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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Covariance Matching-Based Adaptive EKF for Nanosatellite Attitude Estimation

verfasst von : Hasan Kinatas, Chingiz Hajiyev

Erschienen in: Green Approaches in Sustainable Aviation

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

This study discusses and compares the performance of R-adaptive extended Kalman filters (EKF) with different covariance matching techniques for a nanosatellite attitude estimation. A non-traditional approach is used for the estimation process where the TRIAD and an EKF are integrated to reduce the computational load. In order to make the EKF adaptive, covariance matching techniques are used with single scaling factor (SSF), multiple scaling factors (MSFs), and fading factors (FFs), which is an alternative approach to MSFs. To compare the performance of the proposed algorithms, one simulation is performed where a noise increment is applied to the x-axis magnetometer. As a result of the simulation, it is seen that MSF and FF approaches are superior to the SSF approach. On the other hand, no differences in performance are observed between the MSF and FF approaches.

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Literatur
Cilden, D., & Hajiyev, C. (2014). Small satellite attitude determination methods with vector observations. Journal of Astronautical Sciences, 7(2), 35–43.
Hajiyev, C., & Soken, H. E. (2021). Fault tolerant attitude estimation for small satellites. CRC Press/Taylor & Francis Group.MATH
Metadaten
Titel
A Covariance Matching-Based Adaptive EKF for Nanosatellite Attitude Estimation
verfasst von
Hasan Kinatas
Chingiz Hajiyev
Copyright-Jahr
2024
Buch
Green Approaches in Sustainable Aviation

Print ISBN: 978-3-031-33117-6

Electronic ISBN: 978-3-031-33118-3

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-33118-3_2

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