[논문]광학 우주감시체계의 성능향상 방안

조태환; 이성섭

doi:10.12673/jant.2021.25.2.125

광학 우주감시체계의 성능향상 방안
A Novel Method for Improvement of Optical Space Surveillance Systems 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.25 no.2, 2021년, pp.125 - 131

조태환 (국방대학교 국방정책연구센터) , 이성섭 (세종대학교 항공우주시스템공학과)

초록
AI-Helper

광학 우주감시체계는 인공위성 등을 포함한 우주물체의 영상촬영 및 위치추적에 사용된다. 이러한 광학 우주감시체계는 높은 고도의 인공위성 영상 촬영이 가능하다는 장점이 있지만, 레이저나 레이다 우주감시체계에 비해 위치추적 성능이 떨어진다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 광학 우주감시체계의 위치추적 오차를 줄여 인공위성의 위치추적 성능을 높일 수 있는 기법을 제안하였다. 이 기법은 칼만필터를 2개 활용하여 등속원운동 및 가속운동을 모델링하였고, 광학 우주감시체계의 데이터에 이를 적용하여 성능을 개선하였다. 논문에서 제안한 기법을 적용했을 때 평균 17.34%의 성능향상이 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The optical space surveillance systems are used for image capture and location tracking of space objects including satellites. Such an optical space surveillance systems have the advantage of capable of capturing high-level satellite images, but have a disadvantage in that its location tracking performance is lower than that of laser or radar space surveillance systems. Therefore, in this paper, we proposed a method to improve the location tracking performance of the satellite by reducing the location tracking error of the optical space surveillance systems. In this method, two Kalman filters were used to model the constant velocity circular motion and the acceleration motion, and the performance was improved by applying them to the data of the optical space surveillance systems. The proposed method in this paper shows an average of 17.34% improvement in performance.

주제어

표/그림 (8)

그림 그림 1. 미국의 우주감시네트워크 Fig. 1. Space surveillance network in the U.S.
그림 그림 2. 제안된 IMM 필터 구조도 Fig. 2. The block diagram of proposed IMM filter.
그림 그림 3. 등속원운동 상태의 인공위성 운동경로 Fig. 3. The satellite path in constant velocity circular motion.
그림 그림 4. 시나리오 1에서의 오차 비교 Fig. 4. Errors comparison in scenario 1.
표 표 1. 오차의 평균과 표준편차 Table 1. The average and standard deviation of errors.
그림 그림 5. 가속운동 상태의 인공위성 운동경로 Fig. 5. The Satellite path in acceleration motion.
그림 그림 6. 시나리오 2에서의 오차 비교 Fig. 6. Errors comparison in scenario 2.
표 표 2. 시나리오 1, 2의 시뮬레이션 결과 Table 2. The simulation results of scenario 1, 2, 3.

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