• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.235-243
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• 2022

본 논문에서는 관성 항법 시스템 (INS)의 경우, 수직편향 (DOV)으로 인한 초기정렬에서의 자세 추정 오차를 분석한다. INS의 속도 및 자세 오차를 기반으로 DOV로 인한 자세 추정 오차를 이론적으로 분석하였다. 이론적 분석을 검증하기 위한 시뮬레이션을 수행했으며 결과는 이론적 분석과 잘 일치했다. 일례로 η=20"일 경우 정렬오차는 ϕ_N=0.00287°, ϕ_U=0.00196°가발생하며, 𝜉=20"일 경우에는 ϕ_E= -0.00286°의 오차가 발생하였다. 이를 통해 INS 자세오차의 결합특성으로 DOV에 기인한 수직 자세오차가 발생함을 확인하였다. 기존의 INS 정렬에서는 고려하지 않았던 DOV로 인해 추가로 자세오차가 발생할 수 있음을 보여 주었으며 이는 고정밀 INS 적용시에 DOV에 대한 보정을 반드시 고려해야 함을 의미한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.674-684
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• 2023

이 논문에서는 INS의 항법 정확도에 영향을 주는 중력 교란에 대한 실시간 예측기법으로 다층 퍼셉트론 모델을 제안하였다. 적합한 MLP 모델을 선정하기 위해서 학습 정확도 및 실행시간을 비교할 수 있게 신경망의 크기가 다른 4개의 모델을 설계하였다. 이 MLP 모델의 학습을 위해 해상 또는 육상의 지표면을 따라 이동하는 물체의 위치 및 중력교란 데이터를 사용하였으며, 중력교란 데이터의 계산은 2160차의 EGM2008을 SHM을 이용하여 이루어졌다. 학습 정확도 평가에서는 MLP4가 가장 우수한 것으로 확인 되었고, 이후 실행시간을 측정하기 위해 학습이 완료된 4개 모델의 가중치와 바이어스 항들을 INS의 내장형 컴퓨터에 저장하여 MLP 모델을 구현하였다. 4개 모델 중 MLP4의 실행시간이 가장 짧은 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 향후 중력 교란 보상을 통한 INS의 항법 정확도를 향상시키는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.