초록
현재 치명적인 항공기 공중충돌 사고 또는 니어미스 (Near miss) 사고를 예방하기 위해 국제표준으로 장착해 운용하고 있는 TCAS 시스템의 성능이 만족스럽지 못한 점에 대해 항공안전관련 기관의 관심이 집중되고 있다. 지금까지 TCAS의 충돌회피 성능개선에 대한 연구는 주로 회피방향, 수직상승속도, 회피방향의 역전, 복잡한 구도의 여러 항공기 및 회피공간의 여부 등에 대한 회피로직 개선에 집중되었다. 하지만 TCAS가 활용하는 정보의 신뢰성, 특히 고도계에서 발생할 수 있는 센서오차에 대해서는 주의 깊이 다루어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 고도계의 고도측정의 오차와 TCAS 충돌회피 알고리즘에 사용되는 '${\alpha}-{\beta}$' 추적기가 TCAS의 회피 성능에 미치는 영향을 분석하고 칼만필터를 사용하면 충돌회피 성능을 개선할 수 있음을 보이고자 한다.
In this paper we consider the problem of the existing TCAS-II systems that fail to be satisfactory solution to mid-air collisions (MACs) and near mid-air collisions (NMACs or near misses). This is attributed to the fact that the earlier studies on the collision avoidance mainly have focused on determination logic of avoidance direction and vertical speed, reversal of the avoidance direction, multiple aircraft geometry, and availability in certain air spaces. But, the influence of sensor measurement errors on the performance of collision avoidance was not properly taken into account. Here we propose a new TCAS algorithm by using Kalman filter instead of '${\alpha}-{\beta}$' tracker to improve the avoidance performance under the influence of barometric sensor errors due to air-temperature, pressure leaks, static source error correction, etc.