초록
본 논문에서는 레이더와 원격측정시스템으로부터 수신되는 다중센서자료를 모사하는 시뮬레이터 설계와 이들 자료를 융합하기 위한 알고리듬 개발에 대하여 소개한다. 설계된 데이터 시뮬레이터는 실제 센서 시스템으로부터 얻게 되는 시간의 비동기, 통신지연, 다중 갱신주기들을 갖는 모의센서 자료를 생성하며 실제적인 센서 모델을 이용하여 측정 잡음을 생성한다. 융합알고리듬은 센서 바이어스 상태를 고려한 PVA모델을 기초로 21차 분산형 칼만 필터로 설계되었고, 센서의 이상이나 정상적이 아닌 측정치를 검출하기 위한 로직도 포함되었다. 설계된 알고리듬을 시뮬레이터에서 생성한 모의 자료 및 실제 자료를 적용하여 검증하였다.
This paper presents a multi-sensor data simulator and a data fusion algorithm for tracking high dynamic flight target from Radar and Telemetry System. The designed simulator generates time-asynchronous multiple sensor data with different data rates and communication delays. Measurement noises are incorporated by using realistic sensor models. The proposed fusion algorithm is designed by a 21st order distributed Kalman Filter which is based on the PVA model with sensor bias states. A fault detection and correction logics are included in the algorithm for bad data and sensor faults. The designed algorithm is verified by using both simulation data and actual real data.