Notice bibliographique
Résumé
Recent demand from the small satellite community has led to the development of a new series of star trackers that are specifically designed for small satellites. These units represent substantial improvements in mass, power consumption and cost over traditional star trackers, but suffer slightly in terms of accuracy and availability performance. The primary factors inhibiting their performance are the use of significantly smaller optics, and commercial off the shelf components (COTS). This thesis presents a series of strategies for improving the performance of small satellite star trackers (SSSTs). These goals are realized through the development of offline calibration procedures, flight software, validation tests, and optical trade studies to guide future development. This thesis begins with the development of a target-based focusing procedure that enables precision control over the focus of the sensor optics. This improves the detection performance for dim stars, and ultimately increases the availability of the attitude solution. Flight software is developed to compensate for the effects of electronic rolling shutters, which reside on most COTS image detectors. Combined with a developed camera calibration procedure, these tools reduce the uncertainty with which a star tracker can measure the direction vectors to stars in view, ultimately increasing sensor accuracy. Integrated tests are performed to validate detection performance in dynamic conditions. These tests specifically examine the effect of slew rate on star tracker detection, and availability performance. Lastly, this thesis presents a series of optical trades studies that seek to identify design requirements for high performance SSSTs. The trends in availability and accuracy performance are examined as a function of different lens/detector configurations as well dual/triple-head sensor configurations. Together, these strategies represent tools that aim to improve small satellite star tracker performance and guide future sensor development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».