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Die Verwendung von Magnetometern für die Weltraumerforschung wird durch magnetisches Rauschen, das von den elektrischen Systemen der Raumfahrzeuge erzeugt wird, behindert. Mechanische Ausleger werden traditionell verwendet, um Magnetometer von Geräuschquellen zu entfernen. Wenn ein Raumfahrzeug mit mehreren Magnetometern ausgestattet ist, können Signalverarbeitungsalgorithmen verwendet werden, um Magnetometermessungen zu vergleichen und streuende magnetische Rauschsignale zu entfernen. Wir schlagen die Verwendung dichtebasierter Clusteranalyse vor, um Raumfahrzeugrauschsignale zu identifizieren und kompressive Sensierung, um Raumfahrzeuggeräusche von geomagnetischen Felddaten zu trennen. Diese Methode geht davon aus, dass kein Vorwissen über die Anzahl, den Standort oder die Amplitude der Rauschsignale vorhanden ist, jedoch wird angenommen, dass sie minimale überlappende spektrale Eigenschaften aufweisen. Wir demonstrieren die Gültigkeit dieses Algorithmus, indem wir hochlatitude magnetische Störungen, die von dem niederorbitierenden Satelliten SWARM aufgezeichnet wurden, von Rauschsignalen in Simulationen und in einem Laborversuch mit einem Mock-CubeSat-Apparat trennen. Wenn es mehr Geräuschquellen als Magnetometer gibt, handelt es sich bei diesem Problem um einen Fall der unterbestimmten blinden Quelltrennung (UBSS). Diese Arbeit präsentiert einen UBSS-Signalverarbeitungsalgorithmus zur Entfernung von Raumfahrzeuggeräuschen und zur Minimierung des Bedarfs an einem mechanischen Ausleger.
Hoffmann et al. (Do,) untersuchten diese Frage.