Global Navigation Satellite System Based Coarse Attitude Determination on Small Satellites
Notice bibliographique
Résumé
The operation of attitude sensors on small spacecraft may be limited by unfavorable environmental characteristics or operating scenarios, reducing attitude estimate accuracy. To counter this, a single Global Positioning System (GPS) antenna on the spacecraft can be augmented to function as a coarse attitude sensor, providing additional measurements to supplement missing sensor data without adding mass, volume, or power requirements to the spacecraft. This technique is also interesting, as typical means of GPS attitude determination utilize multiple GPS antennas. In this work, carrier to noise density ration (C/N0)measurements from a GPS receiver are incorporated with commonly used attitude sensors within an extended Kalman filter to improve the accuracy of attitude estimates. This filter is evaluated using simulated three-axis magnetometer, sun sensors, and GPS measurements created from attitude telemetry from the Space Flight Laboratory (SFL) CanX-5 nanosatellite currently in orbit. Results show that under eclipse conditions where the estimator was denied sun sensor measurements, using GPS C/N0 measurements to supplement correction increased attitude estmiate accuracy by two to three times than when the spacecraft is limited to using magnetometer measurements alone. Further evaluation with flight data indicates estimate accuracy is dependent on the accuracy and precision of available C/N0 measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».