En primer lugar, a pesar de la parrafada inicial en la respuesta de Andy aka, tu uso de 9,81 m/s^2 es correcto (aunque no esté bien explicado): Has convertido correctamente la amplitud de ruido de salida de tu sensor de unidades de voltaje a la correspondiente amplitud de ruido en unidades de aceleración. Donde parece que estás atascado es en cómo darle sentido.
Para utilizar la salida de tu acelerómetro, la pasarás por algún tipo de filtro (probablemente digital) u otro algoritmo. Al fin y al cabo, la salida directa es una aceleración instantánea en la que, como has calculado, el ruido por sí solo significa que cualquier valor individual por sí solo se desviará en 4 mm/s^2 y, por tanto, será mayor que la desaceleración debida al arrastre que te interesa. Entonces, ¿cuánto se puede reducir este ruido haciendo más de una medición?
Lo más obvio sería promediar las mediciones, pero eso puede ser más difícil de lo que parece, a menos que puedas garantizar que tu sensor esté siempre perfectamente alineado con el movimiento de tu satélite. Sin embargo, es algo que se puede calcular con relativa facilidad, sin tener que recurrir a cosas que aprenderás más adelante en ingeniería aeroespacial. Pero ya que debería interesarte, déjame al menos soltar las palabras clave: Estoy pensando en la fusión de sensores y el filtrado de Kalman.
Así que digamos hipotéticamente que tienes una órbita completa para determinar tu valor de aceleración (esto no funcionará en la práctica debido a la deriva del sensor, ver el siguiente párrafo). Esencialmente, estarás integrando (o promediando) la salida de tu sensor. El nivel de ruido que verás depende de cuál es el ruido real, dependiente de la frecuencia, después de tener en cuenta sólo las frecuencias que pasan a través de tu filtro (integrador o promediador). La respuesta de Andy aka te da la respuesta para un caso específico suponiendo que tienes ruido blanco (independiente de la frecuencia) y un valor de corte de frecuencia específico. Una predicción mejor tendrá en cuenta la dependencia de la frecuencia del ruido. Recuerda que debes calcular en lo que tiene sentido físico, la potencia del ruido (los cuadrados de la amplitud del ruido), y sólo convertirlo a lo que tiene sentido para nosotros los ingenieros eléctricos después de haber calculado/filtrado/integrado. De este modo, es probable que obtengas el resultado correcto inmediatamente y evitarás cómodamente tener que preguntar "qué es la raíz de los Hz y cómo se calcula con ella". En las frecuencias inferiores a los Hz, la dependencia de la frecuencia de su ruido será, casi con toda seguridad, ruido 1/f, y la hoja de datos de su acelerómetro puede enumerar un valor para ello.
Ahora la advertencia: su rango de frecuencia para usar una órbita entera para promediar, sub-mHz, es tan bajo que el ruido probablemente tendrá una dependencia de la frecuencia aún peor que 1/f. Como es demasiado lento para medirlo convenientemente, los ingenieros suelen inventar otros nombres para él, hablando de deriva en su lugar. Se trata tanto del tipo de deriva que un científico teórico preferiría llamar ruido peor que 1/f como del inducido por factores ambientales como los cambios de temperatura. Echa un vistazo a lo que hace todo esto en tu aplicación (las cifras relevantes están probablemente especificadas en la hoja de datos de tu acelerómetro como límites del peor caso para el acoplamiento temperatura-salida y la deriva a largo plazo). Si eres inteligente, puedes encontrar la forma de diseñar un algoritmo a medida (o un complicado filtro no lineal) que elimine parte de la deriva comparando las partes de la órbita "de ida" y "de vuelta", o girando el sensor para que esté en la dirección del movimiento y luego en la opuesta. En algún momento, saber algo sobre los filtros de Kalman puede ayudar...
