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GPS 기반 추적레이더 실시간 바이어스 추정 및 정보융합을 통한 발사체 추적 성능 개선 연구
송하룡,윤석영,한유수 한국항공우주학회 2015 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2015 No.4
다중 센서 추적시스템에서 측정치의 융합은 다수의 센서 데이터들을 좀더 정확한 하나의 트랙 정보를 갖도록 하기 위해 요구된다. 다중센서 시스템에서 센서 바이어스, 위치 불확실성과 안테나 지향에러와 같은 센서 등록 에러는 각각의 센서가 공통 좌표에 놓일 수 있도록 하기 위해 반드시 제거되어야 한다. 만약 센서등록 에러가 적절하게 보상되지 않는다면, 거대한 추적에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 그러므로 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS 와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 다중 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다. 시뮬레이션을 위하여, 실제 KSLV-I 3 차 발사 시 사용된 GPS 및 추적레이더 데이터를 사용하여 알고리즘의 성능을 테스트 하였다. Multisensor tracking scheme requires fusion of multiple observations to get a combined and more accurate target track. In multisensor system, sensor registration errors such as sensor bias, calibration error, site position uncertainty and antenna orientation must be corrected so that the individual sensor data are expressed in a common reference frame. If registration error is not properly compensated, the error can cause large tracking error or formation of multiple track on the same target. Especially for space launch vehicle (SLV) tracking system, each multiple observation lies on the same reference frame and then fused trajectory can be the best track for slaving data to aid other tracking systems. Hence, this paper describes an on-line bias estimation/correction and multi-sensor data fusion scheme for launch vehicle tracking system. The proposed bias estimation architecture is designed based on pseudo bias measurement which derived from error observation between GPS and radar measurements. Then, multiple sensor fusion scheme is adapted to enhance tracking performance. For simulation, real GPS and radar tracking data of the 3rd mission of KSLV-I is presented in experimental verification.
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Two Fusion Predictors for Discrete-Time Linear Systems with Different Types of Observations
송하룡,전문규,최태선,신블라디미르 제어·로봇·시스템학회 2009 International Journal of Control, Automation, and Vol.7 No.4
New fusion predictors for linear dynamic systems with different types of observations are proposed. The fusion predictors are formed by summation of the local Kalman filters/predictors with matrix weights depending only on time instants. The relationship between fusion predictors is established. Then, the accuracy and computational efficiency of the fusion predictors are demonstrated on the first-order Markov process and the GMTI model with multisensor environment.
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송하룡,문병진,조동현 한국항공우주학회 2014 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2014 No.4
본 논문에서는 다중 레이더의 추적데이터 융합을 통한 우주 물체 추적 알고리즘을 소개하였다. 지구저궤도에 분포되어 있는 우주 물체 추적을 위하여 다중의 레이더를 사용한 추적 시나리오를 설정하였고, 각 레이더의 우주 물체 추적을 위하여 선형화 칼만 필터를 사용하였다. 다중 레이더의 데이터를 융합하기 위해서 각각의 레이더에서 측정 가능한 범위를 STK/ODTK 를 사용하여 결정하고, 다중 레이더가 동시에 우주 물체를 추적 하는 시간 동안 중앙 집중형 칼만필터 융합 알고리즘을 적용하여 우주 물체의 궤도를 추정하였으며, 시뮬레이션을 통해 다중 레이더 융합을 통한 궤도 추정의 성능을 분석하였다. This paper introduces a multiple tracking radar fusion algorithm for space object tracking. To estimate orbital motion of space object, a multiple radar scenario which jointly measures single object is described. STK/ODTK is utilized to determine realization of orbital motion and joint coverage of multiple radars. Then, centralized Kalman filter algorithm is adapted to enhance the estimation performance of orbital motion during which multiple radars measure the same time instances. Monte-Carlo simulation results demonstrate that the proposed multi-sensor scheme better than single linearized Kalman filter in an aspect of root mean square error.
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발사체 비행 구간에 따른 가속도 변화를 이용한 다중 모델 기반 상태 추정 알고리즘
송하룡 한국항공우주학회 2015 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2015 No.11
레이더와 같은 추적시스템을 통해 발사체 또는 과학로켓의 비행 정보를 추정하기 위해서는 표적의 운동 모델이 반드시 필요하다. 일반적으로 로켓의 운동 모델은 비선형에서 선형 모델까지 다양하게 표현될 수 있으며 각각의 모델은 추적 성능과 효율성 면에서 서로 다른 장단점을 갖는다. 특히 실시간 발사체 추적에 있어서는 주로 단일 등속도 또는 등가속도 모델이 사용되는데 발사체가 추진력을 가지고 기동하는 구간에서는 추적 성능이 떨어지는 경향이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 비행 구간에 따른 발사체의 가속도 변화를 고려한 다중 모델 기반 상태 추정 알고리즘을 제안하였다. 발사체(KSLV-I)의 기준 궤적을 바탕으로 추력 구간과 비 추력 구간의 가속도 분포에 따른 확률 밀도함수를 설계하고 이를 상호작용 다중 모델 필터에 적용하여 추적 성능을 테스트 하였다. It is essential to consider a dynamic motion model for flight state vector estimation of a space launch vehicle (SLV) or sounding rocket. The dynamic model of a SLV, in general, varies from linear model to nonlinear model and each model has its own advantages and disadvantages in aspects of performance and efficiency. Especially, for a real-time SLV tracking, the well-known single constant velocity (CV) or constant acceleration (CA) model is typically utilized. However, the tracking performance using CV and CA model tend to become worse in a propelled flight phase which is highly maneuvered. To overcome this problem, we illustrated the interacting multiple model (IMM) estimator based on acceleration variation caused by flight phase. We designed empirically tuned, independent pdf for multiple modes which is both the propelled flight and non-propelled flight phase of the SLV according to a launch vehicle (KSLV-I) nominal trajectory. The multiple modes designed from the pdf is applied to the interacting multiple model estimator and a tracking performance of the proposed approach is presented.
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Doppler 불감지대를 고려한 다중 센서의 분산 융합 알고리즘
송하룡(Ha-Ryong Song),전문구(Moongu Jeon) 한국정보기술학회 2011 Proceedings of KIIT Conference Vol.2011 No.5
다중 센서 정보 융합에 있어서 가장 큰 문제 중 하나는 특정 센서의 물리적인 한계로부터 발생하는 부정적인 정보를 센서 융합과정에서 시스템의 성능에 영향을 미치지 않도록 처리하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 수정된 교차 공분산을 갖는 분산형 융합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 병렬 구조 처리 방식으로 인해 중앙 집중형 융합 방법보다 센서의 고장이나 잘못된 정보에 대해서 내고장성을 갖는 장점이 있다. 지상 이동 물체 추적 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘은 기존의 분산융합 및 중앙 집중 융합 알고리즘과 비교하여 높은 정확도와 내고장성을 보임을 증명한다. One of the greatest obstacles to the use of multi-sensor data fusion is tactful handling for one of multi-sensor’s ‘negative’ information that can arise during the tracking process. The term of negative information is used to describe a physical limitation of the sensor. To handle this problem, we propose decentralized fusion algorithm with modified cross-covariances. The proposed decentralized fusion has a parallel structure and allows parallel processing of observations, thereby it is more reliable than the centralized version if some sensors become faulty or negative information. Simulation with ground moving target indicator (GMTI) model demonstrates high accuracy and robustness against negative sensor information comparing with both centralized and decentralized version without modification.
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비동기 다중 레이더 융합을 통한 실시간 궤도 추정 알고리즘
송하룡(Ha-Ryong Song),문병진(Byoung-Jin Moon),조동현(Dong-Hyun Cho) 한국항공우주연구원 2014 항공우주기술 Vol.13 No.2
본 논문에서는 비동기 다중 레이더의 추적데이터 융합을 통한 우주 물체 추적 알고리즘을 소개하였다. 지구저궤도에 분포되어 있는 우주 물체 추적을 위하여 다중의 레이더를 사용한 추적 시나리오를 설정하였고, 각 레이더의 우주 물체 추적을 위하여 선형화 칼만 필터를 사용하였다. 샘플링 시간이 서로 다른 다중 레이더의 데이터를 융합하기 위해서 각각의 레이더에서 측정 가능한 범위를 STK/ODTK를 사용하여 결정하고, 다중 레이더가 동시에 우주 물체를 추적 하는 시간 동안 칼만 필터 기반의 비동기 융합 알고리즘을 적용하여 우주 물체의 궤도를 추정하였으며, 시뮬레이션을 통해 다중 레이더 융합을 통한 궤도 추정의 성능을 분석하였다. This paper introduces an asynchronous multiple radar fusion algorithm for space object tracking. To estimate orbital motion of space object, a multiple radar scenario which jointly measures single object with different sampling time indices is described. STK/ODTK is utilized to determine realization of orbital motion and joint coverage of multiple radars. Then, asynchronous fusion algorithm is adapted to enhance the estimation performance of orbital motion during which multiple radars measure the same time instances. Monte-Carlo simulation results demonstrate that the proposed asynchronous multi-sensor fusion scheme better than single linearized Kalman filter in an aspect of root mean square error.
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