Improved Accuracy of a Single-Slit Digital Sun Sensor Design for CubeSat Application Using Sub-Pixel Interpolation
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, we have seen significant improvements in the digital sun sensor (DSS) design enabled by advanced micro-systems fabrication and optical sensing technologies. In this paper, we propose a simple single-slit DSS concept with improved accuracy using sub-pixel interpolation. In considering the DSS design, we focused on several characteristics of the sun sensor, including field-of-view, sensor accuracy, complexity, and computational requirements. First, the optimal mask design was determined based on the simple geometry of the slit size, mask height and pixel width. Then, a two-step pixel read-out algorithm was implemented for sub-pixel level interpolation to determine the illumination ratio using 1-, 2-, 4- and 8-bit readouts. Lastly, the improved DSS was integrated with typical CubeSat, commercial-grade attitude sensors suite and a simple TRIAD method to determine the attitude of a CubeSat in LEO. Compared to standard 1-bit read-out mode (0.32 deg RMSE), 8-bit DSS achieves better than 0.01 deg RMSE. In a CubeSat scenario, improvements in attitude knowledge and control accuracy are marginal when using TRIAD, due to the significantly lower accuracy in other CubeSat-scale sensors (magnetometer, for example).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».