This paper presents the new in-flight alignment method using the flight distance of vehicle in order to improve the performance of the heading error estimation. In the proposed method, the Kalman filter having the difference between GPS and SDINS position as measurements is used for levelling of SDINS and heading error is estimated utilizing the flight distance information. It is shown in the simulation results that the in-flight method proposed in this paper has the high accuracy in heading error estimation and the heading error can be very quickly estimated at the high speed vehicle, compared with the existing method using the Kalman filter.
SDINS 운항중 정렬에 적용 가능한 GPS 반송파 위상변화율 측정 모델을 유도하여 새로운 SDINS/GPS 복합항법 시스템 구성 방법을 제안한다. 제안된 SDINS/GPS 복합항법 필터의 성능 분석을 공분산 해석기법을 이용하여 수행하고 이의 결과를 실제 차량 실험을 통하여 검증한다. 제안된 결합기법은 2개 이상의 안테나를 갖는 SDINS/GPS 결합시스템에 적용가능하며 기수각 추정에 직접적으로 연계된 GPS 측정치를 생성함으로써 빠른 SDINS의 기수각 추정을 가능하게 함으로써 SDINS/GPS의 항법 성능을 향상시키게 된다.
본 연구에서는 자율운항선박의 기관시스템 관련 통신관점의 요구사항 분석을 위해 선박 운항 중 생성되는 데이터의 무결성을 확인할 독자적 인프라 구축, 검증에 관한 사항을 다루며, 통신관점에서 선박 경보 우선순위 설정 및 코드 생성 기준 방안 마련에 관한 그간의 연구를 소개하며, 궁극적으로 연구의 고찰과 함께 기관기기의 위험도 분석을 통한 데이터 교환 시나리오 도출 및 고도화를 위한 일련의 연구 과정을 다룬다.
This paper presents a new in-flight alignment method for an SDINS under large initial heading error. To handle large heading error, a new attitude error model is introduced. The attitude errors are divided into heading error and leveling errors using a newly defined horizontal frame. Some navigation error dynamic models are derived from the attitude error model for indirect feedback filtering of the in-flight alignment system. A Kalman filter with Position measurement is designed to estimate navigation errors as the indirect feedback filter Simulation results show that the proposed in-flight alignment method reduces the heading error very quickly from more than 40deg to about 5deg so as to apply a refined navigation filter. The total alignment process including leveling mode and navigation mode in addition to the proposed one allows large initial values not only in heading error but also in leveling errors.
For its synergistic relationship, an integrated SDINS/GPS system has been adopted in many navigation areas. As an application of SDINS/GPS integration, the in-flight alignment process of a SDINS utilizing GPS carrier phase measurements is introduced and analyzed via an observability analysis using nul1 space method. A measurement model of double-differenced GPS carrier phase measurements is newly derived in order to be used with a SDINS error model. Also, conditions for determining the complete observability of a SDINS/GPS system are suggested and proved. Consequently, it is shown that the system is not completely observable in case of one basel me. With one baseline aligned with y-axis of body frame, pitch error and x-axis accelerometer bias are unobservable states. Also shown is that al1 states are completely observable when sequential maneuver is performed. Above results are confirmed by a covariance analysis.
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.
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 $45^{\circ}$.
In this paper, presented are the results of observability analysis for the vehicle maneuver during In-Flight Alignment of SDINS. The target system for observability analysis is 10th order one. Three trajectories for IFA are considered. To analyze the observability of the time varying system, correlation coefficient is used and to measure the degree of observability of the given system, simulation is carried out using covariance matrix. The results of simulation show that trajectories which are having continuous changes in attitude and acceleration of system is superior to straight trajectory in correcting navigation errors.
선박엔진은 잔사유를 에너지원으로 활용하여 운항할 수 있으며, 이를 활용한 선박에서 환경 규제와 경제성을 모두 만족시키는 다양한 방안들이 모색되고 있다. 그 중에 한 방안으로 연료 첨가제를 활용하는 기술이 있을 수 있다. 분산제와 연소촉진제는 잔사유 활용 시 엔진의 연소특성 촉진에 기여할 것이라는 기대를 받고 있다. 따라서, 본 연구에서는 연소성 분석 장비(FIA/FCA)와 열 중량 분석 장비(TGA)를 활용하여 잔사유 연료첨가제가 혼합된 잔사유의 연소성을 분석하였다. 연소성 분석 장비(FIA/FCA)의 결과로는 연소에 의한 일의 총량을 분석하도록 분석법이 개발되었으며, 이 때문에 본 연구를 통하여 동일 장비를 활용하면서도 연소 효율을 간단하게 평가할 수 있는 방안을 제시하였다. 연소성 분석 결과인 ROHR 곡선으로부터, 단순한 삼각함수를 활용하여 연소특성을 예측할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이 기법을 활용하여 기존의 압력 곡선과 유사한 결론을 도출할 수 있었다. 열 중량 분석(TGA)의 경우 연료유의 증발 특성에 민감하게 반응함을 확인하였고, 첨가제가 연료유 증발에 효과적으로 작용함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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