20] Kumar, N.A., Suresh, C., and Rao, G.S., “Extended Kalman Filter for GPS Receiver
Position Estimation”, In Intelligent Engineering Informatics, pp. 481-488, Springer,
Singapore, (2018).