LEO 위성간 랑데부를 위한 GNSS 이중차분 기반 상대항법 및 항법전환 기법 연구 = Double-Differenced GNSS Based Relative Navigation and Transition Techniques for LEO Satellite Rendezvous

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 저궤도 위성 간 랑데부 임무를 위한 고정밀 상대항법 기술을 다룬다. 저궤도 환경에서는 빠른 속도에 따른 위성 기하 구조의 급격한 변 화, 궤도 섭동 등으로 인해 GNSS 기반 항법 정확도가 크게 저하되는 문제 가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 반송파 위상 및 도플러 측 정을 통합적으로 활용하는 GNSS 기반 상대항법 알고리즘을 제안한다. 제안 한 기법은 LEO 환경의 특수한 동역학 및 비정상적 잡음 특성을 고려하여 측정 오차, 열잡음, 다중경로 오차 등을 모델링 했다. 또한 가시 위성 변화 에 따른 발산에 대응하기 위해 적응형 칼만 필터 구조를 설계했다. 이 필터 는 잔차 및 혁신 행렬을 이용해 공분산 Q와 R을 실시간으로 갱신함으로써 동정 환경 변화에도 안정적인 추정을 유지하도록 한다. 제안된 알고리즘의 성능은 소프트웨어 기반 시뮬레이션과 지상모의 실험을 통해 검증되었다. 시뮬레이션에서는 GMAT 기반 궤도 데이터를 이용하여 다양한 AKF의 구 성 방안을 시험하고 이를 EKF와 비교함으로써 동적 거동 변화 및 잡음 특 성 변화에 대한 적응성을 정량적으로 분석하였다. 그 결과 제안된 AKF는 EKF 대비 3차원 상대 위치 RMSE를 약 71.35%, 상대 오차 오차를 약 69.56% 개선하였으며 특히 Q에 trace 기반 정규화를 적용한 AKF는 양의 정부호성을 만족하면서 수치적 안정성을 향상시켰다. 또한 실제 환경 검증 을 위해 약 221m 떨어진 기준국과 로버를 이용한 지상 실험을 수행한 결 과 AKF는 EKF 대비 3차원 상대 위치 RMSE를 49.14% 감소시켰고 새로 운 위성이 가시 영역에 진입할 때 발생하는 추정 불안정 현상이 크게 완화 되어 수렴 안정성이 향상됨을 확인하였다. 이 결과는 제안된 적응형 필터 구조가 LEO 위성 간 상대항법 환경에서의 시변 잡음 모델링 및 강인 추정 에 효과적임을 입증하였다. 또한 본 연구에서는 GNSS 신호 품질 저하 구간에서의 항법 연속성을 확보 하기 위해, Normalized Innovation Squared과 Overall Matching Confidence 지표를 활용한 항법 전환 기법을 개념적으로 제시하였다. 이를 통해 GNSS 항법에서 LiDAR 항법으로의 전환 시점을 정량적으로 판단할 수 있으며, 향 후 실제 위성 항법 전환을 위한 기반 연구로 활용될 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study addresses high-precision relative navigation for LEO satellite rendezvous mission conducted under GNSS-challenged conditions, where signal availability and quality are often degraded. In such environments, rapid changes in satellite geometry and orbital perturbations significantly reduce the accuracy of GNSS-based navigation. To overcome these limitations, this paper proposes a tightly integrated GNSS-based relative navigation algorithm that effectively exploits carrier phase and Doppler measurements. The proposed approach incorporates detailed modeling of measurement errors, thermal noise, and multipath effects while accounting for the unique dynamics and non-stationary noise characteristics of the LEO environments. In addition, Adaptive Kalman Filter structure is developed to maintain estimation stability under varying satellite visibility. The AKF adaptively updates the process and measurement covariance matrices in real time using the residual and innovation matrices, thereby ensuring robust performance against dynamic changes in measurement conditions. The algorithm’s performance was validated through both softwarebased simulations and ground-based emulated experiments. In simulations using GMAT-based orbital data, various AKF configurations were tested and compared with the EKF to quantitatively evaluate adaptability to dynamic behavior and varying noise characteristics. The results showed that the proposed AKF improved dynamic behavior and varying noise characteristics. The results showed that the proposed AKF improved the 3D relative position RMSE by approximately 71.35% and the relative velocity error by 69.56% compared to the EKF. Moreover, AKF configuration employing trace-based normalization of Q maintained positive definiteness and enhanced numerical stability. For real world validation, a ground experiment was conducted using a fixed base and a rover separated by approximately 221m. AKF achieved a 49.14% reduction in 3D relative position RMSE compared to the EKF and exhibited significantly improved convergence stability when new satellites entered the visibility region. These results demonstrate that the proposed adaptive filtering structure effectively handles timevarying noise modeling and ensures robust estimation performance in GNSS-based relative navigation between LEO satellites.In addition, this study conceptually proposed a navigation modetransition method based on the Normalized Innovation Squared and Overall Matching Confidence metrics to ensure navigation continuity in regions where GNSS signal quality degrades. This approach enables a quantitative determination of the transition point from GNSS-based navigation to LiDAR-based navigation and can serve as foundational framework for future research on real satellite navigation mode transition.

목차 (Table of Contents)

• 표목차 ⅲ
• 그림목차 ⅳ
• 국문초록ⅵ
• 제1장 서론 1
• 제1절연구배경 1
• 제2절 논문 구성 4
• 제2장 측정치 융합 필터 설계 5
• 제1절 상대항법 시스템 개념 및 상태 모델링 5
• 제2절 측정치 모델링 10
• 1. 의사거리 11
• 2. 반송파 15
• 3. 도플러 19
• 4. ISL 20
• 제3절 CSAC 시계 모델링 22
• 제4절 칼만 필터 설계 24
• 제3장 시뮬레이션 및 결과 29
• 제1절 시뮬레이션 환경 구성 29
• 제2절 시뮬레이션 결과 32
• 제3절 몬테카를로 시뮬레이션 41
• 제4절 시뮬레이션 토의 43
• 제4장 지상 실험 및 결과 47
• 제1절 실험 환경 47
• 제2절 실험 결과 49
• 제5장 LEO 도킹 환경에서 항법 모드 전환 응용 연구 51
• 제1절 GNSS-LiDAR 항법 모드 전환 개념 51
• 제2절 LiDAR 항법 선행 연구 52
• 제3절 항법 전환 기준 개념 설계 54
• 1. Normalized Innovation Squared 54
• 2. Overall Matching Confidence 56
• 3. GNSS-LiDAR/INS 전환 조건 종합. 58
• 제6장 결론 60
• 참고문헌 63
• ABSTRACT 67