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Enregistrement W4386215928 · doi:10.32920/24043428.v1

Analysis and Design of Attitude Determination and Control Systems Onboard Micro Satellites Utilizing Spaceborne Synthetic Aperture Radar

2023· preprint· en· W4386215928 sur OpenAlexaff
William Travis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCubeSatSynthetic aperture radarAttitude controlSatelliteRemote sensingComputer scienceReaction wheelEarth observationStar trackerAerospace engineeringEngineeringSpacecraftGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) traditionally uses larger satellites in Sun synchronous orbits to provide high resolution image quality during any time of day or weather condition. This thesis describes the Attitude Determination and Control System (ADCS) for a micro-class satellite with a SAR antenna onboard (12U, CubeSat). The objective is to study how smaller satellites operate with SAR systems onboard utilizing a three reaction wheel configuration and a bias-momentum satellite using magnetic control. The viability for pointing a CubeSat containing SAR systems (Cube-SAR) is validated using a constructed high fidelity simulator which models system dynamics, actuators and sensors, the attitude filter, and the two control configurations. This thesis also discusses hardware selection and the application of zero Doppler steering for Cube-SAR. The results show that the system is controllable using the bias-momentum satellite, however it has restrictions that the fully stabilized three wheel case does not. </p>

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,902

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,214 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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