علوم و فناوری فضایی

علوم و فناوری فضایی

بهبود خطای RMS موقعیت و سرعت فیلترهای غیرخطی در ردگیری راداری ماهواره‌های LEO

نوع مقاله : مقالة‌ پژوهشی‌

نویسندگان
1 دانشکدة فناوری اطلاعات و ارتباطات، دانشگاه جامع امام حسین (ع)، تهران، ایران
2 دانشکدة مهندسی برق، دانشگاه صنعتی شریف ، تهران، ایران
چکیده
از میان روش­های مختلف شناسایی و ردگیری ماهواره­های مدار پایین زمین (LEO)، روش ردگیری راداری مناسب­تر است. ازآنجاکه فیلترهای خطی مرسوم، قادر به تخمین موقعیت و ردگیری دقیق سیستم­های با دینامیک غیرخطی مثل ماهواره­ها نیستند، باید از فیلترهای غیرخطی استفاده کرد. در این مقاله، ابتدا مسیر حرکت ماهواره به دور زمین با استفاده از معادلات حرکتی ماهواره (معادلات کاول) و به تبع آن مشاهدات رادار شبیه‌سازی شده و جهت تخمین موقعیت و ردگیری به فیلترهای غیرخطی کالمن توسعه­یافته (EKF) و کالمن نمونه­بردار (UKF) اعمال می­شوند. در مرحلۀ بعد برای کاهش خطای تخمین، از دیتای تولیدی در نرم­افزار STK استفاده کرده و در نهایت به بررسی خطای RMS موقعیت و سرعت و همچنین خطای تخمین هر یک از فیلترها در دو روش می­پردازیم. نتایج شبیه­سازی نشان می­دهد که به دلیل دقت بیشتر مسیر حرکت تولیدی در STK، فیلترها، در این روش تخمین بهتری زده و حداکثر خطای RMS موقعیت در حدود 40 درصد کاهش می­یابد.
کلیدواژه‌ها

[1]    Salem, J., Zeighami, M., and Alavi, S.M., Estimation of LEO Satellites Position and their Tracking with Extended Kalman Filter & Unscented Kalman Filter, (M. Sc. Thesis), Imam Hossein University, 2014 (In Persian).
[2]    Montenbruck, O. and Gill, E., Satellite Orbits. Models, Methods and Applications, Springer, 2001.
[3]    Salem, J., Zeighami, M. and Alavi, S.M., “Modelling of LEO Satellites Trajectories and Their Tracking With Extended Kalman Filter (EKF) & Unscented Kalman Filter(UKF),” Radar journal of  Imam HosseinUniversity, Vol. 2, No. 2 (No. 4), 2014, pp. 39-48.
[4]    Vergez, P., Sauter, L. and Dahlke, S., “An  ImprovedKalman Filter for Satellite Orbit Predictions,” The Journal of the Astronautical Sciences, Vol. 52, No. 3, 2004, pp. 1–22.
[5]    Sidi, M.J., Spacecraft Dynamic and Control, A Practical Engineering Approach, Cambridge Aerospace Series 7, 1997.
[6]    Benavoli, A., Chisci1, L. and Farina, A., ‘‘Tracking of a Ballistic Missile with A-Priori Information,” IEEE Trans. On Aerospace and Electronic Systems, Vol. 43, No. 3, 2007, pp. 1000-1016.
[7]    Wu, P., Kong, J. and Bo, Y., “Modified Iterated Extended KalmanParticle Filter for Single Satellite Passive Tracking,” Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, Vol. 21, 2013, pp. 120 – 130.
[8]    Rohde, J., Kalman Filter for Attitude Determination of Student Satellite, (M. Sc. Thesis), Department of Engineering Cybernetics, Norwegian University of Science and Technology, 2007
[9]    Eric, W. A. and Van Der Merwe,  R., Kalman Filtering and Neural Networks, Edited by Simon Haykin, Department of Electrical and Computer Engineering, Oregon Graduate Institute of Science and Technology, Beaverton, Oregon, U.S.A. Copyright 2001.
[10] Julier, S. J. and Uhlmann, J. K., “A New Extension of the Kalman Filter to Nonlinear Systems,” Proceedings of the SPIE AeroSense International Symposium on Aerospace/ Defense Sensing, Simulation and Controls, Orlando, Florida,  April 20–25, 1997.
[11] Ilyas, M., Lim, J., Gyu Lee, J. and Gook Park, C., “Federated Unscented Kalman Filter Design for Multiple Satellites Formation Flying in LEO,” International Conference on Control, Automation and Systems, COEX, Seoul, Korea, Oct. 14-17, 2008.
[12] Van Dyke, M.C., Schwartz, J.L. and Hall, C.D., “Unscented Kalman Filtering for Spacecraft Attitude State and Parameter Estimation,” American Astronautical Society Journal (AAS-04-115), Vol. 115, No. 04, 2004.
[13] Forghani, M. and Farrokhi, M., Satellite Orbit Estimation Using On-Line Neural Networks, Department of Electrical Engineering Center of Excellence for Power System Automation and Operation Iran University of Science and Technology, 2002 IFAC.
[14] Lan H. , Liang, Y., Zhang, W.  and et.al., “Iterated Minimum Upper Bound Filter for Tracking Orbit Maneuvering Targets,” Information Fusion (FUSION) 16th International Conference, Istanbul, Turkey, 2013.
[15] Chen, H., Chen, G., Blasch, E. and Pham, K. “Comparison of Several Space Target Tracking Filters,” Sensors and Systems for Space Applications III, Proceedings of SPIE Conference, Vol. 7330, 73300I·May 2009.
[16] Giannitrapani, A. and Scortecci, F., “Comparison of EKF and UKF for Spacecraft Localization Via Angle Measurements,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 47, Issue. 1, 2011, pp. 75-84.

  • تاریخ دریافت 22 مهر 1393
  • تاریخ بازنگری 14 مرداد 1395
  • تاریخ پذیرش 03 خرداد 1396
  • تاریخ اولین انتشار 03 خرداد 1396