A similar magnitude of non-gravitational perturbations are act on the formation flying low earth orbit satellites with a certain time difference. Using this temporal correlation, the non-gravity acceleration of the low earth orbiting satellites can be transferred for the othersatellites. There is a period in which the accelerometer data of one satellite is unavailable for GRACE and GRACE-FO satellites. In this case, the accelerometer data transplant method described above is officially used to recover the accelerometer data at the Jet Propulsion Laboratory (JPL). In this paper, we proposed a model for predicting accelerometer data of formation flying low earth orbit satellites using a neural network (NN) model to improve the estimation accuracy of the transplant method. Although the transplant method cannot reflect the satellite's position and space environmental factors, the NN model can use them as model inputs to increase the prediction accuracy. A prediction test of an accelerometer data using NN model was performed for one month, and the prediction accuracy was compared with the transplant method. The NN model outperformsthe transplant method with 55.0% and 40.1% error reduction in the along-track and radial directions, respectively.
The gravity anomalies that observed by ground and shipborne survey and calculated from GRACE satellite are combined by using spherical cap harmonic analysis (SCHA). In this study, ground gravity data from Korea Institute of Geoscience and Mineral Resource(KIGAM) and shipborne gravity data from National Ocean Research Institute(NORI) and Korea Ocean Research and Development institute(KORDI) were used. L-2 level GRACE Gravity Model (GGM02C) was also used for satellite gravity anomaly. The ground and shipborne surveyed data were combined and gridded using Krigging method with 0.05 degree interval and GRACE data were also gridded using the same method with 0.05 degree to harmonize with the resolution of SCHA that has coefficient up to 80. Generalized Minimal Residual(GMRES) inversion method was implemented for calculating the coefficients of SCHA using the gridded ground and satellite gravity anomalies that had 0 km and 50 km altitude, respectively. The results of inversion method showed good correlation of 0.950 and 0.995 with original ground and satellite data. The gravity anomaly using SCHA satisfies Laplace's equation, therefore, using these SCHA coefficients, gravity anomaly can be calculated at any altitude. In this study, gravity anomaly was calculated from 10 km to 60 km altitude and each altitude, very stable results were shown. The ground and shipborne gravity data that have higher resolution and satellite data in long wavelength are harmonized well with SCHA coefficients and successfully applied in South Korea area. If more continuous survey and muti-altitude surveyed data like airborne data available, more precise gravity anomaly can be acquired using SCHA method.
지구 또는 우주 원격탐사 및 관측에서 진일보한 임무 수행을 위해 위성 편대 비행의 필요성이 점차 부상하고 있다. 편대 비행은 단일 위성으로는 실현하기가 어렵거나 불가능한 과학적인 임무를 수행할 수 있다. 다양한 위성 편대 비행 기술에서 중요한 기술 중에 하나는 편대 위성간의 정밀기선결정 기술이며, 정밀도 검증 기술도 함께 동반되어야 한다. 이 논문에서는 Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE) 위성의 실제 Global Positioning System(GPS) 데이터를 사용하여 GRACE A와 B 두 위성의정밀기선결정을 수행하였다. 그리고 K/Ka-Band Ranging system(KBR) 바이어스 거리측정값으로 일괄처리 및 순차처리 방법을 통해 정밀도를 검증하였다. 제안된 순차처리 방법은 KBR 바이어스를 추정하는 대신에 기산점 차분으로 이를 제거하여 정밀도를 검증하기 때문에 검증자(KBR baised range)가 피검증자(GPS-baseline)와 독립적이고 실시간 정밀도 검증에 적용이 가능하다. 그 결과 일괄처리 검증방법과 유사한 1.5 ~ 3.0 mm의 순차처리 정밀도 검증 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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