Recently, satellite formation flying has been a topic of significant research interest in aerospace society because it provides potential benefits compared to a large spacecraft. Some techniques have been proposed to design optimal formation trajectories minimizing fuel consumption in the process of formation configuration or reconfiguration. In this study, a method is introduced to build fuel-optimal trajectories minimizing a cost function that combines the total fuel consumption of all satellites and assignment of fuel consumption rate for each satellite. This approach is based on collocation and nonlinear programming to solve constraints for collision avoidance and the final configuration. New constraints of nonlinear equality or inequality are derived for final configuration, and nonlinear inequality constraints are established for collision avoidance. The final configuration constraints are that three or more satellites should form a projected circular orbit and make an equilateral polygon in the horizontal plane. Example scenarios, including these constraints and the cost function, are simulated by the method to generate optimal trajectories for the formation configuration and reconfiguration of multiple satellites.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.5
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pp.56-64
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2006
Station collocation of closely placed multiple GEO spacecraft is required to avoid the problem of collision risk, attitude sensor interference and/or occultation. This paper presents the method of obtaining the orbit correction scheme for collocating two GEO spacecraft within a small station-keeping box. The relative motion of each spacecraft with respect to the virtual geostationary satellite is precisely expressed in terms of power and trigonometry functions. This closed-form orbit propagator is used to define the constraint conditions which meet the requirements for the station collocation. Finally, the technique of constrained optimization is used to find the orbit maneuver sequence. Nonlinear simulations are performed and their results are compared with those of the classical method.
Currently, fast and accurate long baseline positioning in kinematic mode is a challenging topic, but positional accuracy can be improved with the help of the network-derived external ionospheric corrections. To provide not only ionospheric corrections, but also their variances, satellite-by-satellite interpolation for the ionospheric delays is performed using the least-squares collocation (LSC) method. Satellite-by-satellite interpolation has the advantage in that the vertical projection used in single-layer ionospheric model is not required. Also, more reliable user positioning and the corresponding accuracy assessment can be obtained by providing not only external ionospheric corrections but also their variances. The rover positioning with and without the external ionospheric delays in both rapid-static and kinematic mode was performed and analyzed. The numerical results indicate that the improvement in the positioning quality is achieved using the proposed method. With the TAMDEF network in Antarctica, 18 % improvement in mean time-to-fix in kinematic mode was achieved.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.180-180
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2023
To improve global risk management, understanding the characteristics and distribution of precipitation is crucial. However, obtaining spatially and temporally resolved climatic data remains challenging due to sparse gauge observations and limited data availability, despite the use of satellite and reanalysis products. To address this challenge, merging available precipitation products has been introduced to generate spatially and temporally reliable data by taking advantage of the strength of the individual products. However, most of the existing studies utilize all the available products without considering the varying performances of each dataset in different regions. Comprehensively considering the relative contributions of each parent dataset is necessary since their contributions may vary significantly and utilizing all the available datasets for data merging may lead to significant data redundancy issues. Hence, for this study, we introduce a site-specific precipitation merging method that utilizes the Quadruple Collocation (QC) approach, which acknowledges the existence of error-cross correlation between the parent datasets, to create a high-resolution global daily precipitation data from 2001-2020. The performance of multiple gridded precipitation products are first evaluated per region to determine the best combination of quadruplets to be utilized in estimating the error variances through the QC approach and computation of merging weights. The merged precipitation is then computed by adding the precipitation from each dataset in the quadruplet multiplied by each respective merging weight. Our results show that our approach holds promise for generating reliable global precipitation data for data-scarce regions lacking spatially and temporally resolved precipitation data.
Soil moisture is a representative factor that plays a key role in hydrological cycle. It is involved in the interaction between atmosphere and land surface, and is used in fields such as agriculture and water resources. Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), Advanced SCATterometer (ASCAT), and European Space Agency Climate Change Initiative (ESACCI) data were used to analyze the applicability and uncertainty of satellite soil moisture product in the Korean peninsula. Cumulative distribution function (CDF) matching and triple collocation (TC) analysis were carried out to investigate uncertainty and correction of satellite soil moisture data. Comparisons of pre-calibration satellite soil moisture data with the Automated Agriculture Observing System (AAOS) indicated that ESACCI and ASCAT data reflect the trend of AAOS well. On the other hand, AMSR2 satellite data showed overestimated values during the freezing period. Correction of satellite soil moisture data using CDF matching improved the error and correlation compared to those before correction. Finally, uncertainty analysis of soil moisture was carried out using TC method. Clearly, the uncertainty of the satellite soil moisture, corrected by CDF matching, was diminished in both freezing and thawing periods. Overall, it is expected that using ASCAT and ESACCI rather than AMSR2 soil moisture data will give more accurate soil moisture information when correction is performed on the Korean peninsula.
In this study, the actual evapotranspiration products of Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM) and MOD16, which are satellite- and reanalysis-based dataset, were validated at the flux tower sites (i.e., CFK and SMK) managed by Korea Institute of Hydrological Survey, and the uncertainty and correlation analysis were conducted using Triple Collocation (TC) method. The result of validation with the flux tower showed better agreement in the order of GLEAM> GLDAS>MOD16. At the result of three combinations (S1: flux tower vs. GLDAS vs. MOD16, S2: flux tower vs. GLDAS vs. GLEAM, S3: flux tower vs. GLEAM vs. MOD16), the order of best to worst is GLEAM, GLDAS, MOD16, and flux tower for CFK (GLDAS> GLEAM>MOD16>flux tower for SMK). Since the error variance and correlation coefficients of the flux tower show relatively worse performance in TC analysis than the other products, By applying TC method to three products (GLDAS vs. GLEAM vs. MOD16), the uncertainty of each dataset were evaluated at the Korean Peninsula, As a results, the GLDAS and GLEAM performed reasonable performance (low error variance and high correlation coefficient), whereas results of MOD16 showed high error variance and low correlation coefficient at the cropland.
Park, Kyung-Ae;Woo, Hye-Jin;Lee, Eun-Young;Hong, Sungwook;Kim, Kum-Lan
Korean Journal of Remote Sensing
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v.29
no.6
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pp.631-644
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2013
Significant Wave Height (SWH) data measured by satellite altimeters (Topex/Poseidon, Jason-1, Envisat, and Jason-2) were validated in the seas around Korea by comparison with wave height measurements from marine meteorological buoy stations of Korea Meteorological Administration (KMA). A total of 1,070 collocation matchups between Ku-band satellite altimeter data and buoy data were obtained for the periods of the four satellites from 1992 to the present. In the case of C-band and S-band observations, 1,086 matchups were obtained and used to assess the accuracy of satellite SWH. Root-Mean-Square (RMS) errors of satellite SWH measured with Ku-band were evaluated to roughly 0.2_2.1 m. Comparisons of the RMS errors and bias errors between different frequency bands revealed that SWH observed with Ku-band was much more accurate than other frequencies, such as C-band or S-band. The differences between satellite SWH and buoy wave height, satellite minus buoy, revealed some dependence on the magnitude of the wave height. Satellite SWH tended to be overestimated at a range of low wave height of less than 1 m, and underestimated for high wave height of greater than 2 m. Such regional characteristics imply that satellite SWH should be carefully used when employed for diverse purposes such as validating wave model results or data assimilation procedures. Thus, this study confirmed that satellite SWH products should be continuously validated for regional applications.
Park, Yong-Jae;Park, Sang-Young;Kim, Young-Rok;Choi, Kyu-Hong
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.25
no.2
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pp.167-180
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2008
The resolution of Earth images taken from a satellite has close relation with satellite's altitude. If a satellite has lower altitude, it gets a picture having better resolution. However the satellite will be exposed to heavier air drag and will spend more fuel to maintain its altitude for a desired mission. Therefore, in this study, the required fuel to maintain very low earth orbit(LEO) with severe air drag is analyzed using optimization method such as collocation method. The required fuel to maintain the low altitude has significantly increased as the mission altitude is lowered and the solar activity is maximized. This study also shows that the fuel reduced by increasing the period of the satellite maneuver is very small, and that slightly increasing the satellite's mission altitude is much effective in reducing the amount of fuel to maintain its altitude. The calculated fuel to maintain very low earth orbit in this study would give useful information in planning the budget of fuel and cost for LEO satellites.
This work presents fuel-optimal altitude maintenance of Low-Earth-Orbit (LEO) spacecrafts experiencing non-negligible air drag and J2 perturbation. A pseudospectral (direct) method is first applied to roughly estimate an optimal fuel consumption strategy, which is employed as an initial guess to precisely determine itself. Based on the physical specifications of KOrea Multi-Purpose SATellite-2 (KOMPSAT-2), a Korean artificial satellite, numerical simulations show that a satellite ascends with full thrust at the early stage of the maneuver period and then descends with null thrust. While the thrust profile is presumably bang-off, it is difficult to precisely determine the switching time by using a pseudospectral method only. This is expected, since the optimal switching epoch does not coincide with one of the collocation points prescribed by the pseudospectral method, in general. As an attempt to precisely determine the switching time and the associated optimal thrust history, a shooting (indirect) method is then employed with the initial guess being obtained through the pseudospectral method. This hybrid process allows the determination of the optimal fuel consumption for LEO spacecrafts and their thrust profiles efficiently and precisely.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.34
no.3
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pp.493-507
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2018
Due to high spatio-temporal variability of amount and optical/microphysical properties of atmospheric aerosols, satellite-based observations have been demanded for spatiotemporal monitoring the major aerosols. Observations of the heavy aerosol episodes and determination on the dominant aerosol types from a geostationary satellite can provide a chance to prepare in advance for harmful aerosol episodes as it can repeatedly monitor the temporal evolution. A new geostationary observation sensor, namely the Advanced Himawari Imager (AHI), onboard the Himawari-8 platform, has been observing high spatial and temporal images at sixteen wavelengths from 2016. Using observed spectral visible reflectance and infrared brightness temperature (BT), the algorithm to find major aerosol type such as volcanic ash (VA), desert dust (DD), polluted aerosol (PA), and clean aerosol (CA), was developed. RGB color composite image shows dusty, hazy, and cloudy area then it can be applied for comparing aerosol detection product (ADP). The CALIPSO level 2 vertical feature mask (VFM) data and MODIS level 2 aerosol product are used to be compared with the Himawari-8/AHI ADP. The VFM products can deliver nearly coincident dataset, but not many match-ups can be returned due to presence of clouds and very narrow swath. From the case study, the percent correct (PC) values acquired from this comparisons are 0.76 for DD, 0.99 for PA, 0.87 for CA, respectively. The MODIS L2 Aerosol products can deliver nearly coincident dataset with many collocated locations over ocean and land. Increased accuracy values were acquired in Asian region as POD=0.96 over land and 0.69 over ocean, which were comparable to full disc region as POD=0.93 over land and 0.48 over ocean. The Himawari-8/AHI ADP algorithm is going to be improved continuously as well as the validation efforts will be processed by comparing the larger number of collocation data with another satellite or ground based observation data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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