본 논문에서는 GPS, GPS 현대화, Galileo, SBAS 및 GBAS등의 항법 시스템을 모두 고려하여 한국 지역에서의 GNSS 무결성 감시의 가용성을 분석하였다. 현대화된 GPS, Galileo 및 SBAS를 사용하면 Cat. I에 근접한 성능을 얻을 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인 하였다. 그러나 여전히 수직오차의 영향으로 Cat. II 및 III를 만족시키지 못하므로 GBAS와 같은 보다 개선효과가 큰 보강 항법 시스템이 필요함을 확인하였다. 본 논문의 연구 결과는 보강시스템의 구축뿐 아니라 지역 위성항법시스템 구축을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 GPS/INS/기압고도계를 결합한 고도 항법 알고리즘과 이를 구현한 실험 결과를 소개한다. 실험 결과의 분석을 통해 제안된 알고리즘이 무인항공기 비행제어 시스템에 적합한, 연속적이며 고도 변화에 민감한 고도 정보를 제공할 수 있음을 확인한다. 그리고 기존의 INS/기압고도계를 결합한 고도 항법 시스템의 경우 2차, 3차 구조 모두 본질적으로 상보 필터(complementary filter)의 형태를 가지기 때문에 기압고도계의 오차를 보상할 수 없는데, 제안된 알고리즘은 이러한 단점을 개선하는 구조로 구성되어 있음을 보인다.
본 논문에서는 미사일, 비행체, 잠수함이나 그 외 특수한 환경에서 사용될 실험용 항체에서 사용 가능하도록 실시간 데이터 처리와 장시간 데이터 저장이 가능한 복합 항법 컴퓨터의 구조를 제안한다. 개발된 복합 항법 컴퓨터는 24시간 이상의 오랜 시간동안 운항하면서 항법 센서와 GPS, 속도계나 고도계, 심도계, 경사계 등과 같이 다양한 보조 센서 데이터들을 처리할 수 있으며 외부 충격이나 사고 등에 의하여 저장된 데이터의 손실을 없애기 위하여 기계적인 충격에 강한 테입 저장 장치를 주 저장 장치로 사용하여 시스템의 안정성을 확보한다. 실시간 처리 능력을 위해서 센서 처리를 위한 보조 마이크로 프로세서와 데이터 저장 또는 항법 알고리즘 계산을 위한 주 마이크로 프로세서를 분리하여 400Hz 이상의 샘플링 주기에서도 실시간으로 모든 계산이나 저장 과정을 수행할 수 있다. 또한 주 알고리즘은 임베디드 리눅스(Embedded Linux)에서 동작하도록 구현되었으며 센서 데이터 처리는 IMU 데이터를 기준으로 하여 시각동기를 이루도록 구성한다.
기존 레이다 시스템에 비해 다양한 이점을 제공하는 능동 위상 배열 (AESA) 레이다의 성공적인 운용을 위해서는 정확하고 강건한 항법이 중요하다. 본 논문은 AESA 레이다를 탑재한 항공기의 EGI 시스템을 기반으로 한 통합 항법의 성능 분석에 대한 연구를 소개한다. GPS 및 IMU 입력을 생성하는 모델이 개발되었고, GPS/IMU 약결합 항법 필터가 구성되었다. GPS/IMU 모델 및 항법 필터와 함께 6자유도 항공기 시뮬레이터를 사용하여 항법 성능을 평가하는 절차가 소개되었다. 성능 분석 절차의 단계는 사례 연구와 함께 설명되었다.
NASA(미국 항공우주청)를 중심으로 무인항공기교통관리(UTM) 체계를 이용한 드론 항공교통통제 모의시험을 진행하고 있다. 국내에서도 2017년부터 안전한 무인항공기교통관리(UTM) 체계 구축을 위한 '저고도 무인기 감시관리 기술 개발 및 시스템 시범 운용사업'을 진행할 예정이다. 본 논문은 지상도로망을 버드뷰(Birdview)처럼 내려다보며 비행할 수 있는 저고도 드론이 안전하고 효율적인 운항을 보장하기 위해서는, 상공에 장애물이 없는 지상도로망의 상공에 가상도로망과 가상신호체계를 확장시킨 한국형 가상 'SKYWAY' 항법 및 관제 체계(${\mu}$ATM)에 관한 기획 연구에 관한 것이다.
본 논문에서는 영상 항법 변수 추출 알고리듬의 실시간 구현에 관해 연구하였다. 영상 항법 변수 추출 알고리듬은 이전 위치를 기준으로 현재 위치를 추정해내는 상대위치 추정 알고리듬과 상대위치 추정에 의해 누적되는 오차를 보정하기 위한 절대위치 보정 알고리듬으로 구성된다. 절대위치 보정 알고리듬은 고해상도 영상과 IRS (Indian Remote Sensing) 위성영상을 기준영상으로 이용하는 방법 및 DEM (Digital Elevation Model) 을 이용하는 방법으로 구성된다. 하이브리드 영상 항법 변수 추출 알고리듬을 실시간으로 구현하기 위해 MVP (Multimedia Video Processor)로 명명된 TMS320C80 DSP (Digital Signal Processor) 칩을 사용하였다. 구현된 시스템은 MVP의 부동 소수점 프로세서인 MP (Master Processor) 를 고정 소수점 프로세서인 PP (Parallel Processor) 를 제어하거나 삼각함수 계산과 같은 부동 소수점 함수를 계산하는데 사용하였고, 대부분의 연산은 PP를 사용하여 수행하였다. 처리시간이 많이 필요한 모듈에 대해서는 고속 알고리듬을 개발하였고, 4개의 PP를 효율적으로 사용하기 위한 영상분할 방법에 대해 제안하였다. 비행체에서 캡코더를 이용해 촬영한 연속 항공 영상과 비행체의 자세정보를 입력으로 실시간 시뮬레이션 하였다. 실험결과는 하이브리드 항법 변수 추출 알고리듬의 실시간 구현이 효과적으로 구현되었음을 나타내고 있다.
본 논문에서는 항공기 자동 공중급유를 위해 영상기반 상대 항법 시스템을 구현한다. 급유기와 피급유기는 프로브-드로그 방식의 공중급유를 가정하며 상대항법은 피급유기가 드로그에 대한 상대정보를 획득하며 진행한다. 드로그로부터 상대정보를 획득하기 위해 드로그 형태를 규정하고 IR카메라를 이용한 영상처리를 진행한다. 영상처리를 통해 얻은 드로그의 정보로부터 Gaussian Least Squares Differential Correction(GLSDC) 및 Levenberg-Marquardt(LM)을 이용한 상대항법을 진행하고 시뮬레이션을 통해 두 알고리즘의 분석을 수행한다.
최근 다양한 형태와 기능을 갖춘 스마트 무기들이 개발되고 있다. 화포탄의 경우 스마트 탄을 개발하기 위한 초기 연구로 신관 내부에 GNSS 수신기를 장착하여 탄자의 비행위치를 정밀하게 측정하고 이를 바탕으로 탄착점을 추정하는 연구가 진행되고 있다. 하지만, 수신기 성능 및 수신된 데이터에 포함된 다양한 오차유발 원인들로 인해 항법데이터의 위치정확도에 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 PRODAS로부터 얻은 모의궤적 데이터를 수신기로부터 얻은 항법데이터에 포함된 PDOP 가중치를 적용하여 정합함으로써 탄의 발사부터 탄착까지의 전체 비행궤적 및 탄착점을 보다 정밀하게 추정하는 개선된 알고리즘을 소개한다.
무인항공기의 영상 기반 항법은 널리 사용되는 GPS/INS 통합 항법 시스템의 취약점을 보강할 수 있는 중요한 기술로 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 일반적인 영상 대조 기법은 실제 항공기 비행 상황들을 적절하게 고려하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 항법을 위한 가우시안 혼합 모델 기반의 파티클 필터를 제안한다. 제안한 파티클 필터는 영상과 데이터베이스를 가우시안 혼합 모델로 가정하여 둘 간의 유사도를 이용하여 항체의 위치를 추정한다. 또한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 추정 성능을 확인한다.
본 논문은 광학적인 방법을 통해 얻은 3차원 좌표들을 이용하여 항공기 동체와 관성항법센서를 정렬하는 방법에 대하여 다루고 있다. 기존에 가공되어 있는 마운트 홀의 제작 정확도를 신뢰하고 장착하던 관행에서 나아가 관성항법센서의 좌표계와 항공기 동체의 기준좌표계를 보다 정확하게 정렬하기 위한 방법에 대해 소개하고 있으며, 실현가능성을 검증하기 위해 실제 3차원 좌표측정장치의 오차 수준을 반영한 시뮬레이션을 통해 정렬 성능을 검증하였다. 또한 광학센서와 관성항법센서의 최적화 기법 기반 정렬 방법을 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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