최근 의도적인 간섭 또는 전파교란으로 인한 위성기반항법시스템(GNSS)의 정확도 저하 문제가 대두되면서 GNSS를 사용할 수 없는 환경에 대응할 수 있는 항법 기술 중 하나로 데이터베이스(DB)를 기반으로 한 항법 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 지구물리DB 중 중력구배를 선정하여 우리나라 중력구배 DB를 구축하고, 확장형칼만필터(EKF)를 적용하여 중력구배기반 항법을 구현하였다. 항법 성능은 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 우리나라 전역에 14개의 비행궤적을 생성한 후 다양한 DB와 센서 오차, 그리고 고도에 따른 영향을 고려하였다. 비행성능을 분석한 결과 DB와 센서 오차가 작을수록, 고도가 낮을수록 정밀한 항법이 가능함을 확인하였다. 또한, DB 기반의 항법시스템 중 가장 널리 알려진 지형참조 항법과 상대적인 성능 분석을 수행한 결과, 고도가 낮은 경우는 DB 및 센서 오차와 무관하게 대체로 중력구배기반 항법이 우수한 성능을 나타내었다. 그러나 고도가 높아지면 높은 정밀도의 중력구배계와 중력구배 DB를 탑재한 경우에만 지형참조 항법의 결과와 유사한 수준의 항법이 가능하였다. 본 연구에서 고려한 DB와 센서 오차, 고도 외에도 DB 해상도, 비행속도 및 갱신 주기 등 중력구배기반 항법에 영향을 미치는 다양한 요인이 있으므로 이를 고려한 분석이 추가로 수행되어야 할 것이다.
최근 의도적인 간섭 또는 전파교란으로 인한 위성기반항법시스템(GNSS)의 정확도 저하 문제가 대두되면서 GNSS를 사용할 수 없는 환경에 대응할 수 있는 항법 기술 중 하나로 데이터베이스(DB)를 기반으로 한 항법 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 지구물리 DB 중 중력구배를 선정하여 우리나라 중력구배 DB를 구축하고, 확장형칼만필터(EKF)를 적용하여 중력구배기반 항법을 구현하였다. 항법 성능은 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 우리나라 전역에 14개의 비행궤적을 생성한 후 다양한 DB와 센서 오차, 그리고 고도에 따른 영향을 고려하였다. 비행성능을 분석한 결과 DB와 센서 오차가 작을수록, 고도가 낮을수록 정밀한 항법이 가능함을 확인하였다. 또한, DB 기반의 항법시스템 중 가장 널리 알려진 지형참조 항법과 상대적인 성능 분석을 수행한 결과, 고도가 낮은 경우는 DB 및 센서 오차와 무관하게 대체로 중력구배기반 항법이 우수한 성능을 나타내었다. 그러나 고도가 높아지면 높은 정밀도의 중력구배계와 중력구배 DB를 탑재한 경우에만 지형참조 항법의 결과와 유사한 수준의 항법이 가능하였다. 본 연구에서 고려한 DB와 센서 오차, 고도 외에도 DB 해상도, 비행속도 및 갱신 주기 등 중력구배기반 항법에 영향을 미치는 다양한 요인이 있으므로 이를 고려한 분석이 추가로 수행되어야 할 것이다.
Recently, researches on DBRN(DataBase Referenced Navigation) system are being carried out to replace GNSS(Global Navigation Satellite System), as weaknesses of GNSS were found that are caused by the intentional interference and the jamming of the satellite signal. This paper describes the gravity gr...
Recently, researches on DBRN(DataBase Referenced Navigation) system are being carried out to replace GNSS(Global Navigation Satellite System), as weaknesses of GNSS were found that are caused by the intentional interference and the jamming of the satellite signal. This paper describes the gravity gradient modeling and the construction of EKF(Extended Kalman Filter) based GGRN(Gravity Gradient Referenced Navigation). To analyze the performance of GGRN, fourteen flight trajectories were made for simulations over whole South Korea. During the simulations, we considered the errors in both DB(DataBase) and sensor as well as the flight altitudes. Accurate performances were found, when errors in the DB and the sensor are small and they located at lower altitude. For comparative evaluation, the traditional TRN(Terrain Referenced Navigation) was also developed and performances were analyzed relative to those from the GGRN. In fact, most of GGRN performed better in low altitude, but both of precise gravity gradient DB and gradiometer were required to obtain similar level of precisions at the high altitude. In the future, additional tests and evaluations on the GGRN need to be performed to investigate on more factors such as DB resolution, flight speed, and the update rate.
Recently, researches on DBRN(DataBase Referenced Navigation) system are being carried out to replace GNSS(Global Navigation Satellite System), as weaknesses of GNSS were found that are caused by the intentional interference and the jamming of the satellite signal. This paper describes the gravity gradient modeling and the construction of EKF(Extended Kalman Filter) based GGRN(Gravity Gradient Referenced Navigation). To analyze the performance of GGRN, fourteen flight trajectories were made for simulations over whole South Korea. During the simulations, we considered the errors in both DB(DataBase) and sensor as well as the flight altitudes. Accurate performances were found, when errors in the DB and the sensor are small and they located at lower altitude. For comparative evaluation, the traditional TRN(Terrain Referenced Navigation) was also developed and performances were analyzed relative to those from the GGRN. In fact, most of GGRN performed better in low altitude, but both of precise gravity gradient DB and gradiometer were required to obtain similar level of precisions at the high altitude. In the future, additional tests and evaluations on the GGRN need to be performed to investigate on more factors such as DB resolution, flight speed, and the update rate.
본 연구에서는 GNSS를 사용할 수 없는 환경에 대응하여 INS의 오차를 보정할 수 있는 정밀 항법 시스템 구축을 목적으로 우리나라 중력구배 DB를 구축하고, 이를 기반으로한 항법 알고리즘을 구현하였다. 중력구배 DB는 균일한 정밀도 및 해상도를 갖도록 지형자료와 가용한 육상중력자료를 이용하여 중력이상값을 모델링 한 후 이를 Stokes' 적분하여 섭동포텐셜을 계산하고 다시 수평 및 수직방향으로 미분하는 두 단계를 거쳐 구축하였다.
특히, 중력구배를 이용하는 경우는 독립적인 관측치를 동시에 다섯 개나 획득할 수 있다는 장점 때문에 선진국에서 많은 관심을 두고 있는 분야이다. 본 연구에서는 GNSS를 이용할 수 없는 경우 중력구배를 기반 항법의 효용성을 검토하기 위해 우리나라의 중력구배 DB를 구축하고, EKF를 바탕으로 중력구배 기반 항법시스템을 구현하였으며, DB/센서 오차, 비행고도를 고려한 시뮬레이션을 수행하여 항법 성능을 분석하였다.
가설 설정
중력구배기반 항법 결과를 면밀히 분석하기 위해 기존에 널리 사용되던 지형참조 항법 결과와 비교하였다. 대조군이 되는 지형참조 항법의 시뮬레이션에서는 이동체가 3arcsec 해상도의 SRTM 지형 DB를 탑재하고 있다고 가정하였으며, 이 때 DB 오차는 5m로 설정하였다. 지형고도를 추정하기 위한 센서로는 기압도고계와 전파고도계를 탑재하고 있으며 센서 각각의 정밀도를 5m라고 가정하였을 때 센서로부터 추 정된 지형고도는 약 10m 수준의 오차를 갖는다.
항체는 스트랩 다운(strapdown) INS와 중력구배계, 기압고도계(barometric altimeter) 및 전자나침반(compass) 센서와 중력구배 DB를 탑재하고 운항한다고 가정하였다. 이 때, 항체의 속도, 자세 변화 때문에 발생하는 오차를 최소화하기 위해 중력구배계는 안정화된 플랫폼(stabilized platform)에 부착되어 있다고 가정하며, 중력구배계의 종류는 구배 텐서를 모두 측정할 수 있는 FTG(Full Tensor Gradiometer) 타입을 선정하였다. 중력구배계와 기타 센서(기압고도계 및 전자나침반)를 이용한 보정항법 알고리즘으로는 EKF를 이용하였다.
3은 중력구배기반 항법의 개략도이다. 항체는 스트랩 다운(strapdown) INS와 중력구배계, 기압고도계(barometric altimeter) 및 전자나침반(compass) 센서와 중력구배 DB를 탑재하고 운항한다고 가정하였다. 이 때, 항체의 속도, 자세 변화 때문에 발생하는 오차를 최소화하기 위해 중력구배계는 안정화된 플랫폼(stabilized platform)에 부착되어 있다고 가정하며, 중력구배계의 종류는 구배 텐서를 모두 측정할 수 있는 FTG(Full Tensor Gradiometer) 타입을 선정하였다.
중력구배기반 항법 성능을 분석하기 위한 시뮬레이션 환경은 다음과 같다. 항체는 전술급(navigation grade) IMU인 LN100과 FTG 중력구배계, 기압고도계 및 전자나침반과 앞서 구축한 해상도 30arcsec의 중력구배 DB를 탑재하고 운항한다고 가정한다. 탑재한 센서의 사양은 Table 2, 3과 같다.
제안 방법
1Eӧ 이상이다 (Richeson, 2008). 따라서 본 연구에서는 현재 상용으로 개발된 중력구배계의 정밀도와 연구용으로 개발되었거나 개발 예정인 중력구배계의 정밀도를 고려하여 DB와 센서 오차를 0.1-0.01Eӧ, 1-0.1Eӧ, 3-3Eӧ, 5-5Eӧ와 같이 총 네 가지 경우로 나누었다. 고도는 앞 서 DB 구축 단계에서와 동일하게 100m, 1km, 2km, 3km로 나누고 각 고도에서 구축된 DB를 기준으로 시뮬레이션을 수행하였다.
지구물리자료 기반 항법 성능에 영향을 미치는 요소로는 DB와 센서 관측치의 오차, DB 해상도, 초기 위치오차 등이 있으며, 중력구배의 경우는 비행 고도에 따라 값의 민감도가 작아지기 때문에 고도에 따른 영향도 고려하여야 한다. 본 연구에서는 상기 다양한 요소 중 DB와 센서 관측치의 오차, 고도에 따른 항법 성능 분석을 수행하였다. 현재 상용으로 개발된 중력구배계는 Lockheed Martin 사의 Falcon 과 3D FTG가 대표적이며, 상기 두 중력구배계의 정밀도는 각각 3Eo와 5Eo이다.
중력구배기반 항법의 성능은 우리나라 전역에 배치한 총 14개의 궤적을 대상으로 시뮬레이션 한 결과를 기반으로 분석하였다. 시물레이션에서는 항체에 탑재된 DB와 중력구배계의 정밀도와 고도를 고려하였으며, 항법 성능은 참 궤적에 대한 수평 오차의 RMSE를 기준으로 평가하였다. 그 결과 DB와 센서 오차가 작을수록, 비행고도가 낮을수록 우수한 항법 결과가 획득되었으며, DB와 중력구배계의 오차가 각각 0.
본 연구에서는 GNSS를 사용할 수 없는 환경에 대응하여 INS의 오차를 보정할 수 있는 정밀 항법 시스템 구축을 목적으로 우리나라 중력구배 DB를 구축하고, 이를 기반으로한 항법 알고리즘을 구현하였다. 중력구배 DB는 균일한 정밀도 및 해상도를 갖도록 지형자료와 가용한 육상중력자료를 이용하여 중력이상값을 모델링 한 후 이를 Stokes' 적분하여 섭동포텐셜을 계산하고 다시 수평 및 수직방향으로 미분하는 두 단계를 거쳐 구축하였다. 최종 구축된 중력구배 DB 는 독립인 요소 Γ11, Γ12, Γ13, Γ22, Γ23) 와 중력구배 요소 중 가장 큰 값인 Γ33를 포함하여 총 6개이다.
INS의 경우 고도 및 방향각 보정에 취약하므로 고도계와 전자나침반을 보조 센서로 함께 이용하도록 설계하였다. 중력구배기반 항법의 성능은 우리나라 전역에 배치한 총 14개의 궤적을 대상으로 시뮬레이션 한 결과를 기반으로 분석하였다. 시물레이션에서는 항체에 탑재된 DB와 중력구배계의 정밀도와 고도를 고려하였으며, 항법 성능은 참 궤적에 대한 수평 오차의 RMSE를 기준으로 평가하였다.
대상 데이터
지역적인 중력구배 변화 정도와 운항 방향에 따라 항법 성능이 달라질 수 있기 때문에 Fig. 4와 같이 남쪽에서 북쪽방향으로 9개, 서쪽에서 동쪽방향으로 4개, 남서쪽에서 북동쪽으로 대각방향으로 1개 노선을 포함하여 총 14개 실험 궤적을 배치하였다. 항체는 매초마다 지구물리 센서에서 정보를 획득하여 INS에서 나타내는 위치, 속도 등의 상태변수를 갱신하는 것을 원칙으로 한다.
1Eӧ, 3-3Eӧ, 5-5Eӧ와 같이 총 네 가지 경우로 나누었다. 고도는 앞 서 DB 구축 단계에서와 동일하게 100m, 1km, 2km, 3km로 나누고 각 고도에서 구축된 DB를 기준으로 시뮬레이션을 수행하였다. 중력구배를 기반으로 한 항법은 지형자료를 이용하는 경우에 비해 많은 관측치를 사용할 수 있다는 것이 큰 장점이다.
본 연구에서는 구면근사법을 선정 및 적용하였으며, 자세한 수식은 Lizhi(2007)의 논문을 참고하기 바란다. 비행 고도에 따른 성능 분석을 수행하기 위해 중력구배는 고도 100m, 1km, 2km, 3km에서 계산되었다. 이 때, 중력구배에서 독립인 요소는 5개이나 계산 시 단수차이(round-off) 등으로 인해 Γ33 = Γ11 + Γ22가 정확하게 만족하지 않으므로 높이 방향 (x3) 으로 별도로 미분하여 Γ33까지 총 6개 요소를 산출하였다.
중력구배가 중력이상값을 토대로 구축되는 값인 만큼 중력구배를 계산하기 위해서는 신뢰할 수 있는 중력이상값을 확보하는 것이 필요하다. 우리나라의 경우 국토지리정보원의 주도 하에 2008년부터 국가 지오이드 모델 구축 및 한반도의 안정적인 중력망 구현을 목적으로 통합기준점, 수준점 및 삼각점에서 8,800여점의 자료를 획득하였다 (NGII, 2013). 그러나 대부분의 자료가 평지에서 획득되었고, 산악지역에서는 대부분 도로 또는 계곡에서 획득되었기 때문에 자료의 분포가 불균질하며, 평균 해상도는 약 2.
본 연구에서는 상기 다양한 요소 중 DB와 센서 관측치의 오차, 고도에 따른 항법 성능 분석을 수행하였다. 현재 상용으로 개발된 중력구배계는 Lockheed Martin 사의 Falcon 과 3D FTG가 대표적이며, 상기 두 중력구배계의 정밀도는 각각 3Eo와 5Eo이다. 반면, 차세대 정밀한 중력구배계 개발을 목적으로 Maryland 대학 등에서 연구 중인 중력구배계의 목표 정밀도는 0.
데이터처리
만약 한 개의 측정치를 이용하는 경우 해당 정보가 잘못되었다면 항체가 발산할 가능성이 높아지지만 잉여관측치가 있다면 상호 보완적인 역할을 할 수 있기 때문에 이론적으로 중력구배를 이용하는 경우 보다 안정적인 항법이 가능하다. 이러한 주장을 검증하고, 중력구배기반 항법 성능을 보다 객관적으로 평가하기 위해 본 연구에서는 동일한 궤적에서 지형참조 항법 결과와 비교하였다.
중력구배기반 항법 결과를 면밀히 분석하기 위해 기존에 널리 사용되던 지형참조 항법 결과와 비교하였다. 대조군이 되는 지형참조 항법의 시뮬레이션에서는 이동체가 3arcsec 해상도의 SRTM 지형 DB를 탑재하고 있다고 가정하였으며, 이 때 DB 오차는 5m로 설정하였다.
항법 성능은 참 궤적과 중력구배기반 항법 결과의 차이를 위도, 경도 방향에 대해 계산한 후 이를 거리에 대한 값으로 환산한 수평오차의 평균제곱근오차(RMSE; Root Mean Square Error)를 기준으로 하며, 이를 수식으로 나타내면 Eq. (5)와 같다.
이론/모형
중력구배 계산 방법은 섭동포텐셜을 계산하기 위해 Stokes’ 적분을 수행할 때 구면으로 가정하는지, 평면으로 가정하는 지에 따라 구면근사법과 평면근사법으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 구면근사법을 선정 및 적용하였으며, 자세한 수식은 Lizhi(2007)의 논문을 참고하기 바란다. 비행 고도에 따른 성능 분석을 수행하기 위해 중력구배는 고도 100m, 1km, 2km, 3km에서 계산되었다.
이 때, 항체의 속도, 자세 변화 때문에 발생하는 오차를 최소화하기 위해 중력구배계는 안정화된 플랫폼(stabilized platform)에 부착되어 있다고 가정하며, 중력구배계의 종류는 구배 텐서를 모두 측정할 수 있는 FTG(Full Tensor Gradiometer) 타입을 선정하였다. 중력구배계와 기타 센서(기압고도계 및 전자나침반)를 이용한 보정항법 알고리즘으로는 EKF를 이용하였다. 항체가 이동하면서 중력구배계로부터 중력구배값을 획득하게 되면 INS에서 나타내는 위치를 기준으로 항체에 탑재한 중력구배 DB 와 비교하여 INS의 수평위치를 보완하며, 높이와 항체 자세 중 방향각(yaw)은 기압고도계에서 측정한 고도값과 전자나침반에서 관측한 값을 이용한다.
중력구배를 기반으로 한 항법을 구현하기 위한 알고리즘으로는 EKF를 적용하였다. INS의 경우 고도 및 방향각 보정에 취약하므로 고도계와 전자나침반을 보조 센서로 함께 이용하도록 설계하였다.
성능/효과
Traj는 중 력구배기반 항법이 지형참조 항법에 비해 우수한 성능을 나타내는 궤적의 개수이고, Ratio는 우수한 성능을 나타내는 궤적의 수를 전체 노선 개수에 대한 비율로 나타낸 것이다. 고도가 100m일 때, 중력구배기반 항법에서 DB와 센서 오차를 각각 1Eӧ와 0.1Eӧ 이하로 가정하면 모든 궤적에서 중력구배기반 항법이 지형참조 항법에 비해 우수한 결과를 나타낸다. 동일 고도에서 DB와 센서 오차가 커지면 몇몇 노선에서 지형참조 항법이 우수한 결과를 보이는 경우가 있으나 DB와 센서 오차가 3Eӧ 일 때는 약 93%, 5Eӧ일 때는 57%로 중력구배기반 항법이 지형참조 항법에 비해 대체로 우수한 결과를 보인다.
시물레이션에서는 항체에 탑재된 DB와 중력구배계의 정밀도와 고도를 고려하였으며, 항법 성능은 참 궤적에 대한 수평 오차의 RMSE를 기준으로 평가하였다. 그 결과 DB와 센서 오차가 작을수록, 비행고도가 낮을수록 우수한 항법 결과가 획득되었으며, DB와 중력구배계의 오차가 각각 0.1Eӧ와 0.01Eӧ로 정밀한 경우는 고도와 무관하게 안정적인 항법성능을 확보할 수 있음을 확인 하였다. 반면, 지역적인 변화가 낮은 지역에서 DB와 센서 오차가 크게 부여되면 측정치와 설계 행렬간의 선형성을 확보하지 못해 항법 성능이 급격히 저하되는 경우가 나타나므로 변화가 작은 지역에서는 보다 정밀한 DB와 측정센서가 필요하다는 결론을 도출하였다.
지구물리자료를 기반으로 한 항법 중 가장 보편적으로 이용되는 지형참조 항법과 중력구배기반 항법 결과를 동일한 궤적에서 비교하면 고도가 낮은 경우에는 DB 및 센서 오차와 무관하게 중력구배기반 항법 결 과가 대체로 우수하게 나타났다. 그러나 고도가 높아지면 지형참조 항법은 10~20m 내외의 정밀한 항법 성능이 유지되는 반면 중력구배 기반 항법은 높은 정밀도의 DB와 중력구배계를 이용한 경우 지형참조 항법과 유사한 수준의 결과를 획득할 수 있었다. 본 연구에서는 항법에 영향을 미치는 요소로 DB 해상도, 비행속도 및 갱신 주기 등도 항법 성능에 영향을 미치는 요소이다.
1Eӧ 이하로 가정하면 모든 궤적에서 중력구배기반 항법이 지형참조 항법에 비해 우수한 결과를 나타낸다. 동일 고도에서 DB와 센서 오차가 커지면 몇몇 노선에서 지형참조 항법이 우수한 결과를 보이는 경우가 있으나 DB와 센서 오차가 3Eӧ 일 때는 약 93%, 5Eӧ일 때는 57%로 중력구배기반 항법이 지형참조 항법에 비해 대체로 우수한 결과를 보인다. 그러나 고도가 1km가 되면 DB 및 센서 오차가 각각 1Eӧ와 0.
3cm로 모든 노선에서 1m 이하로 수평오차가 작게 나타난다. 동일 고도일 때, DB와 센서 오차가 Eӧ가 되어도 평균 10m의 우수한 항법 해를 얻을 수 있다. 그러나 고도가 1km가 되면 DB와 센서 오차를 최소로 부여하였을 때는 수평오차가 수 미터 수준으로 저하된다.
01Eӧ로 정밀한 경우는 고도와 무관하게 안정적인 항법성능을 확보할 수 있음을 확인 하였다. 반면, 지역적인 변화가 낮은 지역에서 DB와 센서 오차가 크게 부여되면 측정치와 설계 행렬간의 선형성을 확보하지 못해 항법 성능이 급격히 저하되는 경우가 나타나므로 변화가 작은 지역에서는 보다 정밀한 DB와 측정센서가 필요하다는 결론을 도출하였다. 지구물리자료를 기반으로 한 항법 중 가장 보편적으로 이용되는 지형참조 항법과 중력구배기반 항법 결과를 동일한 궤적에서 비교하면 고도가 낮은 경우에는 DB 및 센서 오차와 무관하게 중력구배기반 항법 결 과가 대체로 우수하게 나타났다.
그러나 고도가 높아지면 지형참조 항법은 10~20m 내외의 정밀한 항법 성능이 유지되는 반면 중력구배 기반 항법은 높은 정밀도의 DB와 중력구배계를 이용한 경우 지형참조 항법과 유사한 수준의 결과를 획득할 수 있었다. 본 연구에서는 항법에 영향을 미치는 요소로 DB 해상도, 비행속도 및 갱신 주기 등도 항법 성능에 영향을 미치는 요소이다. 따라서 보다 안정적인 항법 성능을 확보하기 위해서는 다른 환경적인 요인을 고려하여 면밀한 분석을 수행할 필요가 있다.
최종 구축된 중력구배 DB 는 독립인 요소 Γ11, Γ12, Γ13, Γ22, Γ23) 와 중력구배 요소 중 가장 큰 값인 Γ33를 포함하여 총 6개이다. 중력구배는 고도가 높은 지역에서 대체로 큰 값을 나타내며, 대각성분 (Γ11, Γ22, Γ33) 이 비대각성분(Γ12, Γ13, Γ23)에 비해 상대적으로 큰 변화를 보인다. 또한, 고도가 높아질수록 그 값이 작아지는 것이 특징이다.
반면, 지역적인 변화가 낮은 지역에서 DB와 센서 오차가 크게 부여되면 측정치와 설계 행렬간의 선형성을 확보하지 못해 항법 성능이 급격히 저하되는 경우가 나타나므로 변화가 작은 지역에서는 보다 정밀한 DB와 측정센서가 필요하다는 결론을 도출하였다. 지구물리자료를 기반으로 한 항법 중 가장 보편적으로 이용되는 지형참조 항법과 중력구배기반 항법 결과를 동일한 궤적에서 비교하면 고도가 낮은 경우에는 DB 및 센서 오차와 무관하게 중력구배기반 항법 결 과가 대체로 우수하게 나타났다. 그러나 고도가 높아지면 지형참조 항법은 10~20m 내외의 정밀한 항법 성능이 유지되는 반면 중력구배 기반 항법은 높은 정밀도의 DB와 중력구배계를 이용한 경우 지형참조 항법과 유사한 수준의 결과를 획득할 수 있었다.
중력구배 DB는 균일한 정밀도 및 해상도를 갖도록 지형자료와 가용한 육상중력자료를 이용하여 중력이상값을 모델링 한 후 이를 Stokes' 적분하여 섭동포텐셜을 계산하고 다시 수평 및 수직방향으로 미분하는 두 단계를 거쳐 구축하였다. 최종 구축된 중력구배 DB 는 독립인 요소 Γ11, Γ12, Γ13, Γ22, Γ23) 와 중력구배 요소 중 가장 큰 값인 Γ33를 포함하여 총 6개이다. 중력구배는 고도가 높은 지역에서 대체로 큰 값을 나타내며, 대각성분 (Γ11, Γ22, Γ33) 이 비대각성분(Γ12, Γ13, Γ23)에 비해 상대적으로 큰 변화를 보인다.
후속연구
본 연구에서는 항법에 영향을 미치는 요소로 DB 해상도, 비행속도 및 갱신 주기 등도 항법 성능에 영향을 미치는 요소이다. 따라서 보다 안정적인 항법 성능을 확보하기 위해서는 다른 환경적인 요인을 고려하여 면밀한 분석을 수행할 필요가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
관성항법시스템은 어떤 방법인가?
항체(vehicle)에서 보편적으로 사용하는 항법시스템으로는 INS(Inertial Navigation System)로 대표되는 관성항법 시스템과 위성항법시스템이 있다. 관성항법시스템은 가속도계와 자이로로 구성된 MU(Inertial Measurement Unit) 로부터 획득한 관측치를 적분하여 이전 위치를 기준으로 현재 위치를 추정하는 방법으로 외부 센서없이 독립적인 운용이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 측정치 오차, 초기값 설정 오차 등 많은 오차 요인에 의해 시간이 지날수록 오차가 누적되기 때문에 적절한 보정이 수반되지 못하면 이동체의 위치를 제대로 추정할 수 없다 (Groves, 2007).
중력, 지자기 자료가 지형자료에 비해 널리 활용되지 못한 이유는 무엇인가?
지형자료를 이용한 항법시스템은 1950년대 개발된 ATRAN(Automatic Terrain Recognition And Navigation)을 시작으로 TERCOM(TERrain COntour Matching), SITAN(Sandia Inertial Terrain-Aided Navigation), PTAN(Precision Terrain Aided Navigation)까지 다양하며, 현재까지 구현된 항법시스템의 성능은 수십 미터 수준으로 알려져 있다 (Koch and Evans, 1980; Hollowell, 1990; Laur and LLanso, 1995; Honeywell, 2005). 중력, 지자기 자료의 경우도 1960년 대 항법에 적용하기 위한 연구가 시작되었으나 측정센서 및 정밀한 DB 구축의 어려움과 환경적 요인에 따라 획득한 자료에 잡음이 많이 나타난다는 점 때문에 지형자료에 비해 널리 활용되지는 못하였다. 그러나 1990년대 이후 부피가 작고, 측정 정밀도가 높은 중력구배계의 개발에 힘입어 2000년대 들어 미국, 중국 등 몇몇 국가에서 중력을 이용한 항법 알고리즘 연구가 다시 시작되었다 (Vajda and Zorn, 1998; Rice et al.
관성항법시스템의 단점은 무엇인가?
관성항법시스템은 가속도계와 자이로로 구성된 MU(Inertial Measurement Unit) 로부터 획득한 관측치를 적분하여 이전 위치를 기준으로 현재 위치를 추정하는 방법으로 외부 센서없이 독립적인 운용이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 측정치 오차, 초기값 설정 오차 등 많은 오차 요인에 의해 시간이 지날수록 오차가 누적되기 때문에 적절한 보정이 수반되지 못하면 이동체의 위치를 제대로 추정할 수 없다 (Groves, 2007). 위성항법시스템은 위성에서 발사된 전파를 이용하여 자신의 위치를 결 정하는 방법으로 미국의 GPS(Global Positioning System), 러시아의 GLONASS(GLObal NAvigation Satellite System) 등이 대표적이다.
참고문헌 (14)
Brown, R.G. and Hwang, P.Y.C. (1997), Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering 3rd Edition, John Willey & Sons Inc., New York, NY, USA, 480p.
Heiskanen, W.A. and Moritz, H. (1967), Physical Geodesy, W. H. Freeman and Co, San Francisco, CA, USA, 403P.
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