위성의 정밀한 자세 제어를 위하여 질량 특성 및 자세 정보에 대한 정확한 정보가 필요하다. 위성의 질량 특성은 추진제의 사용, 연료의 슬로싱, 우주 환경에 대한 영향 등의 이유로 변화한다. 또한, 자이로 센서의 데이터는 잡음과 바이어스를 포함하므로 제어 정확성을 저감시킨다. 따라서, 이에 대한 적절한 보상이 필요하다. 본 논문은 과학기술위성 3 호(STSAT-3)의 자세 결정을 위한 실시간 관성모멘트 추정 기법에 대한 연구이다. 비선형 필터에 적용 가능한 확장형칼만필터를 이용하여 자이로센서의 잡음에 대한 영향을 감소시키고, 순환최소자승법을 기반으로 필터링된 자세 정보를 이용하여 실시간으로 관성모멘트를 추정한다.
The accurate information of mass properties is required for the precise control of the spacecraft. The mass properties, mass and inertia, are changeable by some reasons such as consumption of propellant, deployment of solar panel, sloshing, environmental effect, etc. The gyro-based attitude data including noise and bias reduces the control accuracy so it needs to be compensated for improvement. This paper is about real-time inertia estimation for the attitude determination of STSAT-3, Korea Science Technology Satellite. For this we first filter the gyro noise with the Extended Kalman Filter(EKF), and then estimate the moment of inertia by using the filtered data from the EKF based on the Recursive Least Square(RLS).