ƯỚC LƯỢNG TƯ THẾ VỆ TINH NHỎ QUAN SÁT TRÁI ĐẤT BẰNG VIỆC HỢP NHẤT HÓA DỮ LIỆU CỦA CẢM BIẾN TỐC ĐỘ GÓC VÀ CẢM BIẾN SAO

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ …… ….***………… ƯỚC LƯỢNG TƯ THẾ VỆ TINH NHỎ QUAN SÁT TRÁI ĐẤT BẰNG VIỆC HỢP NHẤT HÓA DỮ LIỆU CỦA CẢM BIẾN TỐC ĐỘ GÓC VÀ CẢM BIẾN SAO LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội – 2018 VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ …… ….***………… ƯỚC LƯỢNG TƯ THẾ VỆ TINH NHỎ QUAN SÁT TRÁI ĐẤT BẰNG VIỆC HỢP NHẤT HÓA DỮ LIỆU CỦA CẢM BIẾN TỐC ĐỘ GÓC VÀ CẢM BIẾN SAO LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã sỗ: 62 52 02 16 Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Thái Quang Vinh TS Bùi Trọng Tuyên Hà Nội – 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi, hồn thành hướng dẫn tập thể hướng dẫn Các kết nêu luận án trung thực chưa công bố cơng trình khác Tơi xin chịu trách nhiệm lời cam đoan Hà Nội , ngày tháng năm 2018 Nghiên cứu sinh Ngô Duy Tân LỜI CẢM ƠN Luận án hoàn thành Học viện Khoa học Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam Trong trình nghiên cứu, tác giả nhận nhiều giúp đỡ quý báu thầy cô, nhà khoa học, đồng nghiệp, bạn bè gia đình Để hồn thành luận án này, tơi xin chân thành cảm ơn PGS TS Thái Quang Vinh TS Bùi Trọng Tuyên định hướng, hướng dẫn, giúp đỡ điều kiện thuận lợi suốt trình nghiên cứu Luận án Tơi xin gửi lời cám ơn chân thành đến Ban Lãnh đạo, Phòng Đào tạo Sau Đại học Viện Công nghệ Thông tin Học viện Khoa học Công nghệ -Viện Hàn lâm khoa học Công nghệ Việt Nam tạo điều kiện tốt suốt thời gian học tập nghiên cứu, để tơi hồn thành luận án Tôi xin chân thành cảm ơn lãnh đạo Viện Công nghệ vũ trụ đồng nghiệp tạo điều kiện, giúp đỡ tơi q trình nghiên cứu, thử nghiệm hoàn thiện nội dung nghiên cứu luận án Tơi xin bày tỏ lòng biết ơn đến gia đình, bạn bè người thân ln quan tâm, động viên, khích lệ giúp đỡ tơi trình học tập nghiên cứu Xin trân trọng cảm ơn Hà Nội, ngày tháng năm 2018 Nghiên cứu sinh Ngô Duy Tân MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG 10 MỞ ĐẦU 11 CHƯƠNG TỔNG QUAN 16 1.1 Tư vệ tinh 16 1.2 Các hệ tọa độ khảo sát chuyển động vệ tinh 17 1.3 Biểu diễn tư vệ tinh 19 1.3.1 Biểu diễn tư vệ tinh quaternion 20 1.3.2 Biểu diễn tư vệ tinh vec-tơ Pivot 22 1.3.3 Sai lệch tư vệ tinh 24 1.4 Các tiêu phân hệ xác định điều khiển tư vệ tinh 25 1.5 Thuật toán ước lượng tư ràng buộc vệ tinh 27 CHƯƠNG MƠ HÌNH VỆ TINH VÀ CẢM BIẾN TƯ THẾ TRONG BÀI TOÁN ƯỚC LƯỢNG TƯ THẾ VỆ TINH 31 2.1 Xây dựng mơ hình động lực học vệ tinh với bánh xe động lượng điều khiển tư vệ tinh 31 2.1.1 Xây dựng mơ hình động lực học vệ tinh với bánh xe động lượng 31 2.1.2 Luật điều khiển tư vệ tinh 36 2.2 Cảm biến tư vệ tinh 38 2.2.1 Cảm biến tốc độ góc 38 2.2.2 Cảm biến 41 CHƯƠNG ƯỚC LƯỢNG TƯ THẾ VỆ TINH BẰNG HỢP NHẤT DỮ LIỆU ĐA CẢM BIẾN 45 3.1 Sơ đồ khối ước lượng tư 45 3.2 Ước lượng tư cảm biến cảm biến tốc độ góc sử dụng phương pháp trọng số 47 3.3 Sử dụng lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman Filter - EKF) 49 3.4 Các phương pháp ước lượng dựa thuật toán QUEST (Quaternion Estimation) 49 3.5 Ứng dụng phương pháp Pivot toán ước lượng tư vệ tinh 50 3.6 Phương pháp thích nghi 54 CHƯƠNG ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG TƯ THẾ BÙ ĐỘ TRƯỢT CỦA CẢM BIẾN TỐC ĐỘ GÓC 56 4.1 Xây dựng ước lượng tư có bù độ trượt 56 4.2 Mô 59 4.2.1 Kết mô phương pháp ước lượng trọng số 60 4.2.2 Kết mô phương pháp ước lượng bô lọc Kalman mở rộng .62 CHƯƠNG ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG TƯ THẾ KHÁNG LỖI TRÊN VỆ TINH QUAN SÁT TRÁI ĐẤT 65 5.1 Thiết kế ước lượng tư vệ tinh sử dụng lọc Kalman 65 5.1.1 Nguyên tắc hoạt động: 66 5.1.2 Điều chỉnh hệ số lọc 70 5.2 Sử dụng thuật toán fuzzy để điều chỉnh lọc hợp liệu 71 5.3 Đề xuất chế kháng lỗi cho ước lượng tư vệ tinh quan sát Trái đất 74 5.4 Mô 75 5.4.1 Mô vệ tinh chế độ tiêu chuẩn 75 5.4.2 Mô vệ tinh chế độ chụp ảnh 78 5.5 Kết luận 83 KẾT LUẬN 84 KIẾN NGHỊ 85 NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN 86 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO 88 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU Attitude Determination and Control Subsystem - Phân hệ xác định ADCS điều khiển tư vệ tinh DCM Direct Cosine Matrix – Ma trận quay EKF Extended Kalman Filter - Bộ lọc Kalman mở rộng FPGA Field-programmable gate array- Mảng logic khả trình KF Kalman Filter - Bộ lọc Kalman MRP Modified Rodrigues Parameters- Các tham số MRP PID Proportional Integral Derivative -Bộ điều khiển vi tích phân tỷ lệ QUEST Quaternioin Estimator - Bộ dự đoán quarternion Single Event Upset- Hiện tượng đảo bit liệu ảnh hưởng SEU xạ vũ trụ System on Chip – Một loại mạch tích hợp chức SoC máy tính (bao gồm vi xử lý, nhớ, giao tiếp,…) SSO Sun Synchronous Orbit – Quỹ đạo đồng mặt trời SST Star tracker - Cảm biến UKF Unscented Kalman Filter Vietnam Natural Resources, Environment and Disaster Monitoring VNREDSat-1 Satellite-Vệ tinh nhỏ Việt Nam giám sát tài nguyên thiên nhiên môi trường thiên tai i Hệ tọa độ quán tính (inertial frame) b Hệ tọa độ liên kết, hệ tọa độ vệ tinh (body frame) o Hệ tọa độ quỹ đạo (orbit frame)  Góc nghiêng (roll)  Góc chúc ngóc (pitch)  Góc hướng (yaw) q   q1 , q2 , q3 , q4  Quaternion ωbbi ,ω Tốc độ quay b so với hệ qn tính i mơ tả hệ b T vi Véc tơ thành phần mô tả hệ tọa độ i vb Véc tơ thành phần mô tả hệ tọa độ b xˆ a , yˆ a , zˆ a  véc tơ đơn vị hệ tọa độ quy chiếu a 1, 13 x3 Ma trận đơn vị 33 Ii Ma trận mơ men qn tính 33 vệ tinh tính hệ tọa độ i I b ,I Ma trận 33 mơ men qn tính vệ tinh tính hệ tọa độ b h, hb Mơ men động lượng vệ tinh tính hệ toạ độ b H Mơ men động lượng vệ tinh tính hệ toạ độ i ,a Góc trục quay Euler τ m , τ bm Véc tơ mơ men điều khiển từ lực tính hệ toạ độ b τw Véc tơ mô men điều khiển bánh xe động lượng Tổng véc tơ mô men nhiễu tác động lên vệ tinh tính hệ toạ độ τ d , τ bd b τ g , τ bg Véc tơ mô men nhiễu gia tốc trọng trường tính hệ toạ độ b o Tốc độ quay quỹ đạo vệ tinh  Tốc độ quay bánh xe động lượng δ Véc tơ sai lệch tốc độ quay tính hệ toạ độ b DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Chế độ hướng Trái đất chế độ chụp ảnh vệ tinh 16 Hình 1.2 Các hệ trục tọa độ khảo sát chuyển động vệ tinh 17 Hình 1.3 Minh họa hệ tọa độ vệ tinh (ảnh mô hình vệ tinh VNREDSat-1) 18 Hình 1.4 Phép quay Pivot 22 Hình 1.5 Biến đổi Pivot Vec-tơ biểu diễn phép quay quanh trục cố định 23 Hình 1.6 Tam giác cầu mô tả tổng hợp phép quay 24 Hình 1.7 Vùng cần chụp ảnh hưởng độ xác phân hệ ADCS 26 Hình 1.8.Máy tính OBC750 SST 28 Hình 2.1 Sơ đồ khối phân hệ ADCS vệ tinh 31 Hình 2.2 Mơ hình vệ tinh 33 Hình 2.3 Mơ hình bánh xe động lượng 33 Hình 2.4 Mơ hình vệ tinh với bánh xe động lượng 34 Hình 2.5 Sơ đồ khối điều khiển tư vệ tinh 36 Hình 2.6 Bám theo tốc độ góc chế độ chụp ảnh 37 Hình 2.7 Sơ đồ cấu tạo cảm biến tốc độ góc học 39 Hình 2.8 Cảm biến tốc độ góc sợi quang 40 Hình 2.9 Cấu tạo cảm biến 42 Hình 3.1 Sơ đồ khối ước lượng tư vệ tinh (Tác giả tổng hợp từ nhiều nguồn) 45 Hình 3.2 Ví dụ kết hợp phương pháp trọng số (nguồn: kết mô tài liệu kỹ thuật VNREDSat-1) 48 Hình 3.3 Biểu diễn hình học phép quay X-Y-X cặp vec-tơ Pivot a’ b’ 51 Hình 4.1 Kết ước lượng tư vệ tinh (Roll, Pitch, Yaw) phương pháp trọng số 60 Hình 4.2 Sai số trỏ hướng vệ tinh phương pháp ước lượng tư phương pháp trọng số 61 Hình 4.3 Kết ước lượng tư (Roll, Pitch, Yaw) có bù độ trượt cảm biến tốc độ góc lọc Kalman mở rộng 62 Hình 4.4 Sai số trỏ hướng vệ tinh dùng lọc Kalman mở rộng có bù độ trượt cảm biến tốc độ góc 63 Hình 5.1 Sơ đồ hiệu chỉnh fuzzy 72 Hình 5.2 Hàm đánh giá đầu vào trung bình 73 Hình 5.3 Hàm đánh giá đầu 73 Hình 5.4 Kết mơ lọc EKF 76 Hình 5.5 Kết mơ EKF bị nhiễu 76 Hình 5.6 Kết mơ có bù thuật tốn fuzzy 77 Hình 5.7 Tư vệ tinh chụp ảnh 78 Hình 5.8 Tốc độ góc vệ tinh chụp ảnh 79 Hình 5.9 Sai số xác định tư vệ tinh 79 Hình 5.10 Tư vệ tinh chụp ảnh 80 Hình 5.11 Tốc độ góc vệ tinh chụp ảnh 81 Hình 5.12 Sai số xác định tư vệ tinh 81 Hình 5.13 Tư vệ tinh áp dụng thuật toán kháng lỗi 82 Hình 5.14 Tốc độ góc vệ tinh áp dụng thuật toán kháng lỗi 83 5.4.2 Mô vệ tinh chế độ chụp ảnh Việc đánh giá phương pháp xác định tư thể rõ ràng vệ tinh thực thao tác chụp ảnh Phần mô phân hệ xác định tư chụp ảnh bề mặt Trái đất với kịch sau: - Hướng vệ tinh bắt đầu chụp ảnh: [-10; 25; 20] o - Tốc độ góc vệ tinh chụp ảnh [-0.0035 -0.0073 0.0034] rad/s; - Thời gian chụp ảnh: Trong khoảng thời gian 100-200 (giây) Kết mơ phỏng: Khi khơng có tác động nhiễu lên cảm biến: Giai đoạn chụp ảnh Hình 5.7 Tư vệ tinh chụp ảnh 78 Giai đoạn chụp ảnh Hình 5.8 Tốc độ góc vệ tinh chụp ảnh Hình 5.9 Sai số xác định tư vệ tinh 79 Nhận xét: Khi cảm biến không bị tác động nhiễu tư góc quay vệ tinh điều khiển bám theo yêu cầu Dữ liệu cảm biến Khi có tác động nhiễu khơng tin cậy Hình 5.10 Tư vệ tinh chụp ảnh 80 Dữ liệu cảm biến khơng tin cậy Nhiễu đột biến Hình 5.11 Tốc độ góc vệ tinh chụp ảnh Hình 5.12 Sai số xác định tư vệ tinh 81 Nhận xét: Khi cảm biến bị tác động nhiễu tư góc quay vệ tinh có sai số lớn thời điểm bị ảnh hưởng Hiệu chỉnh thuật tốn kháng lỗi Hình 5.13 Tư vệ tinh áp dụng thuật toán kháng lỗi 82 Hình 5.14 Tốc độ góc vệ tinh áp dụng thuật toán kháng lỗi Nhật xét: Sai số tư tốc độ góc vệ tinh giảm áp dụng thuật toán kháng lỗi 5.5 Kết luận Phần mô tả phương pháp hợp lọc Kalman mở rộng để ước lượng tư vệ tinh nhỏ Phương pháp sử dụng lọc EKF hiệu tối ưu biết rõ tham số hệ thống q trình nhiễu Tuy nhiên thực tế có nhiều tham số không xác định nên mô hình khơng thật hiệu hệ thống đòi hỏi độ xác cao Điều khẳng định hệ thống sử dụng nhiều loại cảm biến khác với hệ số tin cậy khơng cố định (ví dụ tượng liệu) Để khắc phục bất thường này, thuật toán fuzzy áp dụng để đánh giá độ tin cậy hệ thống từ có hiệu chỉnh phù hợp với xu hướng biến động từ làm sở để xây dựng hợp kháng lỗi thích nghi 83 KẾT LUẬN Về phương pháp ước lượng tư vệ tinh: Ở môi trường hoạt động bình thường (khơng có đột biến nhiễu đo, thông số kỹ thuật vệ tinh ổn định) thuật tốn sử dụng lọc Kalman thơng thường thể hiệu độ xác, tốc độ tính tốn đặc biệt tính đơn giản, gọn nhẹ, phù hợp để triển khai phần cứng chuyên dụng vệ tinh với nguồn tài nguyên hạn chế (về lượng, nhớ tốc độ xử lý) Cơ chế thích nghi thuật toán mờ ước lượng thể hiệu trường hợp sau đây: chất lượng đo cảm biến bị suy giảm ảnh hưởng nhiễu đo (cảm biến hình ảnh cảm biến sao) tích lũy nhiễu (độ trượt cảm biến tốc độ góc) Khi chất lượng tín hiệu đo khơng đủ độ tin cậy (cảm biến hỏng nhiễu lớn) chế thích nghi thực nhiệm vụ giám sát để kích hoạt chế kháng lỗi ước lượng Cơ chế kháng lỗi ước lượng tư vệ tinh: giá trị đo cảm biến khơng sử dụng ước lượng sử dụng liệu thay như: sử dụng số liệu đo cảm biến sử dụng để ước lượng liệu thay cho cảm biến bị lỗi; sử dụng liệu tính tốn sẵn (hướng tốc độ góc mong muốn) Do điều kiện hoạt động khắc nghiệt tiêu chí an tồn cho vệ tinh yêu cầu quan trọng nhất, nên chế kháng lỗi đảm bảo hoạt động vệ tinh phạm vi định (về thời gian khơng có liệu cảm biến), sai số gây nhiễu yếu tố bất định quỹ đạo nên vệ tinh chuyển chế độ an toàn (safe mode) ngưỡng bị vi phạm Đây chế kháng lỗi cuối vệ tinh Các giá trị ngưỡng liên quan đòi hỏi phân tích tính tốn kỹ dựa thơng số xác vệ tinh thiết kế hệ thống 84 KIẾN NGHỊ Tuy nhiên, q trình nghiên cứu, phân tích mô phỏng, vệ tinh coi vật rắn Trong thực tế hoạt động quỹ đạo, vệ tinh mơ hình phi tuyến tính với nhiều thông số trước bất định như: ảnh hưởng cấu trúc gắn thêm (như anten, pin mặt trời, nhiên liệu) lên ma trận quán tính Is, ảnh hưởng sai lệch hướng cảm biến tốc độ góc, nhiễu từ bên ngồi môi trường vũ trụ, sai số cảm biến thay đổi,… Các yếu tố ảnh hưởng không nhỏ đến kết mô xây dựng kịch mơ Ngồi ra, yêu cầu quan trọng phần mềm vệ tinh tính ổn định, tin cậy đặc biệt phải có cấu trúc đơn giản đảm bảo hiệu định (đối với phần mềm dự đốn tư độ xác tư vệ tinh) Do vậy, hoạt động vệ tinh thương mại cỡ nhỏ thường có hỗ trợ tính tốn giám sát từ trạm mặt đất Việc áp dụng thuật tốn kháng lỗi nhằm tăng tính xác tự động vệ tinh xu hướng nhằm tăng tính linh hoạt độ xác vệ tinh đòi hỏi nhiều nghiên cứu kiểm chứng trước áp dụng mơi trường vũ trụ Tác giả có số kiến nghị sau đây: - Nghiên cứu chuyên sâu thuật toán xác định tư tối ưu hiệu nguồn tài nguyên vệ tinh Đặc biệt mô thiết bị phần cứng chip FPGA SoC (System on Chip) - Nghiên cứu ứng dụng phương pháp biểu diễn tư vệ tinh tham số Pivot Đây phương pháp hoàn toàn cần nghiên cứu để đánh giá khả áp dụng cho phân hệ xác định điều khiển tư vệ tinh 85 NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN Luận án cơng trình nghiên cứu liên quan đến thiết kế mơ cho phân hệ ước lượng tư nói riêng xác định điều khiển tư nói chung cho vệ tinh nhỏ quan sát Trái đất gắn với thông số kịch thực tế Luận án có đóng góp sau: - Trên sở chức năng, hoạt động đặc tính kỹ thuật cảm biến cảm biến tốc độ, tác giả đề xuất giải pháp hợp liệu để ước lượng tư vệ tinh nhỏ quan sát Trái đất cách xác tin cậy, với thuật toán đơn giản dễ triển khai thiết bị vệ tinh (với nhiều ràng buộc lượng, dung lượng nhớ lực xử lý) - Tác giả đề xuất phương pháp kháng lỗi cho hợp liệu, chế thích nghi sử dụng fuzzy logic nhằm đảm bảo ước lượng tư hoạt động hiệu tin cậy trường hợp chất lượng đo cảm biến bị suy giảm, không đủ tin cậy độ trượt cảm biến tốc độ, tín hiệu cảm biến 86 DANH MỤC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ Dự đoán tư vệ tinh quan sát Trái đất phương pháp hợp liệu đa cảm biến, Kỷ yếu Hội thảo khoa học “Nghiên cứu phát triển ứng dụng công nghệ vũ trụ - 2011”, Viện Công nghệ vũ trụ, 2011 Hợp liệu cảm biến tốc độ quay cảm biến để dự đoán tư vệ tinh nhỏ, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XV: Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thông- Hà Nội, 03-04/12/2012 Xác định tư kết hợp cảm biến quay hồi chuyển vệ tinh VNREDSat-1, Kỷ yếu Hội thảo Công nghệ vũ trụ Ứng dụng – Hà Nội, 19/12/2014 Hiệu chỉnh quỹ đạo cho vệ tinh nhỏ quan sát Trái đất quỹ đạo đồng Mặt trời, Kỷ yếu Hội thảo Công nghệ vũ trụ Ứng dụng – Hà Nội, 19/12/2014 Small satellite attitude determination by gyroscope and star tracker fusion, International Conference on Information and Convergence Technology for Smart Society - Ho Chi Minh, 1/2016 A New Approach for Small Satellite Gyroscope and Star Tracker Fusion, Indian Journal of Science and Technology, Volume 9, Issue 17, 5/2016 (tạp chí thuộc danh mục SCOPUS) Xác định quỹ đạo vệ tinh viễn thám phù hợp với điều kiện Việt Nam, Tạp chí Khoa học đo đạc đồ, số 34-12/2017 Proposed design of a fault-tolerance attitude estimator for small earth observation satellite, International Journal of Mechanical Engineering & Technology (IJMET), Volume 9, Issue 1, 1/2018 (tạp chí thuộc danh mục SCOPUS) Study on the needs and proposal for high and very high resolution satellite remote sensing systems in Viet Nam, International Journal of Civil Engineering & Technology (IJCIET), Volume 9, Issue 1, 1/2018 (tạp chí thuộc danh mục SCOPUS) 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] Nguyễn Khoa Sơn, Phạm Thượng Cát, Nguyễn Đức Cương, Các phương pháp xác định tư vệ tinh nhỏ quan sát Trái đất, NXB Khoa học Công nghệ, 2012 [2] Phạm Minh Tuấn, Điều khiển bám tư với nhiều tham số bất định, Tạp chí tin học điều khiển, 2010 [3] Trần Mạnh Tuấn, Công nghệ vệ tinh, Nhà xuất KH&KT, 2007 [4] Thái Quang Vinh, Bài giảng Động học hệ thống lớn, 2013 Tiếng Anh: [5] Akram Adnane, Zoubir Ahmed Foitih et al, Real-time sensor fault detection and isolation for LEO satellite attitude estimation through magnetometer data, Advances in Space Research, 2017 [6] Alex da Silva Curiel, Orbital Motion, 2000 [7] Andrew b Watson, Denis G Pelli, QUEST: A Bayesian adaptive psychometric method, Perception & Psychophysics, 1983 [8] Ashish Tewari, Modern Control Design with Matlab and Simulink, John Wiley & Son, Ltd , West Sussex England 2002 [9] Bar-Itzhack, I Y., Deutschmann, J., and Markley, F L., Quaternion Normalization in Additive EKF for Spacecraft Attitude Determination, AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, New Orleans, LA, Aug 1991, AIAA-91-2706 [10] Blanke, Mogens, Larsen and Martin Birkelund, Satellite Dynamics and Control in a Quaternion Formulation, Technical University of Denmark, 2010 [11] Bong Wie, Space Vehicle Dynamics and Control (2nd edition), American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2008 [12] Christopher D Hall, Spacecraft Attitude Dynamics and Control, Copyright Chris Hall January 12, 2003 [13] Crassidis, J L., Sigma-Point Kalman Filtering for Integrated GPS and Inertial Navigation AIAA Guidance, Navigation and Control Conference, San Francisco, CA, 2005 [14] Crassidis, J.L and Markley, F.L., Unscented Filtering for Spacecraft Attitude Estimation Journal of Guidance, Control and Dynamics, Vol 26, No 4, 2003 [15] Deutschmann, J., Markley, F L., and Bar-Itzhack, I Y., Quaternion Normalization in Spacecraft Attitude Determination, Proceedings of the Flight Mechanics/Estimation Theory Symposium, (NASA/CP-1992-3186) NASAGoddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, 1992 88 [16] Dipl -Ing Karsten Groÿekatthöfer, Dr -Ing Zizung Yoon, Introduction into quaternions for spacecraft attitude representation, 2012 [17] E.J Lefferts, Kalman Filtering for Spacecraft Attitude Estimation, Journal of Guidance, Control and Dynamics, Volume 5, Numer 5, 1982 [18] F Landis Markey, John L Crassidi, Yang Cheng, Nonlinear Attitude Filtering Methods, NASA Goddard Space Flight Center, 2009 [19] Geogr Grillmayer, FPGA-based attitude control system architecture for increased performance, 20th Annual AIA/USU conference on small satellite, 2017 [20] Gérard Maral, Michel Bousquet, Satellite Communications Systems Systems, Techniques and Technology, Fourth Edition, John Wiley & Sons, Ltd, 2003 [21] H E Emara-Shabaik, Spacecraft spin axis attitude, IEEE Trans Aerosp Electron Syst., vol 28, no 2, 1992 [22] H E Soken, C Hajiyev and S Sakai, Robust Kalman filtering for small satellite attitude estimation in the presence of measurement faults, European Journal of Control, 2014 [23] H.E Soken, C Hajiyev, Pico satellite attitude estimation via robust unscented Kalman filter in the presence of measurement faults, ISA Trans 49 (2010) [24] H.E Soken, C Hajiyev, UKF-based reconfigurable attitude parameter estimation and magnetometer calibration, IEEE Trans Aerosp Electron Syst 48 (3) (2012) 2614–2627 [25] J A Christian and E G Lightsey, The sequential optimal attitude recursion filter, 1965 [26] J Dunik, M Simandl, O Straka, Methods for estimating state and measurement noise covariance matrices: aspects and comparison, Proceedings of the 15th IFAC Symposium on System Identification, Saint-Malo, France, 2009, [27] J J E Slotine and W Li, Applied Nonlinear Control, Englewood Cliffs: Prantice-Hall, 1991 [28] J L Crassidis and F L Markley, An MME-based attitude estimator using Vectơ observations, NASA Conf Publ., 1995 [29] J L Crassidis and F L Markley, Predictive filtering for attitude estimation without rate sensors, Journal of Guidance, Control and Dynamics, Vol 20, no 3, May 1997 [30] Jack B Kuipers, Quaternions and Rotation Sequences, Princeton University Pres, 2002 [31] James C.Wilcox, A new Algorithm for strapped-down inertial navigation, IEEE Transactions on aerospace and electronic systems, Sep, 1967 [32] Janos Samio, Pham Thuong Cat, Janos Somlo, Advanced Robot Control, 1995 [33] Jason Tuthill, Design and Simulation of a nano-satellite attitude determination system, 2009 [34] Jaxa Aerospace Exploitation Agency (JAXA), Design standard attitude control design, 3/2014 89 [35] John L Crassidis and John L Junkins, Optimal estimation of Dynamic Systems, 2004 [36] John L Crassidis, Angular Velocity Determination Directly from Star Tracker Measurements, Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol 25, No 6, 2002 [37] John L Crassidis, F Landis Markley and Yang Cheng, A Survey of Nonlinear Attitude Estimation Methods, 2007 [38] K Vinther, K.F Jensen, J.A Larsen, R Wisniewski, Inexpensive cubesat attitude estimation using quaternions and unscented Kalman filtering, Auto Control Aerosp (2011) [39] Lerner, G.M., Q-method, Spacecraft Attitude Determination and Control, J.R Wertz, Kluwer Academic Publishers, the Neitherland, 1978 [40] Lewis, F L., Optimal Estimation with an Introduction to Stochastic Control Theory, John Wiley & Sons, New York, NY, 1986 [41] Lin, C.T and Lee, C.S.: Neural Fuzzy Systems, A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems Prentice Hall, 1995 [42] Lo, J T.-H., Optimal Estimation for the Satellite Attitude Using Star Tracker Measurements, Automatica, Vol 22, No 4, 1986 [43] M D Shuster, A survey of attitude representation, J Astronaut Sciense, Vol 41, No 4, 1993 [44] M.A SI Mohammed et al, Performance comparison of attitude determination, attitude estimation, and nonlinear observers algorithms, Journal of Physics, Conf Ser 783 012017, 2017 [45] Marcel J Sidi, Spacecraft Dynamics and Control - A Practical Engineering Approach Cambridge University Press, 2001 [46] Markley, F L., Attitude Estimation or Quaternion Estimation?, Journal of the Astronautical Sciences, Vol 52, No 1/2, 2004 [47] Mokhtar Aboelaze, Osama El-Deeb, Ahmed El-Bayoumi Mansoury, Mohamed Ghazy Shehata, FPGA Implementation of a Satellite Attitude Control using Variable Structure Control, the 2nd International Conference on Computer Science and Engineering, 2014 [48] Morten Pedersen Topland and Jan Tommy Gravdahl, Nonlinear attitude control of the micro-satellite ESEO, Proceedings of the 55th International Astronautical Congress 2004 - Vancouver, Canada [49] Muhammad Yasir, Simulation-based testing of embedded attitude control algorithm of an FPGA based Micro satellite, Small satellite conference, 2009 [50] Nor HazaduraHamzah, SazaliYaacob, HariharanMuthusamy, Norhizam Hamzah, Nonlinear observers for attitude estimation in gyroless spacecraft via Extended Kalman filter algorithm, International Journal of Scientific and Research Publications, Volume 4, Issue 10, October 2014 [51] P Zarchan, H Musoff, Fundamentals of Kalman Filtering; A Practical Approach, AIAA, Virginia, USA, 2000 90 [52] Paik, B.S and Oh, J.H., Gain fusion algorithm for decentralised parallel Kalman filters, IEEE Proc Control Theory Appl., 147 (1), 2000 [53] Passino, K.M and Yurkovich, S., Fuzzy Control Addison-Wesley, 1998 [54] Pedro Albertos and Antoniio Sala, Fuzzy logic controllers Advantages and drawbacks, 1998 [55] Petter Karlsson, Survey of Methods of Combining Velocity Profiles with Position control, IDT Workshop on Interesting Results in Computer Science and Engineering, 2009 [56] Quang M.Lam and John L.Crassidis, Precision Attitude Determination Using a Multiple Model Adaptive Estimation Scheme, 2007 [57] Robert Stengel, Spacecraft Sensors and Actuators, Princeton University, 2016 [58] Russell P.Patera, New fundamental parameters for attitude representation, Advances in Space Research, Vol 60, 2017 [59] Shahrokh Akhlaghi, Ning Zhou and Zhenyu Huang, Adaptive Adjustment of Noise Covariance in Kalman Filter for Dynamic State Estimation, Cornell University Library, 2017 [60] Shepperd, S.W., Quaternion from Rotation matrix Journal of Guidance and Control, Vol 1, No 3, 1978 [61] Shuster, M D., Constraint in Attitude Estimation Part I: Constrained Estimation, Journal of the Astronautical Sciences, Vol 51, No 1, 2003 [62] Shuster, M D., Constraint in Attitude Estimation Part II: Unconstrained Estimation, Journal of the Astronautical Sciences, Vol 51, No 1, 2003 [63] Shuster, M.D, Oh, S.D., Three-axis Attitude Determination from Vec-tơ Observation Journal of Guidance and Control, Vol.4, No 1, 1981 [64] Sigurd Skogestad and Ian Postlethwaite, Multivatiable Feedback Control: Analysis and Design, Wiley, 2005 [65] Soken H.E., Hajiyev C., Sakai S., Robust Kalman Filtering with Single and Multiple Scale Factors for Small Satellite Attitude Estimation, Advances in Estimation, Navigation, and Spacecraft Control ENCS 2012 Springer, Berlin, Heidelberg [66] Surrey Satellite Technology US LLC, OBC750 LEO Flight Computer [67] Surrey Satellite Technology, OBC750 LEO Flight Computer [68] Tamer Mekky Ahmed Habib, A new optimal fusion algorithm for spacecraft attitude determination and estimation algorithms, The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 2017 [69] Thai Quang Vinh, Kaoru Hirota, Decentralized robust fuzzy sliding mode control design of interconnected uncertain system, Journal of Advanced Computational Intelligence, 2002 [70] Tsoukalas, L.H and Uhrig, R.E., Fuzzy and Neural Approaches in Engineering Wiley-Interscience, 1997 [71] Tsoukalas, L.H and Uhrig, R.E., Fuzzy and Neural Approaches in Engineering Wiley-Interscience, 1997 91 [72] Vladimir A Chobotov, Spacecraft Attitude Dynamics and Control, Krieger Publishing Company, Malabar Florida, 1991 [73] Wahba, G., A Least-Squares Estimate of Satellite Attitude, SIAM Review, Vol 7, No 3, 1965 [74] Wan, E and Van der Merwe, The Unscented Kalman Filter Kalman Filtering and Neural Networks, John Wiley & Sons, 2001 [75] Welch, G., Bishop, G., An Introduction to the Kalman Filter, The University of North Carolina at Chape Hill, 1995 [76] Wiley J Larson and James R Wertz, Space Mission Analysis and Design, K1uwer Academic Publisher 2005 [77] Y Yafei and L Jianguo, Particle filtering for gyroless attitude/angular rate estimation algorithm, 2010 First Int Conf Pervasive Comput Signal Process Appl., pp 1188–1191, Sep 2010 92