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dc.contributor.advisorSilva, William Reis-
dc.contributor.authorMartins, Lucas Moreira-
dc.identifier.citationMARTINS, Lucas Moreira. Estimação de atitude de satélite artificial através de métodos não lineares. 2022. 126 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Aeroespacial) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2022.pt_BR
dc.description.abstractNeste trabalho, os filtros de Kalman Estendido, H∞ Estendido e H∞ Estendido de Segunda Ordem foram aplicados para a estimação de atitude e viés de girômetros do satélite CBERS-2 (China Brazil Earth Resources Satellite 2), lançado em 21 de outubro de 2003 e inativo desde 15 de Janeiro de 2009, operado tanto pelo Brasil quanto pela China para observação da Terra. O trabalho foi realizado através de medidas simuladas e reais dos sensores de atitude do satélite, que tem como características orbitais uma órbita polar heliossíncrona com altitude de 778 km, inclinação de 98,504◦, excentricidade de 1,1×10−3 e argumento do periastro de 90◦, cruzando a linha do Equador às 10:30 da manhã, na direção descendente. Foi feita uma introdução sobre a teoria por trás da estimação de atitude, que inclui a forma de representar a atitude, os sensores e os métodos de estimação utilizados, e os conceitos apresentados foram aplicados em forma de simulação numérica computacional, gerando resultados. Por fim, os resultados gerados pelos diferentes métodos de estimação utilizados foram analisados e comparados entre si, onde foram feitas observações a respeito de seus desempenhos. Como resultado, a filtragem H∞ obteve melhores medidas de atitude, por ser um filtro mais robusto, porém a um custo computacional maior, devido às suas maiores quantidades de operações matemáticas.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordSatélites artificiaispt_BR
dc.subject.keywordFiltro de Kalmanpt_BR
dc.titleEstimação de atitude de satélite artificial através de métodos não linearespt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2023-02-14T20:20:41Z-
dc.date.available2023-02-14T20:20:41Z-
dc.date.submitted2022-05-13-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/33513-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1In this work, the Extended Kalman Filter, Extended H∞ Filter and Second-Order Extended H∞ Filter were applied for the attitude and gyro bias estimation of the satellite CBERS-2 (China Brazil Earth Resources Satellite 2), launched in October 21, 2003, and inactive since January 15, 2009, operated by both Brazil and China for Earth observation. The work was done through simulated and real measurements of the satellite, which has as orbital characteristics a Sun-synchronous polar orbit with an altitude of 778 km, inclination of 98.504◦, eccentricity of 1.1×10−3 and argument of periapsis of 90◦, crossing the Equator line at 10:30 am, in a descending direction. An introduction about the theory behind attitude estimation was made, which includes the way of repre-senting attitude, the used sensors and estimation methods, and the presented concepts were applied in the form of numerical computer simulation, generating results. Finally,the results generated by the different estimation methods used were analyzed and com-pared to each other, where remarks were made about their performance. As a result,the H∞ filtering obtained better attitude measures, as it is a more robust filter, but at a higher computational cost, due to its greater amounts of mathematical operations.pt_BR
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