Design and implementation of a rocket launcher hybrid navigation

Rocket Factory Augsburg (RFA) a German New Space Startup is developing a three-stage rocket launcher aiming at LEO/SSO orbits. A fundamental responsibility of the GNC team is the development of the rocket Navigation algorithm to estimate the attitude, position, and velocity allowing the guidance and control loops to autonomously steer the rocket. The thesis focuses on the analysis and design of a Hybrid Navigation system able to satisfy the various necessities of a lunch vehicle, such as delay compensation and GNSS outages. The navigation architecture was chosen to be a extit{Closed Loop, Loosely Coupled, Delayed Error State Kalman Filter} thanks to the proven capability of COTS receivers to autonomously provide a consistent PVT solution throughout the flight. A preliminary analysis used a reference trajectory to evaluate the effect of the sensor grade on inertial performances and choose an appropriate integration scheme. The filter's system model was explored using approximate analytical results on observability. The developed navigation module was then tested within a Monte Carlo simulation environment by perturbating the sensor parameter in accordance with the sensor datasheet. As a further verification, the modeled IMU output was compared to the engineering model, to assure that the simulation result would yield conservative errors. Due to concern over the visibility of GNSS satellites during flight, a simplified Almanac-based GPS model has been developed, proving that enough satellite visibility is available along the trajectory. The estimation error was compared with the filter's estimated covariance and found well within the bounds. Through the study of the covariance evolution, it was determined that given the reference dynamics, the sensor misalignments are the least observable states. Realistic signal outages were introduced in the most critical flight intervals. The filter was indeed found to be robust and the tuning proved to be adequate to capture the dead reckoning drift. Finally, the entire navigation module was deployed onto the avionics engineering model, including the flight computer, IMU, GNSS, and antennas, in a configuration equivalent to flight. The navigation module was then tested to ensure that the execution was in performance under severe multipath errors and prolonged GNSS outages with the covariance estimates correctly covering the uncertainty.

Rocket Factory Augsburg sta sviluppando un veicolo di lancio tri stadio per inserire payload in orbite LEO/SSO. Una delle responsabilita' fondamentali del team GNC consiste nello sviluppo dell'algoritmo di Navigazione, per stimare assetto, posizione e velocità, permettendo a Guidance e Controllo di comandare autonomamente il veicolo. La tesi si concentra sull'analisi e il design di un sistema di navigazione ibrido che soddisfi le peculiarità di un sistema di lancio, come la compensazione del ritardo e la robustezza a perdite di segnale GNSS. L'architettura scelta è extit{Closed Loop, Loosely Coupled, Delayed Error State Kalman Filter} grazie alla provata capacità di riceventi COTS di tracciare consistentemente soluzioni PVT durante lanci orbitali. Attraverso analisi preliminari su traiettorie di volo, è stato valutato l'impatto sulla dispersione inerziale da parte della IMU, in modo da poter scegliere in maniera opportuna il grado del sensore. La dinamica del filtro è stata studiata attraverso risultati analitici e approssimati sull'osservabilità degli stati. Il modello di Navigazione sviluppato è stato poi testato attraverso simulazioni Monte Carlo perturbando i parametri di disturbo del sensore. Un ulteriore livello di verifica dei modelli è stato ottenuto comparando le curve di Allan Variance tra modello e IMU reale. A causa di preocuppazioni sulla effettiva visibilità dei satelliti durante il volo, un modello semplificato della costellazione GPS, basato su dati dell'almanacco, ha permesso di verificare la visibilità effettiva accopiata con posizione e assetto del veicolo. L'errore di stima sull'insieme di campioni Monte Carlo è stato comparato con la covarianza stimata, risultando propriamente dentro i suoi limiti. Attraverso lo studio dell'evoluzione della covarianza, è stato determinato che, data la traiettoria di riferimento, il disallineamento dei sensori sono gli stati meno osservabili. La perdita di segnale è stata simulata attraverso finestre di lunghezza e posizione basate su dati sperimentali. Anche in tali condizioni, il filtro si è dimostrato robusto ed in grado di predire accuratamente la dispersione inerziale. Per concludere, il software di navigazione è stato caricato sull'hardware di volo, computer di bordo, IMU, GNSS e antenne. Attraverso test di terra è stato possibile verificare che il sistema performi correttamente sia in condizioni di forti disturbi multipercorso che di perdite segnale prolungate.