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Enregistrement W2028288826 · doi:10.2514/6.2004-5125

On the Autonomous in Orbit Calibration of Satellite Attitude Sensors

2004· article· en· W2028288826 sur OpenAlex
Yuri Kim, K. Di Filippo, Alfred Ng

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensCanadian Space Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSatelliteCalibrationOrbit (dynamics)Computer scienceRemote sensingAttitude controlAerospace engineeringPhysicsEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Typically, satellite attitude control software includes a few algorithms to determine satellite attitude. The most accurate Attitude Determination Mode (ADM) is designated as the primary ADM and is used as the reference base (physical platform) to calibrate redundant auxiliary sensors. They are not involved in closed loop control of satellite attitude in the primary ADM and can therefore be considered as passengers; however, they are used as part of the control loop under special circumstances: e.g. eclipse, primary sensor failure, recovery from Safe Hold Mode, and special attitude manoeuvres. Such a strategy has been adopted by two Canadian satellite missions: RADARSAT–1 and SciSat, both of which are operated by the CSA Mission Control Centre (MCC). In developing its strategies for small and micro satellite design and operation, the Canadian Space Agency (CSA) recognises the benefits of providing this new generation of satellites with the capability of extended operation autonomy. The goal of such autonomy is to reduce the cost and complexity of satellite mission support, which is in line with the microsatellite philosophy. A large part of the early stages of satellite operation is devoted to the evaluation of attitude accuracy and the calibration of attitude sensors in orbit. This article proposes a general approach to solving the sensor calibration problem autonomously using an onboard processor with a sub-optimal Kalman Filter (KF). The approach is illustrated with RADARSAT-1 magnetometer calibration. This paper proposes the transfer of calibration authority from a ground-based MCC to on-board algorithms, while preserving the underlying calibration strategy. A recursive Kalman Filter [5] algorithm is used for real time on-board estimation of the calibration parameters of a satellite’s attitude sensors. To have the method applicable for a microsatellite with an inexpensive, resource-limited processor, some effort was spent to suboptimise the developed Kalman Filter in order to make it more economical from a computational loading point of view. The approach presented in this paper avoids the computation of covariance matrices and weight coefficients – which are the most computationally demanding aspects of Kalman Filtering – by approximating these coefficients as analytical functions of time [2]. The decision concerning the insertion of the derived estimates into the control algorithms is based on a criterion of trust, including evaluation of the values of the estimates and their stability in time after some pre-determined observation period.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle