Guidance and Control Strategy for Boost Phase Intercept : Data-Driven Trajectory Prediction and Adaptive Lateral Thrust Allocation

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 탄도탄의 상승 단계에서 요격 성공률을 높이기 위한 탄도탄 궤적 예측 알고리즘 및 자동조종장치 설계에 대해 다룬다. 제안 방법은 딥러닝 기반 궤적 예측 기법과 목적에 따른 측추력 조절 제어 기법을 결합하여 요격 성능을 향상시키는 데 중점을 두었다. 우선, 궤적 예측을 위해 원본 데이터를 추세와 잔차로 분리한 후, 이를 각각 단층 선형 레이어에서 독립적으로 학습하여 예측하는 방식을 채택하였다. 이러한 데이터 분해 및 학습 방식은 기존의 시계열 예측 알고리즘과 비교하여 구조적으로 단순하여 계산 효율성이 향상되며, 순열 불변성과 기울기 소실 문제를 해결함으로써 예측 정확도를 개선할 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 다양한 탄도탄 모델에 대해 높은 범용성을 가지며, 학습이 완료된 모델은 적은 자원 소모로 빠른 궤적 예측을 수행할 수 있어 실시간 시스템에 활용 가능할 것으로 예상된다.
예측된 궤적은 예상 명중점 산출에 활용되며, 이를 바탕으로 전통적인 비례항법 유도 기법과 결합하여 표적에 대한 요격을 수행한다. 특히, 제안한 알고리즘은 빠르게 가속하는 표적에 대해 예상 명중점을 도출할 수 있어 요격 성공률을 향상시키는 데 기여한다. 또한, 본 연구에서는 교전 상황에서 유연성과 효율성을 강화하기 위해 정상상태에서 측추력을 조절 가능한 자동조종장치를 설계하였다. 설계된 자동조종장치는 제어 입력 할당 구조를 기반으로 요구 기동 가속도 명령을 충족하는 동시에, 항력으로 인한 에너지 손실을 감소할 수 있도록 설계되었다. 제안 방법의 유효성은 예측 궤적 기반의 예상 명중점을 사용하는 PPNG 방식과 전통적인 PPNG 방식을 비교하는 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 결과적으로, 본 연구는 딥러닝을 활용한 궤적 예측 알고리즘과 교전 상황에 따른 측추력 조절 자동조종장치를 통해 탄도탄 요격 시스템의 효율성과 실시간 대응 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 입증하였다. 제안된 접근법은 다양한 탄도탄 모델에 적용 가능하여, 향후 요격 성공률을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper introduces the design of a ballistic missile trajectory prediction algorithm and autopilot system for enhancing interception success rates during the boost-phase of the missile. The study proposes a deep learning algorithm tailored for predicting ballistic missile trajectories in the boost-phase, from which the predicted impact point (PIP) is derived. By decomposing trajectory data into trend and residual components and utilizing separate linear layers for each, the proposed trajectory prediction algorithm improves computational efficiency and prediction accuracy. Using the predicted trajectories generated by this algorithm, the PIP for rapidly accelerating targets can be derived. Based on the derived PIP, the interception is executed in conjunction with traditional proportional navigation guidance (PNG) law. Additionally, this paper presents an autopilot system designed to adjust lateral thrust according to varying engagement scenarios, employing a control input allocation structure to ensure precise maneuvering with reduced energy loss due to drag. By integrating guidance variables, the autopilot design achieves rapid response and robust tracking performance across diverse scenarios. The effectiveness of the proposed method is validated through simulations, demonstraing the superiority of PIP-based guidance over non-PIP-based approaches.

목차 (Table of Contents)

• Abstact i
• Table of Contents ii
• List of Tables iv
• List of Figures v
• Chapter 1. Introduction 1
• 1.1. Background and motivations 1
• 1.2. Literature survey 2
• 1.2.1. Trajectory prediction 2
• 1.2.2. Missile autopilot 3
• 1.3. Research objectives and contributions 5
• 1.3.1. Boost-phase ballistic missile trajectory prediction 5
• 1.3.2. Missile autopilot with lateral thrust regulation 6
• 1.4. Thesis organization 7
• Chapter 2. Trajectory Prediction 8
• 2.1. Ballistic missile modeling and data preprocessing 8
• 2.2. Trajectory prediction algorithm design 15
• 2.3. Trajectory prediction simulation results 17
• 2.4. Simulation and analysis of PIP vs. Non-PIP guidance 24
• Chapter 3. Autopilot design 28
• 3.1. Problem statement 28
• 3.2. Autopilot design 31
• 3.2.1. Control input allocation problem 31
• 3.2.2. Autopilot design for lateral thrust regulation 33
• 3.2.3. Guidance variables for lateral thrust regulation 37
• 3.3. Analysis of the proposed law 40
• 3.4. Simulation results 42
• 3.4.1. Demonstration of proposed autopilot performance 44
• 3.4.2. Comparative simulation 48
• Chapter 4. Conclusion 50
• Reference 52
• Abstract (in Korean) 56