접근 탄도 미사일에 대한 비선형 강인 칼만 필터 설계 기법 = (A) nonlinear robust Kalman filtering for incoming ballistic missile
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2001
학위논문사항
학위논문(석사)-- 연세대학교 대학원 : 전기전자공학과 2001. 2
발행연도
2001
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
ix, 41장 : 삽도 ; 26 cm
일반주기명
본문은 영문임
초록서명임
지도교수: 박진배
소장기관
In this thesis, the extended robust Kalman filter is proposed, which is designed a new concept, so-called Krein space, and then applied to nonlinear systems with parameter uncertainties; which are composed of nonlinear dynamics and two measurement equations. To model the target dynamics is very important work when parameters such as atmosphere density and temperature affect the dynamics and the parameters vary irregularly according to target’s altitude. Actually, since there are several model atmospheres classified by altitude, the adequate model atmospheres must be used to find reliable data.The robust nonlinear filters are available in many practical applications, but these filters may not be applicable because they require complex mathematical calculations. To overcome these limitations, approximate robust filters, extended robust Kalman filters, should be proposed in Krein space. The indefinite inner product can be dealt in designing filter equations by using Sum Quadratic Constraint (SQC), and the derived recursive- extended robust Kalman filter equation with the same algorithm as the extended Kalman filter is also handled using the correspondence to the extended Kalman filter, hence calculation burden will be reduced. For considering model atmospheres, the dynamic equation is used, and modified adequately in order to apply to the extended robust filter equation. The proposed filter has better performance than the extended Kalman filter for both a conventional radar and a phased array radar in any situations, and the reliable data can be obtained because there is not a change of errors versus that of uncertainties. Therefore, the proposed filter can be used in self-defense systems that require the most accurate tracking. Through the simulation, we prove the robustness and the stability of the proposed filter in both of the two radars.
더보기본 논문에서는 Krein 공간이라는 새로운 개념을 도입해서 확장 강인 칼만 필터를 제안하고, 제안된 필터를 비선형 운동 방정식 및 측정 방정식으로 표현되는 비선형 시스템에 적용한다. 표적 운동을 모델링하는 것은 공기 밀도나 기온과 같은 파라미터들이 운동에 영향을 주고 그 파라미터는 표적의 고도에 따라 불규칙하게 변하므로 매우 힘든 작업이다. 실제로 고도에 따라 분류된 여러가지 대기 모델이 있으며, 그러한 정확한 정보를 얻기 위해 적절한 대기 모델을 사용해야 한다. 비선형 강인 필터들은 많은 실용분야에서 이용되고 있지만 이들 필터들은 복잡한 수식들이 요구되므로 이용하기 힘들다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 Krein 공간에서의 비선형 강인 필터, 즉 확장 강인 칼만 필터를 제안한다. Sum Quadratic Constraint를 이용하여 필터 설계시 발생되는 부정 내적을 다룰 수 있고 확장 칼만 필터와의 대응관계를 이용하여 확장 칼만 필터와 동일한 알고리듬을 갖는 순환적 확장 칼만 필터 방정식이 유도되므로 계산 부담을 크게 줄일 수 있다. 대기 모델을 고려하여 운동방정식을 사용하고, 그 운동방정식을 확장 강인 칼만 필터식에 적용하기 위해 적절히 수정한다. 제안된 필터는 어떤 상황 하에서도 재래식 레이더와 위상배열 레이더의 두가지 경우에 확장 칼만 필터보다 우수한 성능을 가지고, 불확실성 변화에 따른 오차의 변화가 거의 없으므로 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있다. 그러므로 제안된 필터는 정확한 추적이 요구되는 자기 방어 시스템에 사용될 수 있다. 모의 실험 결과를 통해 두 가지 레이더에 대해 제안된 필터의 강인성과 안정성을 입증한다.
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