Missile Aerodynamic Structure and Parameter Identification

미사일의 동력학적 구조 및 계수 추정법

An extended Kalman filter (EKF) algorithm for estimating aerodynamic parameters from missile flight data is evaluated using simulated test data. The algorithm includes a general purpose 6-DOF missile airframe suitable for representing a variety of missile configurations. The EKF is demonstrated to be well suited as a postflight analysis tool for extracting large numbers of airframe parameters from flight test measurements. A structure identification algorithm is evaluated using synthetic measurement data. This algorithm used in conjunction with the parameter identification algorithm, can select that model from a family of candidate models which most likely produced the synthetic measurement data.

미사일의 비생실험 데이타로부터 동력학적 계수를 추정하기 위하여 Extended Kalman Filter(EKF) 알고리즘을 사용하고 시뮬레이숀으로부터 얻어진 비행 데이타를 써서 알고리즘을 해석하였다. 이 알고리즘에서는 여러 가지 미사일에 적용할 수 있도록 자유도가 여섯인 (6-DOF) 운동식을 써서 미사일 모델을 세웠으며 연구결과 EKF가 비생실험후 얻어진 데이타로부터 다수의 미사일 동력학적 계수값을 추정할 수 있음을 알았다. 계수추정 알고리즘과 병행하여 미사일의 구조를 추정하는 알고리즘을 조사하였으며 이 알고리즘은 여러 후보 모델중 비행실험 데이타에 가장 근접한 값을 주는 모델을 선정한다.