KR101007208B1 - Ａｄｓ-ｂ 메시지 및 레이더 신호의 합성을 통해 무인 항공기를 조종하는 무인 항공기 시뮬레이션 장치 - Google Patents

Ａｄｓ-ｂ 메시지 및 레이더 신호의 합성을 통해 무인 항공기를 조종하는 무인 항공기 시뮬레이션 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일실시예에 따른 무인 항공기 시뮬레이션 장치는, 군수용 무인 항공기로부터 브로드캐스팅되는 ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) 메시지를 획득하는 ADS-B 메시지 운용부; ASR/SSR(Airport Surveillance Radar / Secondary Surveillance Radar)를 통해 상기 무인 항공기에 대한 레이더 신호를 획득하는 레이더 신호 운용부; 상기 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터를 동일한 도메인(domain)에 매핑시키는 도메인 매핑부; 및 상기 도메인에 매핑된 상기 ADS-B 메시지의 데이터 주기 및 상기 레이더 신호의 데이터 주기를 동기화하고, 상기 주기가 동기화된 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터 간의 최적화 데이터를 산출하는 데이터 최적화부를 포함한다.

Description

ＡＤＳ-Ｂ 메시지 및 레이더 신호의 합성을 통해 무인 항공기를 조종하는 무인 항공기 시뮬레이션 장치{UNMANED AERIAL VEHICLE SIMULATOR FOR PILOTING UNMANED AERIAL VEHICLE USING FUSION OF AUTOMATIC DEPENDENT SURVEILLANCE-BROADCAST MESSAGE AND RADAR SIGNAL}
본 발명은 군수용 무인 항공기 시뮬레이션 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 방위를 위한 군수용 무인 항공기로부터 브로드캐스팅되는 ADS-B 메시지의 데이터와 상기 무인 항공기로부터 획득하는 레이더 신호의 데이터를 합성하여 보다 최적화된 상기 군수용 무인 항공기의 비행 데이터를 획득함으로써, 군수용 무인 항공기의 조종 안정성을 극대화할 수 있는 군수용 무인 항공기 시뮬레이션 장치에 관한 것이다.
무인항공기(UAV: Unmaned Aerial Vehicle)는 조종사가 직접 탑승하지 않고 지상에서 제어함으로써 동작하는 항공기를 말한다. 이러한 무인항공기는 특히 군수산업에 있어서 고비용의 유인항공기의 능력을 대체하는 것과 함께, 유인항공기로서는 적용 불가능한 분야에까지 폭넓게 운용되고 있다. 전투능력을 가진 무인전투기뿐만 아니라, 실시간으로 모든 정보들이 사용처에 전달되는 장점과 적의 레이더 등의 탐지 능력을 무력화시킬 수 있는 효율적인 방안의 하나로서 무인항공기의 적절한 활용은 전장의 승패를 좌우하는 결정적인 요인이 될 전망이다.
무인 항공기는 지상 관제소에서 무인 항공기로 송출하는 공항감시레이더를 통해 상기 무인 항공기에 대한 비행 정보를 획득하는 방식으로 조종되고 있다. 공항감시레이더(ASR/SSR)란 공항에서 60마일(약 110km), 고도 약 8,000m 이내의 공역에 있는 항공기의 위치를 탐지하여 공항에서 이륙할 항공기나 공항으로 진입하고 있는 항공기를 유도하거나, 이착륙 간격을 설정해주는 등 터미널레이더관제에 사용된다. 공항감시레이더(1차 감시레이더)를 ASR(Airport Surveillance Radar), 2차 감시레이더를 SSR(Secondary Surveillance Radar)이라고 한다.
　먼저 ASR에서 공항으로 접근하고 있는 항공기의 기체에 전파를 쏘아서 반사되어오는 시간차이와, 레이더의 회전각도에 의해 해당 항공기의 위치를 산출할 수 있다. 다음으로 2차 감시레이더(SSR)에서 항공기에 설치돼있는 응답장치(ATC Transponder)에 질문전파(1,030MHz)를 내보내고 그로부터 응답전파(1,090MHz)를 받아 해독하여 해당 항공기의 식별기호, 비행고도, 거리, 방향, 비상신호 등 항공관제에 필요한 데이터를 알아낸다. 지상에서 이에 대한 질문을 행하는 레이더를 2차 감시 레이더라고 한다.
항공기 감시장치로 최근들어 ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) 시스템이 적용되고 있다. ADS-B 장치를 구비한 항공기는 위성으로부터 얻는 자신의 위치를 개량형 모드　S 트랜스폰더를 통해　1090MHz로 계속 송출하고,　또한 다른 항공기로부터도 신호를 수신한다. 이렇게　함으로써 서로　250~350km　범위에 있는 항공기를 인식할 수 있게 되고, 동시에 지상의 관제/ATC도 항공기의 정확한 위치를 파악할 수 있는 구조로 구현된다. 또한,　SAMM(Surface Area Movement Management) 기능을 통해 공항 내에서 자신의 위치와 다른 항공기의 위치와 움직임을 한눈에 파악할 수 있어, ADS-B 시스템이 적용되면 공항 내에서의 충돌사고도 현저하게 줄어들게 될 것으로 기대되고 있다.
이와 같이, 무인 항공기의 원격 조종을 위해 무인 항공기의 비행 데이터를 획득하는 방식으로 레이더나 ADS-B가 사용될 수 있는데, 레이더 방식의 경우 신호를 획득하는 주기가 4초나 5초 정도로 정보 획득의 딜레이가 큰 편이고, 위치 정확도에 대한 오차 범위 또한 큰 편이다. 또한, ADS-B 방식의 경우, 무인 항공기에 탑재되는 GPS 장치와 ADS-B 송수신기, 조종석에 설치되는 CDTI(Cockpit Display of Traffic Information) 등 무인 항공기 자체에 대해 종속적인 방식이므로, 무인 항공기의 장비에 고장이나 비상상황이 발생하는 경우 무인 항공기의 정확한 정보를 획득하기 어렵다는 단점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술을 개선하기 위해 안출된 것으로서, 무인 항공기로부터 브로드캐스팅되는 ADS-B 메시지의 데이터와 상기 무인 항공기로부터 획득하는 레이더 신호의 데이터를 합성하여 보다 최적화된 상기 무인 항공기의 비행 데이터를 획득함으로써, 무인 항공기의 조종 안정성을 극대화할 수 있는 무인 항공기 시뮬레이션 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기의 목적을 이루고 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 무인 항공기 시뮬레이션 장치는, 무인 항공기로부터 브로드캐스팅되는 ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) 메시지를 획득하는 ADS-B 메시지 운용부; ASR/SSR(Airport Surveillance Radar / Secondary Surveillance Radar)를 통해 상기 무인 항공기에 대한 레이더 신호를 획득하는 레이더 신호 운용부; 상기 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터를 동일한 도메인(domain)에 매핑시키는 도메인 매핑부; 및 상기 도메인에 매핑된 상기 ADS-B 메시지의 데이터 주기 및 상기 레이더 신호의 데이터 주기를 동기화하고, 상기 주기가 동기화된 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터 간의 최적화 데이터를 산출하는 데이터 최적화부를 포함한다.
본 발명의 무인 항공기 시뮬레이션 장치에 따르면, 무인 항공기로부터 획득하는 레이더 신호의 데이터와 ADS-B 메시지의 데이터를 서로 융합하여 보다 최적화된 상기 무인 항공기의 비행 데이터를 통해 상기 무인 항공기의 원격 조종을 지원하는 시뮬레이션 환경을 구현함으로써, 무인 항공기의 원격 조종을 위한 시뮬레이션 환경을 극대화할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 무인 항공기 시뮬레이션 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 ADS-B 메시지 데이터와 레이더 신호 데이터 간의 데이터 최적화의 개념을 도시한 그래프이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 무인 항공기 시뮬레이션 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 무인 항공기 시뮬레이션 장치(100)는 ADS-B 메시지 운용부(110), 레이더 신호 운용부(120), 도메인 매핑부(130), 데이터 최적화부(140), 및 시뮬레이션 환경 제어부(150)를 포함한다.
ADS-B 메시지 운용부(110)는 ADS-B 시스템(101)를 통해 무인 항공기가 브로드캐스팅하는 ADS-B 메시지를 수신한다. ADS-B 메시지 운용부(110)는 유로컨트롤(Eurocontrol)의 감시데이터 표준규격인 ASTERIX(All Purpose Structured Eurocontrol Radar Information Exchange) 메시지 형식으로 상기 ADS-B 메시지를 상기 무인 항공기로부터 획득할 수 있다.
ADS-B 메시지 운용부(110)는 상기 무인 항공기로부터 획득한 상기 ADS-B 메시지 데이터의 주기가 A인 경우, 상기 ADS-B 메시지 데이터의 주기가 상기 A 보다 작은 값으로 구현되도록 최소자승법(Least Square Method)을 통해 상기 ADS-B 메시지 데이터의 주기를 재구성할 수 있다. 예를 들어, ADS-B 메시지 운용부(110)는 상기 무인 항공기로부터 브로드캐스팅되는 상기 ADS-B 메시지 데이터의 주기가 1초인 경우, 최소자승법을 이용하여 1초 및 2초 사이의 구간에 위치하는 1.5초에 해당하는 ADS-B 메시지 데이터를 추정하는 방식으로 상기 ADS-B 메시지 데이터의 주기를 0.5초로 재구성할 수 있다.
레이더 신호 운용부(120)는 ASR/SSR(Airport Surveillance Radar / Secondary Surveillance Radar)를 통해 상기 무인 항공기에 대한 레이더 신호를 획득한다. 레이더 신호 운용부(120)는 공항에 설치되는 ARTS(Automatic Radar Terminal System)을 통해 상기 무인 항공기로부터 레이더 신호를 획득할 수 있다.
레이더 신호 운용부(120)는 상기 무인 항공기로부터 획득한 상기 레이더 신호 데이터의 주기가 B 인 경우, 상기 레이더 신호 데이터의 주기가 상기 B 보다 작은 값으로 구현되도록 최소자승법(Least Square Method)을 통해 상기 레이더 신호 데이터의 주기를 재구성할 수 있다. 예를 들어, 레이더 신호 운용부(120)는 상기 무인 항공기로부터 획득하는 레이더 신호 데이터의 주기가 4초인 경우, 최소자승법을 이용하여 1초 내지 4초 사이의 구간에 위치하는 2초 및 3초에 해당하는 레이더 신호 데이터를 추정하는 방식으로 상기 레이더 신호 데이터의 주기를 1초로 재구성할 수 있다.
도메인 매핑부(130)는 상기 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터를 동일한 도메인(domain)에 매핑시킨다. 즉, 도메인 매핑부(130)는 도 2에 도시된 바와 같이, ADS-B 메시지 운용부(110)가 ADS-B 메시지에 적용하는 도메인과 레이더 신호 운용부(120)가 레이더 신호에 적용하는 도메인을 하나의 도메인으로 통합하여 상기 통합된 도메인에 상기 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터를 매핑시킬 수 있다.
데이터 최적화부(140)는 상기 도메인에 매핑된 상기 ADS-B 메시지의 데이터 주기 및 상기 레이더 신호의 데이터 주기를 동기화하고, 상기 주기가 동기화된 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터 간의 최적화 데이터를 산출한다.
데이터 최적화부(140)는 상기 ADS-B 메시지의 데이터 주기가 K+X이고 상기 레이더 신호의 데이터 주기가 K+Y인 경우, 칼만필터(Kalman Filter)를 통해 각 데이터 주기 사이의 구간에 위치하는 ADS-B 메시지의 데이터 및 레이더 신호의 데이터를 예측하여, 상기 ADS-B 메시지의 데이터 주기 및 상기 레이더 신호의 데이터 주기를 각각 K로 재구성할 수 있다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 ADS-B 메시지의 데이터 주기가 1초이고, 상기 레이더 신호의 데이터 주기가 4초인 경우, 데이터 최적화부(140)는 칼만필터를 통해 각 데이터의 주기 사이에 위치하는 데이터를 예측하여 상기 ADS-B 메시지의 데이터 주기 및 상기 레이더 신호의 데이터 주기가 0.25초가 되도록 재구성할 수 있다.
데이터 최적화부(140)는 수학식 1의 칼만필터를 통해 상기 ADS-B 메시지의 데이터 주기 및 상기 레이더 신호의 데이터 주기를 재구성할 수 있다.
Figure 112010025314516-pat00001
수학식 1에서, 프로세스 노이즈 코베리언스 매트릭스(Process Noise Covariance Matrix) Sw는
Figure 112010053124909-pat00008
, 메쥬어먼트 노이즈 코베리언스 매트릭스(Measurement Noise Covariance Matrix) Sz는
Figure 112010053124909-pat00009
로 구현될 수 있다. K는 칼만 게인(Kalman Gain), P는 예측 오류 코베리언스 메트릭스(the estimation error corvariance matrix)를 의미한다.
Figure 112010053124909-pat00010
는 이전 시점에 예측된 상태 벡터
Figure 112010053124909-pat00011
를 A로 곱하고 현재 확인된 입력(가속도 변화 등)
Figure 112010053124909-pat00012
를 B로 곱한 결과를 더한 것으로, 노이즈를 제외한 선형 시스템의 상태 예측 공식을 의미한다. 보정항(correction term)
Figure 112010053124909-pat00013
은 새로 수집된 계측 자료에 의해서 시스템 상태 예측에 보정을 가하는 것을 의미한다.
칼만필터 공식의 칼만게인에 있어, 만일 노이즈가 큰 경우 결국 Sz(Measurement noise covariance)가 커지게 되고, K의 값이 작아지게 된다. 결과적으로 다음에 이어질 상태 예측 공식에서 새로 수집된 자료 내용에 대한 신뢰가 떨어지게 되어 시스템 상태 예측에 무게가 실리게 될 수 있다. 반대로, 노이즈가 작은경우, Sz가 작아지고, K는 커지며 공식 에서 실측 자료의 내용이 더 많이 반영 되어 신뢰성을 높일 수 있다.
마지막의 Error Covariance Matrix는 프로세스 노이즈와 계측 노이즈, 이전에(k번째에) 계산된 Error Covariance Matrix 를 이용해서 업데이트될 수 있다. Error Covariance Matrix는 시스템의 상태 및 측정 오류등의 변화량 등의 값들을 추적하고 기억할 수 있다.
데이터 최적화부(140)는 상기 동기화된 주기 각각에 대한 상기 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터를 관측갱신 알고리즘 (measurement update algorithm)를 통해 서로 퓨전(fusion)하여 최적화된 데이터를 산출한다. 상기 관측갱신 알고리즘 (measurement update algorithm)은 수학식 2로 구현될 수 있다.
Figure 112010053124909-pat00004
수학식 2에서, X는 상태변수(state variables)를 의미하고, sd는 표준편차 (standard deviation)를 의미한다. 그리고 sd1은 상태변수 X1의 표준편차이고, sd2는 상태변수 X2의 표준편차이다. 여기에서, 수학식 2를 통해, 시스템 출력값(X1)과 새로운 입력값(X2)을 이용하여 새로운 최적값(optimized state variables)을 산출할 수 있다.
예를 들어 설명하면 다음과 같다. 무인 항공기 시뮬레이션 장치가 최초 제1 시점에 제1 ADS-B 메시지 데이터 값과 제1 레이더 신호 데이터 값을 획득하는 경우, X1은 제1 ADS-B 메시지 데이터 값으로 구현되고, X2는 제1 레이더 신호 데이터 값으로 구현될 수 있다. 이 때, sd1은 제1 ADS-B 메시지 데이터 값의 표준편차로서, ADS-B 메시지 획득에 대한 신뢰도 측정을 통해 미리 설정된 경중률로 구현될 수 있다. sd2는 제1 레이더 신호 데이터 값의 표준편차로서, 레이더 신호 획득에 대한 신뢰도 측정을 통해 미리 설정된 경중률로 구현될 수 있다.
이처럼 제1 ADS-B 메시지 데이터 및 제1 레이더 신호 데이터 간의 최적화 데이터인 X는 수학식 2의 관측갱신 알고리즘을 통해 산출될 수 있다. 또한, 최적화 데이터인 X의 표준편차인 sd는 수학식 3을 통해 산출될 수 있다.
Figure 112010053124909-pat00005
앞서 언급한 바와 같이, sd는 상기 수학식 2에서 산출된 최적화 데이터인 X의 표준편차이고, sd1은 상태변수 X1의 표준편차이고, sd2는 상태변수 X2의 표준편차이다.
이처럼 수학식 2 및 수학식 3은 칼만필터의 기본 개념이라고 할 수 있고, 이를 이용하면, 최적값 X와 표준편차 sd를 구할 수 있고, 앞서 언급한 두 관측값 이외에 다른 관측값을 추가적으로 얻어서 다시 새로운 최적값을 구할 때에도 같은 방법을 이용할 수 있다. 이때는 앞서 산출된 X는 X1으로 새로이 입력되고, 앞서 산출된 sd는 sd1으로 새로이 입력되며, 새로운 관측값과 표준편차(경중률)는 각각 X2와 sd2가 된다.
예를 들어 설명하면 다음과 같다. 제1 시점 이후, 제2 시점에 제2 ADS-B 메시지 데이터를 획득하는 경우, 상기 제1 시점에서 산출된 최적화 데이터인 X와 상기 제2 시점에서 획득한 제2 ADS-B 메시지 데이터 간의 최적화 데이터를 산출할 수 있다. 이를 수학식 2에 대입하면, 상기 제1 시점에서 산출한 최적화 데이터 값은 X1 및 sd1으로 대입되고, 상기 제2 시점에서 획득한 제2 ADS-B 메시지 데이터 값은 X2 및 sd2로 대입될 수 있다. 따라서 제2 시점에 대한 상기 제1 시점에서 산출한 최적화 데이터 값 및 상기 제2 시점에서 획득한 제2 ADS-B 메시지 데이터 값 간의 최적화 데이터를 다시 산출할 수 있다. 또한, 상기 제2 시점에서 획득한 제2 레이더 신호 데이터 값을 새로운 입력값으로 대입하여 새로운 최적화 데이터를 산출할 수 있다. 이러한 반복적인 연산을 통해 ADS-B 메시지나 레이더 신호를 획득하는 각 시점에 대한 최적화 데이터를 추적할 수 있다.
이와 같이, 데이터 최적화부(140)는 수학식 2 및 수학식 3을 이용한 최적값 X와 표준편차 sd를 산출하는 방법에 의해, 상기 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터를 융합한 최적화된 무인 항공기의 비행 데이터를 산출할 수 있다.
시뮬레이션 환경 제어부(150)는 데이터 최적화부(140)가 산출한 상기 최적화 데이터를 통해 상기 무인 항공기의 조종에 필요한 시뮬레이션 환경을 실시간으로 업데이트할 수 있다. 따라서, 상기 무인 항공기를 시뮬레이터를 통해 원격 조종하는 조종사는 상기 무인 항공기가 실제 비행하는 환경과 동일한 환경을 시뮬레이터를 통해 실시간으로 제공받음으로써, 보다 안정적으로 무인 항공기를 원격 조정할 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 무인 항공기 시뮬레이션 장치
101: ADS-B 시스템
102: ASR/SSR
110: ADS-B 메시지 운용부
120: 레이더 신호 운용부
130: 도메인 매핑부
140: 데이터 최적화부
150: 시뮬레이션 환경 제어부

Claims (6)

  1. 무인 항공기로부터 브로드캐스팅되는 ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) 메시지를 획득하는 ADS-B 메시지 운용부;
    ASR/SSR(Airport Surveillance Radar / Secondary Surveillance Radar)를 통해 상기 무인 항공기에 대한 레이더 신호를 획득하는 레이더 신호 운용부;
    상기 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터를 동일한 도메인(domain)에 매핑시키는 도메인 매핑부 및
    상기 도메인에 매핑된 상기 ADS-B 메시지의 데이터 주기 및 상기 레이더 신호의 데이터 주기를 동기화하고, 상기 동기화된 주기 각각에 대한 상기 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터를 관측갱신 알고리즘(measurement update algorithm)을 통해 서로 퓨전(fusion)하여 최적화 데이터를 산출하는 데이터 최적화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기 시뮬레이션 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 ADS-B 메시지 운용부는 상기 무인 항공기로부터 획득한 상기 ADS-B 메시지 데이터의 주기가 A인 경우, 상기 ADS-B 메시지 데이터의 주기가 상기 A 보다 작은 값으로 구현되도록 최소자승법(Least Square Method)을 통해 상기 ADS-B 메시지 데이터의 주기를 재구성하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기 시뮬레이션 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 레이더 신호 운용부는 상기 무인 항공기로부터 획득한 상기 레이더 신호 데이터의 주기가 B 인 경우, 상기 레이더 신호 데이터의 주기가 상기 B 보다 작은 값으로 구현되도록 최소자승법(Least Square Method)을 통해 상기 레이더 신호 데이터의 주기를 재구성하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기 시뮬레이션 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 최적화부는 상기 ADS-B 메시지의 데이터 주기가 K+X이고 상기 레이더 신호의 데이터 주기가 K+Y인 경우, 칼만필터(Kalman Filter)를 통해 각 데이터 주기 사이의 구간에 위치하는 ADS-B 메시지의 데이터 및 레이더 신호의 데이터를 예측하여, 상기 ADS-B 메시지의 데이터 주기 및 상기 레이더 신호의 데이터 주기를 각각 K로 재구성하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기 시뮬레이션 장치.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 무인 항공기 시뮬레이션 장치는 상기 무인 항공기의 조종에 필요한 시뮬레이션 환경을 상기 주기가 동기화된 ADS-B 메시지의 데이터 및 상기 레이더 신호의 데이터 간의 최적화 데이터를 통해 실시간으로 업데이트하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기 시뮬레이션 장치.
KR1020100036629A 2010-04-20 2010-04-20 Ａｄｓ-ｂ 메시지 및 레이더 신호의 합성을 통해 무인 항공기를 조종하는 무인 항공기 시뮬레이션 장치 KR101007208B1 (ko)

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