ASBU (aviation system block upgrade)의 핵심 시스템 중 하나인 ADS-B (automatic dependent surveillance - broadcast) 시스템을 설계하고 구현하였다. ADS-B 시스템은 4개의 블록과 10개의 유닛으로 구성되어 있으며, 구현된 ADS-B 시스템에 필터링 알고리즘을 적용하였다. 구현된 ADS-B 시스템의 성능평가를 위해 실제 항공기 데이터를 이용하였으며, 신뢰도가 확보된 레이더 데이터와 비교하였다. 또한 필터링 알고리즘을 적용한 ADS-B 데이터와 기존의 ADS-B 데이터를 항공기 선회, 이륙, 착륙, 순항 등 다양한 상황에서 비교하였다. 성능평가 결과, 구현된 ADS-B 데이터와 레이더 데이터 간의 항공기 위치 차이는 99.57 m이고, 필터링 알고리즘을 적용한 ADS-B 데이터와 기존의 ADS-B 데이터 간의 항공기 위치 차이는 평균 8.02 m로 나타났다.
본 논문에서는 차세대 항행시스템인 ADS-B (automatic dependent surveillance - broadcast)의 성능 개선을 위해, 정보융합 기법을 제안하였다. ADS-B는 기존의 레이더에 비해 성능이 우수하지만, GNSS (global navigation satellite system) 정보에 의존하기 때문에 GNSS가 가지는 오차가 ADS-B 데이터에 포함된다. 본 논문에서는 이런 오차를 극복하기 위해 ADS-B의 데이터에 MLAT(multilateration)와 WAM (wide area multilateration)의 데이터를 융합하여 ADS-B의 성능을 개선하였다. 정보융합을 하면 기존의 데이터에 비해 정확성이 우수한 데이터를 얻을 수 있다. 기존의 정보융합 기법은 부 필터로 칼만필터나 IMM 필터를 사용하지만, 제안된 기법에서는 Robust IMM 필터를 사용하여 항공기 위치추적 성능을 향상시켰다. 또한 실제 ADS-B 데이터를 사용하여 시뮬레이션 결과 대비 신뢰도를 높였다.
자동종속 감시 시스템 (ADS-B; automatic dependent surveillance - broadcast) 시스템과 다변측정 항공감시 시스템(MLAT, multilateration) 시스템은 통신/항행/감시 및 교통관리 (CNS/ATM; communications, navigation, and surveillance/air traffic management)의 다양한 분야 중에서 감시분야에 속한다. ADS-B와 MLAT는 위성 및 디지털 통신 기술을 기반으로 구현되어 레이더 보다 성능이 뛰어나지만, 여전히 오차는 가지고 있다. 우는 이러한 오차를 줄이기 위해 reweighted convex combination method를 제안한다. Reweighted convex combination method는 기존의 convex combination method를 개선한 정보융합 기법으로 시스템에 주어지는 가중치를 재조정하여 항공기 추적 성능을 향상시킨다. reweighted convex combination method을 ADS-B와 MLAT에 적용 시켰을 때, 평균 51.51 %의 성능향상이 있었다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권3호
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pp.377-385
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2012
The Automatic Dependent Surveillance Broadcast (ADS-B) system is a key component of CNS/ATM recommended by the International Civil Aviation Organization (ICAO) as the next generation air traffic control system. ADS-B broadcasts identification, positional data, and operation information of an aircraft to other aircraft, ground vehicles and ground stations in the nearby region. This paper explores the ADS-B based trajectory prediction and the conflict detection algorithm. The multiple-model based trajectory prediction algorithm leads accurate predicted conflict probability at a future forecast time. We propose an efficient and accurate algorithm to calculate conflict probability based on approximation of the conflict zone by a set of blocks. The performance of proposed algorithms is demonstrated by a numerical simulation of two aircraft encounter scenarios.
Space-based automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B) is an important emerging augmentation of existing ground-based ADS-B systems. In this paper, the problem of space-based ultra-long-range reception processing of ADS-B signals is described. We first introduce a header detection method for accurately determining the pulse position of a weak ADS-B signal. We designed a signal encoding method, shaping method, and fitness function. We then employed a genetic algorithm to perform high-precision frequency and phase estimations of the detected weak signal. The advantage of this algorithm is that it can simultaneously estimate the frequency and phase, meaning a direct coherent demodulation can be implemented. To address the computational complexity of the genetic algorithm, we improved the ratio algorithm for frequency estimation and raised the accuracy beyond that of the original ratio algorithm with only a slight increase in the computational complexity using relatively few sampling points.
본 논문에서는 연구용 ADS-B/TIS-B Validation Testbed(AVT)설계를 위한 기초 결과에 대하여 살펴본다. ADS-B는 GNSS와 디지털 데리터링크를 활용한 새로운 항공감시 개념이다. ADS-B는 종속적인 감시 개념이기 때문에 ADS-B송수신기를 장착하지 않은 항공기에 대한 감시 정보는 획득이 불가능하다. 기존의 이차감시레이더를 사용하여 획득한 감시정보를 제공하는 개념이 AIS-B이다. AVT는 ADS-B 및 ATS-B 개념을 기반으로 한 차세대 위성항행시스템의 감시 플랫폼이라는 의의가 있다.
국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)에서는 선박의 해상 충돌을 방지하기 위하여 SOLAS의 요구조건에 따라 모든 선박에 대하여 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)를 의무적으로 장착하도록 권고하고 있다. AIS를 사용하면 타선에 대한 제원 및 항행정보의 획득이 가능하여 충돌방지뿐만 아니라 광역관제, 조난 선박의 탐색구조 등 안전관리에도 활용이 가능하다. 본 논문에서는 AIS 장비를 사용하여 ADS-B (Automatic Dependent Surveillance - Broadcast) 개념 기반의 항공감시용 송수신기를 구현한 결과에 대하여 살펴보도록 한다. 기본적으로 AIS는 해상에서 사용되기 때문에 고도 정보를 사용하지 않지만, AIS 장비 내부에 사용하는 GPS (Global Positioning System) 칩셋에서 제공하는 고도 정보의 추출이 가능하다. 고도 정보를 포함한 감시 메시지 형식을 정의하고, SOTDMA (Self-Organizing Time Division Multiple Access) 방식을 개선하여 ADS-B 송수신기를 구현하였다. 적용 결과를 확인하기 위하여 지상시험 및 비행시험을 수행하였다.
국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)에서는 선박의 해상 충돌을 방지하기 위하여 SOLAS Chapter 5의 요구조건에 따라 모든 선박에 대하여 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)를 의무적으로 장착하도록 권고하고 있다. AIS를 사용하면 타선에 대한 제원 및 항행정보의 획득이 가능하여 충돌방지뿐만 아니라 광역관제, 조난 선박의 탐색구조 등 안전관리에도 활용이 가능하다. 본 논문에서는 AIS 장비를 사용하여 ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) 개념 기반의 항공감시용 송수신기를 구현한 결과에 대하여 살펴보도록 한다. 기본적으로 AIS는 해상에서 사용되기 때문에 고도 정보를 사용하지 않지만, AIS 장비 내부에 사용하는 GIS 칩셋에서 제공하는 고도 정보의 추출이 가능하다. 고도 정보를 포함한 감시 메시지 형식을 정의하고, SOTDMA(Self-Organizing Time Division Multiple Access) 방식을 개선하여 ADS-B 송수신기를 구현하였다. 적용 결과를 확인하기 위하여 지상시험 및 비행시험을 수행하였다.
항공교통관리에 있어서 ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)와 multilateration은 국제민간항공기구에서 지정한 차세대 시스템 중 핵심기술이다. 그러나 오늘날, 모든 항공기가 ADS-B를 장착하고 있지는 않다. ADS-B 미장착 항공기의 위치 획득을 위해 TIS-B(Traffic Information Service-Broadcast)가 사용되는데, TIS-B는 레이더로부터 획득한 항공기 위치를 제공한다. 본 논문에서는 TIS-B를 대체할 수 있는 2차 감시레이더 신호를 활용한 onboard multilateration 시스템을 제안한다. TIS-B는 레이더 자료를 이용해 항공기 위치를 제공하므로 그 오차가 굉장히 큰 반면, onboard multilateration 시스템은 TDOA(Time Difference of Arrival) 기법을 이용하므로 항공기 위치 오차가 매우 작다. 성능비교 결과, 본 논문에서 제안된 onboard multilateration 시스템이 TIS-B에 비해 공항 인근에서는 37.39%, 공항 200마일 부근에서는 51.61% 성능이 우수한 것으로 나타났다.
ADS-B (automatic dependent surveillance-broadcast)는 차세대 항행시스템 CNS/ATM (communication, navigation and surveillance/air traffic management)의 핵심기술로 위성항법시스템 정보를 이용하여 자신의 위치 정보를 자동으로 방송하며, 기존 레이더 시스템에 비해 지형에 의한 제약이 적고 갱신 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. EUROCONTROL에서는 항공관제시스템에서 ADS-B 메시지를 교환하기 위하여 표준 감시자료 포맷 ASTERIX (all purpose structured eurocontrol surveillance information exchange) CAT.021을 정의하였다. 그러나 ASTERIX CAT.021은 업데이트 주기가 빠르고 이전 버전과 호환이 되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 ASTERIX CAT.021의 버전과 관계없이 효율적으로 메시지를 처리하는 모듈을 설계 및 구현하였다. 구현 모듈은 네트워크로부터 수신한 메시지를 수집하여 패턴을 생성하고, 이후 수신 메시지는 패턴에 따라 정의된 루틴으로 처리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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