THE ORBIT DETERMINATION OF LEO SATELLITES USING EXTENDED KALMAN FILTER

확장 칼만 필터를 이용한 LEO 위성의 궤도결정 방법

We studied the nonlinear estimation problem of extended Kalman filter and appled this method to LEO satellite system. Through this method the performance of extended Kalman filter was analyzed. There were certain presumption taken; J2 and atmospheric drag were simply considered in the dynamic model of LEO satellite and the system noise error of $\sigma_r$=150m, $\sigma_r$=10m/s was presumed in the observation data. As results of this simulation, the overall state estimation errors of extended Kalman filter were within the presumed error range and also the ability of performance was maximized when the condition was the state process noise Q has the 1/10 level of covariance matrix Po.

본 논문에서는 비션형계에 적용된 확장 칼만 필터의 션형화작업을 상펴보고 이를 LEO 위성에 적용해 봄으로써 확장칼만필터의 성능을 분석하였다. 모의실험을 위해 가정한 LEO 위성의 역학모델로는 $J_2$와 대기마찰에 의한 섭동을 고려하였고 사용된 관판측치에는 관측시 스템 잡음에 해당하도록 $\sigma_r$ = 150m와 $\sigma_r$ = lOm/s의 오차를 가정하였다. 모의싱험결과 필터의 전체척인 수행능력은 가정한 관측오차내에 추정오차들이 수렴되는 결과를 보였으며 이때 상태진행잡음 Q가 공분산행렬 Po의 1/10수준에서 가장 우수한 수렴능력을 나타냈다.