In recent, Kalman filter technique has been much used as one of technique for tracking of the moving target. But some problem are still remained to be resolved. For example, when Kalman filter technique is applied to nonlinear system, the technique is nonoptimal estimator. Therefore, extended Kalman filter is proposed to reduce modeling error for nonlinear system. In this study, an extended Kalman filter in Cartesian coordinates is described for moving target, when the radar sensor measures range, azimuth and elevation angle in polar coordinates. And an approximate gain computation algorithm is proposed. In this approach, Kalman gains are computed for three uncoupled filter and multiplied by a Jacobian transformation determined from the measured target position and orientation.
This paper describes the remote tracking algorithm using measurements (azimuth, elevation, and slant range) of the radar ground station. Kalman filter model for noise reduction of the measured information is first derived by linearizing with respect to angle, angular rate, range, and range rate. And then a tracking algorithm is introduced to calculate the position of the vehicle during in-flight. The simulation results show that the algorithm is practical and effective enough tracking position of the vehicle in considerably less error.
This paper describes the realization of a coordinates tracking algorithm for an EOTS (Electro-Optical Tracking System). The EOTS stabilizes the image sensors, tracks targets automatically, and provides navigation capability for vehicles. The coordinates tracking algorithm calculates the azimuth and the elevation angle of an EOTS using the inertial navigation system and the attitude sensors of the vehicle, so that LOS designates the target coordinates which are generated by a Radar. In the error analysis, the unexpected behaviors of an EOTS due to the time delay and deadbeat of the digital signals of the vehicle equipments are anticipated and the countermeasures are suggested. The application of this algorithm to an EOTS will improve the operational capability by reducing the time which is required to find the target and support flight especially in the night time flight and the poor weather condition.
This paper analyzes efficiency of photovoltaic(PV) tracking system using position solar algorithm(PSA). Solar location tracking system is needed for efficiently and intensively using PV system independent of environmental condition. PV tracking system of program method is presented a high tracking accuracy without the wrong operating in rapidly changed insolation by the clouds and atmospheric condition. Therefore, this paper analyzes efficiency of PV system using PSA algorithm for more correct position tracking of solar. Also, controlled altitude angle and azimuth angle by applied algorithm is compared with data of korea astronomy observatory. And this paper analyzes the tracking error and roves the validity of applied algorithm.
교차간섭기법은 ERS-2와 Envisat SAR 데이터를 이용하여 긴 기선거리를 지니면서도 양질의 간섭도를 제작할 수 있다. 또한 긴 기선거리에 의해서 고도에 대한 프린지 변화율이 약 5m 내외로 계산되며 이는 매우 정밀한 DEM생성을 가능하게 한다. 본 연구에서는 ERS-2와 Envisat 교차 간섭기법으로부터 정밀한 DEM을 추출하는 효율적인 방안을 제안하였으며 경사가 매우 완만한 알라스카지역에서 교차간섭기법으로 제작된 CInSAR(Cross-Interferometry SAR) DEM과 기존에 존재하는 NED(National Elevation Dataset) DEM을 비교하였다. 연구 결과 차분 간섭도 생성과정에서 NED DEM 오차라고 생각되는 부분이 발견되었으며 이 부분에 대한 CInSAR DEM과의 고도 차이에 대한 표준편차는 2.63m로 계산되었다. 하지만 전체지역에 대해서는 NED DEM과 CInSAR DEM의 고도값 차이에 대한 표준편차는 약 1m로 NED DEM과 매우 유사한 값이 계산되었다. 이는 연구대상 지역이 매우 편평한 지형으로 양질의 DEM이 구축되어 있으므로 매우 유사한 값이 계산된 것으로 판단된다. 하지만 두 DEM에 대한 공간주파수 분석을 하였을 경우 CInSAR DEM은 약 0.08 rad/m(약 40m) 보다 고주파영역에서도 높은 파워 스펙트럼 값을 지닌 반면 NED DEM은 그렇지 못하였다. 결과적으로 16m로 해상도로 구축된 CInSAR DEM의 경우 NED DEM보다 약 2.5배 공간해상도가 높아졌으며 경사가 심하지 않은 지역에서도 정밀한 DEM이 생성되었다.
현재 선박의 자동운항을 위해서는 항체의 위치정보 및 방위정보가 반드시 필요하다. 그 중에서도 방위정보는 자동조타 시스템에 필수적인 요소로 측정 장비로는 자이로컴퍼스, 마그네틱 컴퍼스 그리고 GPS 컴퍼스가 있다. 자이로컴퍼스는 주로 GMDSS(Global Maritime Distress & Safety System)의 대형선박에 사용되고 있으며 정밀도와 신뢰도가 우수하지만 부피가 크고 고가라는 단점이 있다. 그리고 마그네틱 컴퍼스는 비교적 정확하고 저렴하지만 선박의 철제 구조물 등과 같은 자성물체에 의한 영향을 많이 받는다는 단점을 가지고 있다. GPS컴퍼스의 경우는 위치정보의 변화에 따라 진북을 가리키지만 항체가 정지해있거나 오차범위 내에서 운동을 할 경우 정확한 방향을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 이러한 방위각 센서의 상호보완을 위해서 least-square curve fitting 방법을 이용하여 GPS 컴퍼스의 성능을 향상시키고 이를 마그네틱 컴퍼스와 공분산 오차의 크기에 따른 가중치를 적용하여 방위각의 정밀도를 향상 시키는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 특성을 분석하고 성능을 검증하였으며 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘의 적용 가능성을 보여주었다.
본 논문에서는 선박에 탑재하여 해상에서 이동 중 위성통신을 수행하는 능동 위상배열 안테나 시스템의 설계, 제작 및 시험을 소개한다. 안테나와 시스템은 광역 하이브리드 추져, 송수신 겸용 안테나 소자, 비대칭 배열, 송수신간의 간섭 억압, 및 주파수 스캔 효과를 보상하는 위상제어 기술 등의 새로운 구조와 기술을 적용한다. 안테나는 32$\times$4 이차원 배열을 가진 송수신 겸용 안테나이다. 안테나는 두개의 빔을 가진다. 안테나 사용 주파수는 수신 7.25 - 7.75 GHz 송신 7.9 - 8.4 GHz이다. 안테나 지향 이득은 수신 35.4 dBi와 송신 35.7 dBi이며, 최대 54 %의 효율을 가진다. 전자 빔 스캔 범위는 앙각 $\pm$35$^{\circ}$와 방위각 $\pm$4$^{\circ}$이다. 안테나는 방위각 360$^{\circ}$ 무한회선과 앙각 $\pm$$10^{\circ}$의 기계적 제어가 가능한 하이브리드 추적 운동을 할 수 있다. 안테나 3 dB 빔폭은 2.2$^{\circ}$이며, 부엽 레벨 -14 dB와 교차편파 억압 송신 21 dB의 특성을 가진다. 안테나는 근역전계 측정 시설을 이용하여 측정하였다. 시스템 성능은 선박 모의 운동 시뮬레이터 위에서 위성 중계기 시뮬레이터를 사용하여 시험하였다. 운동 상태에서 위성 추적 성능은 추적 오차가 3 dB 이내이다. 안테나 시스템은 변조된 위성방송 신호를 주파수 변환하여 안테나 시스템의 변조 신호 송수신 시험에 사용하였다.
고속 수중운동체 능동 탐지는 수중 무기 방어 시스템에 중요한 기술로, 정확한 표적 탐지와 거리 및 속도 추정이 필수적이다. 빔 형성 각도마다 신호를 순차적으로 송신해야 하지만 펄스 분할 송신 방법은 거리 추정의 모호성이 발생한다. 이를 보완하기 위해 다중 주파수 기반 방법이 제안되었지만 대역폭을 분할할 경우 시간-대역폭 곱에서 손실이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 대역폭을 분할하지 않아도 부펄스 간의 상관관계를 낮게 설계할 수 있는 일반화된 사인파 주파수 변조(Generalized Sinusoidal Frequency Modulation, GSFM)를 사용한 능동 고속 탐지 기법을 제안한다. 제안한 방법은 펄스 길이를 최소화시킨 GSFM을 사용함으로써 표적의 거리와 속도를 빠르게 갱신할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 잔향이 존재하는 모의 환경을 구축하였다. 모의 실험 결과 0.05 s의 선형 주파수 변조 펄스는 한정적인 주파수 대역으로 인해 추정 거리 대비 평균적으로 50 %의 거리 추정 오차와 103 %의 속도 추정오차가 발생하였다. 이에 반해, GSFM은 같은 길이의 펄스를 사용하더라도 추정 거리 대비 거리 추정 오차와 속도 추정 오차가 각각 10 %와 14 %로 표적을 비교적 정확하고 빠르게 추적할 수 있었다. 게다가, GSFM은 방위별로 직교성이 높은 부펄스를 송신하여 표적의 대략적인 방위까지 알 수 있었다.
이 연구에서는 GPS 기준국 주변에 존재하는 장애물의 방향과 고도각이 좌표 정확도 변화에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 분석하고자 한다. 최적의 관측환경에 있는 기준국의 정밀좌표를 산출한 뒤 고도각 $10^{\circ}$부터 $70^{\circ}$까지의 장애물이 동, 서, 남 방향에 각각 존재한다고 가정하고 관측자료를 재구성하였다. 10일간의 관측자료를 이용하여 일단위와 시간단위로 각각 처리하였다. 일단위 처리결과에서는 RMSE가 10mm 내외였으나 시간단위 결과에서는 100mm 수준까지 증가하였다. 장애물의 고도각이 높아질수록 수평 및 수직방향 RMSE는 증가하였고 높이 추정값은 감소하였다. 방향에 따른 분석에서는 동쪽이나 서쪽에 장애물이 존재할 때 남북방향에 비해 동서방향으로 위치오차가 더 크게 증가하였고 남쪽 장애물인 경우에는 동서방향의 오차폭이 상대적으로 작게 나타났다.
이 논문에서는 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇에서 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로 최대-우도(maximum likelihood), 깊이-우선(depth-first), 너비-우선(breadth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 각각 적용하며, 후보선정 및 가지치기(pruning)에 사용하는 정보는 표적의 방위각과 적외선 센서 화면에서 표적의 픽셀 수만을 활용한다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 세 가지 탐색 기법 및 위치 추정 기법의 좌표 추정성능, 복잡도, 오차 성능을 모의실험으로 제시하여 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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