This dissertation investigates distribution density table based algorithms for attitude determination. Attitude specifies the orientation of the body frame with respect to a given reference system and can be determined by finding various parameters which denote relationship between body vectors and corresponding reference vectors. There are two main issues in the vector based attitude determination, one is a vector observation method and the other is an attitude estimation method from vector observation.
The first part of this dissertation is about vector observations using a star sensor. An alternative approach to vector observations for attitude determination using a star sensor is presented. While conventional star trackers require star vector observations through an identification of star constellations, the proposed method takes multiple vector observations of virtual line-of-sights instead of stars. A virtual line-of-sight is the pointing direction of small portion of a star sensor`s field-of-view and is measured by searching celestial positions having the same theoretical star densities with the measurement, defined as the number of detected stars in the field-of-view. The suggested approach is based on the fact that the distribution of stars in the sky is not homogeneous. A mathematical measurement model is derived and distribution density tables made from star catalog are given as a reference frame. Since star streaks are countable even in the case of fast spinning body frame, the proposed method allows not only a stabilized spacecraft but also a rotational one to take measurements, in which latter case the vector observation of stars is usually difficult owing to the low signal to noise ratio of star streaks. The second part of dissertation deals with attitude estimation methods using distribution density tables. Algorithms suggested in this dissertation minimize the cost function defined as a weighted difference between the measurement sequences from observations and the template sequences from distribution density table to estimate attitude. A particle filter method, a generalized simulated annealing method, and a hierarchical matching method are suggested for this purpose.
The proposed methods are not only applicable to the fast spinning body frame but also single frame methods which do not require motion`s information like angular velocity and acceleration from additional sensors.
본 학위논문에서는 회전체의 자세추정 기법에 대해 고찰하였다. 자세추정을 위한 전통적인 방식은 주로 벡터 측정치를 이용한 최소오차 추정방식에 기반을 둔다. 벡터 측정치는 사용되는 센서의 종류에 의해 별, 자기장, 태양 등으로 다양한데 본 연구에서는 스타센서를 이용한 기법으로 범위를 한정한다. 스타센서 혹은 스타트랙커를 이용한 자세추정법에서는 패턴매칭을 통해 별에 대한 벡터를 얻고 이를 추적해 나감으로써 자세를 추정하는데 회전체의 경우에는 별 벡터를 얻고 추적하는데 어려움이 존재한다. 또한 회전하지 않는 강체 혹은 회전속도가 낮은 강체의 경우에도 패턴매칭에 많은 계산량이 필요하여 구현에 어려움이 존재한다.
본 연구에서는 스타센서를 이용해 벡터 측정치를 얻는 새로운 방식을 제안한다. 이 방식에서는 측정치로 시야각 내의 별의 수를 사용함으로써 스타센서로부터 별 벡터를 직접 얻는 대신에 스타센서의 가상적인 시선벡터를 얻어낸다. 가상적인 시선벡터는 스타센서의 시야각 내의 작은 영역의 시점 방향으로, 천구상의 시야각 내의 이론적인 별의 수와 실제 측정치와의 비교를 통해서 얻어질 수 있다. 이러한 방식은 천구상의 별의 분포가 균일하지 않다는 사실에 기반한 접근법으로 천구상의 이론적인 별의 수를 모델링하기 위해 확률적인 측정치 모델과 스타카탈로그를 이용하여 분포밀도-테이블을 작성하였다.
분포밀도-테이블을 이용한 자세추정은 시스템 및 측정모델이 상태에 대한 비선형 함수이므로 비선형 추정기법을 통해 이뤄진다. 본 논문에서는 파티클-필터 및 시뮬레이티드-애닐링 기법을 이용한 비선형 추정법과 함께 단계적 매칭법을 통한 자세추정 기법을 제안하고 다양한 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
제안된 자세추정기법은 별의 수를 측정치로 선택함으로써 회전속도가 빠른 회전체의 경우에도 적용할 수 있다는 장점과 함께 회귀적 기법이 아닌 단일 프레임에서 자세를 결정함으로써 회전체의 각속도 정보를 필요로 하여 자이로 등의 부가적인 센서를 필요로 하는 전통적인 기법에 비해 단일 센서로도 정확한 자세추정이 가능하다.
