CNUSAIL-1은 태양돛을 탑재한 3U 크기의 큐브위성이다. 저궤도에서 태양돛을 전개하고, 이에 따른 자세와 궤도에 대한 영향을 확인하는 임무를 수행한다. 본 논문에서는 CNUSAIL-1을 위한 자세결정 알고리즘의 구현 가능성을 제시하였다. 위성의 기준센서는 태양센서, 3축 지자기센서를 이용하며, 관성센서는 MEMS자이로센서를 사용한다. 큐브위성용 센서는 상대적으로 저가이며, 성능 및 잡음특성이 좋지 않은 단점이 있다. 따라서 자세결정 알고리즘으로 노이즈 특성을 고려할 수 있는 확장칼만필터를 적용하였다. 또한 자세결정의 결정론적 방법인 QUEST 알고리즘과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
CNUSAIL-1은 태양돛을 탑재한 3U 크기의 큐브위성이다. 저궤도에서 태양돛을 전개하고, 이에 따른 자세와 궤도에 대한 영향을 확인하는 임무를 수행한다. 본 논문에서는 CNUSAIL-1을 위한 자세결정 알고리즘의 구현 가능성을 제시하였다. 위성의 기준센서는 태양센서, 3축 지자기센서를 이용하며, 관성센서는 MEMS 자이로센서를 사용한다. 큐브위성용 센서는 상대적으로 저가이며, 성능 및 잡음특성이 좋지 않은 단점이 있다. 따라서 자세결정 알고리즘으로 노이즈 특성을 고려할 수 있는 확장칼만필터를 적용하였다. 또한 자세결정의 결정론적 방법인 QUEST 알고리즘과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
This paper discusses the attitude determination of the CNUSAIL-1 cube-satellite. The primary mission of the CNUSAIL-1 is sail deployment and operation in low Earth orbit, and the secondary mission is to look into influence of the sail deployment on satellite attitude and orbit. The attitude determin...
This paper discusses the attitude determination of the CNUSAIL-1 cube-satellite. The primary mission of the CNUSAIL-1 is sail deployment and operation in low Earth orbit, and the secondary mission is to look into influence of the sail deployment on satellite attitude and orbit. The attitude determination strategy is proposed depending on three mission phases, and its performance and applicability are verified through numerical simulations. This study considers the following sensors: Sun sensors and a three-axis magnetometer as attitude reference sensors, and a three-axis MEMS gyroscope as an inertial attitude sensor. Because sensors used for cube satellites have relatively low performances and worse noise characteristics, an Extended Kalman filter (EKF) is applied to attitude determination. Additionally, it has the merits to deal with the Gaussian noises and to predict the attitude even with no measurements from reference attitude sensors, especially in the eclipse of the cube satellite. The performance of the EKF is compared to a deterministic attitude determination technique, QUEST(QUaternion ESTimation).
This paper discusses the attitude determination of the CNUSAIL-1 cube-satellite. The primary mission of the CNUSAIL-1 is sail deployment and operation in low Earth orbit, and the secondary mission is to look into influence of the sail deployment on satellite attitude and orbit. The attitude determination strategy is proposed depending on three mission phases, and its performance and applicability are verified through numerical simulations. This study considers the following sensors: Sun sensors and a three-axis magnetometer as attitude reference sensors, and a three-axis MEMS gyroscope as an inertial attitude sensor. Because sensors used for cube satellites have relatively low performances and worse noise characteristics, an Extended Kalman filter (EKF) is applied to attitude determination. Additionally, it has the merits to deal with the Gaussian noises and to predict the attitude even with no measurements from reference attitude sensors, especially in the eclipse of the cube satellite. The performance of the EKF is compared to a deterministic attitude determination technique, QUEST(QUaternion ESTimation).
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
위성의 실제적인 환경에서 자세를 추정하기 위해서, 센서의 관측성에 따른 영향을 확인해야 한다. 따라서 자이로 센서만 작동할 때, 자이로와 지자기 센서만 작동할 때, 자이로와 태양센서만 작동할때 세 가지 경우로 나누어 자세 추정 오차를 확인해 보았다.
본 위성은 태양돛을 이용하여 궤도 재진입하는 임무를 수행할 목적이 있다. 이에 따라 지속적으로 z축이 속도 벡터와 일치하는 자세제어 기동을 하게 되며, 이때 자세결정 성능은 다음 Fig.
가설 설정
이때 ηv , ηu는 각각 자이로 유동 토크 잡음과 자이로 유동토크 파생 잡음이며 모두 백색잡음으로 가정하였다.
14와 같이 나타난다. 이때 태양센서는 관측 가능한 상태를 유지할 수 있는 시기에 수행한다고 가정하였다. 자세결정 결과 일반적으로 자세 오차는 최대 4.
제안 방법
본 논문은 큐브위성의 자세결정 시스템을 구성하고, 각 기법과 임무 단계별로 성능을 비교분석하였다. CNUSAIL-1 큐브위성 자세결정 시스템의 실제 센서 모델과 위성 모델을 반영하여 EKF와 QUEST 기법을 통해 자세 추정 시뮬레이션을 진행하였다.
EKF와 QUEST를 비교하였을 때, EKF가 센서 노이즈를 효과적으로 제거하였기 때문에 우수한 성능을 확인하였으며, 임무 단계별 기법의 효용성을 확인할 수 있었다. 각 센서별 작동여부에 따라서 자세결정에 어떠한 영향을 주는지에 대한 분석도 진행되었다. 일기간과 식기간을 고려한 궤도상 운용시 일기간 최대 1.
본 논문에서는 태양돛을 탑재한 큐브위성 CNUSAIL-1에 적합한 자세결정 시스템을 구성하고, 실제 궤도상 시뮬레이션 해석을 통해서 자세결정 알고리즘을 검증하였다. 저정밀 센서의 노이즈 특성을 고려할 수 있는 자세결정 알고리즘을 고려하여 EKF와 QUEST를 구성하였으며, 결정론적 방법과 재귀적 방법 간의 임무 단계별 효용성 등을 분석하였다.
본 논문은 큐브위성의 자세결정 시스템을 구성하고, 각 기법과 임무 단계별로 성능을 비교분석하였다. CNUSAIL-1 큐브위성 자세결정 시스템의 실제 센서 모델과 위성 모델을 반영하여 EKF와 QUEST 기법을 통해 자세 추정 시뮬레이션을 진행하였다.
자이로스코프는 Table 4의 모델을 이용하며, 센서 특성 분석 및 모델링을 위해서 주로 통계학적 모델 연구 방법인 알란 분산(Allan Variance)과 PSD(Power Spectral Density) 기법을 이용한다. 본 연구에서는 시간 영역상의 분석기법인 알란분산을 이용하여 오차의 개별 특성을 추출하여 모델링 하였으며, 잡음성분으로 ARW(Angle Random Walk), BI(Bias Instability), RRW(Rate Random Walk)를 고려하였다[8,9]
시뮬레이션 진행은 자세결정 알고리즘 별 성능, 자세결정에 이용되는 센서의 가용여부에 따른 오차 영향, 궤도 운용 시식 기간의 영향, 자세 제어 임무 단계별 자세결정 성능에 대해 시뮬레이션을 진행하고 분석하였다.
이때 기준센서 중에 태양센서가 주기적으로 작동할 수 없게 된다. 이 경우 칼만필터의 prediction step이 유지되어 태양센서를 제외한 다른 센서들만을 이용한 correction step을 적용하였다.
자세결정에 대한 성능 평가를 위해서 초기 자세(#), 자이로 바이어스(#), 각속도(ω)를 임의로 설정하였으며, 1회의 공전주기에 대해 시뮬레이션을 진행하였다.
본 논문에서는 태양돛을 탑재한 큐브위성 CNUSAIL-1에 적합한 자세결정 시스템을 구성하고, 실제 궤도상 시뮬레이션 해석을 통해서 자세결정 알고리즘을 검증하였다. 저정밀 센서의 노이즈 특성을 고려할 수 있는 자세결정 알고리즘을 고려하여 EKF와 QUEST를 구성하였으며, 결정론적 방법과 재귀적 방법 간의 임무 단계별 효용성 등을 분석하였다.
위성 임무 수행 시에 단계별로 자세가 달라지며 이에 따라 자세 제어가 필요하게 된다. 제어를 위해서 자세 정보 정확도가 필요하게 되며, 이때 자세 결정 알고리즘의 성능을 분석하였다. 주로 수행하는 임무 단계에 따른 자세제어는 지구지향, 궤도 재진입이다[13].
대상 데이터
센서는 Table 1에서 조사된 바를 토대로 큐브위성에서 이용 사례가 있는 상용품을 선정하였다. 기준센서는 태양센서와 지자기센서를 이용하며, 관성센서는 MEMS 자이로를 사용한다.
큐브위성에 사용되는 센서는 소형이며 노이즈 특성이 크다는 단점이 있어 이종센서를 통하여 자세결정 정확도와 강건성을 높이는 방법을 이용한다. 이를 고려하여 관성센서로는 Gyroscope, 기준센서로는 Sun sensor, Magnetometer를 사용한다. 위성의 탑재체인 태양돛을 전개하면 약 4m²의 돛 면적에서 생기는 그림자에 태양센서가 가려지게 되어 태양센서 관측성이 저하되는 특성을 가지고 있다.
이론/모형
CNUSAIL-1의 궤도 및 동역학을 고려하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 이에 대한 값은 Table 5와 같다.
기준센서는 태양센서와 지자기센서를 이용하며, 관성센서는 MEMS 자이로를 사용한다. 기준 벡터 형성을 위해 사용된 궤도상의 기준모델은 천문력 기반 태양 모델과 근지구의 지자기 모델을 이용한다.
센서 간의 상대적 정밀도를 이용한 가중치(ai)를 설정하여 최적 자세를 찾을 수 있다. 이는 결과적으로 식 (12)와 같은 행렬 K의 고유 값이 최대가 될 때의 문제로 정의되어 이를 Newton-Raphson 방법으로 계산하게 된다(식 13)[10,11]
자이로스코프는 Table 4의 모델을 이용하며, 센서 특성 분석 및 모델링을 위해서 주로 통계학적 모델 연구 방법인 알란 분산(Allan Variance)과 PSD(Power Spectral Density) 기법을 이용한다. 본 연구에서는 시간 영역상의 분석기법인 알란분산을 이용하여 오차의 개별 특성을 추출하여 모델링 하였으며, 잡음성분으로 ARW(Angle Random Walk), BI(Bias Instability), RRW(Rate Random Walk)를 고려하였다[8,9]
탑재체에 의한 자기장 영향을 받는다는 단점이 있지만, 근지구 상에서는 항상 지자기가 있기 때문에 관측성 확보에 용이하다는 장점이 있다. 지구 자기장 모델은 IGRF-11(International Geomagnetic Reference Field 2011)를 적용하였다[7]. 현재의 위치에서 지자기 계수들을 통해서 ECEF(Earth Centered Equatorial Fixed) 기준의 지자기벡터를 형성한다.
성능/효과
EKF는 자세오차 최대 0.5805deg, 바이어스 오차 최대 0.0005deg/hr, QUEST는 자세오차 평균 2.6484deg의 정확도 성능을 도출하여 큐브위성에서 사용가능한 성능을 만족하였다. EKF와 QUEST를 비교하였을 때, EKF가 센서 노이즈를 효과적으로 제거하였기 때문에 우수한 성능을 확인하였으며, 임무 단계별 기법의 효용성을 확인할 수 있었다.
6484deg의 정확도 성능을 도출하여 큐브위성에서 사용가능한 성능을 만족하였다. EKF와 QUEST를 비교하였을 때, EKF가 센서 노이즈를 효과적으로 제거하였기 때문에 우수한 성능을 확인하였으며, 임무 단계별 기법의 효용성을 확인할 수 있었다. 각 센서별 작동여부에 따라서 자세결정에 어떠한 영향을 주는지에 대한 분석도 진행되었다.
후속연구
6149deg로 자세 제어에 만족할만한 값이다. 본 자세결정 기법은 CNUSAIL-1 위성에 실제 적용하여 그 성능을 검증할 것이며, 국내 큐브위성 자세결정 연구의 좋은 사례가 될 것으로 사료된다.
향후 자세결정 및 자세제어 시스템의 통합 시뮬레이션을 고려한 연구를 진행할 예정이다. 추가적으로, 가상의 지자기를 모사해 주는 Helmholtz Cage와 인공 태양빛 등을 이용하여 제안한 알고리즘을 검증할 예정이며, 장착오차 및 기준센서 오차보정을 위한 상세 연구를 수행할 예정이다.
향후 자세결정 및 자세제어 시스템의 통합 시뮬레이션을 고려한 연구를 진행할 예정이다. 추가적으로, 가상의 지자기를 모사해 주는 Helmholtz Cage와 인공 태양빛 등을 이용하여 제안한 알고리즘을 검증할 예정이며, 장착오차 및 기준센서 오차보정을 위한 상세 연구를 수행할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
대형위성이 아닌 큐브위성을 개발하는 이유는 무엇인가?
최근 전 세계적으로 대학과 연구소(NASA, Boeing)에서 공학연구, 우주탐사, 대형위성 대체 등의 목적으로 큐브위성을 개발하고 있으며, 국내에서도 다수의 대학에서 큐브위성을 개발 중에 있다. 이는 위성개발에 필요한 시간, 가격, 교육 등의 측면에서 대형위성을 개발하는 경우보다 효율적이기 때문이다.
큐브위성의 자세 결정방법의 종류에는 무엇이 있는가?
관성센서로 IMU(inertial measurement unit)와 더불어 기준 센서로 태양센서, 지자기센서, 별센서, 지구센서 등을 이용하고 있다. 자세 결정방법의 종류는 대표적으로 결정론적 방법과 재귀적 방법이 있다. 결정론적 방법으로 분류되는 기법은 순서대로 TRIAD(TRI-axis Attitude Determination), SVD-method, q-method, QUEST(Quaternion Estimation) 등으로 발전해 왔으며, 이를 이용하는 큐브위성은 각각 illiniSat2, AAUSAT-3, WPI CubeSat mission 등이 있다.
큐브위성에 사용되는 센서들은 무엇이 있는가?
현재 대부분의 큐브위성들은 자세결정을 위해 자세결정 알고리즘과 그에 필요한 센서들을 이용하며, 그 종류들은 Table 1과 같다. 관성센서로 IMU(inertial measurement unit)와 더불어 기준 센서로 태양센서, 지자기센서, 별센서, 지구센서 등을 이용하고 있다. 자세 결정방법의 종류는 대표적으로 결정론적 방법과 재귀적 방법이 있다.
참고문헌 (13)
Dawson, E., Nassiff, N., and Velez, D. "Attitude Determination And Control System Design For A CubeSat Mission.", Worchester Polytechnic Institute, 2012
Jensen, K. F., and Vinther, K., "Attitude Determination and control system for AAUSAT3.", Master's Thesis, Aalborg University, 2010
Springmann, J. C., Sloboda, A. J., Klesh, A. T., Bennett, M. W., and Cutler, J. W., "The attitude determination system of the RAX satellite.", Acta Astronautica, Vol. 75, 2012, pp. 120-135
Jordi, M. B., "Swisscube attitude determination algorithm design and validation." Master's thesis, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne Laboratoire d'Automatique, 2007
M. Y. Yun, B. H. Lee, J. W. Choi and Y. K. Chang, "Modeling of Two-axis Miniature Fine Sun Sensor for Accuracy Improvement", Journal of the Korean Society for Aeronautical and Space Science, vol. 34, No. 7, pp. 71-78, 2006
H. S. Ahn, S. H. Lee, S. W. Rhee and J. S. Chae, "Attitude Determination Algorithm of LEO Satellites in the Sun-Acquisition Mode", Journal of the Korean Society for Aeronautical and Space Science, vol. 30, No. 1, pp. 82-87, 2002
Bowen, J. A., "On-board orbit determination and 3-axis attitude determination for picosatellite applications.", Master's Theses, 2009
Petkov, P., and Slavov, T., "Stochastic modeling of MEMS inertial sensors.", Cybernetics and information technologies, Vol. 10. No. 2, 2010, pp. 31-40.
Institute of Electrical and Electronics Engineers, "IEEE Standard Specification Format Guide and Test Procedure for Single-Axis Interferometric Fiber Optic Gyros.", IEEE, 1999.
Markley, F. L., "EQUIVALENCE OF TWO SOLUTIONS OF WAHBA'S PROBLEM.", The Journal of the Astronautical Sciences, Vol. 147, 2012, pp. 151-159
Kim, I. J., "The state of the art on the attitude determination algorithm for three-axis stabilized spacecraft: (4) Attitude determination algorithm using vector observation (I)", 2002
Crassidis, J. L., and Junkins, J. L., "Optimal estimation of dynamic systems", CRC press, London, 2011, pp. 419-433
Yoo, Y., Koo, S., Kim, G., Kim, S., Suk, J., and Kim, J., "Attitude Control System of a Cube Satellite with Small Solar Sail.", AIAA SciTech, 2015
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.