배터리 팩 수명에 대한 무지는 무인항공기의 추락을 야기할 수 있으며 이로 인해 잔존수명 예측이 잔존 용량 예측에 있어서 중요 요소가 되었다. 전기자동차와는 달리, 소형 무인항공기는 무겁고 복잡한 배터리 관리 시스템을 운반 할 수 없기 때문에, 사고를 예방하기 위해서는 간단하고, 가볍고, 저렴하고, 강력한 배터리 관리 시스템을 적용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는, 두 가지 잔존수명 예측 방법들을 보여주는데, 한 가지는 내부 저항을 이용하는 것이며 다른 한 가지는 상보필터를 이용한 $SOC_I$와 $SOC_V$를 사용하는 방법이다. 결과를 통해 30 방전 사이클 후의 잔존용량은 92%로 계산되었다.
1990년대 제안된 RTK(Real-Time Kinematics)는 GNSS/GPS 반송파 위상(carrier phase) 관측값을 이용한 방식으로 cm 수준의 정확도를 실시간으로 산출할 수 있어 측지 측량 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 한 가지 중요한 단점은 이 방식을 사용하는 기준국과 사용자는 10~20km 이내에 존재해야만 빠르고 신뢰할 수 있는 해를 산출할 수 있다는 점이다. 이는 궤도오차, 대류층 및 전리층 오차에 공간 상관성(spatially correlated) 있기 때문인데, 사용자 주변을 둘러싼 다중 기준국들의 측정치를 조합하여 보상하거나 모델링하여 줄이는 방식인 다중 기준국 네트워크 기반의 RTK 알고리즘이 제안되어 사용되고 있다. 다중 기준국 네트워크 기반의 RTK 프로세스에서 기준국간 미지정수 결정은 전 과정의 핵심 프로세스라고 할 수 있으며, 관련되어 많은 기술들이 제안되고 연구되어 왔다. 특히, 1980년대 말부터 현재까지 후처리 기반으로 꾸준하게 연구되고 있는 Blewitt에 의해 전리층 제거 조합과 Wide-lane 반송파 위상 조합을 활용한 미지정수 검색 방법이 대표적이며 이후에도 Gao, Colombo등 다양한 연구자에 의해 활용되었다. 이 연구에서는 실시간으로 다중 기준국 반송파 미지정수를 결정하는 기술에 대한 연구를 수행하였다. L1, L2 관측값 조합으로 인한 관측값의 잡음 수준이 증가하는 영향을 피하기 위해 L1, L2 반송파 위상 및 의사거리를 그대로 관측값으로 사용하여 사용자 위치 및 속도, 기준국간 이중 차분된 전리층 지연 수직성분, 대류층 wet 지연 수직 성분, 이중 차분된 미지정수를 미지의 상태변수로 확장 칼만필터를 통해 직접적으로 추정하는 방식으로 미지정수의 실수해를 결정하였고, 정수해는 실시간에 적합한 MLAMBDA 기법과 비율테스트를 통한 정수해 검정기법을 통해 결정하였다.
본 논문에서는 jammer를 향하여 호밍하는 대함 유도탄에 대하여 적용할 수 있는 피동 거리추정필터를 제안하였다. 최근의 jammer는 상당히 먼 거리에서 jamming이 가능하므로, 제안된 필터는 필터 초기치 오차가 큰 경우에도 이를 신속히 제거하고 잘 동작할 수 있도록 설계되었다. 함대함 유도탄의 경우, 표적에 비하여 유도탄의 운동이 훨씬 주도적이므로 교전상황은 상대거리와 시선변화율을 상태변수로 하는 2차 시스템으로 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 이와같은 2차 모델에 근거한 확장칼만필터를 구성하고, 최소자승법을 이용한 초기치 오차 추정 알고리듬을 부가함으로써 새로운 피동 거리추정필터를 유도하였다. 제안된 필터는 필터의 초기치 오차가 상당히 큰 경우에도 적은 계산량으로 우수한 거리추정성능을 보여주었다.
This paper describes the development of a navigation HILS (hardware in the loop simulation) system for an integrated navigation performance analysis of a large diameter unmanned underwater vehicle (LDUUV). The HILS system was used for the performance analysis of the LDUUV. When a conventional HILS system is used, it is not possible to calculate the velocity and position using an inertial navigation system (INS). To cope with this problem, an external acceleration was generated. To evaluate the proposed method, we compare the results of a Monte Carlo simulation and navigation HILS experiment.
효율적인 수자원 관리에 필수적인 요소 중 하나는 유역 유출의 정확한 예측이다. 동일한 유역이라 할지라도 과거 기후조건에 대해 매개변수나 모형구조가 최적화된 수문모형은 현재나 미래 기후에 대해 최적이라 할수 없으며, 이에 따라 유역 유출 해석의 불확실성 또한 증가하고 있다. 수문자료동화는 모형의 입력 자료에 따른 불확실성을 줄이고 예측정확도를 향상 시킬 수 있는 방법으로, 수문모형의 상태량이나 매개변수를 업데이트하여 모형 초기 조건의 가능성 높은 추정치를 생성하는 기법이다. 본 연구에서는 국내 댐 상류 유역에 대해 집중형 수문모형과 순차자료동화 기법의 연계 패키지인 airGRdatassim 모형을 적용하여, 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 기법의 수문자료동화 특성을 비교 분석하고, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수의 불확실성이 수문모의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 자료동화 적용 결과, 두 자료동화 기법 중 파티클 필터에 의한 모의성능이 높았으며 기상강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 설정 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼 매개변수의 불확실성은 두 기법별 뚜렷한 차이를 보였다. 또한, 본 연구에서는 일단위에서 시단위로 확장한 유량 예측 자료동화의 시험 모의결과 및 앙상블 수문동화기법의 도전과제에 대해서도 논의한다.
WPAN에서 위치추정은 UWB를 사용한 선택적 기능으로 규격화되어 있다. 그러나 실제로는 위치추정 기능이 제공되고, 가격이 저렴하고 개발환경이 제공되고 있는 CSS(Chirp Spread Spectrum) 소자를 주로 사용하고 있다. CSS 소자는 2.4GHz 주파수 대역을 사용하고, 표본화 클럭 주파수가 UWB에 비하여 낮고, 시각정보추출 정확도가 떨어지므로 거리추정 오차가 크게 나타난다. 거리추정 오차는 SDS-TWR 방식을 사용하여 10m 거리에서 30cm~1m 정도로 알려지고 있으며, ($10m{\times}10m$) 환경에서 위치추정 오차는 1~2m 정도로 알려지고 있다. 따라서 보다 개선된 성능이 요구되는 응용을 위해서는 거리추정 이후의 후처리 알고리즘 개발이 중요하게 되었다. 본 논문에서는 고정노드의 주파수편이를 확장 Kalman 필터에 적용하는 방식을 연구하였으며, 각 고정노드의 주파수 편이를 공통의 상태변수와 각 고정노드별 주파수편이 상수로 구분하고 이를 통합하는 주파수편이 보상 확장 Kalman 필터 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 CSS WPAN 노드를 사용하여 10cm 이하로 매우 정확한 위치오차 범위 내에서도 이동노드의 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다.
실시간 공중 자료획득 시스템은 긴급상황에서 DEM, 정사영상과 같은 공간정보를 실시간으로 생성하기 위해 빠른 자료 수집을 수행하는 시스템이다. 이러한 시스템에서 GPS와 INS는 플랫폼의 위치와 자세정보를 획득 하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 이번 연구에서는 실시간 공중 자료획득 시스템에 장착될 GPS/MEMS IMU 센서의 성능을 평가하였다. 그리고 시뮬레이션 데이터를 통하여 실시간 자료 수집에 더욱 적절한 GPS/INS 통합 알고리즘을 확인하였다. 정지 상태와 이동 상태에서의 GPS/MEMS IMU 센서 성능 평가 결과 각각 3$\sim$4m, 2$\sim$3m의 위치오차를 확인하였다. 또한 자기장 센서를 사용하는 Aerospace 모드에서 더 높은 정밀도의 자세 결과를 확인하였다. EKF와 UKF의 비교에서는 직선 뿐만 아니라 곡선에서도 많은 차이를 보이지 않았다. 하지만 계산 시간에서 EKF가 UKF에 비하여 약 25배 빠르므로 실시간 공중 자료획득 시스템의 GPS/INS 통합 알고리즘에는 EKF가 더욱 적합한 것으로 판단된다.
본 논문은 정지궤도위성을 이용한 고정밀 표준 시각/주파수 방송 서비스를 위해 요구되는 정지궤도위성 궤도추적 정확도를 개선할 수 있도록 기존의 무선 지점결정 기술인 trilateration에 확장칼만필터(EKF extended Kalman filter)를 결합한 EKF-trilateration 방식을 제안하고 차동보정 방식, 국내 및 국외 보정국을 이용한 trilateration 방식과 시각 정확도를 비교 분석하였다. EKF-trilateration 방식은 ECF-좌표계상의 각 축별 오타를 수백 m이내로 줄임으로써 위성궤도 추적 정확도를 10배 개선할 수 있었다. 한국과 같이 영토가 작은 국가의 경우 위성궤도 결정에 참여하는 국내 보정 국들이 형성하는 기하학적 조건 (GDOP)이 매우 열악함에도 불구하고 국내 보정 국만을 이용한 EKF-trilateration 방식을 사용하여 수 ns 이내(주파수 안정도 : $10^{-14}$[7일이상]의 시각 정확도로 표준 시각 방송 서비스를 한반도 전역에 제공할 수 있다.
PURPOSES : This study is to predict the Sound Pressure Level(SPL) obtained from the Noble Close ProXimity(NCPX) method by using the Extended Kalman Filter Algorithm employing the taylor series and Linear Regression Analysis based on the least square method. The objective of utilizing EKF Algorithm is to consider stochastically the effect of error because the Regression analysis is not the method for the statical approach. METHODS : For measuring the friction noise between the surface and vehicle's tire, NCPX method was used. With NCPX method, SPL can be obtained using the frequency analysis such as Discrete Fourier Transform(DFT), Fast Fourier Transform(FFT) and Constant Percentage Bandwidth(CPB) Analysis. In this research, CPB analysis was only conducted for deriving A-weighted SPL from the sound power level in terms of frequencies. EKF Algorithm and Regression analysis were performed for estimating the SPL regarding the vehicle velocities. RESULTS : The study has shown that the results related to the coefficient of determination and RMSE from EKF Algorithm have been improved by comparing to Regression analysis. CONCLUSIONS : The more the vehicle is fast, the more the SPL must be high. But in the results of EKF Algorithm, SPLs are irregular. The reason of that is the EKF algorithm can be reflected by the error covariance from the measurements.
본 논문은 발사체를 추적하는 단일 레이다 시스템에서 측정한 데이터에 포함된 오차를 추정하는 기법에 관한 내용을 다룬다. 레이다 시스템의 발사체 추적 데이터에는 발사체의 실제 위치, 방위각 혹은 고각 정보와 무작위 잡음, 그리고 전파굴절에 의한 바이어스가 포함되어져 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 기존연구내용과는 달리, GPS와 같은 타 추적 데이터를 사용하지 않고 단일 레이다 시스템의 발사체 추적 데이터만을 사용해 레이다 추적 데이터에 포함된 바이어스를 정확하게 추정하는 기법을 소개한다. 제안된 기법을 실제 나로호(KSLV-I) 추적 데이터에 적용하여 그 정확성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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