This paper presents a hybrid underwater navigation system for unmanned underwater vehicles, using an additional range sonar, where the navigation system is based on inertial and Doppler velocity sensors. Conventional underwater navigation systems are generally based on an inertial measurement unit (IMU) and a Doppler velocity log (DVL), accompanying a magnetic compass and a depth sensor. Although the conventional navigation systems update the bias errors of inertial sensors and the scale effects of DVL, the estimated position slowly drifts as time passes. This paper proposes a measurement model that uses the range sonar to improve the performance of the IMU-DVL navigation system, for extended operation of underwater vehicles. The proposed navigation model includes the bias errors of IMU, the scale effects of VL, and the bias error of the range sonar. An extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation, when the external measurements are available. To illustrate the effectiveness of the hybrid navigation system, simulations were conducted with the 6-d.o.f. equations of motion of an AUV in lawn-mowing survey mode.
레이다에서 도플러 측정과 MTI(Moving Targer Indicator), 고해상도 등의 기능을 수행하기 위해서는 송신 및 수신회로 전체가 코히어런트 시스템으로 동작하여야 한다. 본 논문에서는 코히어런트로 동작하는 레이다의 송수신단을 설계하기위해 TWTA(Traveling Wave Tube Amplifier)와 STALO(Stable Local Oscillator) 및 COHO(Coherent Oscillator)를 사용하였으며, 설계된 수신단에서의 잡음지수를 계산하였다. 계산된 잡음지수로 레이다 방적식을 이용하여 각 송신모드별로 최대 탐지 거리를 산출하였다.
This paper describes a rectification procedure that relies on a polynomial model derived from the imaging geometry without loss of accuracy. By using polynomial model, one can effectively eliminate the iterative process to find an image pixel corresponding to each output grid point. With the imaging geometry and ephemeris data, a geo-location polynomial can be constructed from grid points that are produced by solving three equations simultaneously. And, in order to correct the local distortions induced by the geometry and terrain height, a distortion model has been incorporated in the procedure, which is a function of incidence angle and height at each pixel position. With this function, it is straightforward to calculate the pixel displacement due to distortions and then pixels are assigned to the output grid by re-sampling the displaced pixels. Most of the necessary information for the construction of polynomial model is available in the leader file and some can be derived from others. For validation, sample images of ERS-l PRI and Radarsat-l SGF have been processed by the proposed method and evaluated against ground truth acquired from 1:25,000 topography maps.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상과 수치지형표고모형(DEM: Digital Elevation Model)을 이용하여 3차원 입체영상지도를 만드는 과정이 소개된다. 영상좌표와 DEM의 지리적 좌표 계를 이어주기 위해서는 그 연결고리로써 위성의 궤도결정과 자세결정의 방법을 이용하여 영상신호 취득 기하를 정밀하게 모형 화하는 작업이 요구된다. 이를 위해 사례연구 대상으로 삼은 RADARSAT의 궤도결정과 자세결정을 수행하였다. 궤도결정을 위해서는 영상신호 취득 시 관측된 영도 플러(zero Doppler) 경사거리를 이용하며, 자세결정을 위해서는 도플러 중심주파수(Doppler centriod)를 이용한다. 엄밀한 영상신호 취득기하를 확립함으로써 위성중심의 정밀한 영상 자리 매김 과정이 소개된다. 기존의 영상자리 매김이 순방향(영상좌표 계에서 지리적 좌표 계)으로 이루어진 것과는 반대로 영상 내에 지형 보정을 동시에 실시하기 위해서 DEM을 이용하여 역 방향(지리적 좌표 계에서 영상좌표 계)으로 수행하였다. 위성과 지상목표물간의 운동은 지구중심 관성좌표 계에서 기술된다.
레이더에서 측정값은 직교 좌표계가 아니라 극 좌표계에서 얻어진다. 표적 동력학을 직교 좌표계에서 모델링하면 극 좌표계에서 획득된 측정값을 직교 좌표계로 변환한 의사 측정치를 사용하거나 확장형 칼만 필터를 사용하여 표적 추적 필터를 구현한다. 만일 표적 동력학을 극 좌표계에서 모델링하면 측정 방정식은 선형이나 동력학 방정식이 비선형이 된다. 본 논문에서는 극 좌표계에서 동력학 방정식을 모델링하고, 시스템 행렬을 시불변 형태로 모델링하여 발생한 비선형 성분을 시스템 입력으로 처리한 추적 필터를 제안한다. 이러한 추적 필터는 거리 측정값과 동시에 도플러 측정값이 가용할 경우, 측정방정식의 선형성을 그대로 유지하게 되므로 추적 필터의 알고리듬에 변동이 없고 추가된 도플러 정보를 사용하여 추적 성능을 높일 수 있다. 또한, 기존에 일반적으로 사용되고 있는 추적 필터와 제안한 모델링을 사용한 추적 필터의 추적 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
This paper presents an integrated underwater navigational algorithm for unmanned underwater vehicles, using additional two-range transducers. This paper proposes a measurement model, using two range measurements, to improve the performance of an IMU-DVL (inertial measurement unit - Doppler velocity log) navigation system for long-time operation of underwater vehicles, excluding DVL measurement. Extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation when the external measurements are available. Simulation was conducted with the 6-d.o.f nonlinear numerical model of an AUV in lawn-mowing survey mode, at current flaw, where the velocity information is unavailable. Simulations illustrate the effectiveness of the integrated navigation system, assisted by the additional range measurements without DVL sensing.
SAR 위성 영상의 기하 위치정확도는 크게 시스템 내적 변수인 위성 궤도 및 센서 정보와 시스템 외적 변수인 DEM 오차, 대기 지연 등에 영향을 받는다. 이러한 변수들이 현재 운용 중인 다목적실용위성 5호와 개발 중인 다목적실용위성 6호의 영상 내 기하 위치정확도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 유사한 제원을 지닌 TerraSAR-X 영상을 이용하여 연구를 수행하였다. 오차 분석을 위해 경사거리 방정식과 도플러 방정식을 이용하여 시뮬레이션 데이터를 생성하였으며, 위성 궤도 변수, 센서 변수, 시스템 외적 변수에 대한 오차를 지상 좌표와 영상 좌표 간 관계식에 반영하여 해당 변수들에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 오차 분석을 통해 저궤도 위성의 위치 및 속도 정보로 인한 영상 내 오차는 이중주파수 GPS 데이터 이용에 따라 20cm 내외로 크지 않음이 확인되었다. 따라서 센서관련 변수들이 위치정확도에 영향을 줄 수 있으며, 특히 센서 내 전자적 시간 지연은 경사거리 방향의 정확도에 영향을 크게 미쳐 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단되었다. 시스템 변수 외에도 DEM 정확도에 의한 오차로 인해 산지지역에서 영상 Geocoding 시 오차가 20~30m까지 크게 발생하고, 대기 지연 현상에 의해 오차는 입사각에 따라 5m까지 발생할 수 있어 영상 활용 시 이에 대한 고려가 필요함이 확인되었다.
본 연구에서는 수직 평판에 위치한 후향계단면 위를 흐르는 유체유동의 특성, 즉 재부착점, 박리 및 재순환 영역에 미치는 부력의 영향을 수치해석 및 실험으로 조사한다. 유동의 가시화를 통해 재부착점의 위치를 측정하며 레이저도플러 유속계 (5W,Ar-Ion,DANTEC)에 의한 속도분포 및 CTA(constant temperature anemoneter,55M01 과 55M20, DANTEC)를 사용한 온도분포를 동시에 측정 함으로써 유동 특성 및 열전달에 미치는 부력의 영향을 검토한다.
본 논문에서는 두 표적 간의 거리차를 정밀하게 계측할 수 있는 S-band 고 분해능 레이다 개발을 위한 시스템 기본 설계 및 구현 결과를 제시한다. 3.5 GHz LFM(Linear Frequency Modulation) 레이다 기본 설계를 위하여 제안하는 시스템 요구조건은 거리 분해능 1 m, 최대 계측 거리 2 km이며 레이다 방정식을 통해 각 모듈의 사양을 결정하였다. 최종적으로 150 MHz 대역폭, 송신 출력 43 dBm 전력 증폭기, 이득 26 dBi 안테나, 잡음 지수 8 dB 이하, RCS $1m^2$일 때, 표적과 레이다의 최대거리 2 km 기준 SNR이 30 dB 이상이 나올 수 있음을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과를 토대로 하드웨어 설계를 하였으며, SDR(Software Defined Radar) 장비를 이용한 LFM 레이다 설계 이론과 방법 그리고 야외 시험 결과를 보여주고 요구조건을 만족하는 레이다 시스템 설계가 가능함을 입증하였다.
인공위성 고도계로 측정한 해수면 높이 자료를 사용하여 준 실시간 동해 표층해류를 추정하기 위해, 세 가지 방법으로 평균 역학지형(또는 평균 해류장)을 계산하고 각각의 특징들을 살펴보았다. 프랑스 AVISO(Archiviing, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic data)는 인공위성 고도계 자료와 수치모델을 이용하여 전 지구 해양에 대하여 수평적으로 $0.25^{\circ}$의 해상도를 갖는 평균 역학지형을 계산하고 지형류 방정식을 적용하여 평균 해류장을 만들어 제공하고 있다. 동해에서 장기간 관측한 수온과 염분 자료를 사용하여 500 dbar를 기준면으로 사용한 역학적 해면(steric height)을 계산하고 이를 평균 여각지형으로 환산하였다. 또한 14년 동안 동행의 표층을 이동한 표층뜰개들(ARGOS)의 궤적을 이용하여 평균 해류장을 구하였다. 인공위성 고도계로 관측한 해수면 편차와 세 가지 평균 역학지형을 합하여 절대 역학지형을 얻고, 각각의 절대 역학지형에 지형류 방정식을 적용하여 세 가지 표층해류를 추정하였다. 각 방법으로 추정된 표층해류를 2005년에 동해 남서부 해역에서 선박장착 초음파 해류계(ADCP)로 관측한 해류 자료와 정량적으로 비교하였다. 육지에서 50 km 이상 떨어진 해역에서는 인공위성 고도계로 측정한 해수면 자료에 지형류 방정식을 적용하여 구한 표층해류와 현장 관측 해류의 상관계수(R)가 0.58~0.73이며 두 자료의 제곱 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Deviation, RMSD)는 $17.1{\sim}21.8cm\;s^{-1}$이다. 육지에서 50 km 이내의 연안에서 두자료의 R이 0.06~0.46로 상대적으로 낮고 RMSD는 $15.5{\sim}28.0cm\;s^{-1}$이다. 이처럼 연안에서는 인공위성 고도계로 관측한 해수면 높이 자료의 오차가 크므로 향후 연안에 대해서는 새로운 표층해류 추정 방법에 대한 추가 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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