초록
통계학적 해석인 몬테-칼로 모의실험은 대기권 재진입 분산의 결과인 낙하예정지역뿐만 아니라 상태변수들의 최종조건들을 조사하는데도 사용된다. 본 논문에서 재진입 분산은 위도, 경도, 고도, 뱅크각, 비행경로각, 기수 오차, 그리고 항속거리로 생성되는 $7\times7$ 공분산 행렬로 한정된다. 감속을 목표로 하는 대기권 재진입시 이것들에 영향을 미치는 오차 원인들은 대기밀도, 온도, 초기오차, 바람, 그리고 항력계수의 추정오차 등에 관련된 불확실성들로서 이들 오차의 $3{\sigma}_n$와 공칭 비행궤적을 사용해서 상태변수의 공분산 행렬은 궤적 오차 해석을 수행함으로 결정될 수 있다. 재진입에 대한 몬테-칼로법의 적용에 있어서 주요 고려할 점은 교란궤적, 뱅크역전, 그리고 이 제적들 각각에 대한 최종 낙하지점의 결정이다. 본 논문은 불확실성에 대한 결과를 공력계수와 뱅크역전의 관점에서 해석한다.
The Monte-Carlo simulation of statistical analysis is used to investigate the final conditions of states as well as the footprint boundaries resulting from the atmospheric re-entry dispersions. The re-entry dispersions in this paper are specified by a $7\times7$ covariance matrix of latitude, longitude, altitude, bank angle, flight path angle, heading error, and range at entry velocity. The error sources that affect these at re-entry for a deboost are the uncertainties associated with atmospheric density and temperature, initial errors, wind, and estimation error of aerodynamic coefficients. Using $3{\sigma}_n$ deviations of these errors and a nominal flight trajectory, the covariance matrix of state variables can be determined by performing a trajectory error analysis. Major considerations in the application of the Monte-Carlo method are the simulation of perturbed trajectories, bank reversal, and determination of the impact points for each of these trajectories. This paper analyzes the results of uncertainties from the viewpoint of aero-coefficients and bank reversal.
