KR101908197B1

KR101908197B1 - Projectile trajectory registration apparatus and method

Info

Publication number: KR101908197B1
Application number: KR1020160148240A
Authority: KR
Inventors: 신석현; 김종주
Original assignee: 주식회사 한화
Priority date: 2016-11-08
Filing date: 2016-11-08
Publication date: 2018-10-15
Also published as: KR20180051212A

Abstract

본 발명은 화포탄의 탄도궤적 정합 장치 및 방법에 관한 것이다. 이를 위한 탄도궤적 정합 장치는 화포탄에 대한 모의궤적을 산출하는 모의궤적 산출부; 항법 수신기로부터 화포탄의 항법 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 위치 정확도를 시간의 흐름에 따라 연속적으로 수신함으로써, 화포탄에 대한 항법궤적을 획득하는 항법궤적 획득부; 항법 위치 데이터의 위치 정확도를 근거로, 항법 위치 데이터 별 가중치를 산출하는 가중치 산출부; 및 각 항법 위치 데이터에 대해, 항법 위치 데이터 별 가중치에 대응하는 정합 정도로 항법궤적에 상기 모의궤적을 정합함으로써 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 정합부를 포함하는 것을 특징으로 한다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to an apparatus and a method for aligning ballistic trajectories of camphor. The ballistic trajectory matching apparatus for this purpose includes a simulated trajectory calculating unit for calculating a simulated trajectory of the camouflage; A navigation locus acquisition unit for continuously acquiring navigation position data of the camouflage and the positional accuracy of the navigation position data from the navigation receiver in accordance with the passage of time, thereby obtaining a navigation locus for the camouflage; A weight calculation unit for calculating a weight for each navigation position data based on the position accuracy of the navigation position data; And a matching unit for deriving the trajectory of the camouflage by matching the simulated trajectory with the navigation trajectory to the degree of matching corresponding to the weight for each navigation position data, for each navigation position data.

Description

TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a ballistic trajectory matching apparatus and method,

본 발명은 화포탄의 탄도궤적 정합 장치 및 방법에 관한 것이고, 보다 상세하게 항법 수신기를 구비한 화포탄으로부터 획득한 부분적이고 불완전한 항법 데이터를 이용하여, 상기 화포탄의 탄도궤적을 높은 정밀도로 추정할 수 있는 정합 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for adjusting the trajectory of a camel shell, and more particularly, to a method for estimating the trajectory of the camel shell with high accuracy by using partial and incomplete navigation data obtained from a camel with a navigation receiver And more particularly, to a method and apparatus for matching.

화포탄의 사격 시 원하는 지점에 탄자를 탄착시키기 위해 이상적으로는 탄자의 질량과 진행거리에 적합한 장약을 선택하고 그에 해당하는 고각(Elevation Angle)과 방위각(Azimuth Angle)을 설정해주면 된다. 하지만 비교적 정밀한 사격제원을 이용하더라도 포신 내부의 상태, 탄의 물리량과 형상의 미세한 변화, 장약 세기의 불균일성, 대기상태에 따른 다양한 공기역학적 영향(Aerodynamic Effect), 그리고 방위각 및 고각 측정오차 등의 다양한 원인들로 인해 실제로는 탄자는 예상한 곳과는 다른 곳에 탄착하게 된다. 따라서 최근 개발되고 있는 지능형 화포탄의 경우 탄의 비행궤적을 구현하기 위해 위성항법을 이용하고 있다.Ideally, in order to hit the bullet at the desired point when shooting fireballs, choose a charge appropriate to the mass and travel distance of the bullet, and set the Elevation Angle and the Azimuth Angle accordingly. However, even if relatively precise shooting parameters are used, there are various causes such as the state of the barrel, minute changes of the physical quantity and shape of the shot, non-uniformity of the load intensity, various aerodynamic effects depending on the atmospheric condition, and azimuth and elevation measurement errors In reality, Tanzania will come to a different place than expected. Therefore, recently developed intelligent artillery shells use satellite navigation to realize the trajectory of the shot.

이러한 지능형 화포탄의 경우 데이터를 전송하기까지 약 3~10초 정도가 소요되기 때문에 초기 발사 후 항법을 하기까지의 데이터가 존재하지 않는다. 또한 탄에 부착된 안테나의 지상 수신장치까지의 거리와 방향성에 따른 무선 신호의 감쇄로 인해 비행 도중 또는 지상으로부터 약 수십 또는 수백m 이상의 위치에서 탄착까지의 항법데이터가 소실된다.In the case of such intelligent shells, it takes about 3 ~ 10 seconds to transmit the data, so there is no data from the initial launch until the navigation. In addition, due to the attenuation of the radio signal due to the distance and direction to the ground receiving device of the antenna attached to the charger, navigation data from the position of about several tens of meters to several hundreds of meters from the ground are lost.

이에 따라, 그 동안 위성항법을 이용하여 궤적을 보정하는 몇몇 연구들이 있어왔다. GPS/INS 통합항법을 통해 위성항법 정보가 없는 구간에서 MEMS INS와 추측항법 센서(dead-reckoning sensors)의 정보를 이용하여 궤적을 보정하는 방법과 저 샘플링된 GPS 데이터와 디지털 도로망(road network) 정보를 이용하여 예상 이동 궤적을 구하는 방법이 그 예이다. 하지만, 이러한 궤적구현 방법은 위성 수신기만을 장착한 화포탄에 적용하기 어렵다. 또한 항법정보를 이용하여 탄의 궤적을 복원하는 기술은 알려진 바가 없다. 일반적으로 정합에 널리 사용되는 아핀 정합(Affine Registration)은 정합하려는 데이터와 기준이 되는 데이터의 상관관계(Correlation)가 높아야 정합 결과가 좋게 나타나는 문제가 있다. Accordingly, there have been some studies to correct the trajectory using satellite navigation. In the GPS / INS integrated navigation, the method of correcting the trajectory using the information of MEMS INS and dead-reckoning sensors in the absence of satellite navigation information and the method of low sampling GPS data and digital road network information Is an example of a method for obtaining an expected movement trajectory by using the following equation. However, it is difficult to apply such a trajectory implementation method to a satellite having only a satellite receiver. There is no known technique for restoring the trajectory of a shot using navigation information. Generally, Affine Registration, which is widely used for matching, has a problem that the matching result is good when the correlation between the data to be matched and the data to be matched is high.

또한, 탄의 모의궤적 데이터를 부분적인 항법 데이터에 정합하기 위해서는 모의 궤적 데이터에서 항법 데이터와 형태적 유사도가 큰 부분을 구해야 한다. 이 부분을 자동화 할 경우 연산에 엄청난 시간이 소요되고 유사도가 큰 부분을 찾더라도 항법 데이터와 모의 궤적 데이터의 형태가 다를수록 정합 정도가 떨어지는 단점이 있다. 레이더 장치로 측정한 화포탄의 비행 데이터의 경우 탄착점 추정을 위해 외삽법(Extrapolation)을 이용하는 방법이 존재한다. 하지만 항법 정보를 이용하는 화포탄의 경우 기존의 방식을 이용할 경우 탄의 실제 탄착점과 달리 큰 오차를 발생시킨다.Also, in order to match the simulated trajectory data of the shot with the partial navigation data, it is necessary to find a portion having high morphological similarity with the navigation data in the simulated trajectory data. If you automate this part, it takes a lot of time to calculate and even if you find a part where the similarity is large, there is a disadvantage that the degree of matching decreases as the shape of the navigation data and the simulated trajectory data are different. There is a method of using extrapolation for the impact point estimation of the camouflage data measured by the radar device. However, in the case of fireballs using navigation information, a large error is generated when the conventional method is used, unlike the actual impact point of the shot.

한국등록특허 제1208348호(명칭: 탄착점의 계산을 위한 알고리즘의 생성 방법 및 장치)Korean Registered Patent No. 1208348 (Name: Algorithm Generation Method and Apparatus for Calculation of Impact Points)

본 발명은 항법을 포함한 다양한 방법을 통해 획득한 불완전한 화포탄의 부분적인 항법궤적에 모의궤적을 정합시켜 화포탄에 대한 실제 탄도 궤적을 복원할 수 있는 화포탄의 탄도궤적 정합 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention provides an apparatus and method for aligning a trajectory of a cannonball, which is capable of restoring an actual trajectory trajectory to a cannonball by matching a simulated trajectory to a partial trajectory of an incomplete cannonball obtained through various methods including navigation It has its purpose.

또한, 본 발명은 항법 수신기로부터 송신된 항법 위치 데이터의 위치 정확도를 고려함으로써 정합의 정확도를 개선시킬 수 있는 탄도궤적 정합 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Another object of the present invention is to provide an apparatus and method for trajectory matching that can improve the accuracy of registration by considering the positional accuracy of the navigation position data transmitted from the navigation receiver.

상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 항법 수신기를 포함하는 화포탄의 탄도궤적 정합 장치는 화포탄에 대한 모의궤적을 산출하는 모의궤적 산출부; 항법 수신기로부터 화포탄의 항법 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 위치 정확도를 시간의 흐름에 따라 연속적으로 수신함으로써, 화포탄에 대한 항법궤적을 획득하는 항법궤적 획득부; 항법 위치 데이터의 위치 정확도를 근거로, 항법 위치 데이터 별 가중치를 산출하는 가중치 산출부; 및 각 항법 위치 데이터에 대해, 항법 위치 데이터 별 가중치에 대응하는 정합 정도로 항법궤적에 모의궤적을 정합함으로써 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 정합부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a ballistic trajectory matching apparatus for a camber, including a navigation receiver, including: a simulated trajectory calculating unit for calculating a simulated trajectory of a camber; A navigation locus acquisition unit for continuously acquiring navigation position data of the camouflage and the positional accuracy of the navigation position data from the navigation receiver in accordance with the passage of time, thereby obtaining a navigation locus for the camouflage; A weight calculation unit for calculating a weight for each navigation position data based on the position accuracy of the navigation position data; And a matching unit for deriving the trajectory of the camouflage to the navigation locus by matching the simulated locus to the navigation locus with respect to each of the navigation position data, the degree of matching corresponding to the weight for each navigation position data.

또한, 위치 정확도는 항법 수신기로부터 출력되는 DOP(Delution Of Precision) 및 PDOP(Positional DOP) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Also, the position accuracy may include at least one of DOP (Delution Of Precision) and PDOP (Positional DOP) output from the navigation receiver.

또한, 위치 정확도는를 나타내는 값은 1에서 25의 값을 갖고, 가중치 산출부는 위치 정확도에 해당하는 값이 클수록 낮은 가중치를 산출할 수 있다.Also, the value indicating the positional accuracy has a value from 1 to 25, and the weight calculating unit can calculate a lower weight value as the value corresponding to the positional accuracy is larger.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 모의궤적의 샘플링 시간과 항법궤적의 샘플링 시간을 동일하게 맞추기 위해 샘플링 시간들 중 적어도 하나를 보간하는 보간부를 더 포함할 수 있다.The apparatus may further include an interpolation unit interpolating at least one of the sampling times to equalize the sampling time of the simulated locus and the sampling time of the navigation locus according to an embodiment of the present invention.

또한, 정합부는 항법 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 가중치에 대응하는 정합 정도에 따라, 모의궤적을 구성하는 각 모의 위치 데이터에 대한 시간, 고도, 위도 및 경도 데이터를 정합하는 제 1 정합 모듈을 포함할 수 있다.Also, the matching section may include a first matching module for matching time, altitude, latitude and longitude data for each simulated position data constituting the simulated trajectory in accordance with the degree of matching corresponding to the weight of the navigation position data and the navigation position data .

또한, 제 1 정합 모듈은 시간, 고도, 위도 및 경도 데이터를 포함하는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 비교를 통해 스케일 팩터 값을 조정하고, 스케일 팩터 값을 이용하여 모의 위치 데이터를 갱신할 수 있다.Further, the first matching module may adjust the scale factor value by comparing the mock location data including the time, altitude, latitude and longitude data with the navigation position data, and update the mock location data using the scale factor value .

또한, 정합부는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 차에 가중치에 대한 곱셈을 수행하고, 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 구하며, 제 1 정합 모듈에 의한 모의 위치 데이터의 갱신은 기설정된 임계값이 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 초과할 때 반복적으로 수행될 수 있다.Also, the matching unit performs a multiplication of the difference between the mock position data and the navigation position data with respect to the weight, obtains the root mean square (RMS) of the multiplication result, and updates the simulation position data by the first matching module, Can be performed iteratively when the square root of the multiplication result exceeds the root mean square (RMS).

또한, 정합부는 항법 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 가중치에 대응하는 정합 정도에 따라, 모의궤적을 구성하는 각 모의 위치 데이터에 대한 방위각 및 편류 데이터를 정합하는 제 2 정합 모듈을 더 포함할 수 있다.The matching unit may further include a second matching module for matching the azimuth and drift data for the respective simulated position data constituting the simulated trajectory according to the degree of matching corresponding to the weight of the navigation position data and the navigation position data.

또한, 제 2 정합 모듈은 방위각 및 편류 데이터를 포함하는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 비교를 통해 방위각 팩터 값 편류 팩터 값을 조정하고, 방위각 팩터 값 편류 팩터 값을 이용하여 모의 위치 데이터를 갱신할 수 있다.Further, the second matching module adjusts the azimuth factor value drift factor value by comparing the mock location data including the azimuth and drift data with the navigation position data, and updates the mock location data using the azimuth factor value drift factor value .

또한, 정합부는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 차에 가중치에 대한 곱셈을 수행하고, 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 구하며, 제 2 정합 모듈에 의한 모의 위치 데이터의 갱신은 기설정된 임계값이 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 초과할 때 반복적으로 수행될 수 있다.In addition, the matching unit performs a multiplication of the difference between the mock position data and the navigation position data with respect to the weight, obtains the root mean square (RMS) of the multiplication result, and updates the mock position data by the second matching module, Can be performed iteratively when the square root of the multiplication result exceeds the root mean square (RMS).

또한, 모의궤적 산출부는 강체 해석(Rigid Body Analysis) 탄도 방정식을 이용하여 모의궤적을 산출하고, 모의궤적은 공기역학적 인자, 포의 상태, 바람의 방향 및 세기 중 적어도 하나를 포함하는 외부 환경 요소가 고려되지 않은 상태로 산출된 궤적을 포함할 수 있다.The simulated trajectory calculating unit calculates a simulated trajectory using a Rigid Body Analysis ballistic equation, and the simulated trajectory is an external environmental factor including at least one of an aerodynamic factor, a bubble condition, a wind direction and an intensity And may include trajectories calculated in an unconsidered state.

상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 항법 수신기를 포함하는 화포탄의 탄도궤적 정합 방법은 모의궤적 산출부에 의해, 화포탄에 대한 모의궤적을 산출하는 단계; 항법궤적 획득부에 의해, 항법 수신기로부터 화포탄의 항법 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 위치 정확도를 시간의 흐름에 따라 연속적으로 수신함으로써, 화포탄에 대한 항법궤적을 획득하는 단계; 가중치 산출부에 의해, 항법 위치 데이터의 위치 정확도를 근거로, 항법 위치 데이터 별 가중치를 산출하는 단계; 및 정합부에 의해, 각 항법 위치 데이터에 대해, 항법 위치 데이터 별 가중치에 대응하는 정합 정도로 항법궤적에 모의궤적을 정합함으로써 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a ballistic trajectory matching method for a cannonball including a navigation receiver, comprising the steps of: calculating a simulated trajectory of a camouflage by a simulated trajectory calculating unit; Obtaining a navigation locus for the camouflage by continuously receiving the navigation position data of the camouflage and the positional accuracy of the navigation position data from the navigation receiver in accordance with the passage of time by the navigation locus obtaining unit; Calculating a weight for each navigation position data based on the position accuracy of the navigation position data by the weight calculation unit; And deriving a trajectory of a trajectory of the camouflage by matching the simulated trajectory to the navigation trajectory with respect to each of the navigation position data by the matching section to a degree of matching corresponding to a weight for each navigation position data.

또한, 위치 정확도는 항법 수신기로부터 출력되는 DOP 및 PDOP 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, the position accuracy may include at least one of DOP and PDOP output from the navigation receiver.

또한, 위치 정확도를 나타내는 값은 1에서 25의 값을 갖고, 항법 위치 데이터 별 가중치를 산출하는 단계는 위치 정확도에 해당하는 값이 클수록 낮은 가중치를 산출할 수 있다.Also, the value indicating the position accuracy has a value from 1 to 25, and the step of calculating the weight for each navigation position data can calculate the lower weight value as the value corresponding to the position accuracy is larger.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 방법은 보간부에 의해, 모의궤적의 샘플링 시간과 항법궤적의 샘플링 시간을 동일하게 맞추기 위해 샘플링 시간들 중 적어도 하나를 보간하는 단계를 더 포함할 수 있다.Also, the method of matching the trajectory of a camphor bulb according to an embodiment of the present invention includes interpolating at least one of sampling times to equalize the sampling time of the simulated locus and the sampling time of the navigation locus by the interpolator .

또한, 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 단계는 항법 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 가중치에 대응하는 정합 정도에 따라, 모의궤적을 구성하는 각 모의 위치 데이터에 대한 시간, 고도, 위도 및 경도 데이터를 정합하는 단계를 포함할 수 있다.Also, the step of deriving the trajectory trajectory for the camouflage may include calculating time, altitude, latitude and longitude data for each simulated position data constituting the simulated trajectory according to the degree of matching corresponding to the weight of the navigation position data and the navigation position data And a matching step.

또한, 시간, 고도, 위도 및 경도 데이터를 정합하는 단계는 시간, 고도, 위도 및 경도 데이터를 포함하는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 비교를 통해 스케일 팩터 값을 조정하고, 스케일 팩터 값을 이용하여 모의 위치 데이터를 갱신함으로써 이루어질 수 있다.The step of matching the time, altitude, latitude and longitude data also includes adjusting the scale factor value by comparing the navigation position data with the simulated position data including time, altitude, latitude and longitude data and using the scale factor value And updating the simulated position data.

또한, 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 단계는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 차에 가중치에 대한 곱셈을 수행하고, 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 구하는 단계를 포함하고, 시간, 고도, 위도 및 경도 데이터를 정합하는 단계는 기설정된 임계값이 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 초과할 때 반복적으로 수행될 수 있다.Also, the step of deriving the trajectory trajectory for the camouflage includes multiplying the difference between the simulated position data and the navigation position data by a weight, and obtaining a root mean square (RMS) of the result of the multiplication, , The step of matching the latitude and longitude data may be repeatedly performed when the preset threshold exceeds the root mean square (RMS) of the multiplication result.

또한, 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 단계는 항법 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 가중치에 대응하는 정합 정도에 따라, 모의궤적을 구성하는 각 모의 위치 데이터에 대한 방위각 및 편류 데이터를 정합하는 단계를 더 포함할 수 있다.The step of deriving the trajectory trajectory for the camouflage may include matching the azimuth and drift data for each simulated position data constituting the simulated trajectory according to the degree of matching corresponding to the weight of the navigation position data and the navigation position data .

또한, 방위각 및 편류 데이터를 정합하는 단계는 방위각 및 편류 데이터를 포함하는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 비교를 통해 방위각 팩터 값 편류 팩터 값을 조정하고, 방위각 팩터 값 편류 팩터 값을 이용하여 모의 위치 데이터를 갱신함으로써 이루어질 수 있다.The step of matching the azimuth and drift data further comprises adjusting the azimuth factor value drift factor value by comparing the navigation position data with the mock location data including the azimuth and drift data and using the azimuth factor value drift factor value to determine the mock location And updating the data.

또한, 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 단계는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 차에 가중치에 대한 곱셈을 수행하고, 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 구하는 단계를 포함하고, 방위각 및 편류 데이터를 정합하는 단계는 기설정된 임계값이 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 초과할 때 반복적으로 수행될 수 있다.Also, deriving the trajectory trajectory for the camouflage may include multiplying the difference between the simulated position data and the navigation position data by a weight, and obtaining a root mean square (RMS) of the result of the multiplication, wherein the azimuth and drift The step of matching the data may be performed iteratively when the predetermined threshold exceeds the root mean square (RMS) of the multiplication result.

본 발명의 화포탄의 탄도궤적 정합 장치 및 방법에 따르면, 다양한 환경 변수가 존재하거나 또는 포탄 사격수에 의한 방위각 및 고각 측정 오차 등이 존재하더라도, 높은 정확도로 실제 탄도궤적을 도출할 수 있다. According to the apparatus and method for aligning ball flight trajectories of the present invention, it is possible to derive the actual trajectory trajectory with high accuracy even if there are various environmental variables or there is an azimuth and elevation measurement error due to the shotgun shot.

또한, 본 발명의 화포탄의 탄도궤적 정합 장치 및 방법에 따르면, 위치 정확도의 변화에 따른 항법궤적 데이터의 불연속성 및 데이터 소실과 그로 인해 발생하는 궤적정합 오차 문제를 해소하고, 이를 통해 실제 화포탄의 비행궤적에 가까운 궤적을 복원할 수 있고, 이에 따라 보다 정밀한 예상 탄착점을 계산할 수 있게 되었다. 또한, 도 6에 도시된 것처럼 기존의 정합 알고리즘(아핀 정합)과의 궤적 결과 비교 및 추정 탄착점과 실 측정한 탄착점과의 비교를 통해 알고리즘의 효용성을 입증하였다. 이외에도 복원된 궤적으로부터 탄의 발사 고각과 방위각, 포구속도 등을 계산함으로써 발사된 화포탄의 탄종을 역으로 유추할 수도 있는 장점이 있다.According to the ballistic trajectory matching apparatus and method of the present invention, discontinuity and data loss of the navigation trajectory data due to a change in position accuracy and the problem of trajectory alignment error caused thereby are eliminated, It is possible to restore a trajectory close to the flight trajectory, and to calculate a more accurate estimated impact point. In addition, as shown in FIG. 6, the effectiveness of the algorithm is verified by comparing the locus results with the existing matching algorithm (affine matching) and comparing the estimated impact point with the actually measured impact point. In addition, it is possible to infer the seeds of fired shells from the restored trajectories by calculating the firing angle, azimuth, and speed of the firing.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치에 대한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 정합부에 대한 블록도이다.
도 4 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치를 통한 실험 결과를 나타내는 도면이다.
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 방법에 대한 흐름도이다.
도 10 및 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 탄도궤적 정합 방법에 포함된 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 단계에 대한 흐름도이다.FIG. 1 is a conceptual diagram of a ballistic trajectory matching apparatus for a cannonball according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a ballistic trajectory matching apparatus for a cannonball according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram of a matching unit according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 4 to 8 are diagrams showing experimental results of the ballistic trajectory matching device of the Japanese artillery according to an embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a flowchart of a ballistic trajectory matching method of a Japanese cannonball according to an embodiment of the present invention.
FIG. 10 and FIG. 11 are flowcharts for deriving the trajectory trajectory of the camphor shell included in the trajectory trajectory matching method according to an embodiment of the present invention.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.The present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, a repeated description, a known function that may obscure the gist of the present invention, and a detailed description of the configuration will be omitted. Embodiments of the present invention are provided to more fully describe the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the shapes and sizes of the elements in the drawings and the like can be exaggerated for clarity.

이하, 본 발명의 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치 및 방법에 대하여 설명하도록 한다. Hereinafter, an apparatus and method for aligning ballistic trajectories of a camcler according to an embodiment of the present invention will be described.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)에 대한 개념도이다. 이하, 도 1을 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)에 대해 설명한다. FIG. 1 is a conceptual diagram of a ballistic trajectory matching device 100 for a cannonball according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, a ballistic trajectory matching apparatus 100 for a cannonball according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.

본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)는 발사체(10)에서 화포탄을 발사시키는 경우, 기설정된 알고리즘을 통해 다양한 환경 변수와 탄착점 정보 등을 이용하여 먼저, 모의궤적(simul_l)을 산출할 수 있다. 여기서 모의궤적(simul_l)은 예를 들어, 이러한 모의궤적(simul_l)의 생성은 강체 해석(Rigid Body Analysis) 기법이 이용될 수 있다. 하지만, 이렇게 산출된 모의궤적(simul_l)을 기 측정된 모의궤적 데이터에 포함된 방위각을 근거로 발사체(10)에서 포를 발사하더라도, 도 1의 항법궤적(gps_l)로 도시된 것처럼 실제 탄착점은 모의궤적(simul_l)를 통해 산출된 예측 탄착점과 달리 높은 오차가 발생하게 된다. 이는 발사체(10)에서 화포탄(20)을 발사할 때의 포신의 내부 상태, 화포탄의 물리량과 형상, 장약의 세기, 대기의 조건에 따른 다양한 공기역학적 변화, 그리고 포탄 사격수의 방위각 및 고각 측정 오차 등에 의해 발생할 수 있다. The apparatus 100 for matching the ballistic trajectory of a cannon shell according to an embodiment of the present invention can use a variety of environmental variables and impact point information through a predetermined algorithm when firing shells in the projectile 10, (simul_l) can be calculated. For example, a rigid body analysis technique can be used to generate the simulated locus simul_l, for example. However, even when the gun is launched from the launch vehicle 10 based on the azimuth angle included in the simulated locus data measured in the simulated locus simul_l thus calculated, the actual impact point as shown by the navigation locus gps_l in FIG. Unlike the predicted impact point calculated through the trajectory (simul_l), a high error occurs. This can be accomplished by measuring the internal state of the barrel 20 at the time of launching the fireball 20 from the projectile 10, the physical quantity and shape of the fireball shell, the intensity of the charge, various aerodynamic changes depending on the atmospheric conditions, Error or the like.

또한, 모의궤적을 통해 산출된 탄착점과 실제 탄착점 간에 발생하는 오차는 예를 들어, 화포탄(20)이 회전 없이 진행하는 것이 아닌, 기설정된 방향으로 탄도 축을 중심으로 회전하면서 진행하기 때문이다. 여기서 화포탄(20)이 회전 없이 발사되면 대부분의 탄자의 압력 중심이 무게 중심보다 앞에 있는 특징에 기인하여 탄의 뾰족한 부분이 뒤집어 지는 발생하게 된다. 이에 따라, 화포탄(20)이 회전되도록 발사하여, 화포탄(20)에 대한 항력을 줄이는 것이 중요하다. 하지만, 화포탄(20)은 이러한 회전에 기인하여 탄이 일직선으로 나아가지 않고 탄의 회전 방향으로 서서히 방향이 벗어나는 편류가 발생한다.The error occurring between the impact point calculated through the simulation trajectory and the actual impact point proceeds, for example, as the camber shell 20 rotates about the trajectory axis in a predetermined direction, not proceeding without rotation. Here, when the camshaft 20 is fired without rotation, the pointed portion of the bullet is inverted due to the characteristic that the pressure center of most of the bullets is ahead of the center of gravity. Accordingly, it is important to fire the camshaft 20 so as to rotate and reduce the drag on the camshaft 20. However, due to this rotation, the camshaft 20 does not straighten the bullet but drifts gradually in the direction of rotation of the bullet.

이에 따라, 상술한 다양한 외부 환경 요소를 고려하지 않더라도 실제 탄도궤적을 높은 정확도로 도출할 수 있도록 화포탄(20) 내부에 항법 수신기(30)를 부착하고, 항법 수신기(30)를 통해 획득된 연속적 화포탄(20)의 항법 위치 데이터 즉, 화포탄(20)에 대한 항법궤적(gps_l)을 이용하여, 모의궤적(simul_l)을 항법궤적(gps_l)에 정합시키는 기법이 연구되었다. 다만, 이러한 정합 기법의 경우 가용 위성(50)들의 종류 및 배치 상태에 따라, 위성항법 연산에 반영되는 오차의 정도가 변하므로, 궤적정합의 정확도가 떨어지는 문제가 존재한다.Accordingly, it is possible to attach the navigation receiver 30 to the inside of the camcorder 20 so as to derive the actual trajectory of the trajectory with high accuracy without considering the various external environment factors described above, A technique for matching the simulated locus simul_l to the navigation locus gps_l has been studied using the navigation position data of the camouflage 20, that is, the navigation locus gps_l for the camouflage 20. However, in the case of such a matching method, there is a problem that the accuracy of the trajectory matching is degraded because the degree of error reflected in the satellite navigation calculation varies depending on the types and arrangement states of the available satellites 50.

이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)는 단순히 모의궤적을 항법궤적에 정합시키는 것이 아닌, 상술한 오차를 반영하여 탄도궤적을 도출함으로써 항법 위치 데이터에 포함된 위치 오차에 강인한 것을 특징으로 한다. 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)는 항법 수신기(30)로부터 송신되는 데이터 중 위치 정확도를 고려함으로써, 높은 정확도로 화포탄의 탄도궤적을 도출하는 것을 특징으로 한다. 이제, 도 2를 참조로, 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)에 대한 설명이 이루어진다.Accordingly, the ballistic trajectory matching device 100 of the present invention can be used not only to match the simulated trajectory to the navigation trajectory but also to include the trajectory trajectory in the navigation position data by reflecting the above- And is resistant to positional errors. Specifically, the ballistic trajectory matching apparatus 100 for a cannonball shell according to an embodiment of the present invention takes into account the positional accuracy of the data transmitted from the navigation receiver 30, thereby obtaining the trajectory of the turret shell with high accuracy . Now, referring to FIG. 2, a description will be given of a ballistic trajectory matching apparatus 100 for a camcler according to an embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)에 대한 블록도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)는 도 1을 참조로 언급한 항법궤적을 이용하여 모의궤적을 정합하고, 정합된 모의궤적을 근거로 실질적인 탄도궤적을 도출하는 것을 특징으로 한다. 뿐만 아니라, 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)는 상술한 정합 과정에서 항법 위치 데이터의 위치 정확도를 고려함으로써 높은 정확도로 탄도궤적을 도출할 수 있는 것을 특징으로 한다. 이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)는 모의궤적 산출부(110), 항법궤적 획득부(120), 제어부(130), 보간부(140), 정합부(150) 및 가중치 산출부(160)를 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 상술한 구성들은 본 발명의 이해를 돕기 위해 기능별로 각 구성을 구분한 것이고, 실제로는 하나의 처리 장치 또는 제어 장치로 구현되는 것도 가능하다. 이제, 도 2를 참조로 본 발명의 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)에 포함된 각 구성들에 대한 설명은 이하에서 이루어진다.2 is a block diagram of a ballistic trajectory matching apparatus 100 for a cannonball according to an embodiment of the present invention. The ballistic trajectory matching device 100 for a cannonball according to an embodiment of the present invention matches a trajectory of a trajectory using the trajectory of the navigation referred to with reference to Fig. 1, and derives a trajectory of a trajectory based on the matched trajectory . In addition, the ballistic trajectory matching device 100 of the Japanese artillery according to an embodiment of the present invention is capable of deriving the trajectory of trajectory with high accuracy by considering the positional accuracy of the navigation position data in the above-described matching process . For this purpose, the ballistic trajectory matching apparatus 100 for a cannonball according to an embodiment of the present invention includes a simulated locus calculating unit 110, a navigation locus obtaining unit 120, a control unit 130, an interpolation unit 140, Unit 150 and a weight calculation unit 160. [0031] FIG. In order to facilitate the understanding of the present invention, the above-described configurations divide each configuration into functional units, and actually, they may be implemented by one processing unit or a control unit. Hereinafter, with reference to FIG. 2, a description will be given of each configuration included in the ballistic trajectory matching device 100 of the present invention.

모의궤적 산출부(110)는 발사체를 통한 발사 이전, 원하는 탄착점에 대한 화포탄의 모의궤적을 산출하는 기능을 한다. 상술한 것처럼, 모의궤적 산출부(110)를 통해 산출된 모의궤적은 이의 데이터를 근거로 화포탄의 발사 전, 발사체의 발사 고각 및 방위각 설정 등에 이용될 수 있다.The simulated locus calculating unit 110 calculates a simulated locus of the camouflage with respect to a desired impact point before launching through the projectile. As described above, the simulated trajectory calculated through the simulated locus calculating unit 110 can be used before the fire shell is launched, on the launch angle of the projectile, and on the azimuth angle setting based on the data.

또한, 모의궤적 산출부(110)는 강체 해석(Rigid Body Analysis) 탄도 방정식을 이용하여 모의궤적을 산출할 수 있다. 여기서, 강체 해석 탄도 방정식을 통해 실제 포발사 환경에서 나타나는 궤적을 얻기 위해서는 다양한 공기역학적 인자(Aerodynamic factor) 이외에도 포의 상태, 바람의 방향 및 세기 등등 다양한 변수들을 고려해야 한다. 즉, 모의궤적 산출부(110)를 통해 산출되는 모의 궤적은, 이러한 강체 해석 기법에서 필요로 하는 다양한 변수들에 대한 정보가 많을수록 결과물에 대한 신뢰도가 증가하지만, 이러한 변수들은 항시 가변적으로 변할 수 있는 것이므로, 모의궤적 산출부(110)만을 통해 실제 환경의 궤적 데이터를 얻는 것은 거의 불가능에 가깝다. 이로 인해, 모의궤적 산출부(110)에서 산출된 모의궤적은 다양한 변수들 즉, 강체 해석 기법을 이용하되 공기역학적 인자와 기타 요인 즉, 공기역학적 인자, 포의 상태, 바람의 방향 및 세기 중 적어도 하나를 포함하는 외부 환경 요소가 고려되지 않은 일반적인 모의궤적인 것으로 가정된다. 즉, 본 발명에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)는 다양한 변수 정보가 없이 모의궤적이 생성되더라도, 아래에서 언급되는 정합을 통해 정확도 및 신뢰도가 높은 탄도궤적을 도출할 수 있다.In addition, the simulated locus calculating unit 110 can calculate the simulated locus using the rigid body analysis ballistic equation. Here, in order to obtain the trajectory appearing in the real foam environment through the rigid analysis ballistic equation, various variables such as the state of the bubble, the direction and the intensity of the wind and the like should be considered in addition to various aerodynamic factors. That is, the simulated trajectory calculated through the simulated locus calculating unit 110 increases as the information about various variables required by the rigid analysis technique increases, but the reliability of the result is variable. , It is almost impossible to obtain the locus data of the actual environment through only the simulated locus calculating unit 110. [ Therefore, the simulated locus calculated by the simulated locus calculating unit 110 can be calculated using various parameters, that is, a rigid-body analysis technique, and at least one of the aerodynamic factor and other factors, that is, the aerodynamic factor, It is assumed that the external environment element including one is a general simulated trajectory not considered. That is, even if a simulated trajectory is generated without various variable information, the ballistic trajectory matching apparatus 100 of the present invention can derive a trajectory with high accuracy and reliability through the matching described below.

항법궤적 획득부(120)는 화포탄에 장착된 항법 수신기로부터 화포탄의 항법 위치 데이터를 시간의 흐름에 따라 연속적으로 수신함으로써 화포탄에 대한 항법궤적을 획득하는 기능을 한다. 여기서, 항법 위치 데이터는 GPS 정보를 포함할 수 있다. 일반적으로, 항법 수신기의 경우, 아래의 수학식 1을 이용하여 위성으로부터 받은 항법 메시지를 통해 자신 즉, 화포탄의 위치를 계산 및 출력할 수 있다.The navigation locus acquisition unit 120 acquires the navigation locus of the camouflage by continuously receiving the navigation position data of the camouflage from the navigation receiver mounted on the camouflage in accordance with the passage of time. Here, the navigation position data may include GPS information. Generally, in the case of a navigation receiver, it is possible to calculate and output the position of itself, that is, a shell shell, through a navigation message received from a satellite using Equation 1 below.

여기서, 수학식 1은 위성과 수신기 사이의 실제거리와 시간차이로 나타낸 의사거리(PSR: Pseudo Range)의 계산식을 나타낸다. 이상적으로는 3개 위성 각각의 위치값과 위성신호가 수신기에 도달하는데 걸리는 시간 값을 알면 의사거리는 0이 되고, 삼각측량법 만으로 수신기의 정확한 위치를 구할 수 있다. 하지만 항법 메세지를 통해 받은 위성의 시간과 수신기가 카운트하는 시간의 차이 및 신호가 수신기에 도달하는 동안 겪게 되는 전리층과 대류층의 지연, 다중경로반사 등의 다양한 영향으로 인해 필연적으로 의사거리가 발생하게 된다.Equation (1) represents a calculation equation of a pseudo range (PSR) represented by an actual distance and a time difference between a satellite and a receiver. Ideally, knowing the position value of each of the three satellites and the time it takes for the satellite signal to reach the receiver, the pseudorange becomes zero, and the exact position of the receiver can be obtained only by triangulation. However, pseudoranges inevitably occur due to various effects such as the difference between the time of the satellite received through the navigation message and the time the receiver counts, and the delay of the ionosphere and convection layer, do.

수학식 2는 실제 수신된 데이터로부터 추정된 수신기와 위성 사이의 거리를 나타낸다. 3개의 위성만을 이용할 경우 수신기와 위성 사이의 의사거리(Pseudo Range)를 계산할 수 없기 때문에 아래의 수학식 3에서와 같이 시간오차를 계산하기 위한 위성 데이터를 추가 대입하고 식을 선형화 함으로써 의사거리를 계산하게 된다.Equation 2 represents the distance between the receiver and the satellite estimated from the actual received data. Since the pseudo range between the receiver and the satellite can not be calculated when only three satellites are used, the pseudorange is calculated by additionally substituting the satellite data for calculating the time error and linearizing the equation as shown in the following equation (3) .

수학식 4는 수학식 3을 4개의 위성값에 대한 행렬식 형태로 나타낸 것으로, 수학식 4는 아래와 같은 프로세스를 갖는다.Equation (4) represents Equation (3) in a matrix form for four satellite values, and Equation (4) has the following process.

측정된 초기 데이터로부터 얻은 위성과 수신기 사이의 시간오차(△t₀)를 통해 각 위성 별 초기 의사거리(PSR_i)를 계산한다. 의사거리는 위성의 위치벡터의 역행렬과 곱해져서 각 축에서의 위치 오차 수정값(△x, △y, △z)와 시간 오차 수정값(△t)를 도출하는데 사용된다. 초기 추정된 수신기 위치에 위치오차 수정값을 반영하여 새롭게 추정된 위치로 업데이트하고 시간오차 수정값을 적용하여 의사거리를 새로 계산한 한다. 그런 다음 앞의 과정을 반복하면 시간오차와 위치오차는 점차 줄어들게 되고 시간 오차 수정값이 최소가 될 때의 각 축의 위치 오차 수정값을 추정된 위치값에 최종 적용함으로써 수신기의 항법 위치 데이터를 도출하게 된다.The initial pseudorange (PSR _i ) for each satellite is calculated through the time error (Δt ₀ ) between the satellite and the receiver obtained from the measured initial data. The pseudo range is multiplied by the inverse of the position vector of the satellite and used to derive the position error correction values (Δx, Δy, Δz) and the time error correction value (Δt) in each axis. The pseudo range is newly calculated by updating the position error correction value at the initially estimated receiver position to the newly estimated position and applying the time error correction value. Then, by repeating the above procedure, the time error and the position error gradually decrease, and the position error correction value of each axis when the time error correction value becomes minimum is finally applied to the estimated position value to derive the navigation position data of the receiver do.

최종적으로 계산된 A는 공분산 행렬(Covariance Matrix)이라고 하는데 이 행렬은 수신기로부터 각각의 위성으로의 단위 방향 벡터를 나타낸다. 여기서, 단위방향 벡터의 크기가 클 경우에는 위성이 공간상에 넓게 분포해서 실제 수신기 위치에 근접한 결과를 도출한다. 하지만 벡터의 크기가 작아지면 항법 위치 계산 시 오차가 증가하여 실제 수신기의 위치와 동떨어진 결과를 얻게 된다.The finally computed A is called the covariance matrix, which represents the unit direction vector from the receiver to each satellite. Here, when the size of the unit direction vector is large, the satellites are distributed widely in the space, and the result approximating the actual receiver position is derived. However, as the size of the vector becomes smaller, the error in the calculation of the navigation position increases, resulting in a result far from the position of the actual receiver.

공분산 행렬(A)는 수신기 위치에서 보여지는 위성의 기하학적 구조에 의존적이다. 따라서 이를 이용하여 위치정확도를 평가할 수 있는 지표 벡터를 구할 수 있는데 이를 Q행렬이라고 한다. 이에 대한 식은 아래와 같이 수학식 5로 표현될 수 있다.The covariance matrix A is dependent on the geometry of the satellite seen at the receiver location. Therefore, it is possible to obtain the index vector that can evaluate the position accuracy by using this, which is called the Q matrix. The equation for this can be expressed by the following equation (5).

Q행렬은 거리 공분산 행렬을 항법 공분산 행렬로 나타낸다. 따라서 이 행렬은 의사거리 오차로부터 항법 오차로의 환산계수를 나타내게 된다. Q행렬을 이용하여 위성항법의 정확도를 평가하는 파라미터를 출력할 수 있는데 이를 DOP(Delution Of Precision)라 한다. DOP 중 3차원 위치에 대한 정확도를 측정할 때에는 PDOP (Positional DOP)를 사용하는데 계산하는 식은 아래의 수학식 6으로 표현될 수 있다.The Q matrix represents the distance covariance matrix as a navigation covariance matrix. Therefore, this matrix represents the conversion factor from the pseudorange error to the navigation error. The Q matrix can be used to output parameters that evaluate the accuracy of the satellite navigation, which is called DOP (Delution Of Precision). When measuring the accuracy with respect to the three-dimensional position in the DOP, the equation for calculating using the PDOP (Positional DOP) can be expressed by the following equation (6).

이상적으로는 탄자가 비행하는 동안 수신기가 항법계산에 사용하는 위성을 연결하여 구한 체적이 가장 큰 상태가 되고 PDOP값이 1로 고정(Fix)되어 비행하는 동안의 정밀한 궤적을 산출해야 한다. 하지만 실제 상황에서는 비행하는 탄자에 내장된 수신기를 기준으로 한 위성 배치 상태와 주변 환경조건, 그리고 수신기 안테나의 타입과 지향방향에 따른 수신 성능 변화 등 다양한 원인들의 복합적인 영향에 의해 위성항법 연산을 위해 사용하는 위성의 개수와 위치, 그리고 종류가 바뀌게 된다. 그로 인해 PDOP는 탄자가 비행하는 동안 그 값이 변하게 되고 출력되는 항법위치 정확도에도 영향을 미쳐 결과적으로 항법궤적에 불연속성이 발생하게 된다.Ideally, during the flight of the turret, the receiver will have the largest volume obtained by connecting the satellites used for navigation calculations, and the PDOP value will be fixed to 1 to produce a precise trajectory during flight. However, in actual situations, due to the complex effects of various factors such as the satellite positioning and ambient conditions based on the receiver built into the flying ballast, and the reception performance change depending on the type and direction of the receiver antenna, The number, location, and type of satellites used will change. As a result, the value of the PDOP changes during the flight of the bullet, and it also affects the accuracy of the navigation position, resulting in a discontinuity in the navigation trajectory.

이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)는 이러한 위치 정확도 즉, DOP와 PDOP 중 적어도 하나를 더 수집하고, 이를 고려하는 것을 특징으로 한다. 즉, 이러한 위치 정확도를 고려하지 않고 탄도궤적을 추적하면, PDOP값이 크게 변하는 구간에서 실제 탄착점과는 동떨어진 곳을 예상 탄착점으로 측정하고, 올바르지 않은 탄도궤적을 도출하게 되는 문제가 있다. 이에 따라, 항법궤적 획득부(120)는 항법 위치 데이터를 수집할 때, 항법 위치 데이터와, 해당 위치 데이터에 대한 위치 정확도(즉, DOP와 PDOP 중 적어도 하나)를 더 수집하는 것을 특징으로 한다. 여기서, 위치 정확도 즉, DOP 또는 PDOP는 위에서 언급된 방법을 통해 항법 수신기에서 도출되는 정보이고, 그 정확도에 따라 1에서 25의 값을 가질 수 있다. 여기서, 위치 정확도가 1인 경우 항법 수신기의 위치와 항법을 통해 구한 위치 출력값이 동일하다고 간주하고, 1~2사이의 값을 가질 경우 현실적으로 매우 우수한 항법 위치값을 출력한다고 판단한다. 2~5사이의 값은 고정밀 항법 위치값 출력의 한계 허용 범위가 되고 5 이상의 값은 항법에 사용하기에는 제약이 따르게 된다.Accordingly, the ballistic trajectory matching apparatus 100 according to an embodiment of the present invention collects and considers at least one of the position accuracy, i.e., the DOP and the PDOP. That is, if the trajectory of the trajectory is traced without considering the positional accuracy, a portion distant from the actual impact point in a region where the PDOP value largely changes is measured as a predicted impact point, resulting in an incorrect trajectory of trajectory. Accordingly, when acquiring the navigation position data, the navigation trajectory acquiring unit 120 further collects navigation position data and position accuracy (i.e., at least one of DOP and PDOP) for the position data. Here, the position accuracy, that is, DOP or PDOP is information derived from the navigation receiver through the above-mentioned method, and may have a value from 1 to 25, depending on the accuracy. In this case, when the position accuracy is 1, it is assumed that the position of the navigation receiver and the position output value obtained through navigation are the same, and when the value is between 1 and 2, A value between 2 and 5 is the limit tolerance of the output of high precision navigation position value, and a value of 5 or more is restricted to use in navigation.

또한, 항법 위치 데이터는 즉, 항법 장치를 이용하여 획득된 데이터는 위경고도 좌표계 데이터이다. 또한, 모의궤적 산출부(110)를 통해 산출된 모의궤적 데이터는 일반적으로 xyz 좌표계 데이터이다. 이에 따라, 모의궤적 산출부(110) 및 항법궤적 획득부(120)를 통해 획득된 모의궤적 데이터와 항법궤적 데이터의 좌표계를 동일하게 변경하는 과정이 필요하다. 이를 위해 본 예시에서는, 모의궤적 데이터 즉, xyz 좌표계 데이터를 위경고도 데이터로 변환하여 이루어질 수 있다. 여기서, xyz 좌표계 데이터를 위경고도 데이터로 변환하기 위해서는 초기 위치의 위도, 경도, 고도 데이터와 방위각이 필요하다. In addition, the navigation position data, that is, the data obtained by using the navigation device, is the above warning degree coordinate system data. The simulated locus data calculated through the simulated locus calculating unit 110 is generally xyz coordinate system data. Accordingly, a process of changing the coordinate system of the simulated locus data and the navigation locus data acquired through the simulated locus calculating unit 110 and the locus acquisition unit 120 is required. To this end, in this example, the simulated locus data, that is, the xyz coordinate system data, can be converted into the above warning degree data. Here, in order to convert the xyz coordinate system data into the above warning data, latitude, longitude, altitude data and azimuth angle of the initial position are required.

보간부(140)는 모의궤적의 샘플링 시간과 항법궤적의 샘플링 시간을 동일하게 맞추기 위해 샘플링 시간들 중 적어도 하나를 보간하는 기능을 한다. 즉, 아래에서 언급되는 정합 과정을 위해서는 항법궤적과 모의궤적의 샘플링 간격이 동일해야, 정합을 통한 정확도를 높일 수 있다. 하지만, 모의궤적과 항법궤적은 동일한 방법 또는 동일한 알고리즘을 통해 도출되는 것이 아니므로, 이들은 서로 다른 샘플링 시간을 가질 수 있다. 이로 인해, 이러한 보간 과정을 거쳐 서로의 샘플링 시간을 동일하게 맞추는 과정이 필요하다.The interpolator 140 interpolates at least one of the sampling times to equalize the sampling time of the simulated locus and the sampling time of the navigation locus. That is, for the matching process described below, the sampling intervals of the navigation trajectory and the simulated trajectory must be the same, and the accuracy through matching can be increased. However, since the simulated trajectory and the navigation trajectory are not derived from the same method or the same algorithm, they may have different sampling times. Therefore, it is necessary to adjust the sampling time of each other through the interpolation process.

여기서, 보간부(140)는 예를 들어, 스플라인 보간법을 이용하여 보간을 수행할 수 있다. 여기서, 스플라인 보간법은 두 개의 이웃하는 데이터 사이에 3차 다항식을 사용하여 보간을 수행하는 것으로서, 다수회의 실험 결과 다양한 구간적 보간 다항식들 중 가장 신뢰도가 높은 결과를 도출하였다. 하지만, 보간부(140)에서 이루어지는 보간 기법은 이러한 스플라인 보간법만으로 제한되지 않고 현재 개발된 또는 차후에 개발된 다양한 보간 기법들 또한 적용될 수 있다.Here, the interpolator 140 can perform interpolation using, for example, the spline interpolation method. Here, the spline interpolation method performs interpolation using a cubic polynomial between two neighboring data. As a result of many experiments, the most reliable result among various interpolation polynomials is derived. However, the interpolation technique performed by the interpolation unit 140 is not limited to such a spline interpolation method, and various interpolation techniques that are currently or later developed can be applied.

본 예시에서, 항법궤적은 0.1초의 샘플링 시간을, 그리고 모의궤적은 0.05초의 샘플링 시간을 갖는 것으로 가정된다. 즉, 항법궤적과 모의궤적은 동일한 샘플링을 가져야 정확도가 높은 정합 결과를 도출할 수 있으므로, 보간부(140)를 통해 항법궤적에 대한 샘플링 시간을 모의궤적의 샘플링 시간으로 맞추거나, 또는 이들 모두의 샘플링 시간을 기설정된 샘플링 시간으로 보간하는 과정이 필요하다. 여기서 샘플링 시간은 특정 수치로 제한하지 않고, 사용자의 필요에 따라 다양하게 설정될 수 있다.In this example, it is assumed that the navigation trajectory has a sampling time of 0.1 second and the simulated trajectory has a sampling time of 0.05 second. In other words, since the navigation trajectory and the simulated trajectory must have the same sampling, a highly accurate matching result can be derived. Therefore, the sampling time of the navigation trajectory is adjusted to the sampling time of the simulated trajectory through the interpolator 140, It is necessary to interpolate the sampling time to a predetermined sampling time. Here, the sampling time is not limited to a specific value, and can be variously set according to the user's need.

가중치 산출부(160)는 항법궤적 획득부(120)를 통해 획득한 항법 위치 데이터별 위치 정확도를 근거로, 항법 위치 데이터별로 가중치를 산출하는 기능을 한다. 앞서 설명한 것처럼, 위치 정확도를 나타내는 값은 1에서 25의 값을 갖되 1은 이상적인 값을 나타내고, 5 이상의 값은 좋지 않은 값을 나타낸다. 즉, 위치 정확도는 1에 가까울 수록 이상적인 값이고, 25에 가까울 수록 사용에 제약이 따르는 것을 나타내므로, 상술한 가중치도 위치 정확도가 낮을수록 높게 설정되되, 위치 정확도가 클수록 낮게 설정될 수 있다. 가중치 산출부(160)를 통해 이루어지는 가중치 산출 방법은 아래의 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.The weight calculation unit 160 calculates a weight for each navigation position data based on the position accuracy of each navigation position data acquired through the navigation locus acquisition unit 120. [ As described above, the value indicating the position accuracy has a value from 1 to 25, 1 represents an ideal value, and a value of 5 or more represents a bad value. That is, as the position accuracy is closer to 1, it is an ideal value. When the position accuracy is closer to 25, it indicates that the use is restricted. Therefore, the weight is set higher as the position accuracy is lower, and lower as the position accuracy is higher. The weight calculation method through the weight calculation unit 160 can be expressed as Equation (7) below.

수학식 7에서 n은 상수를 나타내고, 실험 결과 n의 값이 2.87일 때 최적의 결과가 도출됨을 알 수 있었다. 다만 n의 값은 상기 값만으로 제한되지 않고 상황에 따라 다양한 값이 적용될 수 있다. 또한, 수학식 7에 도시된 것처럼, 가중치(W(t))는 위치 정확도의 신뢰도 특성에 따라 지수적으로 감소하는 형태를 갖는다. 즉, 즉 특정 시간에서의 항법 위치 데이터의 위치 정확도가 1일 때에는 가중치는 1이 되고 그때 얻은 항법 위치 데이터(위도, 경도, 고도)는 궤적정합에 그대로 반영된다. 반면, 위치 정확도가 1보다 큰 경우에는 위의 수학식 7과 같이 가중치를 계산하고 항법 위치 데이터에 계산된 가중치를 곱하여 궤적정합에의 반영 정도를 조절할 수 있다. In Equation (7), n represents a constant, and it is found that the optimum result is obtained when the experimental result n is 2.87. However, the value of n is not limited to the above values, and various values may be applied depending on the situation. Further, as shown in Equation (7), the weight W (t) has a form of exponentially decreasing according to the reliability characteristic of the position accuracy. That is, when the position accuracy of the navigation position data at a specific time is 1, the weight is 1, and the obtained navigation position data (latitude, longitude, and altitude) are reflected in the trajectory matching. On the other hand, when the position accuracy is greater than 1, the weighting value can be calculated as shown in Equation (7) above, and the degree of reflection on the trajectory matching can be adjusted by multiplying the calculated weighting value by the navigation position data.

정합부(150)는 각 항법 위치 데이터에 대해, 항법 위치 데이터 별 가중치에 대응하는 정합 정도로 항법궤적에 상기 모의궤적을 정합함으로써 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 기능을 한다. 구체적으로, 정합부(150)는 각각 시간, 고도, 위도, 경도, 방위각, 편류 데이터를 포함하는 모의궤적 데이터와 항법궤적 데이터(또는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터)의 비교를 통해 스케일 팩터 값, 방위각 팩터 값 및 편류 팩터 값을 조정하고, 스케일 팩터 값, 방위각 팩터 값 및 편류 팩터 값을 이용하여 모의궤적 데이터를 갱신하는 기능을 한다. 이 때, 정합부(150)에 의한 모의궤적 데이터에 대한 갱신은 항법 위치 데이터 별로 설정된 가중치를 근거로 결정된 정합 정도에 따라 이루어질 수 있다. 구체적으로, 상술한 갱신 과정은 기설정된 임계값이 상술한 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 초과하는 경우 반복적으로 수행될 수 있고, 이러한 제곱 평균 제곱근(RMS)이 최소가 될 때까지의 수행되는 반복적인 기법을 이용하여, 모의궤적 데이터가 보다 높은 신뢰도 및 정확도로 항법궤적에 정합될 수 있다.The matching unit 150 functions to derive the trajectory of the camouflage to the camouflage by matching the simulated trajectory with the navigation locus with respect to each navigation position data to the matching degree corresponding to the weight for each navigation position data. Specifically, the matching unit 150 compares the simulated locus data including the time, the altitude, the latitude, the longitude, the azimuth, and the drift data with the navigation sign data (or the simulated position data and the navigation position data) Adjusts the azimuth factor value and the drift factor value, and updates the simulated locus data using the scale factor value, the azimuth factor value, and the drift factor value. At this time, the update of the simulated trajectory data by the matching unit 150 can be performed according to the degree of matching determined based on the weight value set for each navigation position data. Specifically, the above-described updating process can be repeatedly performed when a predetermined threshold value exceeds the root-mean-square (RMS) of the multiplication result described above, and the execution until the root-mean-square (RMS) , The simulated trajectory data can be matched to the navigation trajectory with higher reliability and accuracy.

정합부(150)는 이러한 정합 과정을 수행할 때, 모의궤적에 대한 고도 정합, 시간 정합, 방위각 정합, 편류 정합, 위도 정합 및 경도 정합을 순차적으로 수행할 수 있다. 여기서, 이들 정합을 상기 순서로 순차적으로 수행하는 이유는 복수 번의 실험 결과, 먼저 고도 및 시간 정합이 이루어질 때, 가장 최적의 정합 결과가 되기 때문이다. 즉, 이러한 정합 과정은 다양한 정합 순서가 존재할 수 있으나, 먼저 모의궤적에 대한 고도 및 시간 정합이 정확히 이루어 질 때, 가장 신뢰도 및 정확도가 높은 정합 결과가 초래될 수 있다. 즉, 정합부(150)에서 이루어지는 정합 순서는 상기 순서로 언급하였으나, 정합부(150)에서 이루어지는 정합 순서는 상기 순서 외에도 정합 순서의 조합을 통해 다양하게 변형 가능할 수 있다.The matching unit 150 can sequentially perform altitude matching, time matching, azimuth matching, drift matching, latitude matching, and hardness matching with respect to the simulated trajectory when performing the matching process. Here, the reason why the matching is performed sequentially in the above order is that, as a result of a plurality of experiments, the best matching result is obtained when altitude and time matching are performed first. That is, there may be various matching sequences in the matching process. However, when the altitude and the time alignment with respect to the simulated trajectory are performed correctly, the most reliable and accurate matching result may be obtained. That is, although the order of matching in the matching unit 150 is described above, the order of matching in the matching unit 150 may be variously modified by a combination of the matching order in addition to the order described above.

또한, 정합부(150)를 통한 정합 방법은 위에서 모의궤적에 대한 고도 정합, 시간 정합, 방위각 정합, 편류 정합, 위도 정합 및 경도 정합이 각각 별도로 이루어지는 것으로 서술되었으나, 이는 복수개가 동시에 이루어질 수 있다. 즉, 예를 들어, 모의궤적에 대한 고도 정합과 시간 정합, 또는 다양한 조합의 정합들이 동시에 이루어질 수 있다. 또한, 모의궤적에 대한 고도 정합, 시간 정합, 방위각 정합, 편류 정합, 위도 정합 및 경도 정합은 각각 1회씩만 이루어지는 것이 아닌, 제어부(130)를 통한 사용자의 설정에 따라 1회 또는 복수회 반복되어 이루어질 수 있다.Also, although the matching method through the matching unit 150 is described as altitude matching, time matching, azimuth matching, drift matching, latitude matching, and hardness matching for the simulated trajectory from above, a plurality of them can be simultaneously performed. That is, for example, altitude matching and time matching for the simulated trajectory, or various combinations of matches can be made at the same time. In addition, altitude matching, time matching, azimuth matching, drift matching, latitude matching, and hardness matching with respect to the simulated trajectory are not performed only once, but are repeated once or plural times according to the user's setting through the control unit 130 Lt; / RTI >

여기서, 상술한 순차적인 흐름 이전, 즉, 고도 정합 이전에 고도 및 시간에 대한 동시 정합을 먼저 수행한 후, 상술한 순차적인 흐름의 정합을 수행하는 것 또한 가능하다. 여기서, 고도 및 시간에 대한 동시 정합을 먼저 수행한 후, 상술한 순차적인 흐름의 정합을 수행하게 되면, 보다 항법궤적에 가까운 정합 결과가 도출될 수 있다.Here, it is also possible to carry out the above-described sequential flow matching after performing the above-mentioned sequential flow, that is, simultaneous matching with respect to altitude and time before the altitude matching. Here, if the simultaneous matching for altitude and time is performed first and then the sequential flow matching is performed, a matching result closer to the navigation trajectory can be obtained.

이처럼, 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)는 항법 위치 데이터 별 위치 정확도를 근거로 산출된 가중치를 이용하여, 항법 위치 데이터별로 상이한 정합 정도로 정합을 수행하게 된다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)는 항법 위치 데이터의 오차를 고려하여 정합을 수행하므로, 종래기술 대비 보다 정확한 탄궤적의 도출이 가능해진다.As described above, the ballistic trajectory matching apparatus 100 of the Japanese artillery according to an embodiment of the present invention performs matching with different degrees of matching according to the navigation position data, using the weights calculated based on the position accuracy of each navigation position data. That is, the ballistic trajectory matching device 100 of the Japanese artillery according to an embodiment of the present invention performs registration in consideration of the error of the navigation position data, so that more accurate trajectory can be derived compared with the conventional art.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 장합 장치(100)에 포함된 정합부에 대한 블록도이다. 상술한 바와 같이, 정합부(150)는 가중치를 고려함으로써, 항법 위치 데이터 별로 상이한 정합 정도로 정합을 수행하는 것을 특징으로 한다. 이러한 정합부(150)의 기능을 통해 본 발명의 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)는 화포탄에 대한 탄도 궤적을 도출 할 수 있다. 또한, 구체적으로, 정합부(150)는 각각 시간, 고도, 위도, 경도, 방위각, 편류 데이터를 포함하는 모의궤적 데이터와 항법궤적 데이터의 비교를 통해 모의궤적 데이터를 교정하는 기능을 하고, 이를 위해, 제 1 정합 모듈(151) 및 제 2 정합 모듈(152)을 포함하여 구성될 수 있다. 3 is a block diagram of a matching unit included in the ballistic trajectory firming apparatus 100 of a camcler according to an embodiment of the present invention. As described above, the matching unit 150 is characterized in that the matching is performed with different degrees of matching according to the navigation position data by considering the weights. With the function of the matching portion 150, the ballistic trajectory matching device 100 of the present invention can derive the trajectory trajectory of the camber. More specifically, the matching unit 150 has a function of correcting the simulated locus data by comparing the simulated locus data including the time, altitude, latitude, longitude, azimuth, and drift data with the navigation locus data. A first matching module 151 and a second matching module 152. The first matching module 151,

제 1 정합 모듈(151)은 항법 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 가중치에 대응하는 정합 정도에 따라, 모의궤적을 구성하는 각 모의 위치 데이터에 대한 시간, 고도, 위도 및 경도 데이터를 정합하는 기능을 한다. 구체적으로, 제 1 정합 모듈(151)은 시간, 고도, 위도 및 경도 데이터를 포함하는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 비교를 통해 스케일 팩터 값을 조정하고, 스케일 팩터 값을 이용하여 모의 위치 데이터를 갱신할 수 있다. 여기서, 제 1 정합 모듈(151)은 모의궤적에 대한 시간, 고도, 위도 및 경도 데이터의 정합을 동시에, 또는 각각 구분하여 독립적으로 수행할 수 있다. The first matching module 151 functions to match the time, altitude, latitude and longitude data of the respective simulated position data constituting the simulated trajectory in accordance with the matching degree corresponding to the weight of the navigation position data and the navigation position data . Specifically, the first matching module 151 adjusts the scale factor value by comparing the simulated position data including the time, altitude, latitude and longitude data with the navigation position data, and outputs the simulated position data using the scale factor value Can be updated. Here, the first matching module 151 can independently perform matching of the time, altitude, latitude and longitude data with respect to the simulated trajectory at the same time or separately.

또한, 위에서 설명한 것처럼, 정합부(150)는 상기 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 차에 가중치에 대한 곱셈을 수행하고, 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 구하는 것을 특징으로 한다. 여기서, 제 1 정합 모듈(151)은 기설정된 임계값이 상기 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 초과할 때 반복적으로 모의 위치 데이터의 갱신을 수행할 수 있다.Also, as described above, the matching unit 150 performs multiplication of the difference between the mock position data and the navigation position data with respect to the weights, and obtains the root mean square (RMS) of the multiplication result. Here, the first matching module 151 may repeatedly perform updating of the simulated position data when a preset threshold value exceeds the square root mean square (RMS) of the multiplication result.

제 2 정합 모듈(152)은 항법 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 가중치에 대응하는 정합 정도에 따라, 모의궤적을 구성하는 각 모의 위치 데이터에 대한 방위각 및 편류 데이터를 정합하는 기능을 한다. 구체적으로, 제 2 정합 모듈(152)은 방위각 및 편류 데이터를 포함하는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 비교를 통해 방위각 팩터 값 및 편류 팩터 값을 조정하고, 방위각 팩터 값 및 편류 팩터 값을 이용하여 모의 위치 데이터를 갱신할 수 있다. 여기서, 제 2 정합 모듈(152)은 모의궤적에 대한 방위각 및 편류 데이터의 정합을 동시에, 또는 각각 구분하여 독립적으로 수행할 수 있다. 그리고, 제 2 정합 모듈(152)은 제 1 정합 모듈(151)과 마찬가지로, 기설정된 임계값이 상기 곱셈 결과의 제곱 평균 제곱근(RMS)을 초과할 때 반복적으로 모의 위치 데이터의 갱신을 수행할 수 있다.The second matching module 152 functions to match the azimuth and drift data for each simulated position data constituting the simulated trajectory according to the degree of matching corresponding to the weight of the navigation position data and the navigation position data. Specifically, the second matching module 152 adjusts the azimuth factor value and the drift factor value through comparison of the mock location data including the azimuth and drift data with the navigation position data, and uses the azimuth factor value and the drift factor value The simulated position data can be updated. Here, the second matching module 152 can perform the matching of the azimuth angle and the drift data with respect to the simulated locus independently or separately. The second matching module 152 can repeatedly perform updating of the simulated position data when the predetermined threshold exceeds the square root mean square (RMS) of the multiplication result, similarly to the first matching module 151 have.

또한, 위의 설명에서 정합부(150)는 시간, 고도, 위도 및 경도 데이터의 정합 이후, 방위각 및 편류 데이터에 대한 정합을 수행하는 것으로 설명되었다. 다만 이는 예시일 뿐이고 실제 적용에서 제 1 정합 모듈(151)을 통한 시간 및 고도 데이터에 대한 정합 이후, 제 2 정합 모듈(152)에서 방위각 및 편류 데이터에 대한 정합을 수행하고, 그 이후 제 1 정합 모듈(151)을 통한 위도 및 경도 데이터에 대한 정합이 이루어지는 것이 바람직하다. 이는 항법 위치 데이터와 모의 궤적 데이터 사이에 방위각과 편이의 차이가 발생할 수 있기 때문이다.Also, in the above description, the matching unit 150 has been described as performing matching for azimuth and drift data after matching of time, altitude, latitude and longitude data. However, this is only an example, and in practical applications, after matching for time and altitude data via the first matching module 151, the second matching module 152 performs matching for the azimuth and drift data, It is preferable that matching is made to the latitude and longitude data through the module 151. [ This is because a difference in azimuth angle and deviation may occur between the navigation position data and the simulated locus data.

또한, 위의 설명에서 정합부(150)를 통해 이루어지는 정합 방법은 일정한 팩터값을 대입하여 순차적으로 궤적정합을 진행하기 때문에 모의궤적과 항법궤적의 위치 및 형태의 차이가 클수록 정합에 걸리는 시간도 길어진다. 따라서 정규화 알고리즘을 응용한 두 궤적 사이의 차이를 근사적으로 줄여주는 알고리즘을 적용함으로써 정합을 수행하는 것도 생각해볼 수 있다. 여기서, 정규화 알고리즘을 통한 정합 방법은 아래의 수학식 8 및 9로 도시된다.In addition, in the above-described matching method using the matching unit 150, locus matching progresses sequentially by substituting constant factor values. Therefore, the larger the difference in the positions and shapes of the simulated locus and the navigation locus, Loses. Therefore, it is also conceivable to perform the matching by applying an algorithm that approximately reduces the difference between the two trajectories applying the normalization algorithm. Here, the matching method through the normalization algorithm is represented by the following equations (8) and (9).

수학식 8에서,

는 모의 위치 데이터를 나타내고, y_t는 항법 위치 데이터를 나타낸다. 수학식 8에 나타난 것처럼, 모의 위치 데이터(

)와 항법 위치 데이터(y_t)와의 크기 차이의 평균을 통해 새롭게 갱신된 모의 위치 데이터(

)를 구할 수 있다.In Equation (8)

Represents yaw position data, and y _t represents the navigation position data. As shown in equation (8), the simulated position data

) And the navigation position data (y _t ) through an average of size differences between the navigation position data

) Can be obtained.

그 후, 수학식 9와 같이 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 차이의 자승값에 가중치를 곱한후 평균을 취하여 초기 잔차(R, residual)를 얻는다. 이 잔차가 최소가 될 때까지 앞서 설명된 프로세스를 이용하여 각각의 요소들을 업데이트할 수 있다.Then, the squared difference between the mock position data and the navigation position data is multiplied by a weight, as shown in Equation (9), and an average is taken to obtain an initial residual (R, residual). Each element can be updated using the process described above until this residual is at a minimum.

도 4 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 장치(100)를 통한 정합 결과를 나타내는 도면이다. FIGS. 4 to 8 are views showing the results of matching through the trajectory trajectory matching apparatus 100 of a camcler according to an embodiment of the present invention.

먼저, 도 4를 참조하면, 모의 궤적, 항법 궤적, 그리고 본 발명의 일 실시예에 따른 탄도궤적 정합 장치(100)를 통한 근사 정합 결과 및 정밀 정합 결과가 도시된다. 여기서, 근사 정합 결과는 위에서 수학식 8 및 9를 참조로 언급된 알고리즘을 통해 도출된 결과를 나타낸다. 도 4에 도시된 것처럼, 정규화 알고리즘을 이용할 시, 정규화 알고리즘을 사용하지 않은 방식에 비해, 정밀도는 약간 떨어지지만, 궤적 정합 시간에 요구되는 시간이 단축됨을 알 수 있었다. 즉, 순수하게 정밀도가 요구되는 상황이라면, 위에서 도 1 내지 도 3을 참조로 언급한 방법을 이용하는 것이 바람직하고, 정밀도 보다는 빠른 처리가 요구되는 상황에서는 도 1 내지 도 3을 참조로 언급된 방법에, 수학식 8 및 9를 참조로 언급한 알고리즘을 더 적용하는 것이 바람직할 것이다.First, referring to FIG. 4, simulation results and precision matching results are shown through simulation trajectory, navigation trajectory, and ballistic trajectory matching device 100 according to an embodiment of the present invention. Here, the approximate matching result indicates the result obtained through the algorithm mentioned above with reference to Equations (8) and (9). As shown in FIG. 4, when the normalization algorithm is used, it can be seen that the time required for the trajectory matching time is shortened, though the precision is slightly lower than the method that does not use the normalization algorithm. That is, if pure accuracy is required, it is preferable to use the method mentioned above with reference to Figs. 1 to 3, and in a situation where processing is required faster than precision, , It would be desirable to further apply the algorithm mentioned with reference to equations (8) and (9).

또한, 도 5 내지 도 8은 가중치의 적용 여부에 따른 정합 궤적의 실험 결과를 나타낸다. 구체적으로, 도 5 내지 도 7에는 항법궤적과, 가중치가 적용된 정합 궤적(즉, 본 발명의 일 실시예), 그리고 가중치의 개념이 적용되지 않았을 때의 정합 궤적이 도시되고, 도 8은 항법궤적과, 가중치가 적용된 정합 궤적(즉, 본 발명의 일 실시예), 그리고 종래기술에 따른 아핀 정합 궤적을 나타낸다. 도 5 내지 도 8을 참조하면, 실제 탄착점과 항법궤적의 경우, 항법 수신기에서 송신한 항법 위치 데이터의 오차 등에 기인하여, 실제 탄착점과, 항법 궤적의 탄착지점에 차이가 있음을 알 수 있다. 마찬가지로, 가중치를 고려하지 않은 정합 궤적과, 종래기술의 아핀 정합 궤적의 경우도 실제 탄착점과는 많이 떨어진 곳에 탄착점이 형성되는 것을 알 수 있다. 반면, 본 발명의 일 실시예에 따를 경우, 탄착점과의 오차가 발생할 가능성은 있으나, 다른 방식들에 비해 실제 탄착점에 매우 가까운 곳에 정합 궤적의 탄착점이 형성될 수 있고, 이에 따라, 본 발명에 따르면, 종래기술들 대비 정밀도가 높은 궤적을 도출할 수 있음을 알 수 있다.5 to 8 show experimental results of matching trajectories according to whether the weights are applied or not. Specifically, FIGS. 5 to 7 show a matching locus when the concept of the navigation locus, the matching locus to which the weight is applied (that is, the embodiment of the present invention) and the weight are not applied, A matching locus to which weights are applied (i.e., an embodiment of the present invention), and an affine matching locus according to the prior art. 5 to 8, it can be seen that there is a difference between the actual impact point and the collision point of the navigation path due to the error of the navigation position data transmitted from the navigation receiver in the case of the actual impact point and the navigation path. Similarly, it can be seen that, in the case of the matching trajectory not considering the weight and the affine matching trajectory of the prior art, an impact point is formed far away from the actual impact point. On the other hand, according to an embodiment of the present invention, there is a possibility of an error with the impact point, but an impact point of the match point can be formed in a location very close to the actual impact point, as compared with other methods, , It can be seen that a trajectory with high precision can be derived as compared with the conventional techniques.

도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 방법에 대한 흐름도이다. 상술한 것처럼, 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 방법은 위치 정보를 근거로 획득된 항법궤적에 모의궤적을 정합함으로써, 탄도궤적을 도출하되, 이러한 정합 과정에서 항법 위치 데이터에 대한 위치 정확도를 고려한 것을 특징으로 한다. 이제, 도 9를 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 화포탄의 탄도궤적 정합 방법에 대한 설명이 이루어진다.FIG. 9 is a flowchart of a ballistic trajectory matching method of a Japanese cannonball according to an embodiment of the present invention. As described above, the ballistic trajectory matching method of a camcorder according to an embodiment of the present invention derives a trajectory trajectory by matching a trajectory of a trajectory to a trajectory of a navigation obtained on the basis of positional information. In the matching process, And the positional accuracy of the position sensor is considered. Now, referring to FIG. 9, a description will be given of a ballistic trajectory matching method of a camber shell according to an embodiment of the present invention.

먼저, 모의궤적 산출부에 의해, 모의궤적을 산출하는 단계(S110)가 수행된다. 구체적으로, S110 단계는 발사체를 통한 화포탄의 발사 이전 수행되는 단계로서, 원하는 탄착점에 대한 화포탄의 모의궤적을 산출하는 기능을 한다. 상술한 것처럼, S110 단계는 화포탄의 발사 이전, 발사체의 방위각 설정 등에 이용될 수 있고, 차후에 언급되는 것처럼 항법 궤적과의 정합을 통해 탄도궤적의 도출에 이용된다.First, the simulated locus calculating unit calculates a simulated locus (S110). Specifically, the step S110 is a step performed prior to launching the fireball through the projectile, and calculates a simulated trajectory of the fireball at a desired impact point. As described above, the step S110 may be used before setting the azimuth angle of the launch vehicle, and may be used to derive the trajectory locus through matching with the navigation locus as will be described later.

또한, S110 단계에서 산출되는 모의궤적은 도 2를 참조로 언급된 것처럼 강체 해석(Rigid Body Analysis) 탄도 방정식을 이용하여 산출될 수 있다. 다만, 본 예시에서 모의궤적은 다양한 공기역학적 인자(Aerodynamic factor) 이외에도 포의 상태, 바람의 방향 및 세기 등등 다양한 변수들을 고려하지 않고 산출된 궤적으로 가정한다. 이는, 다양한 변수들이 고려될수록 모의궤적에 대한 정확도가 높아지므로, 본 발명은 정확도가 낮은 모의궤적을 통해서도 신뢰도가 높은 탄도궤적을 도출할 수 있음을 나타내기 위해 그러하다. 또한, 이러한 강체 해석 기법에 대한 설명은 이미 도 2를 참조로 상세히 개시되었으므로, 이에 대한 추가적인 설명은 생략한다.Also, the simulated locus calculated in step S110 can be calculated using the rigid body analysis ballistic equation as mentioned with reference to FIG. However, in this example, the simulated trajectory is assumed to be a trajectory calculated without considering various variables such as the state of the gun, the direction and intensity of the wind, etc. in addition to various aerodynamic factors. This is because the accuracy of the simulated trajectory increases as the various parameters are considered, so that the present invention is intended to indicate that a highly reliable trajectory can be derived even through a less accurate simulated trajectory. Further, the description of the rigid body analysis method has already been described in detail with reference to FIG. 2, and a further explanation thereof will be omitted.

S120 단계는 항법궤적 획득부에 의해, 화포탄에 대한 항법 위치 데이터를 수신하는 단계이다. 여기서, S120 단계는 화포탄에 대한 항법 위치 데이터뿐만 아니라, 항법 위치 데이터에 대한 위치 정확도를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 앞서 설명한 것처럼, 위치 정확도는 항법 수신기에 의해 항법 위치 데이터와 함께 송신될 수 있다. 또한, 위치 정확도는 DOP 또는 PDOP 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 이에 대한 설명은 위에서 상세히 이루어졌으므로 이에 대한 중복되는 설명은 생략한다.Step S120 is a step of receiving the navigation position data for the camouflage by the navigation locus obtaining unit. Here, step S120 may include receiving positional data for the navigation position data as well as navigation position data for the camouflage. As described above, position accuracy can be transmitted with navigation position data by the navigation receiver. In addition, the position accuracy may include at least one of DOP and PDOP, and the description thereof has been made in detail above, so that a duplicate description thereof will be omitted.

S130 단계는 S120 단계를 통해 연속적으로 수신된 항법 위치 데이터를 이용하여 화포탄에 대한 항법궤적을 획득하는 단계이다. 또한, S130 단계에서 획득된 항법궤적과 S110 단계에서 획득된 모의궤적은 서로 다른 좌표계 예를 들어, 위경고도 좌표계 또는 xyz 좌표계로 상이할 수 있으므로, 이를 동일하게 변환하는 과정이 더 수행될 수 있다. In step S130, the navigation path for the camcorder is obtained using the continuously received navigation position data through step S120. In addition, since the navigation trajectory obtained in step S130 and the simulated trajectory obtained in step S110 may be different from each other in a different coordinate system, for example, the above-mentioned warning coordinate system or the xyz coordinate system, the same conversion process can be further performed .

S140 단계는 가중치 산출부에 의해, S120 단계를 통해 수신된 항법 위치 데이터별 위치 정확도를 근거로 항법 위치 데이터별 가중치를 산출하는 단계이다. 위에서 설명한 것처럼, 위치 정확도(즉, DOP 또는 PDOP)를 나타내는 값은 1에서 25의 값을 갖되, 1은 이상적인 값을 나타내고, 그 값이 커질수록 정확하지 않은 데이터를 나타낸다. 이에 따라, S140 단계는 위치 정확도의 값이 커질수록 낮은 가중치를 산출하고, 가중치는 위에서 수학식 7을 참조로 언급한 것처럼 위치 정확도의 신뢰도 특성에 따라 지수적으로 감소하는 형태를 갖는다.In step S140, the weight calculation unit calculates a weight for each navigation position data based on the position accuracy of each navigation position data received through step S120. As described above, a value indicating a position accuracy (i.e., DOP or PDOP) has a value from 1 to 25, where 1 indicates an ideal value, and the larger the value, the less accurate the data. Accordingly, in step S140, as the value of the positional accuracy is increased, the weighted value is calculated, and the weighted value is exponentially decreasing according to the reliability characteristic of the positional accuracy as mentioned above with reference to Equation (7).

S150 단계는 보간부에 의해, 모의궤적의 샘플링 시간과 항법궤적의 샘플링 시간을 동일하게 맞추기 위해 샘플링 시간들 중 적어도 하나를 보간하는 단계이다. 도 2를 참조로 개시한 바와 같이, S110 단계에서 산출된 모의궤적과 S130 단계에서 획득된 항법궤적은 서로 다른 샘플링 시간으로 형성될 수 있다. 다만, 아래에서 언급되는 정합 과정을 위해서는 이들의 샘플링 시간이 동일하게 이루어져야 보다 최상의 정합 결과를 초래할 수 있다.In step S150, the interpolation unit interpolates at least one of the sampling times to equalize the sampling time of the simulated locus and the sampling time of the navigation locus. As described with reference to FIG. 2, the simulation locus calculated in step S110 and the navigation locus obtained in step S130 may be formed at different sampling times. However, for the matching process described below, their sampling times must be the same so that the best matching result can be obtained.

이를 위해, S150 단계에서는 모의궤적과 항법궤적 중 보다 짧은 샘플링 시간을 갖는 궤적의 샘플링 시간으로, 다른 궤적을 보간하는 과정을 수행하거나, 또는 이들 궤적 모두를 기설정된 샘플링 시간으로 보간하는 과정을 수행할 수 있다.To do this, in step S150, a process of interpolating different trajectories with a sampling time of a trajectory having a shorter sampling time among the simulated trajectory and the navigation trajectory, or interpolating all of these trajectories with a predetermined sampling time .

S160 단계는 정합부에 의해, 항법궤적에 모의궤적을 정합시킴으로써, 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 단계이다. 구체적으로, S160 단계는 각 항법 위치 데이터에 대해, 항법 위치 데이터 별 가중치에 대응하는 정합 정도로 항법궤적에 상기 모의궤적을 정합함으로써 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 단게이다. 이러한 S160 단계는 각각 시간, 고도, 위도, 경도, 방위각, 편류 데이터를 포함하는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 비교를 통해 스케일 팩터 값을 조정하고, 스케일 팩터 값을 이용하여 모의궤적 데이터를 갱신하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다. 여기서, 모의 위치 데이터를 갱신하는 단계는 기설정된 임계값이 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 차에 대한 제곱 평균 제곱근(RMS)을 초과하는 경우, 반복적으로 수행된다.Step S160 is a step of deriving the trajectory trajectory to the camber by matching the simulated trajectory to the navigation trajectory by the matching unit. Specifically, step S160 is a step for deriving a trajectory of a trajectory to the camouflage by matching the simulated trajectory with the navigation trajectory to the degree of matching corresponding to the weight of each navigation position data, for each navigation position data. In step S160, the scale factor value is adjusted by comparing the mock location data including the time, altitude, latitude, longitude, azimuth, and drift data with the navigation position data, and the simulated locus data is updated using the scale factor value Step < / RTI > Here, the step of updating the simulated position data is repeatedly performed when the predetermined threshold value exceeds the root mean square (RMS) of the difference between the simulated position data and the navigation position data.

또한, 상술한 것처럼, S160 단계에서 이루어지는 정합 과정은 모의궤적에 대한 고도 정합, 시간 정합, 방위각 정합, 편류 정합, 위도 정합 및 경도 정합의 순서로 이루어질 수 있다. 다만, 이는 도 2에 서술된 것처럼 단지 예시일 뿐이고, 다양한 순서로 적용될 수 있다.Also, as described above, the matching process performed in step S160 may be performed in order of altitude matching, time matching, azimuth matching, drift matching, latitude matching, and hardness matching with respect to the simulated trajectory. However, this is only an example, as described in Fig. 2, and can be applied in various orders.

또한, S160 단계에서 이루어지는 정합은 상기 정합 과정들이 각각 독립적으로 이루어지는 것으로 서술되었으나, 이들은 다양한 2개 이상의 속성에 대한 정합을 동시에 수행할 수 있다. 예를 들어, 고도 정합 및 시간 정합이 동시에, 방위각 정합 및 편류 정합이 동시에, 또는 고도 정합, 시간 정합, 위도 정합 및 경도 정합이 동시에 이루어질 수 있는 등, 다양한 형태로 정합이 이루어질 수 있다.Also, although the matching performed in step S160 is described as being performed independently of the matching processes, they can simultaneously perform matching of two or more attributes. For example, matching can be made in various forms, such as altitude matching and time matching can be performed simultaneously, azimuth matching and drift matching can be performed simultaneously, or altitude matching, time matching, latitude matching, and hardness matching can be performed at the same time.

이에 따라, S160 단계는 도 2를 참조로 언급한 것처럼, 고도 및 시간에 대한 동시 정합을 먼저 수행한 후, 상술한 순차적인 흐름의 정합을 수행하는 것 또한 가능하다. 여기서, 상술한 순차적인 흐름 이전, 고도 및 시간에 대한 동시 정합을 먼저 수행하게 되면, 정합에 대한 정확도를 보다 상승시킬 수 있는 장점이 있다. 이에 대한 서술은 이미 도 2를 참조로 상세히 개시하였으므로, 이에 대한 추가적인 서술은 생략한다. Accordingly, it is also possible to perform the above-described sequential flow matching after first performing the simultaneous matching with respect to altitude and time, as mentioned with reference to FIG. Here, if the simultaneous matching before the sequential flow, the altitude and the time are performed first, there is an advantage that the accuracy of the matching can be further raised. The description thereof has already been described in detail with reference to FIG. 2, so that a further description thereof will be omitted.

도 10 및 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 탄도궤적 정합 방법에 포함된 화포탄에 대한 탄도궤적을 도출하는 단계에 대한 흐름도이다. 도 9를 참조로 언급한 것처럼, 이러한 정합 단계는 화포탄에 대한 탄도 궤적을 도출하기 위해, 상술한 항법 위치 데이터 별 가중치를 반영하여, 항법궤적에 모의궤적을 정합하는 기능을 한다. 상술한 것처럼, 이러한 정합 과정은 고도 정합, 시간 정합, 방위각 정합, 편류 정합, 위도 정합 및 경도 정합에 대한 것을 나타낸다. 여기서, 고도 정합, 시간 정합, 위도 정합 및 경도 정합에 대한 알고리즘은 도 10에, 그리고 방위각 정합 및 편류 정합에 대한 알고리즘은 도 11에 도시된다. FIG. 10 and FIG. 11 are flowcharts for deriving the trajectory trajectory of the camphor shell included in the trajectory trajectory matching method according to an embodiment of the present invention. As described with reference to Fig. 9, this matching step functions to match the simulated trajectory to the navigation trajectory by reflecting the weight for each navigation position data to derive the trajectory trajectory for the camouflage. As described above, this matching process is about altitude matching, time matching, azimuth matching, drift matching, latitude matching, and hardness matching. Here, an algorithm for altitude matching, time alignment, latitude and longitude matching is shown in Fig. 10, and an algorithm for azimuth matching and drift matching is shown in Fig.

이하, 도 10를 참조로 고도 정합, 시간 정합, 위도 정합 및 경도 정합에 대한 알고리즘을 서술한다.Hereinafter, an algorithm for altitude matching, time matching, latitude matching, and hardness matching will be described with reference to FIG.

S210 단계는 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 크기를 비교하는 단계이다. 여기서 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터는 각각 시간, 위도, 경도 및 고도를 포함하는 데이터를 나타낸다. 또한, 상술한 것처럼, 도 10에 개시된 알고리즘은 각각 시간, 위도, 경도 및 고도에 대한 정합이 각각 독립적으로 수행되거나 또는 이들 중 복수개가 동시에 수행될 수 있다. 즉, 도 10의 알고리즘이 예를 들어, 시간 정합만을 위해 수행되는 경우, S210 단계 내지 S250 단계에서 언급되는 데이터는 각 궤적에 대한 시간 데이터만을 나타내고, 예를 들어, 시간 정합 및 고도 정합이 동시에 수행되는 경우, S210 단계 내지 S250 단계에서 언급되는 데이터는 각 궤적에 대한 시간 데이터 및 고도 데이터 모두를 나타낸다.Step S210 is a step of comparing the size of the simulated position data and the size of the navigation position data. Here, the simulated position data and the navigation position data represent data including time, latitude, longitude and altitude, respectively. Further, as described above, the algorithms disclosed in Fig. 10 can be performed independently of each other for time, latitude, longitude, and altitude, or a plurality of them can be performed at the same time. That is, when the algorithm of FIG. 10 is performed only for time alignment, for example, the data mentioned in steps S210 to S250 represent only time data for each trajectory. For example, when time alignment and altitude registration are simultaneously performed , The data referred to in steps S210 to S250 indicate both time data and altitude data for each locus.

S210 단계에서의 비교 결과, 모의 위치 데이터가 항법 위치 데이터보다 큰 것으로 판단되면, 제어는 S220 단계로 전달된다. 그렇지 않다면 제어는 S230 단계로 전달된다.As a result of the comparison in step S210, if it is determined that the simulated position data is larger than the navigation position data, the control is transferred to step S220. Otherwise, control passes to step S230.

S220 단계는 스케일 팩터 값의 감소를, 그리고 S230 단계는 스케일 팩터 값의 증가를 수행하는 단계이다. 즉, S220 단계 및 S230 단계는 항법 위치 데이터에 모의 위치 데이터를 정합하기 위해, 모의 위치 데이터를 교정하기 위한 스케일 팩터값을 설정하는 단계이다.Step S220 is a step of decreasing a scale factor value, and step S230 is a step of performing an increase of a scale factor value. That is, in steps S220 and S230, a scale factor value for calibrating the simulated position data is set in order to match the simulated position data to the navigation position data.

S240 단계는 S220 단계 또는 S230 단계를 통해 산출된 스케일 팩터 값을 근거로 모의 위치 데이터를 갱신하는 단계이다. 즉, S240 단계는 S220 단계 또는 S230 단계를 통해 도출된 스케일 팩터 값과 모의 위치 데이터(예를 들어, 시간, 고도, 경도 또는 위도)의 곱을 통해 모의 위치 데이터를 갱신할 수 있다.Step S240 is a step of updating the simulated position data based on the scale factor value calculated in step S220 or step S230. That is, the step S240 may update the simulated position data by multiplying the scale factor value derived in the step S220 or S230 by the simulated position data (for example, time, altitude, longitude or latitude).

S250 단계는 기설정된 제 1 임계값과, 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 차와 해당 항법 위치 데이터의 가중치의 곱셈 결과에 대한 제곱 평균 제곱근(RMS)의 크기를 비교하는 단계이다. S250 단계는 상술한 교정 단계 즉, S210 단계 내지 S240 단계의 반복을 통해 최적의 스케일 팩터 값을 찾고, 이러한 스케일 팩터 값을 통해 최적의 정합 결과를 도출하기 위함이다. 다만, 앞서 언급한 것처럼, 항법 위치 데이터의 위치 정확도가 떨어진다면 상기 과정을 계속 반복하더라도 원하는 결과를 획득하기 어려우므로, 위치 정확도에 따른 가중치를 고려하여, 위치 정확도의 신뢰도가 높다면 상기 과정을 최대한 많이 수행하되, 그렇지 않다면 상기 갱신 과정의 반복 횟수를 줄인다.Step S250 is a step of comparing the magnitude of the root-mean-square (RMS) magnitude of the predetermined first threshold value and the result of multiplying the difference between the mock position data and the navigation position data by the weight of the corresponding navigation position data. In step S250, the optimum scale factor value is found through the above-described calibration steps, that is, steps S210 through S240, and an optimal matching result is obtained based on the scale factor value. However, if the position accuracy of the navigation position data deteriorates as described above, it is difficult to obtain a desired result even if the above process is continuously repeated. Therefore, if the reliability of the position accuracy is high considering the weight according to the position accuracy, The number of iterations of the update process is reduced.

S250 단계에서의 비교 결과, 제 1 임계값이 상기 곱셈 결과에 대한 제곱 평균 제곱근(RMS) 보다 큰 것으로 판단되면 제어는 S260 단계로 전달된다. 그렇지 않다면 다른 정합이 더 필요한지 확인한 후, 모든 정합이 완료된 경우 제어는 S150 단계로 전달되어 상술한 반복 과정을 종료하게 된다. If it is determined in step S250 that the first threshold value is greater than the root mean square (RMS) of the multiplication result, control is passed to step S260. If not, it is determined whether other matching is required. If all matching is completed, control is passed to step S150 and the above-described iteration process is terminated.

S260 단계는 S250 단계의 비교에 사용될 제 1 임계값을 갱신하는 단계이다. 여기서, S260 단계에서 이루어지는 제 1 입계값에 대한 갱신은 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 차에 대한 제곱 평균 제곱근(RMS)으로 이루어진다. Step S260 is a step of updating the first threshold value to be used for the comparison in step S250. Here, the updating of the first threshold value in step S260 is performed by the root mean square (RMS) of the difference between the simulated position data and the navigation position data.

그 후, 저장부에 S220 단계 또는 S230 단계에서 설정된 스케일 팩터값을 저장하는 단계(S270)가 수행된다.Thereafter, a step S270 of storing the scale factor value set in the step S220 or S230 in the storage unit is performed.

이하, 도 11을 참조로, 방위각 정합 및 편류 정합에 대한 알고리즘을 더 서술한다.Hereinafter, with reference to Fig. 11, an algorithm for azimuth matching and drift matching will be further described.

먼저, S301 단게는 모의 위치 변위각 크기 데이터와 항법 위치 방위각 크기 데이터를 비교하는 단계가 수행된다. S301 단계와 이하에서 언급되는 S304 단계는 앞서 도 10을 참조로 언급한 S210 단계와 유사하게, 각각 모의 위치 방위각 크기에 대한, 그리고 편류 크기 데이터에 대한 교정을 위해 수행된다. S301 단계에서의 비교 결과, 모의 위치 변위각 크기 데이터가 항법 위치 방위각 크기 데이터보다 큰 것으로 판단되면, 제어는 S302 단계로 전달된다. 그렇지 않다면 제어는 S303 단계로 전달된다.First, in step S301, a step of comparing the mock position displacement angle magnitude data and the navigation position azimuth magnitude data is performed. Steps S301 and S304 described below are performed for calibration of the mobility position azimuth magnitude and drift magnitude data, respectively, similar to step S210 mentioned above with reference to FIG. As a result of the comparison in step S301, if it is determined that the simulated position displacement angle size data is larger than the navigation position azimuth size data, the control is transferred to step S302. Otherwise, control passes to step S303.

S302 단계는 도 10의 S220 단계와 유사하게, 방위각 크기 팩터 값을 감소시키는 과정을 수행한다. 또한, S303 단계는 도 10의 S230 단계와 유사하게, 방위각 크기 팩터 값을 증가시키는 과정을 수행한다. 즉, S302 단계 및 S303 단계는 항법 위치 데이터에 모의 위치 데이터를 정합하기 위해, 모의 위치에 대한 방위각 크기를 교정하기 위한 방위각 크기 팩터값을 설정하는 단계이다.In step S302, similar to step S220 in FIG. 10, a process of decreasing the azimuth magnitude factor value is performed. In step S303, similar to step S230 of FIG. 10, the process of increasing the azimuth magnitude factor is performed. That is, in step S302 and step S303, an azimuth magnitude factor value for calibrating the azimuth magnitude with respect to the simulation position is set in order to match the simulation position data to the navigation position data.

그 후, S304 단계는 모의 위치 편류 크기 데이터와 항법 위치 편류 크기 데이터를 비교하는 단계이다. S304 단계에서의 비교 결과 모의 위치 편류 크기 데이터가 항법 위치 편류 크기 데이터 보다 큰 것으로 판단되면 제어는 S305 단계로 전달된다. 그렇지 않다면 제어는 S306 단계로 전달된다. 여기서, S304 단계에서 언급되는 모의 위치 에 대한 편류 크기 데이터는 실질적인 편류 크기 데이터가 아닌 데이터의 미분의 평균 값을 나타낸다.Thereafter, step S304 is a step of comparing the simulated position drift magnitude data with the navigation position drift magnitude data. If it is determined in step S304 that the simulated position drift magnitude data is greater than the navigation position drift magnitude data, control is passed to step S305. Otherwise, control passes to step S306. Here, the drift magnitude data for the simulation position referred to in step S304 represents the average value of the differential values of the data, not the actual drift magnitude data.

S305 단계는 편류 크기 팩터 값을 감소시키는 과정을 수행한다. 또한, S306 단계는 편류 크기 팩터 값을 증가시키는 과정을 수행한다. S305 단계 및 S306 단계는 앞서 서술된 S302 단계 및 S303 단계와 유사하게, 항법 위치 데이터에 모의 위치 데이터를 정합하기 위해, 모의 위치에 대한 편류 크기를 교정하기 위한 편류 크기 팩터값을 설정하는 단계이다.Step S305 carries out a process of reducing the drift size factor value. In operation S306, the value of the drift size factor is increased. Steps S305 and S306 are steps of setting a drift size factor value for correcting the drift magnitude with respect to the simulated position to match the simulated position data to the navigation position data, similar to steps S302 and S303 described above.

그 후, 모의 위치 방위각 크기 데이터와 모의 위치 편류 크기 데이터를 갱신하는 단계(S307)가 수행된다. 즉, S307 단계는 모의 위치 방위각의 크기 데이터와 S302 단계 또는 S303 단계에서 도출된 방위각 크기 팩터값의 곱을 통해 모의 위치 에 대한 방위각 크기 데이터를 갱신하고, 모의 위치 에 대한 편류 크기 데이터와 S305 단계 또는 S306 단계에서 도출된 편류 크기 팩터값의 곱을 통해 모의 위치에 대한 편류 크기 데이터를 갱신하는 기능을 한다. 이는, 방위각과 편류를 구하는 프로세스의 경우 모의 위치 데이터(xyz 데이터)에 초기 위치값과 방위각을 대입하여 위경고도 좌표계로 변환하게 되는데 이때 항법 위치와 가장 부합되는 방위각을 찾고 이 방위각을 기준으로 편류(Drift)를 최적화 하는 과정을 거치게 된다.Thereafter, step S307 of updating the simulated position azimuth magnitude data and the simulated position drift magnitude data is performed. That is, in step S307, the azimuth magnitude data for the simulation position is updated through the multiplication of the magnitude data of the simulated position azimuth angle and the azimuth magnitude factor value derived in step S302 or S303, and the drift magnitude data for the simulation position is updated, And updating the drift magnitude data for the simulated position by multiplying the drift magnitude factor value derived in step. In the process of obtaining azimuth and drift, the initial position and azimuth angle are substituted into the simulated position data (xyz data) and converted into the above warning degree coordinate system. At this time, the azimuth that best matches the navigation position is detected, (Drift) is optimized.

S308 단계는 제 2 임계값과 모의 위치 데이터와 항법 위치 데이터의 차와 해당 항법 위치 데이터의 가중치의 곱셈 결과에 대한 제곱 평균 제곱근(RMS)의 크기를 비교하는 단계이다. S308 단계는 상술한 교정 단계 즉, S301 단계 내지 S307 단계의 반복을 통해 최적의 스케일 팩터 값을 찾고, 이러한 스케일 팩터 값을 통해 최적의 정합 결과를 도출하기 위함이다. 즉, 이러한 S308 단계는 앞서 설명한 바와 같이, 가중치 별로 설정된 정합 정도에 따라 반복되어 수행될 수 있다.Step S308 compares the magnitude of the root mean square (RMS) of the result of the multiplication of the second threshold, the difference between the mock position data and the navigation position data, and the weight of the corresponding navigation position data. In step S308, the optimum scale factor value is found through the above-described calibration step, that is, the repetition of steps S301 to S307, and an optimum matching result is derived based on the scale factor value. That is, as described above, the step S308 may be repeatedly performed according to the matching degree set for each weight value.

S308 단계에서의 비교 결과, 제 2 임계값이 곱셈 결과에 대한 제곱 평균 제곱근(RMS) 보다 큰 것으로 판단되면 제어는 S309 단계로 전달된다. 그렇지 않다면 다른 정합이 더 필요한지 확인한 후, 모든 정합이 완료된 경우 제어는 종료 블록으로 전달된다.As a result of the comparison in step S308, if it is determined that the second threshold value is larger than the root mean square (RMS) of the multiplication result, control is passed to step S309. Otherwise, after verifying that another match is needed, control is passed to the end block if all matches are complete.

S309 단계는 S308 단계의 비교에 사용될 제 2 임계값을 갱신하는 단계이다. 여기서, S309 단계에서 이루어지는 제 2 임계값에 대한 갱신은 모의궤적 데이터와 항법궤적 데이터의 차에 대한 제곱 평균 제곱근(RMS)으로 이루어진다. Step S309 is a step of updating a second threshold value to be used for comparison in step S308. Here, the updating of the second threshold value in step S309 is performed by the root mean square (RMS) of the difference between the simulated locus data and the navigation locus data.

S310 단계는 저장부에 S302 단계 또는 S303 단계, 및 S305 단계 또는 S306 단계에서 설정된 스케일 팩터값을 저장하는 단계이다.Step S310 is a step of storing the scale factor value set in step S302, S303, S305, or S306 in the storage unit.

위에서 도 9 및 도 10을 참조로 언급한 것처럼, 고도 정합, 시간 정합, 위도 정합 및 경도 정합을 위한 제 1 알고리즘과, 방위각 정합 및 편류 정합을 위한 제 2 알고리즘이 존재한다. 또한, 도 2를 참조로 언급한 것처럼, 본 발명의 정합 과정은 고도 정합, 시간 정합, 방위각 정합, 편류 정합, 위도 정합 및 경도 정합의 순서로 이루어질 수 있다. 이 경우, 고도 정합을 위한 제 1 알고리즘, 시간 정합을 위한 제 1 알고리즘, 방위각 정합을 위한 제 2 알고리즘, 편류 정합을 위한 제 2 알고리즘, 위도 정합을 위한 제 1 알고리즘 및 경도 정합을 위한 제 1 알고리즘이 반복적으로 수행되어, 이러한 정합 과정을 수행할 수 있다. 여기서, 정합 순서는 상술한 것으로 제한되지 않고 다양하게 변경 가능하다.As mentioned above with reference to FIGS. 9 and 10, there is a first algorithm for altitude matching, time alignment, latitude and longitude matching, and a second algorithm for azimuth matching and drift matching. Also, referring to FIG. 2, the matching process of the present invention may be performed in the order of altitude matching, time matching, azimuth matching, drift matching, latitude matching, and hardness matching. In this case, a first algorithm for altitude matching, a first algorithm for time alignment, a second algorithm for azimuth matching, a second algorithm for drift matching, a first algorithm for latitude matching, and a first algorithm for longitude matching Can be repeatedly performed to perform this matching process. Here, the order of matching is not limited to the above, and can be variously changed.

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.As described above, an optimal embodiment has been disclosed in the drawings and specification. Although specific terms have been employed herein, they are used for purposes of illustration only and are not intended to limit the scope of the invention as defined in the claims or the claims. Therefore, those skilled in the art will appreciate that various modifications and equivalent embodiments are possible without departing from the scope of the present invention. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

100 : 탄도궤적 정합 장치
110 : 모의궤적 산출부 120 : 항법궤적 획득부
130 : 제어부 140 : 보간부
150 : 정합부 160 : 가중치 산출부100: Ballistic trajectory matching device
110: simulated locus calculating section 120: navigation locus obtaining section
130: control unit 140:
150: matching unit 160: weight calculating unit

Claims

A ballistic trajectory matching device for a camber, comprising a navigation receiver,
A simulated locus calculating unit for calculating a simulated locus for the camouflage;
A navigation locus obtaining unit that continuously receives the navigation position data of the camcorder from the navigation receiver and the positional accuracy of the navigation position data according to the time, thereby obtaining a navigation locus for the camcorder;
A weight calculation unit for calculating a weight for each navigation position data based on the position accuracy of the navigation position data; And
And a matching section for deriving a trajectory of the camouflage to the camouflage by matching the simulated trajectory to the navigation trajectory with respect to each navigation position data with a degree of matching corresponding to a weight for each navigation position data,
Wherein the position accuracy includes at least one of a DOP (Delution Of Precision) and a PDOP (Positional DOP) output from the navigation receiver,
Wherein the value indicating the position accuracy has a value from 1 to 25, and the weight calculating unit calculates a lower weight value as the value corresponding to the position accuracy is larger
Wherein the ballistic trajectory matching device of the camphor bulb is characterized by:

delete

The method according to claim 1,
Further comprising an interpolator interpolating at least one of sampling times to equalize the sampling time of the simulated trajectory and the sampling time of the navigation trajectory.

The method according to claim 1,
The matching unit may include:
And a first matching module for matching the time, altitude, latitude and longitude data of each simulated position data constituting the simulated trajectory according to the matching degree corresponding to the weight of the navigation position data and the navigation position data A ballistic trajectory matching device for a camel.

6. The method of claim 5,
The first matching module adjusts the scale factor value by comparing the simulated position data including the time, altitude, latitude and longitude data with the navigation position data, and updates the simulated position data using the scale factor value The ballistic trajectory matching device of the camphor.

The method according to claim 6,
Wherein the matching unit multiplies the difference between the simulated position data and the navigation position data by the weight and obtains the root mean square (RMS) of the multiplication result, and updates the simulated position data by the first matching module, Wherein the trajectory matching device is repeatedly performed when the set threshold exceeds a root-mean-square (RMS) square of the multiplication result.

The method according to claim 1,
The matching portion
And a second matching module for matching the azimuth and drift data for each of the simulated position data constituting the simulated trajectory according to the matching degree corresponding to the weight of the navigation position data and the navigation position data. Arbitrarily trajectory matching device of camphor.

9. The method of claim 8,
The second matching module adjusts the azimuth factor value drift factor value by comparing the mock location data including the azimuth and drift data with the navigation position data and updates the mock location data using the azimuth factor value drift factor value And the ballistic trajectory matching device of the camphor.

10. The method of claim 9,
Wherein the matching unit multiplies the difference between the simulated position data and the navigation position data by the weight and obtains the root mean square (RMS) of the multiplication result, and updates the simulated position data by the second matching module, Wherein the trajectory matching device is repeatedly performed when the set threshold exceeds a root-mean-square (RMS) square of the multiplication result.

The method according to claim 1,
Wherein the simulated locus calculating unit calculates the simulated locus using a rigid body analysis ballistic equation,
Wherein the simulated trajectory includes a trajectory calculated without considering an external environmental element including at least one of an aerodynamic factor, a state of the breeze, wind direction and intensity. .

A ballistic trajectory matching method for a camber, including a navigation receiver,
Calculating a simulated locus for the camouflage by the simulated locus calculating unit;
Obtaining a navigation locus for the camouflage by continuously receiving the navigation position data of the camouflage and the positional accuracy of the navigation position data from the navigation receiver in accordance with the passage of time;
Calculating a weight for each navigation position data based on the position accuracy of the navigation position data by the weight calculation unit; And
Deriving the trajectory of the camouflage to the camouflage by matching the simulated trajectory to the navigation locus with a matching degree corresponding to the weight for each navigation position data for each navigation position data by the matching unit,
Wherein the position accuracy includes at least one of a DOP and a PDOP output from the navigation receiver,
Wherein the value indicating the position accuracy has a value from 1 to 25, and the step of calculating the weight for each navigation position data includes calculating a lower weight value as the value corresponding to the position accuracy is larger
Wherein the ballistic trajectory matching method comprises the steps of:

delete

13. The method of claim 12,
Interpolating at least one of the sampling times to equalize the sampling time of the simulated locus and the sampling time of the navigation locus by the interpolator.

13. The method of claim 12,
Wherein the step of deriving the trajectory trajectory for the cannon shell comprises:
And matching the time, altitude, latitude and longitude data of each simulated position data constituting the simulated trajectory in accordance with the matching degree corresponding to the weight of the navigation position data and the navigation position data. A method of ballistic trajectory matching of fossil shells.

17. The method of claim 16,
The step of matching the time, altitude, latitude and longitude data comprises adjusting the scale factor value by comparing the navigation position data with the simulated position data including time, altitude, latitude and longitude data, and using the scale factor value And updating the simulated position data.

18. The method of claim 17,
Wherein deriving the trajectory trajectory for the camouflage includes multiplying the difference between the simulated position data and the navigation position data by the weight and obtaining a root mean square (RMS) of the result of the multiplication,
Wherein the step of matching the time, altitude, latitude and longitude data is repeatedly performed when a predetermined threshold exceeds a root-mean-square (RMS) square of the multiplication result.

13. The method of claim 12,
Wherein the step of deriving the trajectory trajectory for the cannon shell comprises:
Further comprising matching the azimuth and drift data for each of the simulated position data constituting the simulated trajectory in accordance with the degree of matching corresponding to the weight of the navigation position data and the navigation position data. Ballistic trajectory matching method.

20. The method of claim 19,
Wherein the step of matching the azimuth and drift data comprises adjusting the azimuth factor value drift factor value by comparing the mock location data including the azimuth and drift data with the navigation position data and using the azimuth factor value drift factor value, And updating the data of the ballistics trajectory.

21. The method of claim 20,
Wherein deriving the trajectory trajectory for the camouflage includes multiplying the difference between the simulated position data and the navigation position data by the weight and obtaining a root mean square (RMS) of the result of the multiplication,
Wherein matching the azimuth and drift data is performed iteratively when a predetermined threshold exceeds a root-mean-square (RMS) square of the multiplication result.