항공기 착륙 시에 발생하는 고도측정 오차 개선을 위한 필터설계

A Filter Design for Reducing Altitude Measurement Errors Arising during Aircraft Landing

항공기의 착륙을 추적하기 위해 많이 사용되는 수동 센서인 레이저 거리 측정기(LRF)와 전방관측 적외선 카메라(FLIR)는 배기가스교란(Exhaust Plume Disturbance)으로 인한 고도각 측정 시에 오차를 발생시킨다. 이 경우에 확장형 칼만필터(EKF)를 사용하여 거리 및 고도를 측정하면 배기가스(plume)와 같은 비-가우시안 잡음 때문에 추적 성능이 저하된다. 본 논문에서는 배기가스의 발생 타이밍을 검출기(PD)를 사용하여 확인한 후에 배기가스가 발생하면 적응형 추산법을 사용하고 배기가스의 영향이 없을 때에는 기존의 확장형 칼만필터를 사용하는 복합 방식을 제안하고 이를 위한 적응형 필터를 설계한다. 이 혼합형 필터는 배기가스와 같은 미지의 바이어스를 제거하는데 매우 효과적인 방법이며 시뮬레이션을 통하여 이러한 성능을 예증한다.

Passive sensors such as Laser Range Finder(LRF) and Forward Looking Infrared(FLIR) camera frequently used for tracking aircraft landing produce the measurements of elevation angle contaminated by large noise due to the exhaust plume disturbance. This results in poor tracking performance if the extended Kalman filter is used for estimation of the range and elevation which are corrupted by the non-Gaussian noise such as plume disturbance. In this paper, an adaptive estimation filter and the extended Kalman filter is combined to produce a combination-type filter. In this approach the adaptive filter is used for the plume-type disturbance noise and the extended Kalman filter is utilized for the measurement of Gaussian type. The proposed combination filter is effective for the trajectory estimation of landing aircraft under the influence of unknown bias and numerical simulations illustrate the performance of the proposed filter.