Decomposed Algorithm for Spacecraft Motion Parameters Estimation by GNSS Data
EDN: FAMRVU
Abstract
This article discusses the problem of estimating spacecraft trajectory parameters based on data provided by a GNSS (Global Navigation Satellite System) receiver and onboard spacecraft motion prediction algorithms. The traditional approach to solving the mentioned problem relies on Kalman filtering techniques for estimating the spacecraft’s coordinates and velocity. The navigation algorithms in the onboard computer must meet the technical requirements for maximum reduction in computational load. The paper proposes a method of decomposition for onboard integration algorithm using three parallel secondorder filters. This algorithmic approach significantly reduces the computational load of the algorithm, while maintaining accuracy. The main goal of this paper is to design a decomposed algorithm for estimation problem posed.
About the Authors
A. A. Golovan
Lomonosov Moscow State University
Russian Federation
Russian Federation
Moscow
I. I. Markov
Moscow Experimental Design Bureau MOKB Mars – Branch of Dukhov Russian National Research Institute of Automation
Russian Federation
Russian Federation
Moscow
I. V. Solov’ev
Moscow Experimental Design Bureau MOKB Mars – Branch of Dukhov Russian National Research Institute of Automation
Russian Federation
Russian Federation
Moscow
M. A. Shatskii
Moscow Experimental Design Bureau MOKB Mars – Branch of Dukhov Russian National Research Institute of Automation
Russian Federation
Russian Federation
Moscow
References
1. Аншаков Г.П., Голяков А.Д., Петрищев В.Ф., Фурсов В.А. Автономная навигация космических аппаратов. Самара: ГНП РКЦ «ЦСКБ-Прогресс», 2011. 569 с.
2. Михайлов Н.В. Автономная навигация космических кораблей с использованием GPS // Гироскопия и навигация. 2008. №1. С. 3–21.
3. Михайлов Н.В. Автономное определение параметров орбиты искусственных спутников Земли с использованием спутниковых радионавигационных систем // Гироскопия и навигация. 2010. №4. С. 41–52. DOI: 10.17285/0869-7035.2014.22.4.016-033.
4. Тучин Д.А. Автономное определение параметров движения околоземного космического аппарата по измерениям спутниковых навигационных систем: дис.... канд. физ.-мат. наук: 01.02.01 / Тучин Денис Андреевич. М., 2004. 111 с.
5. Yoon, Y.T., Eidener, M., Yague-Martinez, N., Montenbruck, O., TerraSAR-X precise trajectory estimation and quality assessment, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions, 2009, vol. 47, no. 6, pp. 1859–1868, doi:10.1109/TGRS.2008.2006983.
6. Голован А.А., Парусников Н.А. Математические основы навигационных систем. Ч. II. Приложения методов оптимального оценивания к задачам навигации / изд. 2-е, испр. и доп. М.: МАКС Пресс, 2012. 172 с.
7. Valldao, D.A., McClain, W.D., Fundamentals of Astrodynamics and Applications, McGraw-Hill, 1997, doi: 10.17285/0869-7035.00104.
8. Голован А.А., Моргунова С.Н., Соловьев И.В., Шатский М.А. Декомпозированный алгоритм оценки ориентации космического аппарата в режиме астрокоррекции // Гироскопия и навигация. 2022. №4 (119). С. 71–86.
9. Gelb, A., Applied Optimal Estimation, The M.I.T. PRESS, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, and London, England, 2001.
10. Grewal, M.S., Andrews, A.P., Kalman Filter: Theory and Practice, John Wiley & Sons, Inc., 2001.
11. Kailath, T., Sayed A.H., Hassibi, B., Linear Estimation, Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 2000.
12. Параметры Земли 1990 года (ПЗ-90.11). Справочный документ. М., 2014.
Review
For citations:
Golovan A.A., Markov I.I., Solov’ev I.V., Shatskii M.A. Decomposed Algorithm for Spacecraft Motion Parameters Estimation by GNSS Data. Gyroscopy and Navigation. 2025;33(2):32-47. (In Russ.) EDN: FAMRVU
Views:
26
Email this article 