[논문]스트랩다운 탐색기 및 INS 정보를 이용한 비동기 유도필터 설계

박장성; 김윤영; 박상혁; 김윤환

doi:10.5139/jksas.2020.48.11.873

스트랩다운 탐색기 및 INS 정보를 이용한 비동기 유도필터 설계
Asynchronous Guidance Filter Design Based on Strapdown Seeker and INS Information 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.48 no.11, 2020년, pp.873 - 880

박장성 (LIG Nex1, Performance Analysis) , 김윤영 (LIG Nex1, Performance Analysis) , 박상혁 (LIG Nex1, Performance Analysis) , 김윤환 (LIG Nex1, Performance Analysis)

초록
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본 논문은 스트랩다운 탐색기 측정치와 INS 정보를 이용하여 시선각속도를 추정하는 유도필터 설계에 대해서 다룬다. 제안하는 유도필터는 탐색기 측정치와 유도탄 자세로부터 획득 가능한 시선각과 표적의 위치와 유도탄과의 상대 위치를 측정치로 하고 있으며, 주기 및 동기가 맞지 않는 두 센서의 출력을 사용하기 위해 비동기 필터를 기반으로 하고 있다. 제안한 방법을 통해 시간지연이 큰 탐색기 측정치를 사용함으로써 생길 수 있는 기생루프에 대한 영향을 줄이고 추정성능을 향상시킬 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a guidance filter to estimate line of sight rate with strapdown seeker measurements and INS(Inertial Navigation System) information. The measurements of proposed guidance filter consisted of the LOS(Line of Sight) and relative position that can be calculated with the seeker's measurements, INS information and known target position, also the filter is based on an asynchronous filter to use outputs of the two sensors that are out of synchronous and period. Through the proposed filter, we can reduce the effect on parasitic loop that can be caused by using large time delay seeker and improve the estimation performance.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 고정형 탐색기를 사용하는 유도탄의 시선각속도를 추정하는 방법에 대해서 다루고 있다. 제안한 유도필터는 비동기 융합 필터를 기반으로 하고 있다.

가설 설정

네 가지 필터의 성능비교는 Open Loop 기반으로 이루어지며, 이때의 시뮬레이션 조건은 Table 2와 같다. INS 측정치의 경우 IMU의 Delay가 거의 없고, 유도필터 Update 주기보다 빠르기 때문에 지연이 없다고 가정하였다. 또한, 3 자유도 기반으로 시뮬레이션을 수행하기 때문에 자세의 경우 속도 벡터를 가지고 계산하여 사용하였다.

제안 방법

스트랩다운 탐색기에서 나오는 정보를 이용하여 필터를 구성하는 데는 여러 가지 방법이 존재한다. 참고문헌[8,9]의 경우 위치를 알고 있는 정지된 지상표적에 대해서 스트랩다운 탐색기, 기압계, 자력계, IMU를 이용하여 상대 정보(위치, 속도, 가속도)를 추정하여 시선각속도를 계산하였고, [2]는 직교와 구면 상태변수를 이용한 Hybrid 형태의 칼만필터를 구성 하여 시선각속도를 추정하였다. 참고문헌 [3~5]는 알파, 베타 필터(선형 필터의 한 종류, g-h 필터로 불리기도 함)를 이용하여 지향각속도(Look angle rate)를 추정하고, 각속도 센서(rate sensor)로부터 나오는 각 속도 정보와 합쳐서 시선각속도를 추정한다.

대상 데이터

본 논문에서 사용하는 측정치 모델은 2가지로 하나는 스트랩다운 탐색기와 INS 자세정보를 이용하여 계산 가능한 시선각, 다른 하나는 INS 위치와 표적 위치정보를 이용한 상대 위치이다.

이론/모형

본 논문은 발사 시 표적 위치와 속도를 알고 있고, 표적이 등속으로 움직인다는 가정 하에 상대위치, 속도 벡터를 상태변수로 하고 있으며, 기생루프 영향을 고려하기 위해 비동기 융합 필터[17,18] 방식을 적용하였다. 표적의 초기 위치 및 속도는 일반적으로 EODS (Electric Optical Director System) 또는 TADS (Target Acquisition and Designation System)라 불리는 표적정보 획득장치를 통해 제공이 가능하므로 가정은 타당하다고 볼 수 있다.
위 측정치와 시스템 잡음 사이에는 correlation이 존재하기 때문에, 이를 고려한 칼만 필터[19,20] 식을 이용하여 아래와 같은 필터 방정식을 얻을 수 있다.

성능/효과

Figures 6~8은 Table 2의 조건으로 시뮬레이션을 수행한 결과로 순서대로 상대 위치, 상대 속도, 시선 각속도를 보여준다. 결과를 보면 탐색기 지연과 INS 위치정보를 측정치에 추가한 경우에 오차가 가장 적은 것을 확인할 수 있다.
Table 3은 100회의 Open Loop 시뮬레이션 결과의 상대위치, 상대속도, 시선각속도 오차의 RMSE (Root Mean Square Error)이다. 결과를 보면, 동일 측정치 조건일 경우 탐색기 지연을 고려한 AF의 성능이 좋고, 상대 위치 정보를 측정치로 사용한 경우 성능향상이 되는 것을 알 수 있다.
시뮬레이션에 사용한 상대위치 측정치는 실제 시스템의 오차모델을 정확하게 반영하지 않아 실제에서 동일한 결과를 얻기는 어렵다. 다만, 탐색기 지연을 고려하고, 상대위치 정보를 측정치로 사용함으로써 필터 성능개선이 가능하다는 것을 위 결과를 통해 볼 수 있고, LOBL(Lock On Befor Launch)등 상대적으로 표적정보(위치, 속도)에 대한 신뢰도가 높고 항법오차가 적은 구간의 경우 위 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있을 것이다.
비동기 융합 필터는 측정치 주기, 시간 지연 등이 다른 다종의 센서 정보를 융합하여 추정 시간에서 최적의 해를 제공하는 필터이다. 비동기 융합 필터 구조를 통해 탐색기 시간 지연으로 인해 생기는 기생루프 문제를 해결하고, 동시에 INS의 위치 정보 까지 측정치로 포함하여 추정 시간대에서 추정 성능을 향상시켰다. 이를, Open/Closed Loop 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
9, 10처럼 발산하는 경우가 많아 제외하였다. 오차가 Open Loop 대비 다소 증가한 것을 확인할 수 있지만, 성능의 경우 Open Loop과 동일하게 AF INS의 성능이 가장 좋은 것을 알 수 있다. 시뮬레이션에 사용한 상대위치 측정치는 실제 시스템의 오차모델을 정확하게 반영하지 않아 실제에서 동일한 결과를 얻기는 어렵다.
EKF의 경우 탐색기 지연으로 인한 기생루프 영향으로 발산하는 것이 확인가능하다. 추정 성능 측면에서는 Open Loop 결과와 유사하게 INS 정보와 탐색기 지연을 고려한 AF INS의 성능이 가장 좋은 것을 볼 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스트랩다운 탐색기에서 지향각 정보만 제공하기 때문에 나타나는 단점은 무엇인가?	최근 대지, 대함으로 개발되는 유도무기들의 경우 구조적 안정성과 가격, 무게 등의 이유로 IIR(Imaging InfraRed) 스트랩다운 탐색기(Strapdown Seeker)를 적용하는 추세이다. 스트랩다운 탐색기는 지향각(Look angle) 정보만을 제공하기 때문에 지향각 정보와 유도탄의 INS(Inertial Navigat ion System)에서 제공되는 자세정보를 이용하여 종말유도에서 많이 사용하는 비례항법유도(PNG, Proportional Navigation Guidance)에 필요한 시선각속도(LOSR, Line of Sight Rate)를 추정해야 하는 단점이 존재한다.
	제안한 유도필터의 성능 검증을 위해 구성한 4개의 필터와 특징은 무엇인가?	성능 비교를 위한 필터의 파라미터는 모두 동일하게 적용하였다. EKF(Extended Kalman Filter)를 이용한 유도필터의 경우 탐색기 측정치에는 지연이 있지만 지연에 대한 보상을 수행하지 않으며, INS 위치정보를 제외한 탐색기 측정치만을 필터 측정치로 사용한다. EKF INS의 경우 탐색기 지연과 관련해서는 EKF와 동일하지만, 탐색기 측정치와 함께 INS의 위치정보도 측정치로 사용한다. AF(Asynchronous Filter) 의 경우 탐색기 지연을 고려하여 시선각 변환 시 지연 시간 만큼 지연된 자세 정보를 이용하여 시선각으로 변환하여 사용하고 있으며, AF INS는 탐색기 지연과 INS 위치 정보 모두 고려하고 있다.
	비동기 융합 필터란 무엇인가?	제안한 유도필터는 비동기 융합 필터를 기반으로 하고 있다. 비동기 융합 필터는 측정치 주기, 시간 지연 등이 다른 다종의 센서 정보를 융합하여 추정 시간에서 최적의 해를 제공하는 필터이다. 비동기 융합 필터 구조를 통해 탐색기 시간 지연으로 인해 생기는 기생루프 문제를 해결하고, 동시에 INS의 위치 정보 까지 측정치로 포함하여 추정 시간대에서 추정 성능을 향상시켰다.

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상세보기
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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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