• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.856-859
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• 1996

In this paper, a coarse alignment algorithm for strapdown inertial navigation system is proposed and evaluated analytically. The algorithm computes roll and pitch angles of the vehicle using accelerometer outputs, and then determines yaw angle with gyro outputs. It is referred, as two-step coarse alignment in this work. With the geometric relation between sensor outputs and roll, pitch and yaw angles, the algorithm error is analytically derived and compared with the previous coarse alignment algorithm introduced by Britting. The results show that the proposed two-step coarse alignment algorithm has better performance for pitch angle computation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.177.3-177
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• 2001

In this paper, the design of the in-motion alignment system of Strapdown Inertial Navigation System(SDINS) using Robust Extended Kalman Filter(REKF) is presented. The compensation of errors in the aided navigation system is accomplished by the indirect feedback filtering. The performance of the aided navigation algorithm is very sensitive to the accuracy of the initial estimate, which is the characteristic of the EKF. Unfortunately, the initial attitude error can be very large during the in-motion alignment. To overcome the in-motion alignment under large initial attitude error problem, the REKF using linear robust filtering technique is proposed. The linear robust H$_2$ filter can be adopted for nonlinear ...

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1124-1129
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• 2006

In this paper, in-flight alignment algorithm using UKF is presented for an SDINS aided by SSBL or GPS system under large initial heading error. The EKF usually applied for this task. This approximates the propagation of mean and covariance accurate to first-order only. To overcome this limitation, the unscented transformation that achieves second order approximation is applied to the in-flight alignment. To analyze the performance of the proposed method, simulations for S-type trajectory are carried out. The results show that performance of EKF and UKF are the almost same when the initial heading error is smaller than $30^{\circ}$, but UKF has a better performance for large initial heading error about $45^{\circ}$.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권6호
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• pp.463-472
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• 2017

관성항법장치(Inertial Navigation System)는 항법 수행 전 동체 좌표계(body frame)와 항법 좌표계(navigation frame)사이의 좌표 변환 행렬(Direction Cosine Matrix: DCM)을 결정하여 초기자세를 구하는데 이 과정을 정렬(alignment)이라 한다. 정렬을 시작하기 위해서는 INS의 초기 위치 정보가 필요한데 해당 정보가 INS에 미리 입력되어 있지 않거나 당장에 초기위치를 모를 경우 이로 인해 INS에 전원이 인가된 후 정렬에 진입하기까지의 대기시간이 존재한다. 이러한 대기시간을 제거하기 위하여 본 논문에서는 INS 전원 인가 즉시 현재위치와 상이한 가상의 초기위치 값을 장입하여 스트랩다운 INS 정렬을 시작하고 추후에 정확한 위치를 INS에 입력하여 자세오차를 보상하는 정렬 알고리즘을 제시하였다. 항법 좌표계에서의 INS 센서 오차가 시간이 지남에 따라 자세오차에 미치는 영향성을 분석하여 가상의 초기위치 값 입력 시 발생하는 자세오차 만큼을 보상하는 폐루프 정렬 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.435-442
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• 2016

For inertial navigation systems, initial information such as position, velocity and attitude is required for navigation. Self-alignment is the process to determine initial attitude on stationary condition using inertial measurements such as accelerations and angular rates. The accuracy of self-alignment is determined by inertial sensor error. As soon as an inertial navigation system is powered on, the temperature of accelerometer rises rapidly until temperature stabilization. It causes acceleration error which is called temperature stabilizing error of accelerometer. Therefore, temperature stabilizing error degrades the alignment accuracy and also increases alignment time. This paper suggests a method to calculate azimuthal attitude using curve fitting of horizontal control angular rate in fixed-gain self-alignment. It is verified by simulation and experiment that the accuracy is improved and the alignment time is reduced using the proposed method under existence of the temperature stabilizing error.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권8호
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• pp.796-803
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• 2011

정지 상태에서 관성항법장치를 구성하는 가속도계 및 자이로 측정치를 이용하여 초기 자세를 구하는 것을 초기정렬 혹은 자가정렬이라 한다. 초기정렬의 정밀도는 관성항법장치에 탑재되는 관성센서의 성능에 의하여 결정되며 수평축 자세는 수평축 가속도계, 수직축 자세는 E축 자이로 성능에 의해 결정된다. 그러므로 관성센서에서 발생된 불확실한 오차는 초기정렬의 정밀도를 저하시키는 주요원인이 된다. 논 논문에서는 관성센서의 불확실한 오차 중에서 관성항법장치에 전원이 인가되어 온도가 안정화 되는 상태에서의 관성센서 오차가 초기정렬 성능에 어떠한 영향을 미치는 가를 이론적으로 분석하고 시뮬레이션을 통하여 검증한 결과를 제시한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.195-204
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• 2022

본 논문에서는 경사 고각 발사 시스템에서 활용하기 위한 발사체 항법장치의 급속 초기정렬기법에 대해 다룬다. 급속초기정렬기법 중 하나인 원샷(One-shot) 정렬기법은 발사대에 장착된 항법장치의 정보를 활용하므로 수 초 내에 정렬이 가능하지만, 수직 발사체계에서만 적용되어 경사 고각에서의 성능이 검증되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 원샷 정렬기법을 경사 고각 발사 시스템으로 적용 시 발생하는 오차 요소에 대해 분석하였고, 이를 최소화하여 정렬 성능을 개선하기 위한 방안을 소개하였다. 추가로, 제시한 원샷 정렬기법에 대해 성능시험을 수행함으로써, 실 항법장치를 운용하는 환경에서도 유효한 효과가 있음을 확인하였다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제18권3호
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• pp.565-573
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• 2017

This paper presents a multistage in-flight alignment (MIFA) method for a strapdown inertial navigation system (SDINS) suitable for moving vehicles with no initial attitude references. A SDINS mounted on a moving vehicle frequently loses attitude information for many reasons, and it makes solving navigation equations impossible because the true motion is coupled with an undefined vehicle attitude. To determine the attitude in such a situation, MIFA consists of three stages: a coarse horizontal attitude, coarse heading, and fine attitude with adaptive Kalman navigation filter (AKNF) in order. In the coarse horizontal alignment, the pitch and roll are coarsely estimated from the second order damping loop with an input of acceleration differences between the SDINS and GPS. To enhance estimation accuracy, the acceleration is smoothed by a scalar filter to reflect the true dynamics of a vehicle, and the effects of the scalar filter gains are analyzed. Then the coarse heading is determined from the GPS tracking angle and yaw increment of the SDINS. The attitude from these two stages is fed back to the initial values of the AKNF. To reduce the estimated bias errors of inertial sensors, special emphasis is given to the timing synchronization effects for the measurement of AKNF. With various real flight tests using an UH60 helicopter, it is proved that MIFA provides a dramatic position error improvement compared to the conventional gyro compass alignment.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.468-473
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• 2014

This paper describes the in-flight alignment of SDINS (Strapdown Inertial Navigation Systems) using an EKF (Extended Kalman Filter) and a UKF (Unscented Kalam Filter), which allow large initial attitude error uncertainty. Regardless of the inertial sensors, there are nonlinear error dynamics of SDINS in cases of large initial attitude errors. A UKF that is one of the nonlinear filtering approaches for IFA (In-Flight Alignment) are used to estimate the attitude errors. Even though the EKF linearized model makes velocity errors when predicting incorrectly in case of large attitude errors, a UKF can represent correctly the velocity errors variations of attitude errors with nonlinear attitude error components. Simulation results and analyses show that a UKF works well to handle large initial attitude errors of SDINS and the alignment error attitude estimation performance are quite improved.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권10호
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• pp.836-843
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• 2017

달 탐사에 있어 로버 활용의 필요성은 (구)소련과 중국의 사례와 미국의 수차례에 걸친 화성 탐사로 인해 입증되었다. 달 탐사 로버의 성공적인 운용을 위해서는 높은 정밀도의 항법 성능이 요구되며, 이를 위해서는 높은 정밀도의 초기 정렬이 필수적이다. 일반적으로는 단일 위치 정렬을 수행하나, 높은 수준의 초기 정렬 성능이 필요한 경우 다중위치 정렬을 수행한다. 하지만, 달 환경의 제약으로 인해 달 탐사 로버의 초기 정렬 성능은 지구환경에 비하여 떨어지게 되며, 이는 다중위치 정렬을 수행하여도 극복할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 태양 센서를 보조로 활용한 달 환경에서의 다중위치 정렬 기법을 제안한다. 태양 벡터의 측정치 모델을 구성하고, 이에 대한 가관측성 분석을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 분석하였고, 그 결과 초기 자세 추정 성능이 크게 향상되었음을 확인하였다.