The inertial measurement units in Strapdown System are characterized by the fact that sensors directly mounted to the vehicle frame. So the sensors are subjected to the translatory and rotation dynamics of the vehicle. The sensor outputs involve many error terms. We must compensate the error terms for accuracy improvement. The method which identify the error parameter is studied and suggested.
GPS 와 INS 통합시스템은 저가 MEMS 기술의 결과에 따라 대중적으로 널리 사용되기에 이르렀다. 그러나 저가센서에 의한 현재의 성과는 관성센서의 큰 에러 때문에 여전히 낮은 실정이다. 이것은 제한된 도시환경 안에서의 비행범위 때문에 더욱 관련이 있다. 이러한 관성센서 에러를 줄이면서 동시에 위성의 활용성을 높이기 위하여 GPS 와 저가 INS 는 연성으로 결합되어 Kalman Filter 설계를 응용하여 상호 통합되어진다. 본 논문에서는 연성으로 결합된 Kalman Filter를 이용한 GPS/INS 센서 통합을 제공한다. 우리는 또한 경로의 기하학에 의해 또는 그 목적시간 위치 따라 수학적으로 설명하는 ZH45C 궤도장치에 의한 산출된 기준 Wander Azimuth Strapdown Mechanization의 시뮬레이터 결과를 비교하여 검증하다.
This paper proposes a new robust motion deblurring filter using the inertial sensor measurements for strapdown image IR applications. With taking the PSF measurement error into account, the motion blurred image is modeled by the linear uncertain state space equation with the noise corrupted measurement matrix and the stochastic parameter uncertainty. This motivates us to solve the motion deblurring problem based on the recently developed robust least squares estimation theory. In order to suppress the ringing effect on the deblurred image, the robust least squares estimator is slightly modified by adoping the ridge-regression concept. Through the computer simulations using the actual IR scenes, it is demonstrated that the proposed algorithm shows superior and reliable motion deblurring performance even in the presence of time-varying motion artifact.
본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.
In this paper, a coarse alignment algorithm for strapdown inertial navigation system is proposed and evaluated analytically. The algorithm computes roll and pitch angles of the vehicle using accelerometer outputs, and then determines yaw angle with gyro outputs. It is referred, as two-step coarse alignment in this work. With the geometric relation between sensor outputs and roll, pitch and yaw angles, the algorithm error is analytically derived and compared with the previous coarse alignment algorithm introduced by Britting. The results show that the proposed two-step coarse alignment algorithm has better performance for pitch angle computation.
본 논문에서는 저가의 스트랩다운 센서 및 탐색기 기반의 정밀한 유도필터 설계를 다룬다. 고려된 스트랩다운 센서는 3축의 가속도계와 자이로로 구성된 IMU, 3 축 자기장계 및 압력고도계이다. 유도탄의 위치, 속도, 자세 및 압력고도계의 바이어스 오차가 유도필터의 상태변수로 고려된다. 상태방정식 및 측정방정식의 비선형성이 크기 때문에 UKF(Unscented Kalman Filter)를 도입한다. 제안된 유도필터는 표적 위치오차가 없을 경우 항법필터로 동작한다. 표적오차가 존재하는 경우에도 유도탄-표적간 상대 정보를 정확히 추정함으로서 정밀한 유도성능을 보장한다. 특수한 교전상황에서는 유도필터의 가관측성 문제가 발생함이 확인되었다.
본 논문은 스트랩다운 탐색기 측정치와 INS 정보를 이용하여 시선각속도를 추정하는 유도필터 설계에 대해서 다룬다. 제안하는 유도필터는 탐색기 측정치와 유도탄 자세로부터 획득 가능한 시선각과 표적의 위치와 유도탄과의 상대 위치를 측정치로 하고 있으며, 주기 및 동기가 맞지 않는 두 센서의 출력을 사용하기 위해 비동기 필터를 기반으로 하고 있다. 제안한 방법을 통해 시간지연이 큰 탐색기 측정치를 사용함으로써 생길 수 있는 기생루프에 대한 영향을 줄이고 추정성능을 향상시킬 수 있다.
The ring laser gyro(RLG) has been used extensively in strapdown inertial navigation system(SDINS) because of the apparent of having wide dynamic range, digital output and high accuracy. The dithered RLG system has dynamic motion at sensor level, caused by the dithering motion to overcome the lock-in threshold. In this case, an attitude error is produced by not only the true coning of the vehicle motion but also the pseudo coning of the sensor motion. This paper describes the definition of the multi-frequency coning motion and its noncommutativity error to reject the pseudo coning error produced by the sensor motion such as the dithered RLG. The simulation results are presented to minimize the multi-frequency coning error.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.109-113
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2006
This paper presents an in-flight alignment method for strapdown inertial navigation systems based on the line-of-sight information. Unlike the existing methods, the proposed method utilizes only the 2-axis angle measurements of the onboard image sensor and does not require any explicit range measurements between the vehicle and landmarks. To improve the accuracy of all the position, velocity, and attitude estimates through the in-flight alignment, an error model of the image-sensor-aided SDINS is derived. A simulation study demonstrates that the accuracy of SDINS can be improved by the line-of-sight information only.
The performance of a Strapdown Inertial Navigation System (SDINS) relies heavily on the accuracy of sensor error calibration. Systematic calibration is usually employed when only a 2-axis turntable is available. For systematic calibration, the body frame is commonly defined with respect to sensor axes for ease of computation. The drawback of this approach is that sensor axes may undergo time-varying deflection under temperature change, causing pseudo gyro bias. The effect of pseudo gyro bias on navigation performance is negligible for low grade navigation systems. However, for higher grade systems undergoing rapid temperature change, the error is no longer negligible. This paper describes in detail conditions leading to the presence of pseudo gyro bias, and proposes two techniques for mitigating the error. Experimental results show that applying these techniques improves navigation performance for precision SDINS, especially under rapid temperature change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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