본 논문에서는 저가의 스트랩다운 센서 및 탐색기 기반의 정밀한 유도필터 설계를 다룬다. 고려된 스트랩다운 센서는 3축의 가속도계와 자이로로 구성된 IMU, 3 축 자기장계 및 압력고도계이다. 유도탄의 위치, 속도, 자세 및 압력고도계의 바이어스 오차가 유도필터의 상태변수로 고려된다. 상태방정식 및 측정방정식의 비선형성이 크기 때문에 UKF(Unscented Kalman Filter)를 도입한다. 제안된 유도필터는 표적 위치오차가 없을 경우 항법필터로 동작한다. 표적오차가 존재하는 경우에도 유도탄-표적간 상대 정보를 정확히 추정함으로서 정밀한 유도성능을 보장한다. 특수한 교전상황에서는 유도필터의 가관측성 문제가 발생함이 확인되었다.
본 논문에서는 초음파 수신기 어레이 및 아날로그 신호처리부로 구성된 스트랩다운 측위센서를 이용하여 특정 위치에 장착되어 있는 송신기와 로봇 간 상대위치를 측정할 수 있는 새로운 형태의 자율주행로봇 보조항법 시스템을 제안한다. 이를 이용하여 상태변수 간의 기하학적 상관관계를 활용하여 십자형으로 배열된 다중센서 기반 피동 위치추정 필터 구현에 사용되는 설계변수의 불완전성을 보상하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 검증한다.
본 논문은 스트랩다운 탐색기 측정치와 INS 정보를 이용하여 시선각속도를 추정하는 유도필터 설계에 대해서 다룬다. 제안하는 유도필터는 탐색기 측정치와 유도탄 자세로부터 획득 가능한 시선각과 표적의 위치와 유도탄과의 상대 위치를 측정치로 하고 있으며, 주기 및 동기가 맞지 않는 두 센서의 출력을 사용하기 위해 비동기 필터를 기반으로 하고 있다. 제안한 방법을 통해 시간지연이 큰 탐색기 측정치를 사용함으로써 생길 수 있는 기생루프에 대한 영향을 줄이고 추정성능을 향상시킬 수 있다.
본 논문의 목적은 실제 관성항법센서를 사용하여 개발된 스트랩다운형 관성항법시스템
및 이용 알고리즘에 대한 성능 및 오차를 평가하는 것이다. 시험은 관성항법센서의 조합을
두가지로 나누어 수행하였는데, 서로 다른 바이어스를 갖는 중급의 가속도계와 저급의 가
속도계가 사용되었으며, 자이로의 경우는 FOG(Fiber Optic Gyro)를 사용하였다(SDINS-1,
SDINS-2). 관성항법시스템의 성능을 평가하기 위해서 두가지의 시험이 수행되었으며, 3축
운동 시험대를 이용한 지상정지시험과 차량을 이용한 단거리 주행시험을 수행하였다. 단거
리 주행시험의 결과는 정확도 20 mm를 갖는 DGPS(Differential GPS)의 시험결과와 비교
하였으며, 결과 및 오차를 나타내었다.
일반적인 전술유도탄에서 표적획득 센서로 사용되는 김발형 탐색기(Gimballed Seeker) 는 탐색기의 표적획득부가 유도탄의 동체운동과는 독립적으로 관성좌표계 상에서 표적을 지향하게 하여 비례항법 유도명령 생성에 필요한 유도탄/표적간의 시선 각속도 정보를 직접 제공한다. 반면 최근에는 탐색기 전체가 유도탄 동체에 고정됨으로써 정비보수 용이, 고장수리 감소, 단가감소 측면 등에서 유리한 동체고정 탐색기(Strapdown Seeker)에 대한 연구가 부분적으로 수행되고 있다. 그런데 동체고정 탐색기에서는 비례항법에 필요한 시선각속도가 직접주어지지 않고 탐색기 영상 평면에 맺힌 표적영상으로부터 유도명령생성에 필요한 정보를 추출하여야 한다. 본 연구에서는 먼저 스트랩다운 탐색기로부터 주어지는 표적정보를 바탕으로 언센티드 칼만필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 적용하여 유도탄과 표적간의 상대운동을 추정한다. 추정된 상대운동 정보를 이용하여 유도명령을 생성하고 유도탄과 표적간의 조우운동을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 최소센서 조합만을 이용하는 관측각 제어기반 종말유도조종 루프의 설계방안에 대하여 제안하였다. 조종루프에서 필요한 동체자세각속도 피드백 대신 관측각속도 피드백을 적용함과 동시에 종말유도법칙으로 관측각 제어법칙을 적용함으로써 1축 각 속도계와 스트랩다운 탐색기만으로 유도조종루프의 구성이 가능하도록 하였다. 또한 탐색기에서 출력되는 관측각에 시간지연이 있더라도 유도루프의 안정성을 유지할 수 있도록 지연여유를 고려하여 유도루프를 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 종말유도조종 루프를 검증하기 위하여 6자유도기반 비선형시뮬레이션을 구성하였고, 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 다양한 불확실성 요소를 고려하여 유도조종루프의 강건성을 검증하였다.
The inertial measurement units in Strapdown System are characterized by the fact that sensors directly mounted to the vehicle frame. So the sensors are subjected to the translatory and rotation dynamics of the vehicle. The sensor outputs involve many error terms. We must compensate the error terms for accuracy improvement. The method which identify the error parameter is studied and suggested.
This paper presents a navigation error compensation scheme for Strap-Down Inertial Navigation System(SDINS) using electro-optical sensor. The proposed scheme uses the position or the attitude information from the sensor. For each case, Kalman filter model is derived and implemented. To show the effectiveness of the present compensation scheme, computer simulations have been carried out resulting in the boundedness of position and attitude errors.
본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.
This paper proposes a new robust motion deblurring filter using the inertial sensor measurements for strapdown image IR applications. With taking the PSF measurement error into account, the motion blurred image is modeled by the linear uncertain state space equation with the noise corrupted measurement matrix and the stochastic parameter uncertainty. This motivates us to solve the motion deblurring problem based on the recently developed robust least squares estimation theory. In order to suppress the ringing effect on the deblurred image, the robust least squares estimator is slightly modified by adoping the ridge-regression concept. Through the computer simulations using the actual IR scenes, it is demonstrated that the proposed algorithm shows superior and reliable motion deblurring performance even in the presence of time-varying motion artifact.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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