GPS 기반 추적레이더 실시간 바이어스 추정 및 정보융합을 통한 발사체 추적 성능 개선 연구 = A study on performance enhancement of launch vehicle tracking using GPS-based multiple radar bias estimation and data fusion
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2015
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Korean
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학술저널
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379-383(5쪽)
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다중 센서 추적시스템에서 측정치의 융합은 다수의 센서 데이터들을 좀더 정확한 하나의 트랙 정보를 갖도록 하기 위해 요구된다. 다중센서 시스템에서 센서 바이어스, 위치 불확실성과 안테나 지향에러와 같은 센서 등록 에러는 각각의 센서가 공통 좌표에 놓일 수 있도록 하기 위해 반드시 제거되어야 한다. 만약 센서등록 에러가 적절하게 보상되지 않는다면, 거대한 추적에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 그러므로 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS 와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 다중 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다. 시뮬레이션을 위하여, 실제 KSLV-I 3 차 발사 시 사용된 GPS 및 추적레이더 데이터를 사용하여 알고리즘의 성능을 테스트 하였다.
더보기Multisensor tracking scheme requires fusion of multiple observations to get a combined and more accurate target track. In multisensor system, sensor registration errors such as sensor bias, calibration error, site position uncertainty and antenna orientation must be corrected so that the individual sensor data are expressed in a common reference frame. If registration error is not properly compensated, the error can cause large tracking error or formation of multiple track on the same target. Especially for space launch vehicle (SLV) tracking system, each multiple observation lies on the same reference frame and then fused trajectory can be the best track for slaving data to aid other tracking systems. Hence, this paper describes an on-line bias estimation/correction and multi-sensor data fusion scheme for launch vehicle tracking system. The proposed bias estimation architecture is designed based on pseudo bias measurement which derived from error observation between GPS and radar measurements. Then, multiple sensor fusion scheme is adapted to enhance tracking performance. For simulation, real GPS and radar tracking data of the 3rd mission of KSLV-I is presented in experimental verification.
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