This research proposes a filtering algorithm that improves the accuracy of spacecraft attitude estimation by estimating attitude errors caused by the star tracker's camera over time. The star tracker performs an initial calibration to find the optimal solution of the calibration parameters constituting the camera model before starting its mission because its physical structure may differ from the design value due to manufacturing technology limitations and environmental situations after manufacture. Nevertheless, since this calibration parameter's optimal solution and the actual value are not the same, inevitable errors occur in the attitude estimation process. Assuming that the calibration parameters are constant, the correlation over time of these attitude errors can be modeled using the variance information from the initial calibration and the measured star information. The accuracy of attitude estimation of the spacecraft can be improved using the mounted sensor error model and (the acquired) attitude information. This paper introduces the initial calibration process of star trackers and derives the colored noise model generated based on the first-order autoregressive model. In addition, I derive a Colored Noise Kalman Filter (CNKF) algorithm that augments a colored noise to the 6-state extended Kalman filter for the spacecraft attitude estimation. The attitude estimation accuracy of the proposed algorithm is analyzed through satellite maneuvering simulation.
본 연구는 별 추적기 카메라 모델 오차로 인해 발생하는 자세 오차를 시간에 따라 추정하여 비행체 자세 추정 정확도를 개선하는 필터링 기법을 제안한다. 별 추적기는 제조 기술 한계 및 제조 이후 환경 영향 등으로 인하여 물리적인 구조가 설계 값과 달라질 수 있기 때문에 임무 수행 전에 카메라 모델을 구성하는 보정 매개변수의 최적해를 구하는 초기 보정을 수행한다. 하지만 그럼에도 불구하고 보정 매개변수의 최적해와 참값은 같지 않기 때문에 자세 추정 과정에서 피할 수 없는 자세 오차가 발생한다. 만약 보정 매개변수가 일정하다고 가정한다면, 이 자세 오차의 시간에 따른 상관관계는 초기 보정 시 구한 보정 매개변수의 분산 정보와 측정된 별의 정보로부터 모델링 된다. 그리고 모델링 된 잡음 정보를 기존의 출력 자세 정보와 함께 활용함으로써 해당 센서를 활용하는 비행체 자세 추정 정확도는 개선될 수 있다. 본 논문에서는 별 추적기의 초기 보정 과정을 소개하고 이로부터 발생하는 유색 잡음을 자기회귀 모델로 모델링한다. 그리고 6개 상태를 추정하는 비행체 자세 추정 확장 칼만 필터에 유색 잡음 모델을 더한 유색 잡음 칼만 필터(Colored Noise Kalman Filter, CNKF) 알고리즘을 유도한다. 유도한 알고리즘의 자세 추정 정확도는 위성 기동 시뮬레이션을 통하여 분석된다.
