Abstract
This paper represents a filter design to estimate the airspeed of a spin-stabilized, trajectory-correctible artillery ammunition. Due to the limited power and space in operational point of view, the airspeed sensor is not installed, and thus the airspeed need to be estimated using limited sensor measurements. The only IMU measurements(three-axis specific forces and angular rates) are used in this application. The extended Kalman filter algorithm is applied since a linear filter can not cover the its wide operational range in airspeed and altitude. In the implementation of the EKF, the state and measurement equations are transformed into the no-roll frame for simple form of Jacobian matrix. The simulation study is conducted to evaluate the performance of the filter under various environment conditions of sensor noise and wind turbulence. In addition, the effect of the choice in filter design parameters, i.e. process error covariance matrices is analyzed on the performance of the estimation of airspeed and angular rates.
본 논문은 회전안정성을 갖는 탄도수정탄의 대기속도 추정을 위한 필터 설계에 대하여 설명한다. 대상 시스템은 운용상의 제약(공간, 파워)으로 인하여, 대기속도 측정을 위한 센서를 사용할 수 없다. 따라서 한정된 센서를 이용한 대기속도 추정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 IMU(가속도계, 자이로)에서 측정하는 3축 가속도와 각속도 데이터만 이용하여, 대기속도 추정을 위한 필터를 설계하였다. 대상 시스템의 경우, 넓은 속도, 고도의 운용범위를 커버하기 위한 추정 필터가 필요하므로 본 연구에서는 확장 칼만필터를 설계하여 기존의 연구와의 차별성을 두었다. 확장 칼만필터 설계를 위한 자코비안 행렬은 NRF(No-roll frame)에서의 간략화된 선형모델을 이용하여 구성하였다. 최종적으로 센서 오차와 바람 모델을 포함한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검토하였다. 이때, 시뮬레이션은 설계한 대기속도와 각속도 모델 오차의 영향을 분석하기 위하여 네 가지 경우의 프로세스 공분산 행렬 값에 대한 영향을 분석하였다.