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[국내논문] 간섭계 레이더 고도계를 활용한 지형참조항법의 성능 분석
A performance analysis of terrain-aided navigation(TAN) algorithms using interferometric radar altimeter 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.40 no.4, 2012년, pp.285 - 291  

정승환 (광주과학기술원 정보통신공학부) ,  윤주홍 (광주과학기술원 정보통신공학부) ,  박민규 (광주과학기술원 정보통신공학부) ,  김대영 (광주과학기술원 정보통신공학부) ,  성창기 (국방과학연구소 3기술연구본부 4부) ,  김현석 (국방과학연구소 3기술연구본부 4부) ,  김윤형 (LIG 넥스원 ISR연구센터) ,  곽희준 (LIG 넥스원 ISR연구센터) ,  선웅 (LIG 넥스원 ISR연구센터) ,  윤국진 (광주과학기술원 정보통신공학부)

초록
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본 논문에서는 간섭계 레이더 고도계를 활용한 지형참조항법의 성능을 분석하고자 한다. 간섭계 레이더 고도계는 항체의 주변 지형의 고도 중 가장 높은 값을 측정값으로 취함으로써 항법의 정확성을 향상시키고 있다. 이에 본 연구에서는 간섭계 레이더 고도계의 적용에 따른 새로운 측정 모델을 제시하고 이에 따른 지형참조항법 시스템을 구축하려 한다. 또한 필터에 따른 지형참조항법의 성능 분석을 위하여 확장형 칼만 필터, 무향 칼만 필터, 파티클 필터를 적용하며 여러 환경의 변화에 따른 지형참조항법의 성능을 도출고자 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The paper experimentally verifies the performance of Terrain-Aided Navigation (TAN) using an interferometric radio altimeter, which is recently used due to its accuracy. First, we propose a TAN system that utilizes an interferometric radio altimeter as a measurement system. Second, we implement exte...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 현재 지형참조항법에 널리 사용되는 확장형 칼만 필터, 무향 칼만 필터, 파티클 필터를 이용하여 위치 추정 알고리즘을 구현하고 시뮬레이션을 통하여 각 필터의 성능을 분석하고자 한다. 또한 본 연구에서는 정확도가 높은 간섭계 레이더 고도계를 측정모델로 사용한다.
  • 또한 본 연구에서는 정확도가 높은 간섭계 레이더 고도계를 측정모델로 사용한다. 따라서 측정치 오차의 변화에 따른 항체의 위치 추정 오차의 양상을 분석하고자 한다.
  • 한편, 본 연구를 통해 항체의 초기 오차가 위치 추정에 큰 영향을 미침을 알았다. 따라서 앞으로의 연구에서는 더 강인한 지형정합 항법 시스템의 개발을 위하여 다양한 초기오 차에 따른 결과를 분석하고, 필터뿐만 아니라 상관도를 이용하는 기법과의 통합 시스템을 구축해 볼 필요가 있을 것으로 예상된다.

가설 설정

  • )로 정의되며, h(·)은 DTED 함수를 나타낸다. DTED는 경도, 위도의 위치를 입력으로 받아 지형의 고도를 출력으로 하는 함수이기 때문에 h 함수는 비선형임을 가정한다. 또한 Φ은 항체 이동방향의 직교 방향의 각도를 나타낸다.
  • wk - 1는 항체의 동적 모델 오차이며 가우시안 분포를 따르는 것으로 가정한다.
  • 한편, 실제 측정값인 rk와 θk가 가우시안 분포를 따른다 하더라도 이의 비선형 관계에 의해 생성된 zk는 가우시안 특성이 깨져 추정치 바이어스 등이 발생할 수 있게 된다. 하지만 본 연구의 목적은 동일한 조건 속에서의 각 필터의 성능 비교이기 때문에 단순히 zk를 가우시안 분포를 따른다고 가정하고 평균값과 표준편차에 대한 최적의 값을 구한 후 모든 시뮬레이션에 적용하였다. 각 필터에서는 위에서 정의된 시스템 모델과 측정치 모델을 이용하여 예측단계와 보정단계를 반복적으로 수행하면서 항체의 위치를 추정한다.
  • 본 연구에서 사용된 시뮬레이션 환경은 다음의 Table 1과 같다. 항체는 시작점부터 종료지점까지 등속 직선운동을 한다고 가정하였으며, 100번의 몬테카를로(Monte carlo) 횟수를 사용하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
지형참조항법의 장점은 무엇입니까? 지형참조항법(TAN)은 관성 항법 장치, 지표면으로부터의 고도를 제공하는 레이더 고도계, 디지털 지형 고도 데이터(DTED)가 통합된 시스템으로 지형의 정보를 이용하여 비행체나 잠수정의 위치를 추정하기 위하여 사용되는 기술이다(1). 항법에서 널리 쓰이고 있는 관성항법장치(INS, Inertial Navigation System)의 경우에는 오차 누적 문제가 존재하고 위성항법장치(GPS, Global Positioning System)는 전파 교란에 의한 불능의 문제가 존재하는 반면, 지형참조항법은 외부의 도움 없이 자율적인 위치 추정이 가능하다는 장점이 있어 현재 국내는 물론이고 해외에서도 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 초기의 지형참조항법은 항체로부터 획득한 고도 정보와 DTED값의 상관도(Correlation)를 이용하는 방식이었으며 대표적인 방법이 TERCOM(Terrain Contour Matching)이다.
지형참조항법의 성능은 어떠한 과정을 거치며 향상되었습니까? 항법에서 널리 쓰이고 있는 관성항법장치(INS, Inertial Navigation System)의 경우에는 오차 누적 문제가 존재하고 위성항법장치(GPS, Global Positioning System)는 전파 교란에 의한 불능의 문제가 존재하는 반면, 지형참조항법은 외부의 도움 없이 자율적인 위치 추정이 가능하다는 장점이 있어 현재 국내는 물론이고 해외에서도 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 초기의 지형참조항법은 항체로부터 획득한 고도 정보와 DTED값의 상관도(Correlation)를 이용하는 방식이었으며 대표적인 방법이 TERCOM(Terrain Contour Matching)이다. (2) 이후에 SITAN(Sandia Inertial Terrain-Aided Navigation) 등과 같이 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하는 기법이 사ㄹ(용되었으며(3~6), 칼만 필터와 상관도를 모두 이용하는 TERPROM(Terrain Profile Matching) 기법도 연구가 되었다. (7) 한편 여러 개의 칼만필터를 통합하여 만든 칼만필터무리(Bank of KFs)를 이용한 시스템도 개발이 되어 정확도의 향상을 가져왔으며(8), Viterbi 알고리즘이 지형정합항법에 적용되어 사용되기도 하였다(9). 최근에는 프로세스 성능이 향상됨에 따라 파티클 필터(Particle filter)또는 포인트 매스 필터(Point mass filter)가지형참조항법에 적용되어 정확도를 향상시켰다. (10~12) 또한 알고리즘의 측면이 아닌 측정센서의 변화에 따른 성능 향상의 연구도 진행되었는데, 지상 고도를 제공하기 위하여 레이더 고도계 대신 간섭계 레이더 고도계(interferometric radar altimeter)를 사용하여 항법의 정확도를 향상시키고 있다.
지형참조항법이란 무엇입니까? 지형참조항법(TAN)은 관성 항법 장치, 지표면으로부터의 고도를 제공하는 레이더 고도계, 디지털 지형 고도 데이터(DTED)가 통합된 시스템으로 지형의 정보를 이용하여 비행체나 잠수정의 위치를 추정하기 위하여 사용되는 기술이다(1). 항법에서 널리 쓰이고 있는 관성항법장치(INS, Inertial Navigation System)의 경우에는 오차 누적 문제가 존재하고 위성항법장치(GPS, Global Positioning System)는 전파 교란에 의한 불능의 문제가 존재하는 반면, 지형참조항법은 외부의 도움 없이 자율적인 위치 추정이 가능하다는 장점이 있어 현재 국내는 물론이고 해외에서도 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다.
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참고문헌 (12)

  1. 이동진, 이원석, 방효충, 황상현, 안성진, "지형참조항법 알고리듬을 이용한 헬리콥터의 위치정보 신뢰성 확보", KSAS08-1328, April. 2008, pp.359-362. 

  2. J. P. Golden, "Terrain contour matching (TERCOM): a cruise missile guidance aid", Image Processing for Missile Guidance, 238, pp. 10-18, 1980. 

  3. J. A. Hollowell, "Heli/SITAN: A terrain referenced navigation algorithm for helicopters", IEEE Pos.,Loc. and Nav. Symp. (PLANS). Las Vegas, 1990. 

  4. G.Welch and G.Bishop, "An Introduction to the Kalman Filter", Technical Report TR 95-041, Computer Science, 1995. 

  5. L.D.Hostetler and R.D.Andreas, "Nonlinear Kalman filtering techniques for terrain-aided navigation.", IEEE Trans. Automatic Control, 28(3), 1983, pp. 315-322. 

  6. S. J. Julier and J. K. Uhlmann, "A new extension of the Kalman filter to nonlinear systems", 1997, Proc. AeroSense,x. 

  7. Siouris, G., M., Missile Guidance and Control Systems, Springer-Verlag New York, Inc., 2004, pp. 551-576. 

  8. P. Yubo, Z.Chen, and J. Hung, "BITAN-II: an improved terrain aided navigation algorithm", in Proceedings of the 1996 IEEE IECOM 22nd International Conference on Industrial Electronics, Control, and Instrumentation, pp. 1675-1680, 1996. 

  9. R. Enns and D. Morrell, "Terrain-aided navigation using the Viterbi algorithm". Journal of Guidance, Control and Dynamics, 18(6): 1444, 1995. 

  10. K. B. Anonsen and O. Hallingstad, "Terrain aided underwater navigation using point mass particle filters", in Proc. IEEE/ION Position, Location, And Navigation Symposium, pp. 1027-1035, 2006. 

  11. R.Karlsson, F. Gustafsson, and T. Karlsson, "Particle Filtering and Cramer-Rao Lower Bound for Underwater Navigation", in Proc. Acoustics, Speech, and Signal Processing, Hong Kong, Apr 2003. 

  12. F.Gustafsson, F.Gunnarsson, N. Bergman, U. Forssel, J. Jansson, R. Karlsson, P.-J. Nordlund, "Particle Filters for Positioning, Navigation and Tracking," IEEE Trans. Signal Processing, vol.50, no. 2, 2002, pp. 425-436. 

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