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Após a fase de apontamento e/ou manobras um SCA deve estabilizar eorientar os satélites durante sua missão, apesar de forças e perturbadoresexternos. A eficiência do SCA também é função do procedimento dedeterminação de atitude do satélite usando diferentes tipos de sensores e osmétodos para um projeto de SCA podem ser baseados em uma dinâmica linearou não linear (SOUZA, 2006).Na maioria dos casos, nem todos os estados estão disponíveis, assim, umametodologia de estimação torna-se essencial (CUBILLOS, 2007). Um algoritmoeficiente de estimação deve filtrar o ruído indesejável do sinal da medida; ametodologia do Filtro de Kalman (FK) é capaz de fazer esta tarefa. A teoria dofiltro de Kalman (ANDERSON E MOORE, 1979; SORENSON, 1985) foidesenvolvida no início da corrida espacial com o objetivo de resolver oproblema de navegação de uma espaçonave e desde que então, vem sendoaplicado em diversas áreas. Steyn e Hashida (1999) programaram um tipo defiltro de Kalman durante a fase inicial para determinar todas as medidasangulares dos magnetômetros de um satélite de observação da Terra. Souza etal. (2004) usaram o FK para calcular parâmetros elásticos de um SRF paramelhorar o desempenho do SCA. Clements et al, em 2000 desenvolveu umestimador de atitude usando o filtro de Kalman estendido em um SCA de umsatélite pequeno.O acoplamento dinâmico entre o movimento rígido e o flexível (SILVA ESOUZA, 1998) também é um grande problema no projeto do sistema decontrole de um SRF, uma vez que o movimento flexível exerce forças sobre aparte rígida e vice-versa. Os efeitos decorrentes do movimento de líquidos nointerior dos reservatórios (POCHA, 1986) e o impacto na atitude do satélitedevido à abertura dos painéis solares também são dificuldades dinâmicas noprojeto do SCA de estruturas rígido/flexíveis (KIRK, 1996). Os efeitos devido aeste acoplamento podem ser determinados através de uma modelagemminuciosa como a feita por Fenili (2002, 2003).28