KR101723751B1 - 위성체의 항법 제어 장치 및 방법 - Google Patents

위성체의 항법 제어 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

위성체의 측정 데이터를 이용하여 위치 정보의 예측값을 생성하는 항법 제어 장치 및 방법이 제공된다. 항법 제어 방법은 GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터를 이용하여 상기 위성체의 위치 정보의 초기값을 설정하는 단계, 상기 위성체의 기설정된 궤도에 대응하는 상태 벡터를 계산하는 단계, 상기 위성체의 센싱된 측정 데이터를 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트 하는 단계 및 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 위치 정보의 초기값을 이용하여 최소 오차를 갖는 위치 정보의 예측 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

위성체의 항법 제어 장치 및 방법{CONTROLLING APPARATUS AND METHOD OF NAVIGATION OF A SATELLITE}
위성체의 항법 제어 장치 및 방법에 연관되며, 보다 구체적으로 실시간 궤도를 추적하는 위성체의 항법 제어 장치 및 방법에 연관된다.
GPS(Global Positioning System)는 인공 위성을 이용한 위치 결정 장치 및 그 시스템을 나타낸다. GPS는 지구 상의 어느 지점에서도 간단한 GPS 수신기 만으로 비교적 정확한 위치 정보를 획득할 수 있다는 점에서, 항공기, 선박 등의 항법 시스템뿐만 아니라 개인용 랩탑(laptop) 컴퓨터, 휴대전화 등에 까지 그 활용 범위가 점점 넓어 지고 있다. 뿐만 아니고, GPS는 우주 공간 상에서도 위성체의 항법 제어를 위하여 이용되고 있다.
종래의 위성체의 항법 제어 장치는 적어도 네 개의 이상의 GPS 위성으로부터의 수신 거리를 비교하는 삼각측량 방법에 따라 위성체의 위치, 속도 또는 시간 정보를 획득하고 위성체의 항법을 제어하는 방법을 이용하였다. 종래의 방법은 GPS 수신기가 수신한 데이터를 이용하는 후처리 기반의 궤도 결정 시스템에 해당된다. 다만, 종래의 경우에는 궤도 상에 운영중인 위성체의 GPS 수신기가 GPS 위성을 일시적으로 트래킹(tracking)하지 못한 경우 또는 전리층 지연오차, 다중경로 오차 등과 같이 다양한 사유로 인한 GPS 데이터 수신이 실패된 경우에는 항법 제어를 위한 위성체의 위치, 속도 및 시간 정보를 획득하지 못한다는 점에서 위성 운영 상의 심각한 문제점이 발생하게 된다.
위성체 자체적으로 안정적으로 궤도에 대응하는 위치, 속도 및 시간정보를 생성하도록 하는 항법 제어 시스템에 대한 필요성이 존재한다.
일측에 따르면, GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터를 이용하여, 위치 정보의 초기값을 설정하고, 내부 측정 데이터를 이용하여 업데이트된 상태 벡터를 이용하여 위치 정보의 예측값을 생성하는 위성체의 항법 제어 장치가 제공된다. 상기 항법 제어 장치는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서에 의해 적어도 일시적으로 구현되는 GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터를 이용하여 상기 위성체의 위치 정보의 초기값을 설정하고, 상기 위성체의 기설정된 궤도에 대응하는 상태 벡터를 계산하는 계산부 및 측정 데이터를 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트하고, 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 초기값을 이용하여 최소 오차를 갖는 위치 정보의 예측값을 생성하는 보정부를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 보정부는 칼만 필터, 확장 칼만 필터 및 무향 칼만 필터 중 어느 하나를 이용하여 최소 오차를 갖는 상기 위치 정보의 예측 값을 생성할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 항법 제어 장치는 상기 위성체의 각속도 데이터, 가속도 데이터 및 지자기 데이터를 측정하는 관성 센서를 더 포함하고, 상기 보정부는 상기 관성 센서에 의해 측정된 각속도 데이터, 가속도 데이터 및 지자기 데이터를 상기 측정 데이터로서 이용하여 상기 위치 정보의 예측값을 생성할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 보정부는 상기 수신된 위성 데이터에서 코드 레인지 정보를 상기 측정 데이터로서 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 보정부는 상기 수신된 위성 데이터에서 반송파 위상을 상기 측정 데이터로서 이용하여 상기 상태 벡터의 정밀도가 향상되도록 업데이트할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 보정부는 상기 위성체의 기설정된 시간 이후의 위치, 속도 및 시간 정보를 상기 위치 정보의 예측값으로서 생성할 수 있다. 더하여, 상기 보정부는 상기 기설정된 시간을 주기로 하여 상기 위치 정보의 예측값을 다시 생성할 수 있다.
다른 일측에 따르면, 위성체의 항법 제어 방법이 제공된다. 상기 항법 제어 방법은 GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터를 이용하여 상기 위성체의 위치 정보의 초기값을 설정하는 단계, 상기 위성체의 기설정된 궤도에 대응하는 상태 벡터를 계산하는 단계, 상기 위성체의 센싱된 측정 데이터를 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트 하는 단계 및 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 위치 정보의 초기값을 이용하여 최소 오차를 갖는 위치 정보의 예측 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 상태 벡터를 업데이트하는 단계는 상기 위성체의 GPS 수신기를 이용하여 측정된 상기 위성체의 위치, 속도 및 가속도 중 적어도 어느 하나를 상기 측정 데이터로 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 상태 벡터를 업데이트하는 단계는 상기 GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터에서 코드 레인지 정보를 상기 측정 데이터로서 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 상태 벡터를 업데이트하는 단계는 상기 GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터에서 반송파 위상을 상기 측정 데이터로서 이용하여 상기 상태 벡터의 정밀도가 향상되도록 업데이트할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 위치 정보의 예측 값을 계산하는 단계는 칼만 필터, 확장 칼만 필터 및 무향 칼만 필터 중 어느 하나를 이용하여 최소 오차를 갖는 상기 위치 정보의 예측값을 계산할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 위성체의 항법 제어 방법을 실행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다. 상기 프로그램은 GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터를 이용하여 상기 위성체의 위치 정보의 초기값을 설정하는 명령어 세트, 상기 위성체의 기설정된 궤도에 대응하는 상태 벡터를 계산하는 명령어 세트, 상기 위성체의 센싱된 측정 데이터를 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트 하는 명령어 세트 및 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 위치 정보의 초기값을 이용하여 최소 오차를 갖는 위치 정보의 예측 값을 계산하는 명령어 세트를 포함할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 GPS 위성으로부터 수신된 신호를 이용하여 항법을 제어하는 위성체를 나타내는 예시도이다.
도 2는 일실시예에 따른 위성체의 항법 제어 방법의 흐름도이다.
도 3은 일실시예에 따른 GPS 위성의 코드 레인지 정보를 이용하여 상태 벡터를 업데이트하는 과정을 도시하는 예시도이다.
도 4은 일실시예에 따른 칼만 필터를 이용하여 위치 정보의 예측값을 계산하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 일실시예에 따른 항법 제어 장치의 블록도 이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결 되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 일실시예에 따른 GPS 위성으로부터 수신된 신호를 이용하여 항법을 제어하는 위성체를 나타내는 예시도이다. 도 1을 참조하면, 행성을 둘러싸고 있는 궤도를 순환하는 위성체(110)가 도시된다. 행성은 항성 주위를 도는 스스로 빛을 내지 않는 천체를 나타내고, 예시적으로 지구, 수성, 금성, 화성 등을 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시적 기재에 불과할 뿐, 본 발명에 따른 위성체(110)는 행성뿐만 아니고 행성의 주위를 그 인력에 따라 운행하는 위성 또는 핵융합 반응을 통하여 스스로 빛을 내는 고온의 항성 주변을 순환하는 위성체(110)일 수 있다.
위성체(110)는 주변의 GPS(Global Positioning System) 위성(121, 122, 123)으로부터 위성 데이터를 수신하고, 수신된 위성 데이터를 이용하여 자신의 항법을 제어할 수 있다. 보다 구체적으로, 위성 데이터는 위성체(110)의 위치, 속도 및 시간 정보를 나타낼 수 있다.
GPS 위성(121, 122, 123)은 지구 주위의 우주 공간을 일정한 궤도, 일정한 속도를 이동하면서 위성체(110)들이 위치를 판단하고, 항법을 제어하기 위한 기준점을 제공하는 역할을 수행할 수 있다.
일실시예로서, 위성체(110)는 세 개의 GPS 위성(121, 122, 123) 각각으로부터 얼마나 떨어진 거리에 위치하는지를 포함하는 위성 데이터를 수신할 수 있다. 더하여, 위성체(110)는 세 개의 거리를 이용하여 자신의 위치를 계산할 수 있다. 예시적으로, 위성체(110)가 제1 GPS 위성(121)으로부터 제1 거리만큼 떨어져 존재하는 경우에, 위성체(110)의 위치는 제1 GPS 위성(121)의 위치를 중심으로 하고, 제1 거리를 반지름으로 하는 구면 상에 존재한다는 것을 알 수 있다. 마찬가지로, 위성체(110)는 제2 GPS 위성(122) 및 제3 GPS 위성(123)으로부터의 거리를 측정할 수 있고, 세 개의 거리를 이용하여 공간 상의 두 점으로 자신의 위치를 계산해낼 수 있다. 위의 구성은 삼각 측량법(triangulation)을 이용하는 경우에 통상의 기술자에게는 자명한(straightforward) 사항에 해당되고, 따라서 자세한 수학적 수식은 생략한다.
더하여, 위성체(110)는 계산된 두 위치 중 오차 범위를 벗어나는 하나의 위치를 노이즈로 제거함으로써 자신의 정확한 위치를 계산해낼 수 있다.
본 실시예에는 예시적 기재로써 세 개의 GPS 위성(121, 122, 123)이 도시되지만, 이는 설명을 위한 예시적 기재일 뿐 보다 많은 GPS 위성으로부터 위성 데이터를 수신하여 위성체(110)가 자신의 위치를 보다 정확하게 계산해낼 수 있다는 것은 기술 분야의 통상의 기술자에게는 자명할 것이다.
다만, 세 개의 GPS 위성(121, 122, 123)과 위성체(110) 사이의 위성 데이터를 송수신하는데 있어서, 전리층의 불균일한 고도 또는 불균일한 전파의 경로 등을 이유로 발생하는 전리층 오차(ionospheric error) 또는 GPS 위성으로부터 직접 수신된 전파 이외에 부가적인 반사파에 의해 발생하는 다중 경로 오차 등과 같은 이유로 위성체(110)는 부정확한 위치 데이터를 얻을 수 있다. 뿐만 아니고, 일시적으로 어느 하나의 GPS 위성을 트래킹하지 못하여 위성 데이터의 수신을 실패할 경우가 존재한다.
위와 같은 경우에, 위성체(110)는 항법을 지속하기 위한 위치, 속도, 시간 정보 등을 스스로 계산해내어 위성 운영의 피해를 최소화할 필요성이 존재한다. 따라서 이하 추가적으로 기재되는 도면과 함께, 위성체(110)가 다른 GPS 위성(121, 122, 123)으로부터 수신된 위성 데이터가 존재하지 않는 경우에도 자체적으로 위치 정보의 예측값을 생성하는 구성에 대하여 자세하게 설명한다.
도 2는 일실시예에 따른 위성체의 항법 제어 방법의 흐름도이다. 위성체의 항법 제어 방법(200)은 위성체의 위치 정보의 초기값을 설정하는 단계(210), 상기 위성체의 기설정된 궤도에 대응하는 상태 벡터를 계산하는 단계(220), 상기 위성체의 센싱된 측정 데이터를 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트 하는 단계(230) 및 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 초기값을 이용하여 최소 오차를 갖는 위치 정보의 예측 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
단계(210)는 위성체의 위치 정보의 초기값을 설정하는 단계이다. 단계(210)에서 위성체는 적어도 하나의 GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터를 이용하여 위치 정보의 초기값을 설정할 수 있다. 보다 구체적으로, 단계(210)에서 위성체는 수신된 위성 데이터의 수신 시각(TOA: Time Of Arrival) 또는 수신각(AOA: Angle Of Arrival) 중 적어도 하나를 이용하여 특정 시간에서의 특정 위치를 상기 위치 정보의 초기값으로 설정할 수 있다. 또한, 상기 수신된 위성 데이터는 GPS 위성으로부터 어느 하나의 위성 데이터가 수신 실패되기 전까지, 가장 최근에 수신된 위성 데이터일 수 있다.
단계(220)는 위성체의 기설정된 궤도에 대응하는 상태 벡터를 계산하는 단계이다. 보다 구체적으로, 단계(220)에서 위성체는 계산하고자 하는 위치 또는 속도를 포함하는 위치 정보에 대한 방정식을 상태 벡터로서 계산할 수 있다. 일실시예로서, 단계(220)에서 위성체는 순환 중인 행성에 대한 물리적 정보와 케플러 법칙 등을 이용하여 상기 위치 정보에 대한 방정식을 계산할 수 있다. 케플러 법칙 등과 같은 수식은 기술 분야의 통상의 기술자에게는 자명한 사항이므로, 자세한 수학적 설명은 생략한다.
단계(230)는 센싱된 측정 데이터를 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트하는 단계이다. 일실시예로서, 단계(230)에서 위성체는 관성 센서를 이용하여 측정된 위성체의 현재 위치, 속도 및 가속도 중 적어도 어느 하나를 상기 측정 데이터로 이용할 수 있다. 다른 일실시예로서, 단계(230)에서 위성체는 상기 GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터의 코드 레인지(code range) 정보를 상기 측정 데이터로서 이용할 수 있다. 또 다른 일실시예로서, 단계(230)에서 위성체는 상기 GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터에서 반송파 위상을 상기 측정 데이터로 이용하여 상기 상태 벡터의 정밀도를 향상시키도록 업데이트할 수 있다.
본 실시예에 따를 때, 위성체가 포함하는 내부 센서의 측정 데이터를 이용하여 상태 벡터를 보정하는 구성을 추가하여 정밀도와 신뢰도가 향상된 위치 정보의 예측값을 생성하는 효과를 기대할 수 있다.
단계(240)는 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 초기 값을 이용하여 최소 오차를 갖는 위치 정보의 예측 값을 계산하는 단계이다. 단계(240)에서 위성체는 칼만 필터(kalman filter), 확장 칼만 필터(extended kalman filter) 및 무향 칼만 필터(unscented kalman filter) 중 어느 하나를 이용하여 최소 오차를 갖는 상기 위치 정보의 예측값을 계산해낼 수 있다. 예시적으로, 단계(240)에서 계산된 위치 정보의 예측값은 다음 주기의 위치 정보를 예측하는데 초기값으로서 이용될 수 있다.
칼만 필터를 이용하여 연산 시간을 줄이고, 정확도가 향상된 예측값을 계산해내는 과정은 아래의 추가적인 도면과 함께 자세하게 설명될 것이다.
도 3은 일실시예에 따른 GPS 위성의 코드 레인지 정보를 이용하여 상태 벡터를 업데이트하는 과정을 도시하는 예시도이다. 도 3을 참조하면, GPS 위성(310)으로부터 위성 데이터를 수신하는 위성체(320)가 도시된다. 위성체(320)는 행성(330)을 중심으로 자신의 위치 및 궤도 방정식을 상태 벡터로서 계산할 수 있다.
행성(330)으로부터 위성체(320)까지의 위치 벡터를
Figure 112015116230328-pat00001
라고 정의하자. 위성체(320)는 행성(330)으로부터 GPS 위성(310)까지의 위치 벡터
Figure 112015116230328-pat00002
와 GPS 위성(310) 및 위성체(320) 사이의 거리 벡터
Figure 112015116230328-pat00003
을 이용하여 자신의 위치 벡터
Figure 112015116230328-pat00004
를 상태 벡터로서 계산할 수 있다.
일실시예로서, 위성체(320)는 행성(330)으로부터 GPS 위성(310)까지의 위치 벡터
Figure 112015116230328-pat00005
를 계산할 수 있다. 보다 구체적으로, 위성체(320)는 GPS 위성(310)으로부터 천체력(ephemeris) 데이터를 상기 위성 데이터로서 수신할 수 있다. 위성체(320)는 수신된 천체력 데이터를 이용하여, GPS 위성(310)의 위치 벡터
Figure 112015116230328-pat00006
를 계산할 수 있다.
다른 일실시예로서, 위성체(320)는 GPS 위성(310)까지의 거리 벡터
Figure 112015116230328-pat00007
의 크기를 아래의 수학식 1을 이용하여 계산할 수 있다.
Figure 112015116230328-pat00008
거리 벡터
Figure 112015116230328-pat00009
의 크기는 GPS 위성(310)으로부터 전송된 코드와 위성체(320)가 수신된 코드의 위상을 비교하여, 전파(propagation) 시간을 측정하여 계산될 수 있다. 다만, GPS 위성(310)의 내부 클락뿐만 아니라 위성체(320)의 내부 클락에는 기준 시간과 비교하여 오차가 존재할 수 있다. 따라서, 위성체(320)는 위의 수학식 1과 같이 각각의 내부 클락에 존재하는 시간 오차를 고려하여 의사 거리(pseudo range)를 ρ로 계산할 수 있다. 수학식 1에서, c는 빛의 속도를 나타내고, tu는 위성체(320)의 내부 클락의 편차를 나타낼 수 있다. tu는 기준 시간과 비교하여 빠르면 0보다 큰 값을 갖고, 늦으면 0보다 작은 값을 갖게 될 것이다. 또한, 수학식 1에서 δt는 GPS 위성(310)의 내부 클락의 편차를 나타내고, 마찬가지로 빠르면 0보다 큰 값을 갖고, 늦으면 0보다 작은 값을 갖게 될 것이다.
다만, GPS 위성(310)이 기준 시간에 동기화를 수행하여 위성 데이터를 전송하는 경우를 가정하면, 위의 수학식 1은 아래의 수학식 2와 같이 정리될 수 있다.
Figure 112015116230328-pat00010
위성체(320)는 도 3에서 도시된 위성체(320)의 위치 벡터
Figure 112015116230328-pat00011
및 GPS 위성(310)의 위치 벡터
Figure 112015116230328-pat00012
을 이용하여 아래 수학식 3과 같이 거리 벡터
Figure 112015116230328-pat00013
에 관한 식을 계산할 수 있다.
Figure 112015116230328-pat00014
위성체(320)가 적어도 4 개 이상의 GPS 위성(310)으로부터 위성 데이터를 수신하는 경우를 가정하면, 위성체(320)는 자신의 위치 벡터
Figure 112015116230328-pat00015
= (xu, yu, zu) 및 내부 클락의 편차 tu에 관한 적어도 4 개의 방정식을 획득할 수 있을 것이다. 이 경우에, 위성체(320)는 상기 적어도 4 개의 방정식을 계산하는 것으로 상태 벡터를 업데이트할 수 있다.
도 4은 일실시예에 따른 칼만 필터를 이용하여 위치 정보의 예측값을 계산하는 방법의 흐름도이다. 도 4을 참조하면, 칼만 필터를 이용하여 위치 정보의 예측값을 계산하는 방법(400)은 오차 공분산(covariance)를 예측하는 단계(410), 칼만 이득을 계산하는 단계(420), 상태 벡터를 업데이트하는 단계(430) 및 위치 정보의 예측값을 계산하는 단계(440)를 포함할 수 있다.
단계(410)는 오차 공분산을 예측하는 단계이다. 일반적으로, 칼만 필터는 잡음(noise)가 표준정규분포를 따른다는 가정 하에 잡음을 필터링한다. 그에 따라, 단계(410)에서 위성체는 잡음의 분산을 결정하여, 위치 정보의 초기값과 예측값 사이의 인자의 크기를 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 단계(410)에서 위성체는 아래의 수학식 4과 같은 공분산 행렬을 이용하여 오차 공분산을 예측할 수 있다.
Figure 112015116230328-pat00016
공분산 행렬의 크기를 나타내는 N은 칼만 필터를 이용하여 예측되는 위치 정보의 개수에 따라 결정될 수 있다. 일실시예로서, 위성체가 위치 정보로서 자신의 위치, 속도 및 시간을 예측하는 경우에 N은 3으로 결정될 수 있다. 공분산 행렬 Q의 각각의 인자값이 커질수록 위성체의 센싱된 측정 데이터에 영향을 더 받게 되고, 작을수록 측정 데이터의 영향을 덜 받고, 초기값에 상응하고, 변화가 완만한 예측값을 획득하게 될 것이다.
단계(420)는 칼만 이득을 계산하는 단계이다. 보다 구체적으로, 단계(420)에서 위성체는 예측된 공분산 행렬 및 기설정된 위치 정보의 초기값을 이용하여 칼만 이득을 계산할 수 있다. 칼만 이득을 계산하는 과정은 기술 분야에 널리 알려진 것으로 자세한 설명은 생략한다.
단계(430)는 상태 벡터를 업데이트 하는 단계이다. 단계(430)에는 단계(430)에 기재된 설명이 적용될 수 있을 것이다.
단계(440)는 계산된 칼만 이득 및 업데이트된 상태 벡터를 이용하여 위치 정보의 예측값을 계산해내는 단계이다. 보다 구체적으로, 단계(440)에서 위성체는 계산된 칼만 이득 및 업데이트된 상태 벡터를 이용하여 기설정된 시간 이후의 위치, 속도 및 시간 정보를 상기 위치 정보의 예측값으로 계산할 수 있다. 더하여, 단계(440)에서 계산된 예측값은 앞서 기재한 바와 같이 다음 주기의 초기값으로 이용될 수 있다.
위와 같이 계산된 칼만 이득과 이전 주기에서 계산된 예측값을 다음 주기의 초기값으로서 이용하는 피드백 구조를 구현함으로써, 본 실시예에 따른 항법 제어 방법을 이용하는 경우에는 위성체는 일정 시간 동안 GPS 위성과의 통신이 실패된 경우에도 소정 시간 동안 항법에 이용할 수 있는 위치 정보를 자체적으로 생성할 수 있다. 그에 따라, 종래의 궤도 결정 시스템과 비교할 때 GPS 위성을 순간적으로 잃어버린 경우에도 위성체가 안정적인 운행을 지속할 수 있도록 하는 효과를 기대할 수 있다.
더하여, 연산 과정에서 칼만 필터와 이전 주기의 예측값을 이용한다는 점에서 계산량을 획기적으로 줄일 수 있고, 항법 제어 장치의 성능 향상 및 연산 시간이 대폭 감소되는 효과 또한 기대할 수 있다.
도 4에 도시된 칼만 필터를 이용하여 위치 정보의 예측값을 계산하는 방법(400)은 선형 칼만 필터뿐만 아니라, 비선형 시스템에 연관되는 확장 칼만 필터 또는 무향 칼만 필터 등에도 적용될 수 있다는 것은 통상의 기술자에게는 자명한 사실일 것이다.
도 5는 일실시예에 따른 항법 제어 장치의 블록도이다. 항법 제어 장치(500)는 위성체의 일부로서, 위성체에 포함될 수 있다. 더하여, 항법 제어 장치(500)는 프로세서에 의해 적어도 일시적으로 구현되는 형태일 수 있다.
항법 제어 장치(500)는 계산부(510), 센서부(520) 및 보정부(530)를 포함할 수 있다. 계산부(510)는 GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터를 이용하여 위성체의 위치 정보의 초기값을 설정할 수 있다. 위성 데이터는 수신 시간, 수신각 등의 정보를 포함할 수 있다. 더하여, 계산부(510)는 상기 위성체의 기설정된 궤도에 대응하는 상태 벡터를 계산할 수 있다.
센서부(520)는 위성체에 연관되는 다양한 항법 정보를 센싱하고, 보정부(530)가 위치 정보의 예측값을 생성하는데 이용하도록 제공할 수 있다. 보다 구체적으로, 항법 정보는 각속도 데이터, 가속도 데이터 및 지자기 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 센서부(520)는 적어도 하나의 관성 센서(inertial sensor)로 구현될 수 있다. 관성 센서는 위성체의 운동의 관성력을 검출하고, 위성체의 가속도, 속도, 방향 및 거리 등과 같은 다양한 항법 정보를 감지하는 센서를 나타낼 수 있고, 예시적으로 AHRS(Attitude Heading Reference System)이 이용될 수 있다.
보정부(530)는 측정 데이터를 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트하고, 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 초기값을 이용하여 최소 오차를 갖는 위치 정보의 예측값을 생성할 수 있다. 또한, 보정부(530)는 센서부(520)에 의해 측정된 가속도 데이터, 각속도 데이터 및 지자기 데이터를 상기 측정 데이터로서 이용하여 상기 위치 정보의 예측값을 생성할 수 있다.
다른 일실시예로서, 보정부(530)는 상기 수신된 위성 데이터에서 코드 레인지 정보를 상기 측정 데이터로서 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트할 수 있다.
또 다른 일실시예로서, 보정부(530)는 상기 수신된 위성 데이터에서 반송파 위상을 상기 측정 데이터로서 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트할 수 있다. 보다 구체적으로, 보정부(530)는 상기 수신된 위성 데이터 내의 코드 레인지 정보 및 반송파 위상을 이용하여 반송파 스무딩(smoothing)을 수행할 수 있다. 보정부(530)는 아래의 수학식 5를 이용하여 수신된 코드 레인지 정보에 반송파를 이용한 스무딩 동작을 수행할 수 있다.
Figure 112015116230328-pat00017
보정부(530)는 k 번째 측정 주기에 측정된 의사거리 ρmeas(k)와 반송파 위상
Figure 112015116230328-pat00018
의 변화량을 이용하여 스무딩된 의사거리 ρsmooth(k)를 계산해 낼 수 있다. N은 스무딩을 수행하기 위해 의사거리 및 반송파를 측정한 횟수를 나타낼 수 있다. 수학식 5와 같이, 보정부(530)는 반송파의 변화량의 평균을 이용하는 방법으로 상태 벡터를 업데이트하여 정밀도를 높이고, 스파이크(spike) 값들을 제거하는 효과를 기대할 수 있다.
보정부(530)는 업데이트된 상태 벡터를 이용하여 상기 위성체의 기설정된 시간 이후의 위치, 속도 및 시간 정보를 상기 위치 정보의 예측값으로서 생성할 수 있다. 또한, 보정부(530)는 상기 기설정된 시간을 주기로 하여 상기 위치 정보의 예측값을 다시 생성할 수 있다. 기설정된 주기에 따라 상기 위치 정보의 예측값이 다시 생성됨으로써, 위성체는 갑자기 GPS 위성과의 통신이 실패되는 경우를 미리 대비할 수 있다는 점에서 보다 개선된 안전성을 기대할 수 있다. 더하여, 위성체와 GPS 위성과의 통신이 진행 중인 경우에는 수신된 위성 데이터를 초기값으로 이용한 위치 정보의 예측값을 생성할 수 있기 때문에, 신뢰도 및 정확도가 향상된 위치 정보의 예측값을 생성할 수 있다는 효과를 또한 기대할 수 있다.
앞서 기재한 바와 같이, 계산부(510)는 보정부(530)가 이전 주기에서 생성한 위치 정보의 예측값을 새로 시작되는 주기의 위치 정보의 초기값으로서 설정하고 새로운 항법 제어 주기를 시작할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims (13)

  1. 위성체의 항법 제어 장치에 있어서, 상기 항법 제어 장치에 포함되는 프로세서에 의해 적어도 일시적으로 구현되는,
    복수의 GPS 위성으로부터 수신된 위성 데이터를 이용하여 상기 위성체의 위치 정보의 초기값을 설정하고, 상기 위성체의 기설정된 궤도에 대응하는 상태 벡터를 계산하는 계산부; 및
    측정 데이터를 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트하고, 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 초기값을 이용하여 최소 오차를 갖는 위치 정보의 예측값을 생성하는 보정부
    를 포함하고,
    상기 보정부는 기설정된 주기에 따라 상기 위치 정보의 예측값을 반복적으로 생성하고,
    상기 수신된 위성 데이터는 상기 복수의 GPS 위성 중 어느 하나에 관한 위성 데이터가 수신 실패되기 전까지의 가장 최근에 수신된 위성 데이터 또는 이전 주기에서 생성된 상기 위치 정보의 예측값 중 어느 하나를 나타내고,
    상기 계산부는 상기 복수의 GPS 위성 중 제1 GPS 위성까지의 거리 벡터
    Figure 112017021998832-pat00024
    을 수학식 1과 같이 계산하고,
    상기 수학식 1은,
    Figure 112017021998832-pat00025
    이고, ρ는 상기 위성체에서 측정된 의사 거리를 나타내고, c는 빛의 속도를 나타내고, tu는 상기 위성체의 내부 클락의 편차를 나타내고, δt는 상기 제1 GPS 위성의 내부 클락의 편차를 나타내고,
    상기 계산부는 상기 위성체의 위치 벡터
    Figure 112017021998832-pat00026
    및 상기 제1 GPS 위성의 위치 벡터
    Figure 112017021998832-pat00027
    를 이용하여 상기 거리 벡터
    Figure 112017021998832-pat00028
    에 관한 수학식 3을 계산하고,
    상기 수학식 3은,
    Figure 112017021998832-pat00029
    이고,
    상기 보정부는 상기 복수의 GPS 위성 각각으로부터 수신된 위성 데이터의 개수에 따른 복수의 방정식을 이용하여 상기 위치 벡터
    Figure 112017021998832-pat00030
    및 상기 위성체의 내부 클락의 편차 tu에 관한 상태 벡터를 업데이트 하는 항법 제어 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 보정부는 칼만 필터, 확장 칼만 필터 및 무향 칼만 필터 중 어느 하나를 이용하여 최소 오차를 갖는 상기 위치 정보의 예측 값을 생성하는 항법 제어 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 위성체의 각속도 데이터, 가속도 데이터 및 지자기 데이터를 측정하는 관성 센서;
    를 더 포함하고,
    상기 보정부는 상기 관성 센서에 의해 측정된 각속도 데이터, 가속도 데이터 및 지자기 데이터를 상기 측정 데이터로서 이용하여 상기 위치 정보의 예측값을 생성하는 항법 제어 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 보정부는 상기 수신된 위성 데이터에서 코드 레인지 정보를 상기 측정 데이터로서 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트하는 항법 제어 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 보정부는 상기 수신된 위성 데이터에서 반송파 위상을 상기 측정 데이터로서 이용하여 상기 상태 벡터를 업데이트하는 항법 제어 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 보정부는 상기 위성체의 기설정된 시간 이후의 위치, 속도 및 시간 정보를 상기 위치 정보의 예측값으로서 생성하는 항법 제어 장치.
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