Iterative learning control and image processing for accurate satellite tracking with an optical telescope

Abstract

Bei der Kommunikation zwischen Satelliten und Bodenstationen bieten die meist benutzten RF Technologien nur eine beschränkte Datenrate. Für LEO Satelliten mit einem Kommunikationsfenster von nur mehreren Minuten pro Tag, stellt dies den Flaschenhals für den Datenaustausch dar. Eine neuartige Möglichkeit diese Beschränkungen zu bewältigen ist FSO-C, bei der ein modulierter Laserstrahl, mithilfe eines Teleskops, auf den Satelliten gerichtet wird. Im Vergleich zu RF Richtfunk, welcher einen Divergenzwinkel von mehreren Grad haben kann, bewegt sich der Divergenzwinkel des Laserstrahls meist im Bereich von mehreren Bogensekunden. Die starke Richtcharakteristik erhöht das Link Budget und ermöglicht dadurch höhere Datenraten. In bidirektionalen FSO-C Experimenten wurden, zwischen Satellit und Bodenstation, bereits Datenraten von 5.625Gbps erreicht [1]. Zusätzlich ist das FSO-C Equipment meist günstiger, platzsparender und energieeffizienter. Allerdings ist aufgrund des schmalen Laserstrahls eine sehr genaue Nachführung des Teleskops erforderlich. Der derzeitige Stand der Technik ist es, mithilfe eines Pointing Modells, die Nachführung open-loop zu steuern, oder closed-loop mit einem PAT System. Das Konzept, welches in dieser Diplomarbeit präsentiert wird, ist es die Satelliten Trajektorie mittels ILC in Kombination mit einem Starpattern Sensor einzulernen und dadurch die Nachführgenaukeit zu verbessern. Während den nächtlichen Iterationen ist eine Kamera an das Teleskop angeschlossen, welche hochauflösende Bilder des Sternenhimmels aufnimmt. Aus diesen Bildern wird nach jeder Iteration, die tatsächliche Zeigeposition des Teleskops ausgelesen, um damit die Stellgröße für die folgende Iteration zu verbessern. Dafür werden die Positionen der, auf den Bildern abgebildeten, Sterne verwendet. Ein mathematisches Modell des elektro-optischen Systems wird benutzt, um die Anforderungen an die Hardware in Kombination mit der Sternerkennungs-Software, festzulegen. Ein Prototyp des Nachführsystems wurde mit einem Testaufbau im Labor getestet. Die Ergebnisse zeigen monotone Konvergenz des Fehlersignals, wobei der finale RMS Fehler bei eDEC,rms = 1.3¿¿ und eRA,rms = 2.1¿¿ liegt. Diese Ergebnisse zeigen die Machbarkeit des vorgestellten Konzepts.

In the communication between satellites and ground stations, radio frequency (RF) communication technologies offer a limited data rate. For low earth orbit (LEO) satellites that have a communication window of several minutes per day from one ground station, this is the bottle neck in data exchange. A novel way to overcome this limitations is free-space optical communication (FSO-C), which is achieved by a modulated laser beam, directed to the satellite by an optical telescope. Compared to RF links with a divergence angel of few degrees, the laser beam divergence angle can be within the range of several arc-seconds. The stronger directivity increases the link budget and makes higher data rates possible. Data rates up to 5.625Gbps have been achieved in bidirectional FSO-C experiments from ground to satellite [1]. Additionally, laser communication is efficient in size, weight and power consumption. However, because of the narrow beam width, highly accurate tracking of the satellite is necessary. Current state of art tracking systems use open-loop tracking together with a static pointing model for the telescope, or closed-loop tracking using a pointing, acquisition and tracking (PAT) system for pointing control. The idea, which is presented in this thesis, is to improve the tracking accuracy by using an starpattern sensor together with an iterative learning control (ILC) and teach in the satellite trajectory. During the night-time iterations, a camera is connected to the telescope and images are acquired with a high frame rate. From these images the current pointing position is read out by using the stars on the images as position reference. The pointing information is used to reduce the tracking error in the following iteration. A mathematical model of the electro-optical system is computed to determine the hardware requirements in combination with the star detection software. A prototype of the tracking system is assembled and tested in tracking experiments in a laboratory setup. The results show monotonic convergence of the learning transient with a final RMS error of eDEC,rms = 1.3" and eRA,rms = 2.1". These results show the feasibility of the proposed concept.