The purpose of this paper was to implement Kalman filtering in the form of pre-existing Simulink blocks into a CubeSat attitude determination and control system simulation and to evaluate their performance. In recent versions of Simulink, the block library has been expanded, providing a new level of abstraction for simulation engineers. The capabilities of such library filter blocks have previously not been explored for space applications and could offer a faster and more simplified filter integration process. Three types of filter implementations have been realized, being classic Kalman filter, extended Kalman filter and unscented Kalman filter. These have been applied to the outputs of the coarse Sun sensor and Earth horizon sensor, as well as to the simulation attitude estimate. State propagation functions have been defined in the form of constant and linear approximations in addition to state propagation following the same structure as the simulation reference truth. Filter efficiency was evaluated using control error, pointing knowledge, pointing accuracy and variance as performance measures. Furthermore, interventions were introduced in the form of sensor data loss and solar panel deployment. The Kalman filter blocks were successfully integrated into the simulation. Performance measures revealed that constant state transition functions provided the best performance in most cases, exceptions being the extended Kalman filter and unscented Kalman filter of the attitude estimate application. Here, the true state propagation instead outperformed the other filters. Signal data loss showed that the true state propagation was the only one that could accurately predict the attitude state in a scenario when sensors fail to provide data. Solar panel deployment could not be utilized to evaluate the filter performance as the filter implementation did not support prediction of a dynamic attitude state. Results suggest that the pre-existing Simulink filter blocks can provide an easier alternative to defining filters from scratch. However, great care needs to be taken when tuning block parameters and constructing state transition functions to assure proper behavior. / Syftet med arbetet har varit att implementera Kalmanfilter i formen av fördefinierade Simulink-block i en simulering av ett system för attitydbestämning och styrning för en CubeSat, och utvärdera prestandan. I nyare versioner av Simulink har blockbiblioteken utökats, vilket har introducerat nya nivåer av abstraktion för simuleringsingenjörer. Möjligheterna hos filterblock i sådana bibliotek har ännu inte utforskats för rymdtekniska tillämpningar, och skulle kunna leda till snabbare och enklare integrering av filter. Tre typer av filterimplementationer har genomförts: klassiska Kalmanfilter, utökat Kalmanfilter och oparfymerat Kalmanfilter. Dessa har applicerats till utdata från solsensor och jordhorisontsensor, samt till simuleringens uppskattade attityd. Funktioner för tillståndspropagering har definierats i formen av konstanta och linjära approximationer tillsammans med den verkliga tillståndspropageringen, som har samma struktur som simuleringens sanna referensvärde. Effektiviteten hos filtren har utvärderats genom kontrollfel, riktningskunskap, riktningsnoggrannhet och varians som prestandamått. Vidare har interventioner introducerats i form av förlust av sensordata och utfällning av solpaneler. Kalmanfilterblocken integrerades med framgång i simuleringen. Prestandamåtten visade att de konstanta funktionerna för tillståndspropagering gav bäst prestanda i de flesta fallen, förutom i fallet av utökat Kalmanfilter och oparfymerat Kalmanfilter i appliceringen på den uppskattade attityden. I det sistnämnda fallet var det den verkliga tillståndspropageringen som presterade bättre än de andra filtren. Förlust av signaldata visade att den verkliga tillståndspropageringen är den enda som med säkerhet kan förutsäga utvecklingen av attityden i ett läge där sensorerna inte längre levererar data. Utfällningen av solpanelerna kunde inte utnyttjas för att utvärdera prestandan hos filtren, då implementeringen av filtren inte kan förutsäga utvecklingen av ett dynamiskt attitydtillstånd. Resultaten antyder att fördefinierade Simulink-filter kan erbjuda ett enklare alternativ till att definiera filter helt från början. Dock så krävs noga omsorg vid inställning av blockparametrar och vid konstruktion av funktioner för tillståndspropagering för att säkerställa korrekt beteende
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-285762 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Larsson, Jesper |
| Publisher | KTH, Rymdteknik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2020:352 |
Page generated in 0.003 seconds