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군집 무인기 활용을 위한 합의 기반 자율 탐색 알고리즘
박국권,권호준,최은주,유창경,Park, Kuk-Kwon,Kwon, Ho-Jun,Choi, Eunju,Ryoo, Chang-Kyung 한국항행학회 2017 韓國航行學會論文誌 Vol.21 No.5
무인기를 이용한 조난자 수색 등의 임무에서 고가의 단일 무인기를 활용하는 것보다 저가의 군집 무인기 운용을 통한 탐색이 효율적이다. 운용하는 무인기의 수가 증가할수록 임무계획에 소요되는 시간이 증가하며 무인기 운용 시스템의 부담이 커진다. 본 논문에서는 확장성, 강건성 및 단순성 측면에서 복수 무인기 운용에 적합한 분산형 지역 탐색 알고리즘을 제안한다. 비용 절감을 위해 각각의 무인기는 근거리 통신, 기본 연산, 그리고 제한된 메모리 능력을 가진다고 가정한다. 근거리 통신에서는 비행 상태 및 기탐색 정보가 공유되며, 이를 바탕으로 상호간 충돌 회피와 다음 탐색 지역을 결정한다. 미탐색 지역으로의 이동에 대한 가중치를 높이고 중복 탐색 기능을 제공하기 위해 score function을 도입하였다. 제안한 알고리즘 및 임무 수행절차의 성능과 특징을 수치시뮬레이션을 통해 검증하였다. Swarm of low-cost UAVs for search mission has benefit in the sense of rapid search compared to use of single high-end UAV. As the number of UAVs forming swarm increases, not only the time for the mission planning increases, but also the system to operate UAVs has excessive burden. This paper addresses a decentralized area search algorithm adequate for multiple UAVs which takes advantages of flexibility, robustness, and simplicity. To down the cost, it is assumed that each UAV has limited ability: close-communication, basic calculation, and limited memory. In close-communication, heath conditions and search information are shared. And collision avoidance and consensus of next search direction are then done. To increase weight on un-searched area and to provide overlapped search, the score function is introduced. Performance and operational characteristics of the proposed search algorithm and mission planning logic are verified via numerical simulations.
RF 탐색기 측정치를 이용한 표적 탐지 확률 증대방안 연구
박국권,박상섭,유창경 한국항공우주학회 2015 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2015 No.4
본 논문은 RF 탐색기를 탑재한 대공유도탄의 살상률을 최대화하기 위하여, 살상률 구성 요소 중 탐색기 탐지 확률 파라미터를 증대하는 방안에 대하여 연구한다. RF 탐색기의 측정치를 모의하기위하여 ISAR 영상을 이용한 산란점 모델로부터 표적의 형상 정보를 가정하여 sweet spot 을 추정하였다. RF 탐색기 측정치는 표적과 대공유도탄의 상대 거리 및 자세에 민감하게 반응한다. 따라서 탐색기 탐지 확률을 정의하고, 그에 따른 성능 요구조건을 판별하여 RF 탐색기 측정치를 바탕으로 추출 가능한 성능지표를 정의하였다. 이러한 성능지표들은 표적과 대공유도탄 간의 상대 각도에 의존하므로 그에 따른 탐색기 측정치 경향성에 대하여 도출하였다. 이를 바탕으로 탐색기 관점에서 살상률을 증대할 수 있는 교전 지표를 제시할 수 있다. This paper suggests the way for enhancing target acquisition probability of the RF seeker, which is one of the kill probability factors, to maximize kill probability of an anti-air missile that equips RF seeker. To simulate the RF seeker measurement, estimation of sweet spot is conducted by assuming the target shape information based on scattering point model. The RF seeker measurement sensitively responds to relative range and attitude between the target and missile. Thus, it is conducted with analysis about target acquisition probability defining the performance indexes, deduction about seeker measurement tendency according to the relative attitude. With this results, it is possible to propose the combat index for increasing the kill probability from an angle using the seeker.
박국권(Kuk-Kwon Park),강태영(Tae Young Kang),유창경(Chang-Kyung Ryoo),정영란(YoungRan Jung) 한국항공우주학회 2019 韓國航空宇宙學會誌 Vol.47 No.12
무장할당(Weapon-Target Assignment, WTA) 문제는 다수 위협과 다종의 무장을 효과적으로 할당하는 문제이다. 실제 급변하는 교전환경에서의 무장할당은 위협과 무장의 특성과 위협-무장 선정에 따른 영향성을 모두 고려해야한다. 본 논문에서는 동적 무장할당 문제에서의 최적해 도출을 위해 메타휴리스틱 방법의 일종인 Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) 알고리즘 적용 방안을 제안한다. 먼저 동적 무장할당 문제를 정의하고 알고리즘 적용을 위해 수학적 모델을 정식화한다. 무장할당 전략을 수립하기 위하여 목적함수를 정의하고 시간변화를 고려한 구속조건을 설정한다. 이를 바탕으로 GRASP 알고리즘을 동적 무장할당 문제에 적용한다. 교전 시뮬레이션을 통해 정식화한 무장할당 문제의 최적해 특성을 분석하며, Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 알고리즘 성능 검증을 수행한다. The weapon-target assignment (WTA) problem is a matter of effectively allocating weapons to a number of threats. The WTA in a rapidly changing dynamic environment of engagement must take into account both of properties of the threat and the weapon and the effect of the previous decision. We propose a method of applying the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) algorithm, a kind of meta-heuristic method, to derive optimal solution for a dynamic WTA problem. Firstly, we define a dynamic WTA problem and formulate a mathematical model for applying the algorithm. For the purpose of the assignment strategy, the objective function is defined and time-varying constraints are considered. The dynamic WTA problem is then solved by applying the GRASP algorithm. The optimal solution characteristics of the formalized dynamic WTA problem are analyzed through the simulation, and the algorithm performance is verified via the Monte-Carlo simulation.