Development of a LiAISON- based filter for autonomous orbit and attitude estimation in cis-lunar space for a maneuvering spacecraft

The past years saw a big increase in the interest for lunar exploration. With the number of satellites in lunar orbit expected to increase significantly, together with the limited tracking capability of the current ground stations infrastructure, the need for autonomous orbit determination is clear. Many possibilities are available, each with its own advantages and disadvantages. This thesis aims to develop an autonomous orbit determination strategy based on the LiAISON method, which allows a properly placed satellite to provide navigation services to multiple assets simultaneously. In fact, thanks to the asymmetric gravitational field typical of cis-lunar orbits, relative range measurements are sufficient to estimate the position and velocity of all the spacecrafts involved. The navigation satellite is placed in a Halo orbit around L2, while the other spacecraft is in a generic low lunar orbit. The latter is also expected to perform some small station keeping maneuvers, which require the use of inertial measurements and attitude determination, which influence the overall filter design choices and performances. First the environment is modeled, with all the gravitational forces acting on the two satellites together with the solar radiation pressure, in order to have a realistic scenario in which the filter can be tested. Then the necessary sensors are modeled, largely based on commercially available sensors datasheets, while the radiometric ranging signals for LiAISON are based on GNSS parameters. A coupled attitude and orbit determination filter, based on a Delayed Multiplicative Extended Kalman Filter is proposed and its performance is evaluated via Montecarlo simulations. The estimation performance and the consistency of the filter are thoroughly examined and finally it is shown that a position accuracy consistently below 1 km per axis and a velocity accuracy of less than 1 m/s along each axis is achievable, together with a maximum 0.01° attitude error around each axis when star tracker measures are available and a 0.6° error otherwise.

Negli ultimi anni si è assistito ad un notevole aumento per l'interesse verso la luna. L'aumento previsto di satelliti in orbita lunare, in combinazione con le limitate capacità delle stazioni di terra, rendono necessario lo sviluppo di sistemi di navigazione autonoma. Sono disponibili diverse metodologie, ognuna con i propri vantaggi e svantaggi. L'obiettivo di questa tesi è quello di sviluppare un sistema autonomo di determinazione dell'orbita usando il metodo LiAISON, il quale consente ad un satellite posizionato sapientemente di fornire servizi di navigazione a più utenti contemporaneamente. Grazie all'asimmetria del campo gravitazionale tipico delle orbite cislunari è infatti possibile stimare la posizione e la velocità di due o più satelliti solamente tramite misure di distanza relativa. Tale satellite è posizionato in un'orbita Halo intorno a L2, mentre il satellite utente si trova in un'orbita lunare bassa generica. Quest'ultimo è anche in grado di manovrare, rendendo quindi necessario l'utilizzo di sensori inerziali e di un algoritmo di stima dell'assetto, fattori che influenzano sia le scelte di design del filtro che le sue prestazioni. In primo luogo, un modello dell'ambiente circostante è stato simulato, includendo la gravità della luna, del sole e dei pianeti del sistema solare, insieme alle forze generate dalla pressione solare, al fine di ottenere uno scenario realistico in cui testare il filtro. Successivamente è stato sviluppato il modello dei sensori, principalmente basato su dati reali. Le misure radiometriche sono modellate riprendendo il funzionamento dei segnali GNSS. Un filtro per la stima simultanea di assetto e orbita è proposto, basato su un Delayed Multiplicative Extended Kalman Filter, le cui prestazioni sono valutate tramite simulazioni montecarlo. Infine vengono esaminate le prestazioni e la consistenza del filtro, che mostrano un'accuratezza di almeno 1 km per asse per la posizione e di 1 m/s per asse per la velocità. Un errore nella stima dell'assetto inferiore a 0.01° per asse è ottenuto quando lo star tracker è utilizzato e aumenta fino a 0.6° quando questo non è disponibile.