論文の概要: Sun sensor calibration algorithms: A systematic mapping and survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21541v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 07:16:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.848058
• Title: Sun sensor calibration algorithms: A systematic mapping and survey
• Title（参考訳）: 太陽センサキャリブレーションアルゴリズム:システマティックマッピングとサーベイ
• Authors: Michael Herman, Olivia J. Pinon Fischer, Dimitri N. Mavris,
• Abstract要約: 姿勢センサーは、天体、磁場、その他の現象を感知することで宇宙船の姿勢を決定する。 太陽センサーは、宇宙船の姿勢決定のための最も一般的で重要なセンサーである。 太陽センサの校正は、不確実性の複雑な性質のため、特に難しい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Attitude sensors determine the spacecraft attitude through the sensing of an astronomical object, field or other phenomena. The Sun and fixed stars are the two primary astronomical sensing objects. Attitude sensors are critical components for the survival and knowledge improvement of spacecraft. Of these, sun sensors are the most common and important sensor for spacecraft attitude determination. The sun sensor measures the Sun vector in spacecraft coordinates. The sun sensor calibration process is particularly difficult due to the complex nature of the uncertainties involved. The uncertainties are small, difficult to observe, and vary spatio-temporally over the lifecycle of the sensor. In addition, the sensors are affected by numerous sources of uncertainties, including manufacturing, electrical, environmental, and interference sources. This motivates the development of advanced calibration algorithms to minimize uncertainty over the sensor lifecycle and improve accuracy. Although modeling and calibration techniques for sun sensors have been explored extensively in the literature over the past two decades, there is currently no resource that consolidates and systematically reviews this body of work. The present review proposes a systematic mapping of sun sensor modeling and calibration algorithms across a breadth of sensor configurations. It specifically provides a comprehensive survey of each methodology, along with an analysis of research gaps and recommendations for future directions in sun sensor modeling and calibration techniques.
• Abstract（参考訳）: 姿勢センサーは、天体、磁場、その他の現象を感知することで宇宙船の姿勢を決定する。 太陽と恒星は2つの主要な天体である。 姿勢センサーは、宇宙船の生存と知識向上のために重要な要素である。 これらのうち、太陽センサーは宇宙船の姿勢決定のための最も一般的で重要なセンサーである。 太陽センサーは、宇宙船の座標における太陽のベクトルを測定する。 太陽センサの校正プロセスは、不確実性の複雑な性質のため、特に困難である。 不確実性は小さく、観察が困難であり、センサーのライフサイクルによって時空間的に変化する。 さらに、センサーは製造、電気、環境、干渉源など多くの不確実性源に影響を受けている。 これにより、センサライフサイクルにおける不確実性を最小化し、精度を向上させるための高度なキャリブレーションアルゴリズムの開発が動機となる。 太陽センサーのモデリングと校正技術は過去20年間にわたって文献で広く研究されてきたが、現在、この身体を統合し、体系的にレビューする資源は存在しない。 本稿では,センサ構成の幅をまたいだサンセンサモデリングとキャリブレーションアルゴリズムのシステマティックマッピングを提案する。 具体的には、それぞれの方法論に関する総合的な調査と、太陽センサーモデリングと校正技術における研究ギャップの分析と今後の方向性の勧告を提供する。

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