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과학기술 전문자료/인공위성 (satellite)

인공위성의 자세결정 시스템


자세결정 시스템은 H/W센서와 S/W알고리즘으로 나뉜다. 여기에서 H/W센서란 자이로나 별 센서처럼 직접 관측하는 장비를 말하고 이 센서들에서 측정된 정보는 오차가 있을 수밖에 없다. 이 때문에 이 정보들로 자세제어를 하기 전에 S/W알고리즘을 거치게 되는데 이렇게 함으로써 오차를 포함한 측정 정보들이 좀더 정밀하고 최적화된 정보가 되어 자세조정을 하는데 쓰여 지게 된다.



H/W센서를 이용한 측정 기법으로 벡터관측(Vector Observation)기술이 많이 이용되고 있으며 측정된 자세 정보를 최적화하기 위해 S/W알고리즘이 사용되는데 먼저 센서의 잡음을 고려한 최적 자세제어 추정방법이 있고 벡터관측 기법에서 다중 데이터를 최적으로 결합하여 최소 오차의 자세정보를 추정하는 방법 등이 있다. 대표적으로 Kalman Filter 기법은 잡음이 존재하는 환경 하에서 최적의 자세정보 추정방법으로 대부분의 자세결정 모듈에 활용되고 있다.

▲ 지구 저궤도 관측위성의 대표적인 자세결정 시스템의 기능선도


위의 지구 저궤도 관측위성의 대표적인 자세결정 시스템의 기능선도에서는 Kalman Filter 알고리즘이 적용되고 있으며 별 센서와 자이로 정보를 융합(Fusion)시키고 있다.

벡터관측 (Vector Observation) 이란 일반적으로 태양, 별, 지구, 자장센서들을 이용하여 위성 동체 좌표에서 측정된 물리량과 우리가 알고 있는 기준 좌표 상 물리량을 비교하여 기준좌표계와 동체좌표계의 관계를 나타내는 방향코사인행렬(Direction Cosine Matrix) 혹은 자세 쿼터니언(Quaternion)을 얻는 것이 기본 개념이다.

여기에서 쿼터니언이란 사원수, 즉 4개의 수로 이루어진 것이라고 하는데 복소수처럼 실수부와 허수부 등 4개의 숫자원소로 이루어져 있으며 모든 회전이 한번에 적용되며 짐볼락현상(4개의 차원이기 때문에 두 개의 축이 겹치는 현상)이 생기지 않는다. 이 때문에 인공위성처럼 회전을 통한 자세제어에는 쿼터니언 방식이 많이 사용된다.

다음 그림을 보면, X, Y, Z 는 관성기준 좌표축을 나타내고 X_B, Y_B, Z_B 는 위성의 동체 좌표축을 나타낸다. 별의 패턴 매칭이 완료되면 인식된 별에 대한 천구 좌표계에서 단위벡터와 동체 좌표계에서의 단위벡터를 얻게된다. 천구 좌표계에서의 단위벡터를 V_1, V_2이고 위성의 자세변화 후 동체 좌표계에서의 단위벡터들로 W_1, W_2, W_3 하면, A * V_1 = W_1, A * V_2 = W_2, 를 만족시키는 방향코사인행렬 혹은 등가를 이루는 쿼터니언을 구함으로써 변화된 위성의 자세를 얻을 수 있게 된다.

▲ 관성기준 좌표축과 동체 좌표축


RWA의 구동 명령은 현재의 자세각과 목표 자세각과의 오차에 비례하는 신호의 형태로 이루어진다. 블록선도에서 보이는 것처럼 별 센서로부터 얻어진 위성에 대한 자세 쿼터니언을 이용하여 위성의 자세가 결정되고 그 값이 현제의 자세각과 오차가 있을 때 그 오차로 인해 자세제어 명령이 생성되어 RWA, 즉 반작용 휠이 작동을 하게 된다. 이 기동을 위한 기본적인 형태의 제어기는 고전적인 PID제어기이다.

▲ 자세 결정 시스템 블록 다이어그램


 

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