우주 감시 레이다 데이터를 이용한 위성 정밀궤도결정

국문 초록 (Abstract)

우주 공간에서의 위협은 인류의 영역확장으로 인해 실질적인 위협이 되었으며 이에 따라 우주 감시에 대한 요구는 시간이 지나면 지날수록 커져가고 있다. 우주 감시 체계 중 하나인 우주 감시 레이다의 경우 광범위한 지역에 전파를 방사하여 탐지된 대상을 카탈로그화하고 추적하는데 특화되어 있는 우주 감시 수단으로써 탐지된 우주 물체의 위치와 속도를 결정하는 정밀궤도결정은 필수적인 과정이라 할 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 데이터를 획득하는 레이다의 특성을 고려하여 확장 칼만 필터(EKF)를 추정 이론으로 하여 정밀궤도결정을 실시한다. 알고리즘을 구축하는 과정에 있어서 전파의 경로를 변화시켜 실제 위치와 차이가 발생시키게 하는 요소들을 관측 모델에 반영한다. 관측 모델에는 가장 기본이 되는 레이다와 우주 물체 간의 기하학적인 위치에 대기 굴절로 인해 발생되는 지연 오차, 전파의 유한한 속도로 인해 발생하는 광주시간, 광행차 현상을 반영하였다. 이 과정에서 관측 모델을 구성한 각 요소들이 발생시킬 수 있는 오차와 이를 보정할 수 있는 수준을 확인하며 정밀궤도결정 수렴 수준 및 시기에 영향을 끼칠 수 있는 요소들을 조건으로 하여 다양한 상황 하에서 시뮬레이션 한다. 정밀궤도결정을 실시한 결과 초기궤도결정을 통해 결정된 초기 궤도의 속도 벡터에서는 관측 데이터의 잡음으로 인해 수 백 m/s의 오차를 발생시켰으며 이로 인해 발산하는 경향성을 띄어 이를 개선하기 위하여 초기 궤도를 TLE data, LeoLabs 궤도력으로 활용하여 문제를 해결하였다. 정밀궤도결정 간 거리 변화율을 사용함으로써 수렴 속도가 빨라짐을 확인하였다. 관측 모델이 추정이론에 일부로써 관측 데이터에 포함된 오차를 줄인다는 사실은 알 수 있었으나 관측 모델을 통해 보정할 수 있는 수준은 수 십m 수준에서 보정이 가능하지만 관측 데이터가 갖고 있는 오차 혹은 잡음이 많다면 추정 이론을 통하더라도 결국 수렴하는 수준은 관측 데이터 품질에 영향을 많이 받음을 확인하였다.
이 연구를 통해 개발된 정밀궤도결정 알고리즘을 통해 레이다 데이터의 품질에 따른 정밀궤도결정의 수준 및 수렴 변화를 확인하고 추후 우리나라에 우주 감시 레이다가 도입되었을 시 레이다 운영 및 유지 관련 연구에 활용될 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As humanity expands its presence into space, the threat from space has become a real concern, and the demand for space surveillance continues to grow over time. One of the space surveillance systems, the space surveillance radar, requires precise orbit determination (OD) as an essential process to catalog and continuously track detected objects. In this study, considering the real-time data acquisition characteristics of radar, the precise orbit determination is carried out using the Extended Kalman Filter (EKF) as the estimation theory. In the process of building the algorithm, factors that cause differences between the actual position and the radar’s measurements, due to variations in the signal path, are reflected in the measurement model. The measurement model incorporates basic geometric positioning between the radar and space object, as well as delay errors caused by atmospheric refraction, light-time delays due to the finite speed of radio waves, and light aberration effects. Throughout this process, various simulations are conducted to identify the potential errors introduced by each component of the measurement model and the level of correction that can be applied, as well as to assess how these factors influence the convergence rate and level of the precise orbit determination. As a result of conducting precise orbit determination based on this, it was observed that noise in the observation data of the initial orbit determined through initial orbit determination caused errors of several hundred m/s, leading to a tendency for divergence. To address this issue, the initial orbit problem was resolved using TLE data, LeoLabs epheris, and it was confirmed that the convergence rate improved by incorporating the range rate during the precise orbit determination process. While it was evident that the measurement model, as part of the estimation theory, reduced the errors included in the observation data, the level of correction achievable through the measurement model was limited. Specifically, in terms of angular accuracy, corrections were possible up to approximately tens of meters. However, if the observation data contained significant noise or errors, it was found that even with estimation theory, the eventual convergence level was limited by the quality of the observation data.
The precise orbit determination algorithm developed in this study demonstrates how the quality of radar data affects the level of orbit determination and convergence. It is expected that this algorithm will be utilized in future research related to the operation and maintenance of space surveillance radar systems when such systems are introduced in Korea.

목차 (Table of Contents)

• 그 림 차 례 iv
• 표 차 례 ix
• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 필요성 1
• 1.1.1 연구 배경 1
• 1.1.2 연구 필요성 2
• 1.2 연구 목적 및 의의 3
• 1.2.1 연구 목적 3
• 1.2.2 연구 의의 4
• 1.3 연구 내용 및 방법 4
• 1.4 논문 개요 5
• 제 2 장 우주 감시 레이다 개요 6
• 2.1 우주 위험 및 우주 감시 체계 6
• 2.1.1 우주 위험 평가 6
• 2.1.2 우주 감시 체계 7
• 2.2 우주 감시 레이다 10
• 2.2.1 국가(연합) 주도 우주 감시 레이다 10
• 2.2.2 민간 주도 우주 감시 레이다 12
• 2.2.3 우주 감시 레이다 감시 전략 13
• 2.3 우주 감시 레이다 관측 데이터 구성 방식 14
• 2.2.1 우주 데이터 시스템 자문 위원회(CCSDS) 14
• 2.2.2 관측 데이터 구성 방식 15
• 제 3 장 정밀궤도결정 18
• 3.1 좌표계 및 시간계 18
• 3.1.1 좌표계 18
• 3.1.2 시간계 20
• 3.2 초기궤도결정 21
• 3.3 추정이론 22
• 3.3.1 확장 칼만 필터(Extended Kalman Fiter) 22
• 3.4 동력학 모델 25
• 3.4.1 지구 비대칭 중력장 25
• 3.4.2 대기 항력 27
• 3.4.3 제3체에 의한 중력 28
• 3.4.4 태양 복사압 29
• 3.5 관측 모델 29
• 3.5.1 기하학적 관측 데이터 30
• 3.5.2 대류층 굴절 31
• 3.5.3 전리층 굴절 37
• 3.5.4 광주 시간 39
• 3.5.1 광행차 40
• 제 4 장 정밀궤도결정 알고리즘 확인 및 검증 41
• 4.1 관측모델 확인 43
• 4.1.1 대기 굴절 반영 확인 및 보정 43
• 4.1.2 광주시간 및 광행차 반영 확인 및 보정 46
• 4.2 확장 칼만필터 알고리즘 검증 52
• 4.2.1 시뮬레이션 구성 52
• 4.2.2 시뮬레이션 분석 55
• 제 5 장 실제 레이다 데이터를 활용한 결과 분석 76
• 5.1 CPF(Consolidated Prediction Format) 데이터 76
• 5.2 실제 레이다 데이터 분석 77
• 5.3 정밀궤도결정 결과 분석 87
• 제 6 장 결 론 111
• 참고 문헌 113
• ABSTRACT 116