Tracking Satelital con Corrección de Doppler

Sistema de tracking satelital en Rust con cálculo preciso de corrección Doppler para enlaces de radio.

📡 API Principal

Funciones de Doppler

use tracking::{doppler_downlink, doppler_uplink};

// Downlink: Calcular frecuencia de recepción en estación terrena
let freq_rx = doppler_downlink(freq_tx_sat, range_rate);

// Uplink: Calcular frecuencia de transmisión desde estación terrena
let freq_tx = doppler_uplink(freq_rx_sat, range_rate);

Parámetros:

• freq_tx_sat / freq_rx_sat: Frecuencia del satélite en Hz
• range_rate: Velocidad radial en m/s (de predict-rs)

Nota: El range_rate se obtiene automáticamente del Observation struct:

let observation = tracker.track(Utc::now())?;
let range_rate = observation.range_rate; // en m/s

🔬 Validación contra Skyfield

ISS

cargo run --example comparar_con_skyfield       # Genera datos Rust
python3 src/validaciones/validar_iss.py         # Compara con Skyfield

Resultado: Diferencia promedio 13.06 Hz (⚠️ ACEPTABLE)

Otros Satélites

# 1. Generar datos Rust
cargo run --example track_satelite

# 2. Validar con Skyfield
python3 src/validaciones/validar_satelite.py

Resultado (AO-91): Diferencia promedio 9.42 Hz (✅ BUENO)

📊 Resultados

Los resultados se guardan en:

• validacion_doppler/iss/ - ISS
• validacion_doppler/satelites/ - Otros satélites

🔧 Dependencias

Rust

sgp4 = "2.3.0"           # Propagación orbital
predict-rs = "0.1.1"     # Predicción satélites
chrono = "0.4.41"        # Manejo de tiempo

Python

pip install skyfield pandas matplotlib

Fórmula Doppler

Doppler Shift (Hz) = -f₀ × (Vᵣ / c)

Donde:
  f₀ = Frecuencia transmitida (Hz)
  Vᵣ = Velocidad radial (m/s)
  c  = Velocidad de la luz (299,792,458 m/s)

🌍 Ubicación del Observador

Por defecto: Buenos Aires, Argentina

let observer = PredictObserver {
    latitude: -34.6037_f64.to_radians(),
    longitude: -58.3816_f64.to_radians(),
    altitude: 25.0,  // metros
    min_elevation: 0.0,
};

📝 Licencia

MIT

🙏 Agradecimientos

• sgp4 - Implementación SGP4 en Rust
• predict-rs - Librería de predicción satelital
• Skyfield - Referencia Python para validación
• CelesTrak - TLEs actualizados
• SatNOGS DB - Base de datos comunitaria de frecuencias satelitales