[논문]기압고도계 오차 보상을 고려한 INS/GNSS/TRN 통합항법 설계

이정신; 성창기; 박병수; 이형섭

doi:10.9766/kimst.2019.22.2.197

기압고도계 오차 보상을 고려한 INS/GNSS/TRN 통합항법 설계
Design of INS/GNSS/TRN Integrated Navigation Considering Compensation of Barometer Error 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.22 no.2, 2019년, pp.197 - 206

이정신 (국방과학연구소 제3기술연구본부) , 성창기 (국방과학연구소 제3기술연구본부) , 박병수 (국방과학연구소 제3기술연구본부) , 이형섭 (국방과학연구소 제3기술연구본부)

Abstract ▼ AI-Helper

Safe aircraft requires highly reliable navigation information. The traditionally used inertial navigation system (INS) often displays faulty location information due to its innate errors. To overcome this, the INS/GNSS or INS/TRN integrated navigation can be used. However, GNSS is vulnerable to jamming and spoofing, while TRN can be degraded in the flat and repetitive terrains. In this paper, to improve the performance and ensure the high reliability of the navigation system, the INS/GNSS/TRN integrated navigation based on federated filter is designed. Master filter of the integrated navigation uses the estimates and covariances of two local filters - INS/GNSS and INS/TRN integrated filters. The local filters are designed with the EKF that is feedforward type and composed of the 17st state variables. And the INS/GNSS integrated navigation includes the barometer error compensation method. Finally, the proposed INS/GNSS/TRN integrated navigation is verified by vehicle and captive flight tests.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Block diagram of federated filter based INS/GNSS/TRN integrated navigation
표 Table 1. Filter design parameter
그림 Fig. 2. Altitude error of INS/GNSS navigation
그림 Fig. 3. Horizontal error of INS/GNSS navigation
그림 Fig. 4. Horizontal error of INS/GNSS navigation
그림 Fig. 5. Horizontal navigation error of CFT
그림 Fig. 6. Vertical navigation error of CFT
그림 Fig. 7. Navigation error in GNSS denied environment
표 Table 2. Result of CFT

AI 본문요약
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문제 정의

[4]와 [5] 에서 제안한 연합형 필터는 추정치와 공분산의 단순 한 정보융합으로 지역필터들의 특성에 맞는 고장검출 및 분리에 취약할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 INS/GNSS 복합항법 및 INS/TRN 복합항법 필터를 지역필터로 하는 연합형 필터 기반의 통합항법을 설계하되 적합한 고장 검출 및 분리 기법을 제안한다.
약 58분 비행 후 TRN 임무구역에 진입하면 BKF 기반의 탐색 모드를 시작하고 약 8초 후에 PMF 기반의 추적 모드를 시작한다. 본 논문에서는 추적 모드에서의 INS/GNSS, INS/TRN 및 INS/GNSS/TRN 통합항법 성능을 다루도록 한다. Fig.
본 연구에서는 기압고도계의 고도 바이어스 및 환산계수 오차 추정 및 보상을 적용한 INS/GNSS 복합항법 설계와 항법 시스템 강인성을 향상시키기 위해 고장 검출 및 분리 로직을 포함한 연합형 필터 기반 INS/GNSS/TRN 통합항법 설계를 제안하였다. 제안한 INS/GNSS 복합항법은 차량탑재시험을 통해 기압고도계의 바이어스와 환산계수 오차를 잘 추정하여 수직축 성능이 크게 개선됨을 확인하였다.

제안 방법

연합형 필터는 주 필터에서 융합된 추정치 및 공분산을 지역 필터로 분 배하는 FR(Fusion-Reset) 방식과 지역필터를 독립적으로 구성하는 FT(Fault Tolerant) 방식으로 구분할 수 있 다[5]. FR 방식은 최적성은 보장되지만 고장 발생 시 잘못된 주 필터 추정치가 모든 지역 필터들에 영향을 미치므로, 본 시스템에는 최적성은 보장되지 않지만 고장에 강인한 FT 방식의 연합형 필터 기반 통합항법을 설계하였다. Fig.
[10]을 참조하도록 한다. Fig. 1에서 알 수 있듯이 IRA 측정치 갱신 주기는 45.25 Hz로, 측정치 갱신 시각에 순수항법 결과를 래치(Latch)해 두는 방식으로 동기를 맞추었으며, 50 Hz 안에 측정치 갱신이 이루어지지 않는 순간에는 시간 전파만 수행하도록 설계하였다. TRN은 초기 위치 오차가 큰 경우 대략적인 항체 위치를 추정하는 탐색 모드(Acquisition mode)와 정밀한 항체 위치를 추정하는 추적 모드(Tracking mode)로 나눌 수 있다.
GNSS 의 경, 위, 고도 추정치, λg, ∅g 및 hg은 INS/GNSS 복 합항법의 측정치로 이용되고 측정치 잡음 공분산 행렬의 주 대각 원소를 고정 값으로 설정하였다.
INS의 항법정보를 TRN 혹은 GNSS을 이용하여 보정하기 전 단계에서, 본 시스템의 고도축은 기압고도계를 이용한 3차 댐핑 루프 (Damping loop)를 거친다[6].
본 장에서는 연합형 필터의 구성 중 주 필터인 INS/GNSS/TRN 통합항법 설계를 검증하도록 한다. TRN의 측정치인 IRA의 출력은 차량탑재시험으로는 획득할 수가 없으므로 항공기탑재시험(CFT: Captive Flight Test)을 통해 검증하도록 한다. 따라서 본 연구에서는 CESSNA 172 Skyhawk 항공기에 IRA, 관성항법장치(INS: Inertial Navigation System), GNSS 안테나, 기압고도계를 탑재하여 Fig.
이에 본 논문에서는 Ref. [9]의 피드포워드 형태의 보상 기법을 부분적으로 활용하여 기압고도계 오차를 보상하는 기법을 제안하도록 한다. 즉, 동일한 구조의 지역 필터 설계에서 스위칭 기법을 통해 기압고도계 오차를 INS/GNSS 복합항법 지역필터에만 보상하여 안정적인 고도축 항법 성능이 도출되도록 설계한다.
일반적인 연합형 필터의 경우 식 (7)과 (8)와 같이 지역필터들의 추정치 공분산에 따라 가중치를 부여한 지역필터 추정치들의 융합으로 주 필터 추정치를 결정하도록 되어있다. 그러나 본 시스템에서는 이를 기본으로 하되,GNSS 비 가용 및 TRN 비 가용 환경에 대한 예외처리를 추가하였다. GNSS 측정치 비 갱신이 10회 이상 지속되거나 혹은 PDOP(Position Dilution of Precision) 지수가 0.
다음으로 본 논문이 제안한 고장검출 및 분리 기능을 검증하기 위해 GNSS PDOP이 50초 이후부터 계속 3.0 이상일 경우를 모사하여 기존의 연합형 필터 기반 INS/GNSS/TRN 통합항법과 제안한 설계를 비교해보았다.
TRN의 측정치인 IRA의 출력은 차량탑재시험으로는 획득할 수가 없으므로 항공기탑재시험(CFT: Captive Flight Test)을 통해 검증하도록 한다. 따라서 본 연구에서는 CESSNA 172 Skyhawk 항공기에 IRA, 관성항법장치(INS: Inertial Navigation System), GNSS 안테나, 기압고도계를 탑재하여 Fig. 4의 비행궤적으로 시험을 수행하였다. 필터 설계 파라미터는 Table 1과 동일하다.
먼저, 기압고도계 고도 오차 추정 및 보상 기법을 설명하고 이를 반영한 전체 17차 지역필터 설계를 기술하도록 한다. 기압고도계 오차는 1차 마코프 과정(Markov process) 혹은 랜덤 상수로 모델링되는 바이어스 오차, 랜덤 상수 형태의 환산계수 오차 그리고 백색 가우시안 잡음 등을 포함한다.
본 시스템에서는 DEM 고도와 비교할 고도계 측정치를 획득하기 위해, 항체와의 최근점(nearest point)까지의 3차원 상대거리를 출력해주는 간섭계레이더고도 계를 사용하였다. IRA로부터 TRN 측정치 도출 식과 오차 보상 기법은 Ref.
따라서 INS/TRN 복합항법에서 추가적으로 기압고도계 오차를 보상하게 되면 TRN 추적 모드 필터인 PMF의 수직축 바이어스 오차 추정이 정상적으로 수행되지 않을 수 있다. 본 시스템에서는 이러한 점을 고려하여 INS/TRN에서는 기압고도계 오차 보상을 수행하지 않도록 설계하였다. 지역필터들은 피드포워드형태의 EKF를 기반으로 설계하였다.
카이 제곱 검증은 카이제곱 분포에 기초하여 관찰된 빈도가 기대되는 빈도와 어느 정도의 유의수준으로 다른지를 검증하는 방법이다. 본 연구에서는 위, 경, 고도의 3차 정보에 대해 검증하였고 1 % 유의수준(99 % 신뢰도)을 임계치로 설정하였다. 일반적인 연합형 필터의 경우 식 (7)과 (8)와 같이 지역필터들의 추정치 공분산에 따라 가중치를 부여한 지역필터 추정치들의 융합으로 주 필터 추정치를 결정하도록 되어있다.
본 장에서는 연합형 필터의 구성 중 주 필터인 INS/GNSS/TRN 통합항법 설계를 검증하도록 한다. TRN의 측정치인 IRA의 출력은 차량탑재시험으로는 획득할 수가 없으므로 항공기탑재시험(CFT: Captive Flight Test)을 통해 검증하도록 한다.
본 장에서는 주 필터의 설계 검증에 앞서 17차 상태변수로 구성된 지역필터 중 INS/GNSS 복합항법에 의해 기압고도계 오차 추정 및 보상 기법을 검증하도록 한다. 필터 설계 파라미터를 정리하면 다음 Table 1과 같다.
[δφ_e, δφ_n, δφ_u]은 롤,피치 및 요각 오차이며, δh_b와 δh_sf은 기압고도계 고도 바이어스 및 환산계수 오차이다. 상태변수 구성은 두 지역 필터들과 주 필터가 동일하나, 기압고도계 고도 바이어스 및 환산계수 오차의 보상은 INS/GNSS 복합항법에 해당되는 지역필터 및 INS/TRN 복합항법의 탐색 모드에서만 수행되도록 구성하였다. 이는 INS/TRN 복합항법의 추적모드 TRN은 위도, 경도 및 고도 오차를 포함한 3차원 PMF 기반으로 설계하였기 때문이다.
위 식의 I 은 17×17 단위행렬이며, 이산화된 상태 방정식의 시스템 행렬 A 과 측정 행렬 H 은 다음과 같다. 시스템 행렬은 INS의 오차 모델로 유도되나 자세한 유도 과정은 본 논문의 주제에서 벗어나므로 생략하도록 한다.
0 이상인 상황이 빈번히 발생한 점을 감안하면 안정적인 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 INS/GNSS 복합항법 시험결과를 통해 제안한 지역필터 설계를 검증하였다.
[9]의 피드포워드 형태의 보상 기법을 부분적으로 활용하여 기압고도계 오차를 보상하는 기법을 제안하도록 한다. 즉, 동일한 구조의 지역 필터 설계에서 스위칭 기법을 통해 기압고도계 오차를 INS/GNSS 복합항법 지역필터에만 보상하여 안정적인 고도축 항법 성능이 도출되도록 설계한다.
본 시스템에서는 이러한 점을 고려하여 INS/TRN에서는 기압고도계 오차 보상을 수행하지 않도록 설계하였다. 지역필터들은 피드포워드형태의 EKF를 기반으로 설계하였다.
다음은 제안한 17차 간접 앞먹임 방식의 EKF 기반 INS/GNSS 복합항법 설계 검증을 위해 2018년 8월 11일 덕유산 인근에서 차량탑재시험 수행한 결과이다. 총 시험 시간은 1시간 5분이며, Fig. 2는 3차 댐핑 루프를 거친 기압고도계 고도의 오차, 기압고도계 오차 보상을 고려하지 않을 경우의 INS/GNSS 복합항법 및 오차 보상을 적용한 INS/GNSS 복합항법의 고도 오차를 비교한 것이다. 3차 댐핑 루프를 거친 기압고도계오차는 14.

데이터처리

잔차 검증의 경우, 정규화된 잔차의 카이 제곱 검증(Chi-square test) 함수, 을 이용하여 구현하였다.

이론/모형

TRN은 초기 위치 오차가 큰 경우 대략적인 항체 위치를 추정하는 탐색 모드(Acquisition mode)와 정밀한 항체 위치를 추정하는 추적 모드(Tracking mode)로 나눌 수 있다. 본 시스템에서는 탐색 모드로 BKF(Bank of Kalman filter)[10]을, 추적 모드로는 점질량필터(PMF: Point Mass Filter)[11]을사용하였다. 점질량필터는 베이지안 추정 기법을 기반으로 연속적인 상태변수 공간을 이산적으로 격자화하여 처리하는 방식을 사용하며[11], 파티클 필터(Particle filter)와 함께 지형대조항법에 널리 사용되는 비선형필터이다.

성능/효과

3은 제안한 기법을 적용한 INS/GNSS 복합항법의 수평축 위치 오차이다. 그 결과는 3.10 m CEP(Circular Error Probability)로 산간 지역이라 GNSS의 위치정도 저하율(PDOP: Position Dilution of Precision)이 6.0 이상인 상황이 빈번히 발생한 점을 감안하면 안정적인 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 INS/GNSS 복합항법 시험결과를 통해 제안한 지역필터 설계를 검증하였다.
다음의 결과는 제안한 바와 같이 INS/TRN 복합항법에 기압고도계 오차를 보상하지 않았을 때가 보상할 경우에 비해 수평위치 오차는 3.256 m CEP, 고도 오차는 3.798 m PE 개선됨을 알 수 있다. 이에 따라 INS/GNSS/TRN 통합항법도 수평위치 오차는 1.
또한 항공기 탑재시험을 통해 INS/TRN 복합항법이 기압고도계 오차를 보상하지 않을 때 성능이 개선되었다. 또한 위성항법 불가 환경에서 고장 검출 및 분리 로직이 포함된 INS/GNSS/TRN 통합항법 설계가 정상적으로 동작하면서 안정적인 항법 성능을 보임을 확인하였다.
제안한 INS/GNSS 복합항법은 차량탑재시험을 통해 기압고도계의 바이어스와 환산계수 오차를 잘 추정하여 수직축 성능이 크게 개선됨을 확인하였다. 또한 항공기 탑재시험을 통해 INS/TRN 복합항법이 기압고도계 오차를 보상하지 않을 때 성능이 개선되었다. 또한 위성항법 불가 환경에서 고장 검출 및 분리 로직이 포함된 INS/GNSS/TRN 통합항법 설계가 정상적으로 동작하면서 안정적인 항법 성능을 보임을 확인하였다.
이는 TRN 추적 모드에서 사용되는 PMF의 성능을 위한 설계 결과로 추후 항공기 탑재시험을 수행하면서 개선 예정이다. 위의 시뮬레이션에서는 INS/TRN 복합항법 오차가 INS/GNSS 복합항법에 비해 4배 이상 크기 때문에 이들의 정보융합인 INS/GNSS/TRN 통합항법이 INS/GNSS 복합항법보다 성능이 좋지 않다. 현재 TRN의 성능을 개선함에 따라 함께 개선될 예정이다.
여기서, PE은 평균을 중심으로 일차원 데이터 분포의 50 %가 경계 내에 포함될 확률 오차를 의미한다. 이에 반해, 제안한 오차보상을 적용한 INS/GNSS 복합항법 고도 오차는 1.86 m PE로 성능이 크게 개선됨을 확인할 수 있다. 다음 Fig.
본 연구에서는 기압고도계의 고도 바이어스 및 환산계수 오차 추정 및 보상을 적용한 INS/GNSS 복합항법 설계와 항법 시스템 강인성을 향상시키기 위해 고장 검출 및 분리 로직을 포함한 연합형 필터 기반 INS/GNSS/TRN 통합항법 설계를 제안하였다. 제안한 INS/GNSS 복합항법은 차량탑재시험을 통해 기압고도계의 바이어스와 환산계수 오차를 잘 추정하여 수직축 성능이 크게 개선됨을 확인하였다. 또한 항공기 탑재시험을 통해 INS/TRN 복합항법이 기압고도계 오차를 보상하지 않을 때 성능이 개선되었다.
243 m CEP 개선되었다. 즉, 위성항법이 불가한 환경이 지속되면 고장 검출 및 분리 로직을 포함한 연합형 필터 기반 INS/GNSS/TRN 통합항법 설계가 더 안정적인 항법 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

후속연구

현재 INS/GNSS 복합항법의 상태변수 오차 공분산 P_GNSS은 고정 값이고 INS/TRN에 비해 높은 값이라 연합형 필터의 주 필터가 INS/TRN 지역 필터에 가중치가 좀 더 높은 특성이 있다. 이는 TRN 추적 모드에서 사용되는 PMF의 성능을 위한 설계 결과로 추후 항공기 탑재시험을 수행하면서 개선 예정이다. 위의 시뮬레이션에서는 INS/TRN 복합항법 오차가 INS/GNSS 복합항법에 비해 4배 이상 크기 때문에 이들의 정보융합인 INS/GNSS/TRN 통합항법이 INS/GNSS 복합항법보다 성능이 좋지 않다.
위의 시뮬레이션에서는 INS/TRN 복합항법 오차가 INS/GNSS 복합항법에 비해 4배 이상 크기 때문에 이들의 정보융합인 INS/GNSS/TRN 통합항법이 INS/GNSS 복합항법보다 성능이 좋지 않다. 현재 TRN의 성능을 개선함에 따라 함께 개선될 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	GNSS는 독립적으로 항법 해를 제공할 수 없고, 전파 방해에 취약한 단점이 있는데, 이를 보완하기 위해 고안된 방법은?	그러나 GNSS는 외부 도움 없이 독립적으로 항법 해를 제공할 수 없으며, 재밍(Jamming) 혹은 스푸핑(Spoofing) 등의 적대적 전파 방해에 취약한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 지형대조항법(TRN: Terrain Referenced Navigation)에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다[2,3].
	지형대조항법이란?	지형대조항법은 사전에 입력된 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)과 전파 고도계(Radio altimeter), 간섭계 레이더 고도계(IRA: Interferometric Radar Altimeter) 등의 고도계를 통해 측정된 고도를 비교하여 항체의 위치 정보를 추정하는 항법 기술로 INS와 통합하여 자체적으로 정밀한 위치 정보 획득이 가능하다. 즉, 적대적 전파교란에 취약한 GNSS 대안으로 비 행체의 높은 신뢰성 확보를 위한 핵심 기술 중 하나이다.
	관성항 법장치의 장단점은?	비행체의 안정성을 높이기 위해서는 높은 신뢰도의 항법 정보가 필요하다. 전통적으로 사용하는 관성항 법장치는 외부 도움 없이 연속적인 항법 정보를 제공해주는 장점이 있으나, 시간이 지남에 따라 자이로스 코프 및 가속도계 센서 오차 누적에 의해 항법 오차 가 증가하는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해, 현재 INS/GNSS 복합항법이 널리 이용되고 있다[1].

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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