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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 910 - 915 (6page)
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A technique for robust data fusion in autonomous spacecraft navigation is presented. Observations of X-ray pulsar signals and measurements from an optical camera are considered for integration. Data from sensors usually contain outliers (points that lie several standard deviations away from typical observations). This can be due to rare external phenomena or faults within the sensor itself. Unless the effect of these outliers is mitigated, orbit determination solutions will be severely degraded. A nonlinear optimization-based approach that incorporates ideas from robust statistics is presented to address this problem. What results is a filtering algorithm which we name Levenberg-Marquardt Robust Iterated Extended Kalman Filter (LM-RIEKF). We demonstrate the effectiveness of the proposed filter in a case study involving an autonomous approach trajectory toward a planet. Our results show that LM-RIEKF provides resilience even under severe sensor data contamination levels reaching 40%, while the results from the standard approach show significantly reduced performance in such settings.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. SPACECRAFT DYNAMICS
3. OBSERVATION MODELS
4. ROBUST NAVIGATION FILTER
5. SIMULATION EXPERIMENTS, RESULTS, AND DISCUSSION
6. CONCLUSION
REFERENCES
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