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[국내논문] Monte-Carlo 시뮬레이션을 통한 정지궤도복합위성 궤도결정 정밀도 해석
Monte-Carlo Simulation for GEO-KOMPSAT2 Orbit Determination Accuracy 원문보기

항공우주기술 = Aerospace engineering and technology, v.12 no.2, 2013년, pp.40 - 47  

박봉규 (정지궤도위성체계팀) ,  안상일 (위성지상시스템개발팀) ,  김방엽 (정지궤도위성체계팀)

초록
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정지궤도복합위성은 천리안위성에 비하여 고품질의 영상품질을 요구하며 이를 위해서 기본적으로 위치유지 작업이 없는 시간대에 대하여 정지궤도 위성으로서는 비교적 고정밀도인 2km이하의 궤도결정성능을 요구하고 있다. 정지궤도복합위성은 항공우주연구원과 해외에 위치한 레인징 장비를 통하여 획득된 레인징 정보를 이용하여 궤도결정을 수행할 예정이다. 본 논문에서는 SOC와 가용한 해외 후보 추적소를 궤도결정에 적용할 경우 정지궤도복합위성에 대해 획득할 수 있는 궤도결정 정밀도를 공분산 분석 기법을 통하여 해석하여 2km 요구사항 만족여부를 확인하였다. 이와 더불어 해석의 타당성을 검토하기 위해 통계적 기법인 Monte-Carlo 시뮬레이션 기법을 추가적으로 궤도결정에 적용하여 공분산해석 결과와 비교하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

GEO-KOMPSAT2 shall be designed to produce higher quality of image than that of COMS, and this requires the ground system to provide orbit data with high accuracy; better than 2km which is sort of high accuracy when it comes to geostationary satellite. For GEO-KOMPSAT2, KARI is planning to use rangin...

주제어

#정지궤도복합위성   #정지궤도위성   #궤도결정   #몬테칼로   #공분산해석  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 축섬이외의 해외 후보 추적소를 추가적으로 고려하여 획득 가능한 궤도결정 정밀도를 예측하였다. 참고문헌[1]에서 사용한 해석적 방법인 공분산 해석기법에 추가하여 해석의 타당성을 검증하기 위해 Monte-Carlo 시뮬레이션 기법을 적용하여 위치유지작업이 수행되지 않는 시간대에 대하여 획득 가능한 궤도결정 정밀도를 예측하였다[8].

가설 설정

  • 본 논문에서는 각 추적소에서 측정된 거리의 바이어스 성분을 consider 파라미터로 정의 하였다. 앙각과 방위각은 사용하지 않는 것으로 가정 하였다. 궤도요소는 별도로 고려하지 않더라도 추정변수로 간주된다.
  • 본 정보는 궤도결정의 특성을 파악하는데 큰 문제가 없는 수준의 대략적인 값이다. 여기서 각 추적소는 레인징 정보만을 제공하는 것으로 가정하였다. 그 이유는 정지궤도복합위성의 경우는 하나의 안테나로 두 개의 위성을 모두 레인징하는 개념이므로 고정된 방위 각과 앙각을 적용해야 하는 제한사항이 있기 때문이다.
  • 임의의 시간 τ 에서의 궤도요소를 eτ ,측정 데이터의 바이어스를 b 그리고 시간ti 에서의 기동의 크기를 ΔVi 라고 가정한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
천리안위성의 경우 어떤 방식을 택했는가? 정지궤도복합위성은 천리안위성에 비하여 더 높은 영상품질을 요구하며 별 센서를 이용하여 정밀 지향을 구현하기 위해 높은 정밀도의 궤도정보를 실시간으로 요구한다. 천리안위성의 경우는 지구센서와 랜드마크 방식의 INR(Image Navigation & Registration)을 택했기 때문에 요구되는 궤도결정 및 예측 정밀도는 18km의 낮은 정밀도였다. 천리안 위성에서는 동경 127.
GEODA는 어떤 기능을 제공하는가? 참고문헌[6]은 정지궤도 위성에 대한 궤도결정 정밀도를 공 분산해석 방식으로 해석하기 위한 알고리즘과 GEODA 소프트웨어 툴을 제공하고 있다. GEODA는 입력파일(*.inp)을 수정함으로써 추정 변수(estimated parameter)와 consider 파라미터를 설정할 수 있도록 기능을 제공하고 있다. 여기서 consider 파라미터라고 하는 것은 불확실한 바이어스 값으로서 추정되지 않는 파라미터를 의미한다.
GEODA를 이용하여 궤도결정에 대한 공분산해석을 수행했을 때, 각 추적소는 레인징 정보만을 제공하는 것으로 가정한 이유는? 여기서 각 추적소는 레인징 정보만을 제공하는 것으로 가정하였다. 그 이유는 정지궤도복합위성의 경우는 하나의 안테나로 두 개의 위성을 모두 레인징하는 개념이므로 고정된 방위 각과 앙각을 적용해야 하는 제한사항이 있기 때문이다. 표 2는 해석을 위해 적용된 추적소의 레인징 성능을 나타내고 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (8)

  1. 박봉규, 최재동, 안상일, 김방엽, "정지궤도 복합위성 탑재용 궤도정보 생성기 정밀도 해석", 항공우주기술 제10권 제2호, 2012. 

  2. Maybeck, P.S., Stochastic models, estimation, and control Vol. 1, Academic Press, 1979. 

  3. Wertz, J.R. Spacecraft Attitude Determination and Control, D. Reidel Publishing Company, 1986. 

  4. Tapley, B.D., and Born, G.H., Statistical Orbit determination Theory, Center for Space Research, The University of Texas at Austin, 1985. 

  5. 박봉규, 안태성 "비행데이터를 이용한 무궁화위성 1,2호의 궤도결정 분석 및 성능향상 연구", 항공우주학회지 제27권 제8호. 1999. 

  6. Montenbruck, O., Gill, E., Satellite Orbit Models Methods Application, 1sted., Springer-Verlag, NewYork, 2000. 

  7. William, H.p. et.al, Numerical Recipies, Cambridge University Press, 1986. 

  8. Malvin H., Kalos, Paula A. Wbitlock, Monte Carlo Methods, New York University, 1986. 

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