본 논문에서는 한국항공우주연구원에서 개발한 우주파편 충돌위험 종합관리 시스템(KARISMA, KARI Collision Risk Management System)의 궤도결정 성능에 대한 검증을 위해 저궤도 우주물체에 대한 레이더 관측데이터를 이용한 궤도결정을 수행하였다. 레이더 관측데이터로는 운영 종료된 우리별 3호(KITSAT-3)에 대해 독일 우주운영센터(GSOC, German Space Operations Center)의 협조로 얻은 TIRA(Tracking & Imaging Radar) 시스템의 실제 레이더 관측데이터를 사용하였다. 궤도결정 결과의 비교를 위해서 동일한 관측데이터에 대한 독일 우주운영센터의 정밀궤도결정 결과와 비교를 하였으며, 그 결과 약 60m 정도의 평균 위치오차가 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 해당 결과는 관측데이터에 대한 오차보정 정보 등의 누락으로 인해 영향을 받았다. 이를 확인하기 위해 관측데이터에 대한 오차분석 및 관측오차가 큰 첫 관측데이터 아크를 배제하였다. 이 결과에서는 약 25m 정도의 평균 위치오차로 줄어듬을 확인할 수 있었다. 따라서 최종적으로 관측데이터에 대한 오차보정 정보를 적용할 경우 궤도결정 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 한국항공우주연구원에서 개발한 우주파편 충돌위험 종합관리 시스템(KARISMA, KARI Collision Risk Management System)의 궤도결정 성능에 대한 검증을 위해 저궤도 우주물체에 대한 레이더 관측데이터를 이용한 궤도결정을 수행하였다. 레이더 관측데이터로는 운영 종료된 우리별 3호(KITSAT-3)에 대해 독일 우주운영센터(GSOC, German Space Operations Center)의 협조로 얻은 TIRA(Tracking & Imaging Radar) 시스템의 실제 레이더 관측데이터를 사용하였다. 궤도결정 결과의 비교를 위해서 동일한 관측데이터에 대한 독일 우주운영센터의 정밀궤도결정 결과와 비교를 하였으며, 그 결과 약 60m 정도의 평균 위치오차가 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 해당 결과는 관측데이터에 대한 오차보정 정보 등의 누락으로 인해 영향을 받았다. 이를 확인하기 위해 관측데이터에 대한 오차분석 및 관측오차가 큰 첫 관측데이터 아크를 배제하였다. 이 결과에서는 약 25m 정도의 평균 위치오차로 줄어듬을 확인할 수 있었다. 따라서 최종적으로 관측데이터에 대한 오차보정 정보를 적용할 경우 궤도결정 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, a orbit determination process was carried out based on KARISMA(KARI Collision Risk Management System) developed by KARI(Korea Aerospace Research Institute) to verify the orbit determination performance of this system, in which radar tracking data of a space debris was used. The real r...
In this paper, a orbit determination process was carried out based on KARISMA(KARI Collision Risk Management System) developed by KARI(Korea Aerospace Research Institute) to verify the orbit determination performance of this system, in which radar tracking data of a space debris was used. The real radar tracking data were obtained from TIRA(Tracking & Imaging Radar) system operated by GSOC(German Space Operation Center) for the KITSAT-3 finished satellite. And orbit determination error was approximately 60m compared to that of the GSOC's orbit determination result from the same radar tracking data. However, those results were influenced due to the insufficient information on the radar tracking data, such as error correction. To verify and confirm it, the error analysis was demonstrated and first observation data arc which has huge observation error was rejected. In this result, the orbit determination error was reduced such as approximately 25m. Therefore, if there are some observation data information such as error correction data, it is expected to improve the orbit determination accuracy.
In this paper, a orbit determination process was carried out based on KARISMA(KARI Collision Risk Management System) developed by KARI(Korea Aerospace Research Institute) to verify the orbit determination performance of this system, in which radar tracking data of a space debris was used. The real radar tracking data were obtained from TIRA(Tracking & Imaging Radar) system operated by GSOC(German Space Operation Center) for the KITSAT-3 finished satellite. And orbit determination error was approximately 60m compared to that of the GSOC's orbit determination result from the same radar tracking data. However, those results were influenced due to the insufficient information on the radar tracking data, such as error correction. To verify and confirm it, the error analysis was demonstrated and first observation data arc which has huge observation error was rejected. In this result, the orbit determination error was reduced such as approximately 25m. Therefore, if there are some observation data information such as error correction data, it is expected to improve the orbit determination accuracy.
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문제 정의
본 논문에서는 우주파편에 의한 충돌위험 분석을 위해 충돌위험을 갖고 접근해오는 우주물체에 대한 정밀궤도 정보 생성을 위해 실제 레이더 관측데이터를 이용한 궤도결정을 수행하였다. 이를 위해서 독일 우주운영센터의 협조로 얻은 우리별 3호 위성에 대한 3일간의 실제 레이더 관측 데이터를 바탕으로 항우연에서 개발한 우주파편 충돌위험 종합관리 시스템(KARISMA)을 활용하여 궤도결정을 수행하였으며, 그 결과 독일 우주 운영센터의 궤도결정 결과와 비교했을 때 대략 60m 정도의 평균오차를 보였다.
앞에서 설정한 지상국, 위성모델, 역학모델, 초기궤도 정보를 바탕으로 KARISMA를 통해 독일 우주운영센터의 레이더 관측데이터에 대한 정밀 궤결정을 수행하였으며, 본 절에서는 KARISMA의 정밀궤도결정 결과에 대해 기술토록 하겠다.
이에 본 논문에서는 KARISMA의 궤도결정 성능에 대한 검증을 위해 가상의 레이더 관측데이터가 아닌 실제 레이더 관측데이터를 이용하여 궤도결정을 수행해보고 이를 분석해보고자 한다. 이를 위해서 독일 우주운영센터(GSOC, German Space Operations Center)의 협조로 얻은 우리별 3호(KITSAT-3) 위성에 대한 TIRA(Tracking & Imaging Radar) 시스템의 실제 레이더 관측데이터를 이용해서 궤도결정을 수행한 후 해당 결과를 독일 우주운영센터에서 같이 제공해준 궤도결정 결과와 비교하여 보았다.
가설 설정
이 때 최대 면적은 양쪽 태양전지판을 모두 펼쳤을 때 (495 + 604 + 604 mm)를 가정하여서 계산하였으며, 역학모델에서는 태양복사압에 대한 외란력 및 지구 대기항력을 계산하기 위한 위성 단면적 정보로 활용하기 위해서 최대 면적의 절반정도인 0.5m2의 값을 이용하였다.
제안 방법
마지막으로 첫 관측데이터에 대한 비교적 많은 오차를 줄이기 위해서 첫 관측데이터를 배제할 경우에 대한 궤도결정을 추가로 수행해보았다. 이를 위해서 초기궤도 정보를 첫 관측데이터와 두 번째 관측데이터 사이인 2010년 10월 6일 0시 0분 0초에 대한 독일 우주운영센터의 궤도력 정보를 활용하여 Table 7과 같이 설정한 후 2010년 10월 6일부터 8일까지 궤도결정을 수행하였다.
먼저 앞에서 설정한 궤도결정 정보를 바탕으로 KARISMA의 궤도결정을 수행한 후 해당 궤도결정 결과 얻은 우리별 3호 위성의 궤도력을 독일 우주운영센터에서 제공해준 정밀 궤도력과 비교하였다. 그 결과 Fig.
KARISMA도 초기궤도결정 및 최소자승법을 통해 초기궤도 조건을 계산하는 것이 가능하지만, 이는 궤도결정의 정확도에 영향을 준다. 본 논문에서는 KARISMA의 정상적인 궤도결정 성능을 분석하고자 하기 때문에, 기준 결과데이터로 사용하는 독일 우주운영센터에서 제공한 궤도결정 데이터에서 원시시간(Epoch Time)에서의 궤도정보를 추출하여 Table 5와 같이 초기궤도 조건을 설정하였다.
비교적 정밀한 레이더 관측데이터를 이용한 궤도결정에 대한 오차원인 분석을 위해서 필터 및 스무더의 처리 결과에 대한 위치 불확실성 (Position Uncertainty)을 Fig. 7~8과 같이 그래프로 확인하여 보았다. 해당 그래프의 결과는 궤도 전파과정에서 같이 계산하게 되는 공분산 (covariance) 정보를 표시한 값으로 표준편차에 대한 3σ(3-sigma) 값을 그래프로 표시하였다.
특히 레이더 관측데이터의 경우 고도각에 따른 관측데이터의 영향이 존재하게 되며(27,28), 낮은 고도각에서는 관측거리의 증가 및 대기에 의한 굴절효과, 대지에 의한 반사효과 등의 영향으로 상대적으로 낮은 관측데이터의 정밀도가 낮아지게 된다. 이러한 현상을 확인하기 위해서 독일 우주운영센터에서 같이 제공해준 정밀 궤도력을 바탕으로 STK를 활용해서 TIRA 시스템을 기준으로 한 관측데이터 (AER, Azimuth-Elevation-Range)를 역산하였다. 이렇게 역산한 데이터와 독일 우주운영센터에서 제공해준 관측데이터에 대한 차이를 계산한 후, 이에 대한 첫 번째 아크에 대한 관측잔차 정보를 재구성하여 Fig.
독일 우주운영센터로부터 전달받은 관측데이터는 독일 우주운영센터의 내부 데이터 형식으로 작성되어 있기 때문에 이를 KARISMA에서 처리하기 위해 표준 포맷으로 변환해주어야 한다. 이를 위해서 거리, 도플러 속도, 방위각, 고도각 정보를 입력하기 위해 표준 포맷인 GEOSC 파일 포맷으로 변환하는 과정이 추가적으로 필요하였다.
이를 위해서 독일 우주운영센터(GSOC, German Space Operations Center)의 협조로 얻은 우리별 3호(KITSAT-3) 위성에 대한 TIRA(Tracking & Imaging Radar) 시스템의 실제 레이더 관측데이터를 이용해서 궤도결정을 수행한 후 해당 결과를 독일 우주운영센터에서 같이 제공해준 궤도결정 결과와 비교하여 보았다.
마지막으로 첫 관측데이터에 대한 비교적 많은 오차를 줄이기 위해서 첫 관측데이터를 배제할 경우에 대한 궤도결정을 추가로 수행해보았다. 이를 위해서 초기궤도 정보를 첫 관측데이터와 두 번째 관측데이터 사이인 2010년 10월 6일 0시 0분 0초에 대한 독일 우주운영센터의 궤도력 정보를 활용하여 Table 7과 같이 설정한 후 2010년 10월 6일부터 8일까지 궤도결정을 수행하였다. 그 결과 Fig.
KARISMA의 정밀궤도결정 모듈은 이러한 ODTK를 바탕으로 사용자의 입력을 최소화하면서 활용도를 높일 수 있도록 GUI(Graphic User Interface) 기반으로 개발되었고, 이를 통해 다양한 관측데이터를 처리하고 있다. 저궤도 위성에서 가장 많이 사용하고 있는 GPS 항행해(GPS Navigation Solution)를 이용한 궤도결정을 수행하였으며(9), 우주물체에 대한 외부 관측소 데이터를 처리하기 위해서 가상의 레이더 데이터를 이용한 궤도결정을 수행하였으며(10), 정지궤도위성에 대한 광학 관측데이터를 이용한 정밀 궤도결정을 수행함으로써(11) KARISMA의 궤도결정 기능 및 성능을 확인한 바 있다.
대상 데이터
이에 대한 대기항력 상수 및 태양복사압 상수의 값도 아리랑 위성에서 주로 사용하는 값을 사용하였다. 3체에 의한 영향은 주요 질량체인 태양과 달만을 고려하였으며, 이들 천체에 대한 천문력(ephemeris)은 JPL의 천문력 중에서 DE421 행성 천문력(25)을 사용하였다. 이와 같은 역학모델을 이용한 적분은 RKF(Runge-Kutta-Fehlberg) 7(8) 적분기를 사용하였으며, 적분간격은 30초로 설정하였다.
독일 우주운영센터로부터 제공받은 레이더 관측데이터는 독일의 TIRA 시스템을 이용하여 얻은 실제 관측데이터를 사용하였다. TIRA 시스템은 Fig.
독일 우주운영센터에서 제공해준 레이더 관측 데이터는 1999년 발사한 우리별 3호 위성에 대한 관측데이터이다. 우리별 3호 위성은 우리별 1호와 2호의 개발경험을 바탕으로 독자설계를 통해 개발된 최초의 국내 고유 위성모델로 100kg급의 소형위성이다(21).
4와 같이 직경 34m의 파라볼릭(parabolic) 안테나를 갖는 레이더 시스템으로 L밴드 추적 (tracking) 레이더와 Ku밴드 이미지(imaging) 레이더 기능을 갖추고 있다(20). 본 논문에서 사용하고 있는 TIRA 데이터로는 우리별 3호 위성에 대해 2010년 10월 5일 19시 52분 37.809초부터 2010년 10월 7일 06시 26분 08.976초까지의 4개의 아크(Arc)에 대한 레이더 관측데이터를 사용하고 있으며, 이 데이터에는 거리(Range), 도플러(Doppler) 속도, 방위각(Azimuth), 고도각(Elevation) 정보를 포함하고 있다. 관측대상인 우리별 3호 위성은 태양동기궤도의 특성으로 하나의 관측소에서 관측 가능한 관측시간이 제한적이며, 이로 인해 Fig.
정밀궤도결정 결과는 역학모델의 설정에 따라 다소 차이를 보일 수 있으므로 해당 역학모델의 설정이 중요하다. 본 논문에서 사용하고자 하는 레이더 관측데이터는 독일 우주운영센터에서 제공받았으며, 이를 이용한 정밀궤도결정 성능을 비교하기 위해서 동일 기관에서 수행한 궤도결정 결과를 활용하였다. 하지만 독일 우주운영센터에서는 자체 정밀궤도결정 시스템에서 사용한 역학 모델에 대한 별도의 정보를 제공해주고 있지 않았기 때문에 Table 4와 같이 역학모델을 설정하여 궤도결정을 수행하였다.
5와 같이 불연속적인 데이터를 제공해주고 있다. 해당 기간 동안의 전체 획득 데이터는 총 1,861쌍이며, 이들 데이터에 대한 세부적인 내용은 Table 1에 정리하였다.
데이터처리
이를 위해서 본 논문의 2장에서는 KARISMA에서 궤도결정을 수행하기 위한 설정내용에 대해 기술한 후, 3장에서 해당 궤도결정 결과에 대해 독일 우주운영센터의 궤도결정 결과와 비교·분석하였다.
이론/모형
먼저 중력장 모델로는 기존의 저궤도 위성인 아리랑 위성의 궤도결정(14,22)에 주로 사용되는 JGM3 모델(23)의 30차 항까지 사용하였으며, 지구 대기항력에 대한 모델 역시 저궤도 위성인 아리랑 위성의 궤도결정에 주로 사용되는 Jacchia 1971 모델(24)을 사용하였다. 이에 대한 대기항력 상수 및 태양복사압 상수의 값도 아리랑 위성에서 주로 사용하는 값을 사용하였다.
3체에 의한 영향은 주요 질량체인 태양과 달만을 고려하였으며, 이들 천체에 대한 천문력(ephemeris)은 JPL의 천문력 중에서 DE421 행성 천문력(25)을 사용하였다. 이와 같은 역학모델을 이용한 적분은 RKF(Runge-Kutta-Fehlberg) 7(8) 적분기를 사용하였으며, 적분간격은 30초로 설정하였다.
성능/효과
이를 위해서 초기궤도 정보를 첫 관측데이터와 두 번째 관측데이터 사이인 2010년 10월 6일 0시 0분 0초에 대한 독일 우주운영센터의 궤도력 정보를 활용하여 Table 7과 같이 설정한 후 2010년 10월 6일부터 8일까지 궤도결정을 수행하였다. 그 결과 Fig. 13과 같이 독일 우주운영센터의 정밀 궤도력을 기준으로 KARISMA의 정밀 궤도력에 대한 오차를 RIC 방향에 대한 그래프로 얻을 수 있었으며, Fig. 6과 비교했을 때 궤도결정오차가 상당부분 감소한 것을 확인할 수 있다. 이는 관측데이터에 대한 오차보정 정보의 부재에 따라 첫 관측데이터의 영향이 크게 작용했던 것을 의미하고, 그 이유는 Fig.
먼저 앞에서 설정한 궤도결정 정보를 바탕으로 KARISMA의 궤도결정을 수행한 후 해당 궤도결정 결과 얻은 우리별 3호 위성의 궤도력을 독일 우주운영센터에서 제공해준 정밀 궤도력과 비교하였다. 그 결과 Fig. 6과 같이 독일 우주운영센터의 정밀 궤도력을 기준으로 KARISMA의정밀 궤도력에 대한 오차를 RIC (Radial, In-track, Cross-track) 방향에 대한 그래프 및 거리(Range) 오차에 대한 그래프로 표현할 수 있었다. 이 그래프에서 보는 것과 같이 대다수의 오차 특성이 속도방향(In-track)에서 나타나며, 전체 비교구간에 대해 대략적으로 100m 이내의 수준임을 확인할 수 있다.
이 그래프에서 초기의 증가, 감소 구간은 초기 궤도정보의 원시(epoch) 시간부터 첫 관측데이터 획득시점까지의 데이터이며, 이후 약 180m(3σ) 수준의 속도 방향(In-track)에 대한 공분산 값을 계산할 수 있음을 확인하였다. 따라서 해당 결과가 필터의 결과를 잘 보상하고 있음을 확인할 수 있었다.
이러한 KARISMA의 궤도결정 성능에 대한 검증을 위해서 아리랑 2호 위성에 대한 가상의 레이더 관측 데이터를 처리하였으며, 그 결과 약 5m의 평균오차를 가짐을 보였다(10). 또한, 광학 관측데이터 처리 성능에 대한 검증을 위해 정지궤도 위성인 ARTEMIS 위성에 대한 실제 광학 관측데이터를 이용하여 궤도결정을 수행하였으며, 그 결과 타기관의 궤도결정 결과와 비교하여 약 40m의 평균오차를 가짐을 보였다(11).
이러한 결과는 역학모델의 수정 및 초기궤도 정보의 수정을 통해 개선이 가능할 것으로 사료되지만, 해당 궤도 결정 수준이 충돌위험 분석에 충분히 효과적으로 작용할 수 있는 수준이다. 또한, 레이더 관측데이터의 낮은 고도각에 대한 거리정보의 오차보정 정보의 부재로 인해 정밀 궤도결정 결과가 영향을 받을 수 있음을 확인하였으며, 이를 위해 오차정보가 많은 초기 관측데이터를 배제한 궤도결정 결과로 약 25m 수준의 평균오차를 갖는 것을 확인하였다. 따라서 레이더 관측데이터에 대한 오차보정 정보가 주어질 경우 보다 나은 수준의 궤도결정 결과를 얻을 수 있을 것이다.
6과 같이 독일 우주운영센터의 정밀 궤도력을 기준으로 KARISMA의정밀 궤도력에 대한 오차를 RIC (Radial, In-track, Cross-track) 방향에 대한 그래프 및 거리(Range) 오차에 대한 그래프로 표현할 수 있었다. 이 그래프에서 보는 것과 같이 대다수의 오차 특성이 속도방향(In-track)에서 나타나며, 전체 비교구간에 대해 대략적으로 100m 이내의 수준임을 확인할 수 있다. 이와 같은 오차는 궤도 결정을 위한 역학모델의 차이 및 궤도결정 방식에 따라 발생할 수 있으며, 관측데이터의 특성 등의 영향으로 발생한다.
이 그래프에서 초기의 증가, 감소 구간은 초기 궤도정보의 원시(epoch) 시간부터 첫 관측데이터 획득시점까지의 데이터이며, 이후 약 180m(3σ) 수준의 속도 방향(In-track)에 대한 공분산 값을 계산할 수 있음을 확인하였다.
12이다. 이 그래프에서 확인할 수 있듯이 각각의 아크에 대해서 최대 고도각에서의 거리정보 오차가 가장 적으며, 이를 기준으로 고도각이 낮아질수록 거리오차가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 레이더 관측데이터의 특성에 따른 결과이며, 이를 이용한 정밀 궤도결정을 수행하기 위해서는 이에 대한 보정정보 역시 필요하다.
11과 같은 그래프를 얻을 수 있었다. 이 그래프에서 확인할 수 있듯이 해당 관측데이터를 바탕으로 궤도결정을 수행한 결과와 관측데이터 사이의 차이가 발생하는 것을 확인할 수 있으며, 이는 관측데이터에 대한 관측 잡음 및 관측특성 등을 적용하여 독일 우주운영 센터에서 궤도결정을 수행하였음을 의미한다. 특히 도플러 정보의 경우 모든 데이터들의 정보가 크게 차이를 보이고 있는 것으로 보아 해당 데이터에 대한 보정과정이 별도로 적용된 것으로 사료된다.
본 논문에서는 우주파편에 의한 충돌위험 분석을 위해 충돌위험을 갖고 접근해오는 우주물체에 대한 정밀궤도 정보 생성을 위해 실제 레이더 관측데이터를 이용한 궤도결정을 수행하였다. 이를 위해서 독일 우주운영센터의 협조로 얻은 우리별 3호 위성에 대한 3일간의 실제 레이더 관측 데이터를 바탕으로 항우연에서 개발한 우주파편 충돌위험 종합관리 시스템(KARISMA)을 활용하여 궤도결정을 수행하였으며, 그 결과 독일 우주 운영센터의 궤도결정 결과와 비교했을 때 대략 60m 정도의 평균오차를 보였다. 이러한 결과는 역학모델의 수정 및 초기궤도 정보의 수정을 통해 개선이 가능할 것으로 사료되지만, 해당 궤도 결정 수준이 충돌위험 분석에 충분히 효과적으로 작용할 수 있는 수준이다.
후속연구
또한, 레이더 관측데이터의 낮은 고도각에 대한 거리정보의 오차보정 정보의 부재로 인해 정밀 궤도결정 결과가 영향을 받을 수 있음을 확인하였으며, 이를 위해 오차정보가 많은 초기 관측데이터를 배제한 궤도결정 결과로 약 25m 수준의 평균오차를 갖는 것을 확인하였다. 따라서 레이더 관측데이터에 대한 오차보정 정보가 주어질 경우 보다 나은 수준의 궤도결정 결과를 얻을 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
우주파편에 의한 충돌위험 분석을 위해 필요한 것은?
일반적으로 우주파편에 의한 충돌위험 분석을 위해서는 각각의 우주물체에 대한 정밀한 궤도정보가 필요하다. 자국의 위성에 대해서는 해당 위성의 지상 관제소에서 정밀한 궤도정보를 얻을 수 있지만, 충돌위험을 가지고 접근해오는 우주 물체에 대한 궤도정보는 대부분 미국의 합동우주 전략센터(JSpOc, Joint Space Operations Center)에서 제공해주고 있는 TLE(Two Line Elements) 혹은 CDM(Conjunction Data Message)에 의존하고 있다.
항우연에서 개발한 KARISMA은 어떤 과정을 통해 운영되고 있는가?
2와 같이 개발하였다(7-12). 항우연에서 개발한 KARISMA는 2013년 1차 완성이 된 후 2014년 1월 1일부터 6개월동안 항우연 지상관제소에서 시험운영을 거쳐 2014년 8월부터 정식적으로 운영되고 있으며, 현재는 상업화 과정을 통해 상업화 버전인 CHARISMA(Conjunction Handling, Assessment and RISk Management Application)를 완성하였다(12).
KARISMA의 정밀궤도결정 모듈로 AGI사에서 개발한 궤도결정 소프트웨어인 ODTK(Orbit Determination Tool Kit)를 사용하는 이유는?
앞서 여러 참고문헌(7-11)에서 언급한 바와 같이 KARISMA는 개발자원 및 개발기간 감축을 위해 COTS(Commercial Off-The-Shell) 기반으로 설계·개발 되었으며, KARISMA의 정밀궤도결정 모듈은 AGI사에서 개발한 궤도결정 소프트웨어인 ODTK(Orbit Determination Tool Kit)를 사용하고 있다. 이는 자사 소프트웨어인 STK(System Tool Kit )와 같은 궤도역학 모델과 적분기 (integrator)를 사용함으로써 높은 신뢰도를 가지고 여러 분야에서 사용되고 있다(15-19). ODTK는 초기궤도 정보를 바탕으로 순차적으로 들어오는 관측데이터를 순차필터(Sequential Filter)기법을 이용하여 궤도결정을 수행하기 때문에 여타의 배치필터의 결과와는 다소 상이한 특성을 가진다(9).
참고문헌 (28)
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