항체 추적을 위한 다중센서 데이터 시뮬레이터 설계 및 데이터 융합 알고리듬 연구
Design of Multi-Sensor Simulator and Study of Data Fusion Algorithm for Target Tracking
- 발행기관 亞洲大學校 大學院
- 지도교수 李資城
- 발행년도 2005
- 학위수여년월 2005. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 산업대학원 정보전자공학과
- 본문언어 한국어
초록/요약
다중센서를 이용한 항체추적은 GPS, INS, Radar 등의 다중센서에서 얻어진 데이터를 효과적으로 융합하고 처리하는 과정을 통해 항체의 위치를 정밀하게 추적하게 된다. 이러한 항체추적 시스템에서는 센서의 비동기성, 센서오류, 환경에 따른 특성 등을 고려한 시스템의 안정성 및 정확성을 검증하는 것이 매우 중요하다. 이러한 검증을 위해 다중센서의 실측 데이터를 이용해야 하지만 다양한 항법환경에 따른 실측 데이터를 수집하는 데 많은 시간과 비용이 필요하다. 따라서 다중센서 데이터 시뮬레이터의 개발을 통해 필요한 항법환경을 구현함으로 시스템의 초기검증에 효과적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 GPS, INS, Radar 장비를 이용하는 항체추적시스템용 다중센서 데이터 정밀융합필터를 구성하였고 그 성능을 비교분석하였다. 융합 알고리듬 개발 및 성능의 비교를 위하여 각 시스템의 특성과 센서 오류를 고려한 데이터를 생성하는 시뮬레이터를 구현하였다. 다중센서를 이용한 실시간 항체추적시스템은 통신지연, 다중샘플주기, 비동기데이터 입력특성을 갖는 다중분산시스템이다. 시뮬레이터에서 생성된 데이터를 이용하여 센서 오동작 및 통신지연에 강인한 칼만필터 기반의 융합필터를 구현하였다. 시뮬레이터를 기반으로 구현된 정밀융합필터를 실측데이터에 적용하여 그 성능을 입증하였다.
more초록/요약
This paper presents a multi-sensor data fusion algorithm and a data simulator for target tracking system which utilizes the measurements from radar, GPS and INS sensors. The proposed algorithm is designed based on a 21-state distributed Kalman filter to process time-asynchronous, communication delayed and multi-rate input data. A practical fault detection algorithm is incorporated based on efficient use of innovation process between the state estimate and the actual measurement. The performance of the proposed algorithm is evaluated by using both simulation data and actual real data.
more목차
목차
제 1 장 서론 = 5
제 2 장 다중센서를 이용한 항체추적 시스템 = 7
2. 1. 다중센서를 이용한 항체추적 시스템 구조 = 7
2. 2. 다중센서를 이용한 항체추적 시스템 특성 = 8
제 3 장 항법 센서의 특징 = 10
3. 1. GPS를 이용한 측위 = 10
3. 1. 1 측위 원리와 위치결정 알고리듬 = 10
3. 1. 2. GPS 측정 오차 = 12
3. 2. INS를 이용한 측위 = 14
3. 2. 1. INS 측위 원리 = 15
3. 2. 2. INS의 종류 및 초기 정렬 = 15
3. 2. 3. 각속도계, 가속도계를 이용한 SDINS 위치결정법 = 16
3. 3. 레이더를 이용한 측위 = 18
3. 3. 1 펄스 레이더를 이용한 측위원리 = 19
제 4 장 다중센서 데이터 시뮬레이터 설계 = 22
4. 1. 시뮬레이터 기본구조 = 22
4. 1. 1. 경로생성 알고리듬 = 23
4. 1. 2. 센서데이터 생성 = 25
4. 2. 센서오차 및 고장 생성 = 25
4. 2. 1. GPS 오차 생성 = 25
4. 2. 2. INS 오차 생성 = 26
4. 2. 3. 레이더 오차 생성 = 26
4. 2. 4. GPS의 고장 생성 = 28
제 5 장 융합필터 = 29
5. 1. 융합필터의 설계 = 29
5. 1. 1. 융합필터의 기본구조 = 29
5. 1. 2. PVA Model을 이용한 부 필터 설계 = 30
5. 1. 3. INS와 레이더의 바이어스 오차를 고려한 주 필터 설계 = 35
5. 2. 센서 고장 처리 = 37
5. 2. 1. 고장 검출 = 37
5. 2. 2. 유수값의 허용한계값 설정 = 38
5. 2. 3. 기준센서 고장 수정 = 39
제 6 장 실험 결과 및 성능 분석 = 40
6. 1. 시뮬레이션 결과 = 40
6. 1. 1. 고장검출 및 수정 전 결과 = 40
6. 1. 2. 유수값 및 고장검출구간 = 43
6. 1. 3. 고장검출 및 수정 후 결과 = 45
6. 2. 실측데이터를 이용한 결과 = 48
6. 2. 1. 실측 데이터의 측정치와 고장검출 및 수정 전 결과 = 48
6. 2. 2. 실측 데이터의 고장검출 및 수정 후 결과 = 51
제 7 장 결론 = 54
참고문헌 = 55
목차
그림목차
그림 1. 항체추적 시스템 = 7
그림 2. GPS를 이용한 측위원리 = 10
그림 3. SDINS 항법해 계산과정-항법 좌표계 = 16
그림 4. 펄스 레이더의 거리측정원리 = 19
그림 5. 방위각과 고도각 측정원리 = 20
그림 7. 다중센서 데이터 시뮬레이터 구조 = 23
그림 8. 레이더의 위치측정치 = 27
그림 9. GPS의 위치측정치 = 28
그림 10. 융합필터의 구조 = 29
그림 11. GPS의 Up방향 위치측정치 = 40
그림 12. INS의 Up방향 위치측정치 = 41
그림 13. 레이더의 Up방향 위치측정치 = 41
그림 14. Up방향 위치추정치 = 42
그림 15. Up방향 바이어스 추정치 = 42
그림 16. 유수값과 한계값 = 43
그림 17. 고장검출구간 = 45
그림 18. 최종 위치추정 결과 = 46
그림 19. 추정오차 = 47
그림 20. 각 센서의 고도방향 측정치 = 48
그림 21. 고도방향 위치추정치 = 49
그림 22. 측정치와 추정치 = 50
그림 23. 유수값과 한계값 = 51
그림 24. 고장검출구간 = 52
그림 25. 고도방향 위치추정치 = 53
그림 26. 측정치와 추정치 = 53
