Station-keeping strategies for libration point orbits with application to the LUMIO mission

Orbits about libration points offer unique possibilities for space missions, allowing configurations that are fixed with respect to two primary bodies. However, the major drawback associated with those trajectories is their inherent instability. Due to the presence of the unstable manifold, even a small perturbation can cause a spacecraft to completely diverge from its reference path. The design of a suitable orbit maintenance strategy is thus vital for the success of the missions. The focus of this work is the station-keeping problem. The analysis is carried out using three different methods: target point, Floquet mode, and short term approach. The algorithms are then applied to the case study of LUMIO mission, with the goals of improving its station-keeping performance, and exploring different solutions. The simulations are executed in a computational environment, which involves the high fidelity roto-pulsating restricted n-body problem, to propagate the motion of the spacecraft, and various operational errors, to estimate the station-keeping cost with little approximation. The results are obtained with a Monte Carlo analysis, to ensure their statistical significance. Finally, the strategies are compared and contrasted, and validated against literature sources.

Le orbite nell'intorno dei punti di Lagrange offrono possibilità uniche per le missioni spaziali, consentendo configurazioni stazionarie nei confronti di due corpi primari. Tuttavia, il principale svantaggio associato a queste traiettorie è la loro instabilità. Per questo motivo, anche piccole perturbazioni possono causare una rapida divergenza del satellite dalla sua traiettoria di riferimento. Il progetto di una strategia di mantenimento dell'orbita è di conseguenza vitale per il successo delle missioni. Questo lavoro di ricerca è focalizzato sul problema dello station-keeping. L'analisi viene svolta usando tre strategie differenti: il target point, il Floquet mode, e lo short term approach. Questi algoritmi vengono successivamente applicati al caso studio della missione LUMIO, con l'obiettivo di migliorare le sue performance, e di esplorare nuove soluzioni. Le simulazioni vengono svolte in un ambiente computazionale, che include un modello ad alta fedeltà nel sistema roto-pulsante per integrare le equazioni di moto, e degli errori operativi per approssimare le vere condizioni di missione. I risultati sono ottenuti con un'analisi Monte Carlo, per assicurare significatività statistica. Infine, le strategie sono confrontate l'una con l'altra, e validate utilizzando risultati della letteratura scientifica.