[en] The PhotSat mission, a 16U CubeSat led by the Institute of Space Studies of Catalonia (IEEC), aims to conduct high-precision astronomical observations. A critical element of this mission is its Attitude Determination and Control System (ADCS), which provides accurate satellite pointing for optimal data acquisition. Given the limited computational resources typical of small satellites, efficient and reliable attitude determination algorithms are essential. This project evaluates the performance of both classical and advanced attitude determination algorithms under realistic mission conditions. While classical methods offer efficiency, advanced approaches can deliver greater accuracy and robustness. A systematic analysis of efficiency, accuracy, precision, and robustness is performed across different operational scenarios (nominal, reorientation, and failure modes) in both noise-free and noisy environments. A MATLAB-based simulation framework was developed to implement and compare these algorithms, using realistic sensor models for magnetometers, sun sensors, and gyroscopes. The study also analyzes the effects of noise and parameter optimization, including time step selection and fading memory factors, to further enhance overall performance. Results indicate that while classical methods excel in computational efficiency, advanced algorithms, particularly the Extended Kalman Filter (EKF) and Optimal Recursive Quaternion Estimator (REQUEST) algorithms, demonstrate enhanced accuracy and adaptability in dynamic and noisy environments when parameters are properly chosen. Findings from this work contribute to optimizing ADCS design for small satellite missions, ensuring precise attitude determination while minimizing computational overhead.

[es] La misión PhotSat, un CubeSat de 16U liderado por el Instituto de Estudios Espaciales de Cataluña (IEEC), tiene como objetivo llevar a cabo observaciones astronómicas de alta precisión. Un elemento crítico de esta misión es su Sistema de Determinación y Control de Actitud (ADCS, por sus siglas en inglés), el cual garantiza un apuntamiento preciso del satélite para una adquisición óptima de datos. Dado que los pequeños satélites cuentan con recursos computacionales limitados, la selección de algoritmos de determinación de actitud eficientes y fiables es fundamental. Este proyecto evalúa el rendimiento de algoritmos de determinación de actitud clásicos y avanzados bajo condiciones realistas de la misión. Mientras que los métodos clásicos destacan por su eficiencia computacional, los enfoques avanzados ofrecen una mayor precisión y robustez. Se lleva a cabo un análisis sistemático de eficiencia, precisión, exactitud y robustez en distintos escenarios operativos, incluyendo modo nominal, reorientación y fallo, tanto en ambientes sin ruido como en presencia de este. Para facilitar esta evaluación, se ha desarrollado un simulador en MATLAB integrando modelos realistas de sensores (magnetómetros, sensores solares y giróscopos). Además, el estudio analiza el impacto del ruido y la optimización de parámetros, incluyendo la selección del paso de tiempo y factores de memoria, con el fin de mejorar el rendimiento global. Los resultados indican que, aunque los métodos clásicos destacan por su eficiencia computacional, los algoritmos avanzados, en particular el Filtro de Kalman Extendido (EKF) y el Estimador de Cuaternión Recursivo Óptimo (REQUEST), ofrecen una mayor precisión y adaptabilidad en entornos dinámicos y ruidosos, cuando los parámetros se eligen adecuadamente. Los resultados de este trabajo contribuyen a la optimización del diseño del ADCS para misiones de pequeños satélites, garantizando una determinación de actitud precisa con un mínimo consumo de recursos computacionales.