Journal of the Korea Society for Simulation (한국시뮬레이션학회논문지)

The Korea Society for Simulation (한국시뮬레이션학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Filtering Algorithms for Position Evaluation and Tracking of Tactical Objects

전술객체 위치 모의 및 추적을 위한 필터링 알고리즘 연구

  • 김석권 (한국과학기술원 전기및전자공학과) ;
  • 진승리 (한국과학기술원 전기및전자공학과) ;
  • 손재원 (한국과학기술원 전기및전자공학과) ;
  • 박동조 (한국과학기술원 전기및전자공학과)
  • Received : 2010.09.30
  • Accepted : 2010.11.12
  • Published : 2010.12.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Positions of tactical objects are represented as Time, Space and Position Information(TSPI) in modeling and simulations(M&S). The format and required information record for TSPI is investigated by referring the TSPI object model of the Test and Training Enabling Architecture(TENA), which has been developed by the United States Department of Defense. The most sophisticated tactical data link, Link-16 has a Precise Participant Location and Information (PPLI) message. We study the data format for exchanging TSPI data based on the PPLI message. To evaluate and track positions of tactical objects, we consider the Kalman filter for linear systems, and the extended Kalman filter and the unscented Kalman filter for nonlinear systems. Based on motion equations of a ballistic missile, the tracking performance for the trajectory of the ballistic missile is simulated by the unscented Kalman filter.

모델링 시뮬레이션에서 전술객체의 위치는 시공간 위치 정보(Time, Space and Position Information, TSPI)로 표현된다. 미 국방성에서 시험, 훈련, 평가 시스템을 연동하기 위해 개발한 TENA(Test and Training Enabling Architecture)의 TSPI 객체 모델을 참고하여 시공간 위치 정보의 형태 및 정보 기록 소요를 도출하였다. 전술 데이터 링크(Tactical Data Link, TDL) 중 가장 정교한 링크 16(Link-16)의 PPLI(Precise Participant Location and Identification) 메시지를 통해 시공간 위치 정보의 교환 방식에 대해 알아보았다. 객체 위치 모의 및 추적을 위한 필터링 알고리즘으로 선형 시스템을 위한 칼만 필터 및 비선형 시스템을 위한 확장형 칼만 필터와 unscented 칼만 필터를 소개한다. 운동 방정식을 이용하여 탄도 미사일의 궤적을 모델링 한 후에, unscented 칼만 필터로 추정한 탄도 미사일의 궤적 추적 성능을 시뮬레이션 하였다.

Keywords

References

  1. URL "https://www.tena-sda.org"
  2. 전병욱, 김의순, "한국군 전술데이터링크 체계 구축을 위한 제언," 국방정책연구, 61, pp. 167-190, 2003년 가을.
  3. 김상순, "Link 16 핵심 기능인 PPLI 메시지의 의미와 사용," 월간 군사저널, pp. 132-143, 2008년 10월.
  4. S. Haykin, Adaptive filter theory, 4th Ed., Prentice Hall, 2002.
  5. S. Haykin, Kalman filtering and neural networks, Wiley, 2001.
  6. S.J. Julier and J.K. Uhlmann, "Unscented filtering and nonlinear estimation," Proceedings of the IEEE, vol. 92, no. 3, pp. 401-422, Mar. 2004. https://doi.org/10.1109/JPROC.2003.823141
  7. 백정호, 박상영, 박은서, 최규홍, 임형철, 박종욱, "확장칼만필터와 UNSCENTED 칼만 필터를 이용한 우주발사체의 실시간 궤적추정," 한국우주과학회지, 22(4), pp. 501-512, 2005년 12월.
  8. 박상혁, 윤중섭, 유창경, "Unscented Kalman Filter를 이용한 탄도 미사일 추적," 제어.로봇.시스템학회 논문지, 14(9), pp. 898-903, 2008년 9월.
  9. B. Saulson and K. Chang, "Comparison of nonlinear estimation for ballistic missile tracking," Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, vol. 5096, pp. 13-24. Oct. 2003.
  10. J.-J. Xiao, A. Ribeiro, Z.-Q. Luo, and G.B. Giannakis, "Distributed compression-estimation using wireless sensor networks," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 23, no. 4, pp. 27-41. Jul. 2006. https://doi.org/10.1109/MSP.2006.1657815
  11. S. M. Kay, Fundamentals of statistical signal processing: estimation theory, Prentice Hall, 1993.