Yere Yakın Yörünge Uyduları İçin Manyetometre Kalibrasyonu Yöntemlerinin Kıyaslanması
Yere Yakın Yörünge Uyduları İçin Manyetometre Kalibrasyonu Yöntemlerinin Kıyaslanması
Dosyalar
Tarih
18.02.2010
Yazarlar
Çelik, Deniz Can
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Institute of Science and Technology
Özet
Manyetometreler ekonomik oluşlarının sağladığı avantajla yere yakın yörünge uydularında kullanılan bir yönelme belirleme çözümüdür. Özellikle de günümüzde yüksek bütçeli devlet kuruluşlarının yanı sıra üniversitelerin ve görece olarak daha düşük bütçeye sahip olan diğer bazı kuruluşların tasarladığı küçük uydularda sıklıkla kullanılmaktadır. Buna rağmen manyetometrelerden elde edilen sonuçlar, manyetometrelerin içinde bulundukları uydudaki elektromanyetik kuvvetlerden, elektrik akımlarından veya fırlatma anındaki elektriksel yüklerden etkilenir. Bu durumun üstesinden gelinebilmesi için bu manyetometrenin kalibrasyona tabi tutulması gerekir. Bu çalışmada kalibrasyon işlemi için üç değişik yöntem kullanılmıştır. Bunlardan birincisi son yıllarda sıklıkla kullanılan yapay sinir ağları yöntemidir. Bu yöntemde manyetometre ölçümlerindeki sapma ve ölçek katsayısı değerlerinin kestirilmesine ihtiyaç duyulmadan kalibrasyon işlemi yapılabilmektedir. Diğer yöntemler ise, en küçük kareler yöntemi ve genişletilmiş Kalman filtresidir. Özellikle, Kalman filtresinin doğrusal olmayan durumlar için uyarlanmış versiyonu olan genişletilmiş Kalman filtresi, kontrol alanında sıklıkla kullanılan bir yöntem olarak kendini göstermiştir. Çalışmada ilk olarak daha önce gerçekleştirilen tez çalışmaları hakkında bir literatür taraması yapılmış, ardından manyetometreler hakkında kısa bir bilgi verildikten sonra, Dünya’nın manyetik alan referans yönü incelenerek, yapay sinir ağları, en küçük kareler yöntemi ve Kalman filtreleriyle ilgili teorik bilgi verilmiş, en sonda da yapılan simülasyon çalışmaları gösterilmiştir. Sonuçlar bölümünde bu yöntemler birbirleriyle kıyaslanmış ve gelecekte aynı konu üzerinde yapılabilecek çalışmalar hakkında bazı tavsiyelerde bulunulmuştur.
Given that they are ecomomical, magnetometers are used as attitude determination solutions in low Earth orbit satellites. Especially today, magnetometers are used frequently by universities and other low budget orginazations other than high budget govenment associations. However, the results gained from magnetometers are highly affected by the electromagnetic forces in the satellite, electrical currents or electric charges during launch. To overcome this situation, the magnetometers should be calibrated. In this work, three different calibration methods are used. The first one is the artificial neural networking method that is frequently used. In this method one can do the calibration without estimating the bias and the scale factor values. Other methods are, the least squares method and the extended Kalman filter. Especially, the extended Kalman filter, which is a modified version of the Kalman filter for non linear conditions, has shown itself as a frequently used and respectable method in control theory. In the work, first a literature review has been done to review the previous works, then after giving a brief introduction about magnetometers, Earth’s magnetic field reference vector is examined and the theory behind artificial neural networking, the least squares method and Kalman filtering is given and lastly the simulation studies are shown. In discussion, these methods are compared among themselves and the possible future studies on the topic are recommended to the reader.
Given that they are ecomomical, magnetometers are used as attitude determination solutions in low Earth orbit satellites. Especially today, magnetometers are used frequently by universities and other low budget orginazations other than high budget govenment associations. However, the results gained from magnetometers are highly affected by the electromagnetic forces in the satellite, electrical currents or electric charges during launch. To overcome this situation, the magnetometers should be calibrated. In this work, three different calibration methods are used. The first one is the artificial neural networking method that is frequently used. In this method one can do the calibration without estimating the bias and the scale factor values. Other methods are, the least squares method and the extended Kalman filter. Especially, the extended Kalman filter, which is a modified version of the Kalman filter for non linear conditions, has shown itself as a frequently used and respectable method in control theory. In the work, first a literature review has been done to review the previous works, then after giving a brief introduction about magnetometers, Earth’s magnetic field reference vector is examined and the theory behind artificial neural networking, the least squares method and Kalman filtering is given and lastly the simulation studies are shown. In discussion, these methods are compared among themselves and the possible future studies on the topic are recommended to the reader.
Açıklama
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2010
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2010
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2010
Anahtar kelimeler
manyetometre,
yapay sinir ağları,
kalman filtresi,
en küçük kareler,
magnetometer,
least squares,
kalman filtering,
artificial neural networking