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Un enfoque de evolución dinámica de fase semi-analítico y basado en Monte Carlo para mega-constelaciones en órbita terrestre baja (LEO)

Autores: Su, Bo; Zhou, Qingrui

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Un enfoque de evolución dinámica de fase semi-analítico y basado en Monte Carlo para mega-constelaciones en órbita terrestre baja (LEO)


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Costo
Microsatélites
Cohetes
Mega-Constelaciones
Control de mantenimiento de órbita
Incertidumbre

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En los últimos años, con la reducción del costo de los microsatélites, el desarrollo de cohetes comerciales y la tecnología de lanzamiento de múltiples satélites, la construcción de constelaciones a gran escala en órbita baja terrestre (Mega-Constelaciones) se ha convertido en una tendencia de desarrollo. Dado que el movimiento de los satélites en LEO se ve afectado por perturbaciones como campos gravitacionales no esféricos y la resistencia atmosférica, así como por la incertidumbre de los actuadores, sistemas de medición y modelos dinámicos, es fácil que se produzca una divergencia en las configuraciones de la constelación. El control de mantenimiento de posición de los satélites es crucial para el funcionamiento estable de la mega-constelación. Con el objetivo de abordar este problema, este documento propone un enfoque de propagación de incertidumbre basado en métodos semi-analíticos y Monte Carlo para Mega-Constelaciones en LEO. Bajo la suposición de que la incertidumbre inicial en la trayectoria osculante sigue una distribución gaussiana, a través de un análisis de pruebas de hipótesis, las simulaciones de propagación de incertidumbre de un solo satélite sugieren que el argumento de latitud del satélite y la fase relativa de los satélites en el mismo plano pueden considerarse como distribuciones gaussianas con medias cero. Simulaciones de Monte Carlo de múltiples grupos con ajuste de superficie de mínimos cuadrados basado en productos establecen un mapeo aproximado entre errores iniciales y terminales. Este mapeo proporciona un método eficiente para la predicción de desviaciones y puede utilizarse para diseñar la estrategia de control de mantenimiento de posición.

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