본 논문에서는 적외선 탐색 및 추적 기능을 수행하는 광각 주사 광학계와 표적의 전자광학 추적 기능을 수행하는 협/중시계 광학계의 기능이 통합된 가변 F/수 삼중 배율 적외선 광학계를 설계하였다. 기존 광각 주사 광학계를 기반으로 무한 초점 광학계를 전단부에 설계하여 협/중시계 기능을 수행할 수 있는 광학계를 구현하였다. 시스템 성능 분석을 통해 성능 목표를 설정하고, 이를 바탕으로 광학계 설계를 위한 설계 사양을 도출하였으며, F/수가 다른 광학계를 추가하기 위해 조리개 크기를 줄여주는 웜 스톱을 적용하였고, 설계된 광학계에 적합하도록 세부 형상을 설계하였다. 설계 완료된 협/중시계 광학계 설계 결과를 분석하여 MTF (modulation transfer function)와 같은 목표 성능을 만족하는 것을 확인하였으며 운용성을 고려하여 비열화와 표적 거리에 따른 초점 렌즈군의 이동량을 분석하였고, 이를 통해 광역 탐색 및 추적 기능과 정밀 추적 및 3차원 정보 획득 기능이 통합된 단일 광학 시스템의 구현이 가능함을 확인하였다.
포토 다이오드(photodiode) 조정 방식을 이용해서, 비전 시스템을 장착한 고가의 정밀 자동 조립조정 장비 없이 홀로그램 픽업 모듈을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 저가격화를 위해서 리드 프레임형의 반도체 레이저와 COB(Chip on Board)형의 포토 다이오드를 사용했고, 초점 에러 신호(focus error, FES) 검출방법은 스팟 사이즈 검출법(spot size detection, SSD), 트랙 에러 신호(tracking error, TES) 검출방법은 삼빔법(3 beam method)을 이용했다. 이를 만족하는 픽업 홀로그램 모듈 광학계를 설계하고, 조립조정 프로세스 수립 및 시스템을 제작하였으며, 조립된 홀로그램 모듈을 이용하여 CD에서 데이터를 검출하는 실험을 통해 제안된 포토 다이오드 조정방식의 유용함을 입증하였다.
EO TGP(Electro-Optical Targeting Pod) is an optical tracking system which has various functions such as target tracking and image stabilization and LOS(Line of Sight) change. Especially, it is very important to move the LOS into a interest point for joystick command. When pilot move joystick in order to observe different scene, EO TGP gimbals should be operated properly. Generally, most EOTS just operate corresponding gimbal for joystick command. For example, if pilot input horizontal command in order to observe right hand screen, it just drive azimuth gimbal at any position. But in the screen, the image dosen't move in a horizontal direction because gimbal structure is Euler angle. And image rotation is occurred by elevation gimbal angle. So we need to move Pitch gimbal. So in the paper, we designed LOS moving algorithm which convert LOS command to gimbal velocity command to move LOS properly. We modeled a differential kinematic equation and then change the joystick command into velocity command of gimbals. This algorithm generate velocity command of each gimbal for same horizontal direction command. Finally, we verified performance through MATLAB/Simulink.
This paper proposes a new disturbance observer(DOB). The purpose of the DOB is to realize the plant performing like a model in the presence of disturbances which come from external environment and inherent nonlinearities and uncertainties in the plant. It is shown that the proposed DOB compensates those disturbances, nonlinearities and uncertainties, effectively. And it is theoretically proved that the proposed DOB can be guaranteed its stability for the stable plant. Its availability is shown by applying the DOB to the stabilization platform for EOTS(Electro Optical Tracking System).
Due to the low output rate and time delay of vehicle's navigation results, the electro-optical tracking system(EOTS) cannot estimate accurate target positions. If an inertial measurement unit(IMU) is additionally mounted into the EOTS and inertial navigation system(INS) is constructed, the high navigation output rate can be obtained. And the time-delay can be compensated by using the augmented Kalman filter. An accurate initial attitude is required in order to have accurate navigation outputs. In this paper, an attitude determination algorithm is proposed using the augmented Kalman filter in order to compensate measurement delay of the EOTS and have accurate initial attitude. The proposed initial attitude determination algorithm consists of an augmented Kalman filter, an INS, and an integrated Kalman filter. The augmented Kalman filter compensates the time-delay of the vehicle's navigation results and the integrated Kalman filter estimates the navigation error of the INS. In order to evaluate performance of the proposed algorithm, vehicle's navigation outputs and IMU measurements were generated using sensors' model-based measurement generator and initial attitude estimation errors of the proposed algorithm and the conventional algorithm without the augmented Kalman filter were compared for the generated measurements. The evaluation results show that the proposed algorithm has better accuracy.
In this study, a batch least square estimator that utilizes optical observation data is developed and utilized to determine geostationary orbits (GEO). Through numerical simulations, the effects of error sources, such as clock errors, measurement noise, and the a priori state error, are analyzed. The actual optical tracking data of a GEO satellite, the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), provided by the optical wide-field patrol network (OWL-Net) is used with the developed batch filter for orbit determination. The accuracy of the determined orbit is evaluated by comparison with two-line elements (TLE) and confirmed as proper for the continuous monitoring of GEO objects. Also, the measurement residuals are converged to several arcseconds, corresponding to the OWL-Net performance. Based on these analyses, it is verified that the independent operation of electro-optic space surveillance systems is possible, and the ephemerides of space objects can be obtained.
This paper describes the design of a Coordinates Tracking algorithm for EOTS and its error analysis. EOTS stabilizes the image sensors such as FLIR, CCD TV camera, LRF/LD, and so on, tracks targets automatically, and provides navigation capability for vehicles. The Coordinates Tracking algorithm calculates the azimuth and the elevation angle of EOTS using the inertial navigation system and the attitude sensors of the vehicle, so that LOS designates the target coordinates which is generated by a Radar or an operator. In the error analysis in this paper, the unexpected behaviors of EOTS that is due to the time delay and deadbeat of the digital signals of the vehicle equipments are anticipated and the countermeasures are suggested. This algorithm is verified and the error analysis is confirmed through simulations. The application of this algorithm to EOTS will improve the operational capability by reducing the time which is required to find the target and support especially the flight in a night time flight and the poor weather condition.
일반적인 항공기의 전자광학추적장비(Electro-Optical Tracking System, EOTS)는 EO/IR, 레이저 센서 등의 구성품으로 구성된다. 표적 획득 시 요구되는 표적 좌표는 내부 구성품인 관성측정장비(Inertial Measurement Unit, IMU)에서 측정되는 자세와 가속도 측정값을 이용하여 획득된다. 특히 무장시스템을 운용하는 항공기의 경우, 무장 발사를 위한 표적 좌표를 얼마나 신속하고 정확하게 획득하는가에 따라 무장시스템의 성능이 좌우된다. 무장시스템에서 요구하는 좌표 정확도를 충족하기 위해서는 IMU가 정렬 완료 상태에서 운용되어야 하므로 신속하게 자세와 가속도를 측정하여 IMU 초기 안정화 시간을 단축하여야 한다. IMU의 정렬은 IMU의 자세 오차를 해소하여 초기 자세를 결정하는 과정이며, 항공용 EOTS와 같은 임무장비의 IMU는 항법용 GPS/INS의 속도 정보를 기준으로 하는 속도정합 전달정렬을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 속도정합 전달정렬 시간 단축을 위해 항공기와 임무장비의 자세 변화를 통한 전달정렬 성능 개선방안을 제시하였다. 먼저 전달정렬 모델과 시뮬레이션 결과를 통해서 EOTS의 전달정렬이 지연되는 요소가 방위각 오차임을 식별하였다. 그리고 EOTS의 방위각 오차 해소를 위해 항공기의 가속도 기동 및 EOTS의 자세 변화가 요구됨을 확인하였다. 최종적으로 OOO 항공기 체계에 적용한 비행시험 결과, 항공기 가속도 약 0.2g 이상이 발생하면서 EOTS가 6.7deg/s 각속도로 고각 운동 시 그렇지 않을 때보다 5배 이상 빠르게 정렬이 완료되어 전달정렬 성능이 개선되었다.
일반적으로 함정은 표적을 탐지하고 추적하는 기능을 하는 다양한 장비를 보유하고 있으며 각 장비들 간의 정보교류를 통해 보다 정확하고 신속하게 대상 표적을 추적하고 있다. 이런 장비들은 대체로 유사한 표적탐색영역(FOV)을 보유하지만 일부는 해당 장비의 오차범위(Resolution) 한계로 인해 장비간의 차이가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 전자광학추적장비(Electro Optic Tracking System)와 레이더 시스템 간의 표적탐색영역(FOV) 차이를 보상하기 위해 사용된 전자광학추적장비 표적탐색 방식을 랜덤한 표적정보를 기준으로 다양한 방법을 통해 탐색시간을 단축하고, 자동으로 표적을 탐지/추적할 수 있는 방법에 대해 연구하였다.
Son, Jae Hoon;Choi, Woojin;Oh, Sang Heon;Hwang, Dong-Hwan
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권2호
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pp.71-81
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2022
In order for electro-optical tracking system (EOTS) to have accurate target coordinate, accurate navigation results are required. If an integrated navigation system is configured using an inertial measurement unit (IMU) of EOTS and the vehicle's navigation results, navigation results with high rate can be obtained. Due to the time-delay of the navigation results of the vehicle in the EOTS and scale factor errors of the EOTS IMU in high-speed and high dynamic operation of the vehicle, it is much more difficult to have accurate navigation results. In this paper, an integrated navigation system of EOTS which compensates time-delay and scale factor error is proposed. The proposed integrated navigation system consists of vehicle's navigation system which provides time-delayed navigation results, an EOTS IMU, an inertial navigation system (INS), an augmented Kalman filter and integration Kalman filter. The augmented Kalman filter outputs navigation results, in which the time-delay of the vehicle's navigation results is compensated. The integration Kalman filter estimates position, velocity, attitude error of the EOTS INS and accelerometer bias, accelerometer scale factor error, gyro bias and gyro scale factor error from the difference between the output of the augmented Kalman filter and the navigation result of the EOTS INS. In order to check performance of the proposed integrated navigation system, simulations for output data of a measurement generator and land vehicle experiments were performed. The performance evaluation results show that the proposed integrated navigation system provides more accurate navigation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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