Adaptive Kalman filtering for small satellite attitude estimation

Abstract

Devido à evolução da tecnologia, particularmente a eletrônica, o desenvolvimento de satélites tornou-se mais acessível, permitindo sua construção por empresas startups e universidades. Tais satélites utilizam componentes de baixo custo, de uso geral, no qual busca-se trocar uma plataforma de alto custo, e confiabilidade, por uma constelação de veículos de baixo custo, menos confiáveis, mais avançados tecnologicamente, e de fácil reposição. Neste contexto, um sistema de determinação de atitude adaptativo é uma alternativa para lidar com sensores que possuem estatísticas que variam ao longo do tempo ou que não são completamente conhecidas. Um ADCS adaptável garantiria maior confiabilidade à plataforma, aumentando a vida útil e reduzindo o custo de reposição. Tendo isto como motivação, o presente trabalho apresenta a análise de algoritmos para adaptação do método de filtragem em medições de sensores na estimação da atitude de um pequeno satélite. Limita-se ao estudo de métodos estocásticos para tal fim, como a estimação das matrizes de covariância dos ruídos do processo e observação, e a adaptação de tais matrizes por múltiplos fatores de escala. Os resultados obtidos mostram que a adaptação das matrizes de covariância permite acomodar as medidas degradadas, diminuindo a sua influência no filtro e proporcionando a manutenção da precisão da atitude do satélite em relação ao estimador sem mecanismo de adaptação.