KR20230004103A - Method and Apparatus for Calibrating Radar Navigation Robust to Sensor Failure and Dynamic Environment - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 센서 고장 및 동적 환경에 강건한 레이다 항법 교정 방법 및 그를 위한 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method for calibrating a radar navigation that is robust to sensor failures and dynamic environments and an apparatus therefor.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명의 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.The contents described in this section simply provide background information on the embodiments of the present invention and do not constitute prior art.
일반적으로 AESA(AESA: Active Electronically Scanned Array) 레이다의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 모드 운용 시 매우 정확한 위치 정보와 자세 정보가 필요하다. 이는 SAR 영상이 높은 해상도와 정밀도를 요구하며 영상을 재구성하는 과정에서 항법 정보를 통한 영상 정보의 재배열이 필요하기 때문이다. 따라서 AESA 레이다에 장착된 관성측정유닛(IMU: Inertial Measurement Unit)의 측정치로부터 계산된 위치, 속도, 자세 결과는 레이다의 표적 추적 및 전반적인 레이더 운용에 필수적으로 활용된다. 그렇지만 관성센서 내의 자이로(Gyro) 및 가속도계(Accelerometer)의 바이어스(Bias)와 드리프트(Drift) 오차 특성에 의해 최종적인 항법해 결과는 시간이 흐름에 따라 점차 부정확해질 수밖에 없으며, 적합한 정렬 없이 이 계산 결과를 레이다 운용에 사용하게 된다면 레이다의 표적 추적 및 전반적 운용에 문제가 발생하게 된다.In general, very accurate position and attitude information is required when operating the synthetic aperture radar (SAR) mode of AESA (AESA: Active Electronically Scanned Array) radar. This is because SAR images require high resolution and precision, and image information needs to be rearranged through navigation information in the process of image reconstruction. Therefore, the position, speed, and attitude results calculated from the measurements of the Inertial Measurement Unit (IMU) mounted on the AESA radar are essential for target tracking and overall radar operation. However, due to the bias and drift error characteristics of the gyro and accelerometer in the inertial sensor, the final navigation solution inevitably becomes inaccurate over time, and this calculation result without proper alignment. If is used for radar operation, problems occur in target tracking and overall operation of the radar.
일반적으로 AESA 레이더와 같은 탑재체에 장착된 부관성항법장치(SINS, Slave Inertial Navigation System)는 주관성항법장치(MINS, Master Inertial Navigation System) 혹은 EGI(Embedded GNSS Inertial Navigation System)에 비해 경제적인 이유를 바탕으로 저급의 부품을 사용하므로 상대적으로 항법 오차 수준이 높으며 지속적인 정렬(Alignment)이 요구된다. 그러므로 항공기가 비행 중에는 부관성항법장치의 자가정렬(Self Alignment)이 불가능하므로 주관성항법장치의 정보를 이용하여 부관성항법장치의 정렬을 수행하는 전달정렬(Transfer Alignment)을 수행하게 된다. 그렇지만 기존의 EGI/IMU 전달정렬 기법에서는 비행체의 기동 궤적에 따른 가관측성(Observability)과 GNSS 수신 신호 감도, 장착된 관성항법장치 사이 구조물의 휨(flexure) 혹은 진동 특성에 따라 서로 다른 보정 성능을 나타낸다. In general, the Slave Inertial Navigation System (SINS) mounted on a payload such as an AESA radar is economical compared to the Master Inertial Navigation System (MINS) or the Embedded GNSS Inertial Navigation System (EGI). As it uses low-grade parts, the level of navigation error is relatively high, and continuous alignment is required. Therefore, since self-alignment of the auxiliary inertial navigation system is impossible while the aircraft is in flight, transfer alignment, which performs alignment of the auxiliary inertial navigation system, is performed using information of the subjective navigation system. However, in the existing EGI/IMU transmission alignment technique, different correction performance is shown depending on the observability according to the maneuvering trajectory of the vehicle, the sensitivity of the GNSS reception signal, and the flexure or vibration characteristics of the structure between the installed INS. .
EGI/IMU 항법 정보 정렬 및 정합에는 다양한 종류의 정합 방식이 이용될 수 있는데, 일반적으로 칼만필터 기반의 알고리즘을 이용하게 된다. 그 중 확장칼만필터는 선형시스템에 대해서만 적용이 가능한 칼만필터의 응용으로, 비선형 시스템에 대해 선형화된 측정 모델을 유도하고 측정치를 기반으로 오차를 추정하여 반영함으로써 부분적으로 선형화하여 상태를 추정하는 기법이다. 확장칼만필터는 항공기의 항법 정보 추정 이외에도 인공위성 상태 추정 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이와 관련된 종래 기술은 한국등록특허 제10-1270582호에 기재되어 있다. Various types of matching schemes may be used for aligning and matching EGI/IMU navigation information, and a Kalman filter-based algorithm is generally used. Among them, the extended Kalman filter is an application of the Kalman filter that can only be applied to linear systems. It derives a linearized measurement model for nonlinear systems and estimates and reflects errors based on measured values, thereby partially linearizing and estimating the state. . The extended Kalman filter is used in various fields such as estimating the state of artificial satellites in addition to estimating navigation information of aircraft. The prior art related to this is described in Korean Patent Registration No. 10-1270582.
그렇지만 확장칼만필터 기반의 EGI/IMU 전달정렬은 주관성항법 장치(EGI)의 속도 및 자세 정보에 기반하여 수행된다는 점에서 가관측(Observable)한 방향의 교정기동이 필요하며, 만일 GPS 신호 단절(Outage)이 발생할 경우 부정확한 항법 정보를 기준으로 정렬이 이루어질 수 있다는 단점이 존재한다. 또한 부관성항법 장치와 주관성항법 장치 사이의 거리가 떨어져 있는 경우 구조물의 휨과 진동 특성에 의해 롤(Roll) 및 피치(Pitch) 축 방향의 상대 자세 추정이 부정확 해져서 정렬 성능이 떨어지는 단점 또한 존재한다. However, since the EGI/IMU transfer alignment based on the extended Kalman filter is performed based on the speed and attitude information of the EGI, a corrective maneuver in an observable direction is required, and if the GPS signal is disconnected (Outage ) occurs, there is a disadvantage that alignment may be performed based on inaccurate navigation information. In addition, when the distance between the auxiliary inertial navigation device and the subjective navigation device is far, the relative attitude estimation in the roll and pitch axis directions becomes inaccurate due to the bending and vibration characteristics of the structure, resulting in poor alignment performance. .
본 발명은 동적 환경에서의 레이다 항법장치 (EGI/IMU) 비행 중 교정 방법에 관한 것으로 여분(Redundant)의 관성센서(IMU) 및 GPS 수신기에서 계산되는 비행체의 위치, 속도, 자세 정보를 최대의 조합으로 활용하여 교차 검증(Cross validation)을 수행하여 센서 고장 및 고기동 환경에서도 강건(Robust)한 비행중 교정(In-flight alignment) 성능을 제시하는 알고리즘을 수행하는 센서 고장 및 동적 환경에 강건한 레이다 항법 교정 방법 및 그를 위한 장치를 제공하는 데 주된 목적이 있다.The present invention relates to a method for in-flight calibration of a radar navigation system (EGI/IMU) in a dynamic environment, and maximizes the combination of position, speed, and attitude information of an aircraft calculated by a redundant inertial sensor (IMU) and a GPS receiver. Radar navigation calibration that is robust to sensor failure and dynamic environments that performs cross validation by using an algorithm that presents robust in-flight alignment performance even in sensor failure and high maneuvering environments Its main purpose is to provide a method and an apparatus therefor.
본 발명의 일 측면에 의하면, 상기 목적을 달성하기 위한 레이다 항법 교정 시스템은, 복합 항법 방식을 기반으로 비행체의 보정 항법정보를 생성하고, 레이다의 관성 측정을 기반으로 레이다의 초기 레이다 항법정보를 생성하며, 상기 보정 항법정보 및 상기 초기 레이다 항법정보를 기반으로 제1 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 추정하는 레이다 자세 추정 장치; 상기 보정 항법정보, 상기 초기 레이다 항법정보 및 상기 제1 레이다 항법정보 중 적어도 하나를 이용하여 생성된 비교 조합 정보를 기반으로 고장 식별을 처리하여 최종 조합정보를 생성하는 고장 식별 처리장치; 및 상기 고장 식별 처리 결과를 기반으로 생성된 상기 최종 조합정보를 이용하여 제2 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 교정하는 레이다 자세 교정장치를 포함할 수 있다. According to one aspect of the present invention, a radar navigation calibration system for achieving the above object generates correction navigation information of an air vehicle based on a complex navigation method, and generates initial radar navigation information of a radar based on inertial measurement of the radar. a radar attitude estimation device for estimating a radar attitude by calculating first radar navigation information based on the corrected navigation information and the initial radar navigation information; a failure identification processing device generating final combination information by processing failure identification based on comparison and combination information generated using at least one of the corrected navigation information, the initial radar navigation information, and the first radar navigation information; and a radar attitude correction device for correcting a radar attitude by calculating second radar navigation information using the final combination information generated based on a result of the failure identification process.
또한, 본 발명의 다른 측면에 의하면, 상기 목적을 달성하기 위한 레이다 항법 교정 방법은, 복합 항법 방식을 기반으로 비행체의 보정 항법정보를 생성하고, 레이다의 관성 측정을 기반으로 레이다의 초기 레이다 항법정보를 생성하며, 상기 보정 항법정보 및 상기 초기 레이다 항법정보를 기반으로 제1 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 추정하는 레이다 자세 추정 단계; 상기 보정 항법정보, 상기 초기 레이다 항법정보 및 상기 제1 레이다 항법정보 중 적어도 하나를 이용하여 고장 식별을 처리하는 고장 식별 처리 단계; 및 상기 고장 식별 처리 결과를 기반으로 항법정보를 선별하고, 선별된 항법정보를 이용하여 제2 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 교정하는 통합 항법 필터 처리 단계를 포함할 수 있다.In addition, according to another aspect of the present invention, a radar navigation calibration method for achieving the above object generates correction navigation information of an air vehicle based on a complex navigation method, and initial radar navigation information of a radar based on inertial measurement of the radar. a radar attitude estimation step of generating a radar attitude and estimating a radar attitude by calculating first radar navigation information based on the corrected navigation information and the initial radar navigation information; a failure identification processing step of processing failure identification using at least one of the corrected navigation information, the initial radar navigation information, and the first radar navigation information; and an integrated navigation filter processing step of selecting navigation information based on the failure identification processing result, calculating second radar navigation information using the selected navigation information, and correcting a radar attitude.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 여분(Redundant)의 관성센서(IMU) 및 GPS 수신기에서 계산되는 항법해의 교자 반영을 통해서 레이더에 부착된 관성항법시스템의 정확한 위치, 속도, 자세 추정이 가능한 효과가 있다. As described above, the present invention has the effect of estimating the accurate position, speed, and attitude of the inertial navigation system attached to the radar through the reflection of the navigation solution calculated by the redundant inertial sensor (IMU) and GPS receiver. there is
또한, 본 발명은 고장 및 동적환경에 더욱 강건한 비행중 교정(In-flight alignment)이 가능한 효과가 있다. In addition, the present invention has the effect of enabling in-flight alignment that is more robust to failures and dynamic environments.
또한, 본 발명은 가관측성(Observability) 향상을 위한 교정기동(Maneuver) 요구수준을 최소화 할 수 있다는 효과가 있다. In addition, the present invention has an effect of minimizing a required level of maneuver for improving observability.
또한, 본 발명은 시간에 따른 관성센서(IMU) 적분오차를 최소화 할 수 있다는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of minimizing the integration error of the inertial sensor (IMU) over time.
또한, 본 발명은 초기 상태(Initialization) 및 고장 후 복구(FDR, Fault detection and recovery) 상황에서 요구되는 정확도 성능의 항법해 획득시간(Acquisition time)을 최소화 할 수 있다는 효과가 있다. In addition, the present invention has an effect of minimizing an acquisition time of a navigation solution of accuracy performance required in initialization and fault detection and recovery (FDR) situations.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 레이다 항법 교정 시스템을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 레이다 자세 추정 장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 레이다 항법을 교정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 레이다 항법을 교정하기 위한 고장 식별 처리장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 레이다 항법 교정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.1 is a schematic block diagram of a radar navigation calibration system according to an embodiment of the present invention.
2 is a schematic block diagram of an apparatus for estimating a radar attitude according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram for explaining an operation of calibrating radar navigation according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for explaining the operation of a failure identification processing apparatus for calibrating radar navigation according to an embodiment of the present invention.
5 to 7 are flowcharts for explaining a radar navigation calibration method according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다. 이하에서는 도면들을 참조하여 본 발명에서 제안하는 센서 고장 및 동적 환경에 강건한 레이다 항법 교정 방법 및 그를 위한 장치에 대해 자세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted. In addition, although preferred embodiments of the present invention will be described below, the technical idea of the present invention is not limited or limited thereto and can be modified and implemented in various ways by those skilled in the art. Hereinafter, a method for calibrating a radar navigation system that is robust against sensor failure and a dynamic environment and an apparatus therefor will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 레이다 항법 교정 시스템을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.1 is a schematic block diagram of a radar navigation calibration system according to an embodiment of the present invention.
본 실시예에 따른 레이다 항법 교정 시스템(10)은 레이다 자세 추정 장치(100), 고장 식별 처리장치(200) 및 레이다 자세 교정장치(300)를 포함한다. 도 1의 레이다 항법 교정 시스템(10)은 일 실시예에 따른 것으로서, 도 1에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 레이다 항법 교정 시스템(10)에 포함된 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다. The radar
레이다 항법 교정 시스템(10)은 가변적 상황들을 분류하여 각각의 상황에 따른 정렬 기법을 달리 적용함으로써 동적 환경에 유연하게 대처할 수 있는 강건한(Robust) 비행 중 교정 알고리즘을 제공한다. The radar
레이다 자세 추정 장치(100)는 복합 항법 방식 및 레이다 관성 측정 방식을 기반으로 제1 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 추정한다. The radar
구체적으로, 레이다 자세 추정 장치(100)는 복합 항법 방식을 기반으로 비행체의 보정 항법정보를 생성하고, 레이다의 관성 측정을 기반으로 레이다의 초기 레이다 항법정보를 생성하며, 상기 보정 항법정보 및 상기 초기 레이다 항법정보를 기반으로 제1 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 추정한다. Specifically, the radar
레이다 자세 추정 장치(100)는 비행체의 초기 항법정보를 생성하고, 초기 항법정보를 레버암 보정하여 보정 항법정보를 생성하는 복합 항법 장치, 비행체에 설치된 레이다에 대한 레이다 관성정보를 측정하고, 레이다 관성정보를 기반으로 초기 레이다 항법정보를 생성하는 레이다 관성 항법 장치 및 보정 항법정보 및 초기 레이다 항법정보를 이용하여 레이다 오차 정보를 산출하고, 레이다 오차 정보를 기반으로 레이다에 대한 상기 제1 레이다 항법정보를 산출하는 레이다 자세 추정장치를 포함할 수 있다. 레이다 자세 추정 장치(100)에 포함된 장치 각각에 대한 자세한 설명은 도 2에 기재하도록 한다. The radar
레이다 자세 추정 장치(100)는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 이용하여 레이다 오차 정보를 생성하며, 레이다 오차 정보에 포함된 속도 오차, 자세 오차 및 레이다 관성정보의 바이어스를 획득하고, 속도 오차, 자세 오차 및 레이다 관성정보의 바이어스 각각을 이용하여 보정된 제1 레이다 항법정보를 산출한다. The radar
고장 식별 처리장치(200)는 보정 항법정보, 초기 레이다 항법정보 및 제1 레이다 항법정보 중 적어도 하나를 이용하여 생성된 비교 조합 정보를 기반으로 고장 식별을 처리하여 최종 조합정보를 생성한다. The failure
고장 식별 처리장치(200)는 보정 항법정보, 초기 레이다 항법정보 및 제1 레이다 항법정보 중 적어도 하나의 정보를 조합하여 복수의 비교 조합 정보를 생성한다. 이후, 고장 식별 처리장치(200)는 복수의 비교 조합 정보를 기반으로 교차 검증(Cross validation)을 수행하여 고장 식별을 수행하고, 고장 식별 처리결과에 따라 최종 조합정보를 결정한다. The failure
고장 식별 처리장치(200)는 보정 항법정보, 초기 레이다 항법정보 및 제1 레이다 항법정보에 포함된 비행체 관성 측정 방식을 기반으로 추정한 위치, 속도 및 자세를 포함하는 제1 측정치, 레이다 관성 측정 방식을 기반으로 추정한 위치, 속도 및 자세를 포함하는 제2 측정치, 비행체 관성 측정 방식 및 GPS 측정 방식을 포함하는 복합 항법 처리 방식을 기반으로 위치, 속도 및 자세를 포함하는 제3 측정치, 레이다 관성 측정 방식 및 GPS 측정 방식을 포함하는 복합 항법 처리 방식을 기반으로 추정한 위치, 속도 및 자세를 포함하는 제4 측정치 및 GPS 측정 방식을 기반으로 추정한 위치 및 속도 정보를 포함하는 제5 측정치 중 적어도 두 개의 비교 조합 정보를 선정하고, 선정된 비교 조합 정보를 이용하여 복수의 측정치 잔차(Residual)를 산출하여 최종 조합정보를 생성한다. Fault
고장 식별 처리장치(200)는 항법필터 간이 검증부, 고장 탐지 및 분리부, 교차 검증부 및 최적 조합 도출부를 포함할 수 있다. The fault
항법필터 간이 검증부는 제1 레이다 항법정보를 기 설정된 임계값과 비교하여 성능 저하 여부를 판단한다. 항법필터 간이 검증부는 제1 레이다 항법정보를 기 설정된 임계값과 비교하여 성능 저하 여부를 판단하고, 제1 레이다 항법정보에 포함된 수치가 상기 임계값보다 낮은 경우, 입력정보를 제공하는 복합 항법 장치 및 레이다 관성 항법 장치의 상태를 점검하도록 제어한다. The simple navigation filter verification unit compares the first radar navigation information with a preset threshold value to determine whether performance is degraded. The simple navigation filter verification unit compares the first radar navigation information with a preset threshold value to determine whether performance is degraded, and provides input information when the numerical value included in the first radar navigation information is lower than the threshold value. And control to check the state of the radar inertial navigation device.
고장 탐지 및 분리부는 복합 항법 장치로부터 초기 항법정보 및 레이다 자세 추정장치로부터 초기 레이다 항법정보를 획득한다. The failure detection and separation unit obtains initial navigation information from the combined navigation system and initial radar navigation information from the radar attitude estimation unit.
고장 탐지 및 분리부는 성능 저하가 되지 않은 것으로 판단된 제1 레이다 항법정보, 초기 항법정보 및 초기 레이다 항법정보를 이용하여 복수 개의 비교 조합 정보를 생성하고, 생성된 복수 개의 비교 조합 정보를 이용하여 레이다 자세 추정 장치에 포함된 장치 각각에 대한 고장 여부를 탐지하고, 고장이 발생한 장치를 분리하여 패리티 기법(parity space method)을 기반으로 잔차를 계산한다. The failure detection and separation unit generates a plurality of comparison and combination information using the first radar navigation information, initial navigation information, and initial radar navigation information determined to have no degradation in performance, and uses the generated plurality of comparison and combination information to detect radar It detects whether or not each device included in the attitude estimation device has a failure, separates the device with a failure, and calculates a residual based on a parity space method.
교차 검증부는 고장탐지 및 분리에서 계산한 잔차의 트레이닝 셋으로 통합합법필터의 처리를 반복 수행하여 성능을 검증한다. The cross-validation unit verifies the performance by repeating the processing of the integrated legal filter with the training set of the residuals calculated in the fault detection and separation.
최적 조합 도출부는 교차 검증을 통해 기 설정된 임계값을 만족하는 잔차와 센서의 조합을 결정하여 최종 조합정보를 포함하는 고장 식별 처리 결과를 산출한다. The optimal combination derivation unit determines a combination of a residual and a sensor that satisfies a preset threshold through cross-validation, and calculates a failure identification process result including final combination information.
레이다 자세 교정장치(300)는 고장 식별 처리 결과를 기반으로 생성된 최종 조합정보를 이용하여 제2 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 교정한다. The radar
레이다 자세 교정장치(300)는 고장 식별 처리 결과에 포함된 최종 조합정보를 이용하여 제2 레이다 항법정보를 산출하여 제1 레이다 항법정보 기반의 레이다 자세를 교정한다. The radar
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 레이다 자세 추정 장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.2 is a schematic block diagram of an apparatus for estimating a radar attitude according to an embodiment of the present invention.
본 실시예에 따른 레이다 자세 추정 장치(100)는 복합 항법 장치(110), 레이다 관성 항법 장치(120) 및 레이다 자세 추정장치(130)를 포함한다. 도 2의 레이다 자세 추정 장치(100)는 일 실시예에 따른 것으로서, 도 2에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 레이다 자세 추정 장치(100)에 포함된 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다. The radar
레이다 자세 추정 장치(100)는 복합 항법 및 관성 항법을 기반으로 속도 매칭을 이용하여 레이다의 자세를 추정한다. The radar
복합 항법 장치(110)는 비행체의 초기 항법정보를 생성하는 동작을 수행한다. The
구체적으로, 복합 항법 장치(110)는 적어도 두 개의 항법 방식을 혼합하여 비행체의 위치, 속도 및 자세를 포함하는 초기 항법정보를 생성한다. 복합 항법 장치(110)는 제1 항법 방식(예: GPS: Global Positioning System) 및 제2 항법 방식(예: INS: Inertial Navigation System)을 혼합한 복합 항법 방식을 이용하여 초기 항법정보를 생성할 수 있다. 여기서, 복합 항법 장치(110)는 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법장치(INS)를 결합한 복합 항법 시스템(EGI: Embedded GPS/INS)일 수 있다. 여기서, 복합 항법 장치(110)에 포함된 복합 항법 장치(110)는 주 관성항법시스템(MINS: Master Inertial Navigation System)일 수 있다. Specifically, the combined
한편, 본 실시예에 따른 복합 항법 장치(110)는 EGI 복합 항법 시스템인 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 비행체의 초기 항법정보를 생성할 수 있다면 다양한 항법 방식이 결합된 형태로 구현될 수 있다. Meanwhile, the
또한, 복합 항법 장치(110)는 초기 항법정보를 레버암 보정하여 보정 항법정보를 생성하는 동작을 수행한다. In addition, the combined
복합 항법 장치(110)는 초기 항법정보를 기반으로 레버암(Lever Arm) 보정을 수행하여 비행체에 구비된 레이다 기준의 비행체의 위치, 속도 및 자세를 포함하는 보정 항법 정보를 생성한다. The
레이다 관성 항법 장치(120)는 비행체에 설치된 레이다에 대한 레이다 관성정보를 측정한다. The radar
레이다 관성 항법 장치(120)는 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)를 포함하는 관성항법장치(INS)일 수 있으며, 레이다 관성 항법 장치(120)는 부 관성항법시스템(SINS: Slave Inertial Navigation System)일 수 있다.The radar
레이다 관성 항법 장치(120)는 비행체에 구비된 레이다 기준의 가속도 및 각속도를 측정하여 레이다 관성정보를 생성한다. The radar
또한, 레이다 관성 항법 장치(120)는 레이다 관성정보를 기반으로 초기 레이다 항법정보를 생성하는 동작을 수행한다. In addition, the radar
레이다 관성 항법 장치(120)는 비행체에 구비된 레이다 기준의 가속도 및 각속도를 측정하여 레이다 관성정보를 생성한다. 구체적으로, 레이다 관성 항법 장치(120)는 레이다 관성정보에 포함된 가속도 및 각속도를 적분하여 레이다의 위치, 속도 및 자세를 포함하는 초기 레이다 항법정보를 생성한다. The radar
레이다 자세 추정장치(130)는 복합 항법 장치(110)로부터 보정 항법정보를 획득하고, 레이다 관성 항법 장치(120)로부터 초기 레이다 항법정보를 획득한다. The
레이다 자세 추정장치(130)는 보정 항법정보 및 초기 레이다 항법정보를 이용하여 레이다 오차 정보를 산출하는 동작을 수행한다.The radar
레이다 자세 추정장치(130)는 예측 단계 및 보정 단계를 수행할 수 있다. The
예측 단계에서, 레이다 자세 추정장치(130)는 외부 장치로부터 비행체의 위치정보 기반으로 생성된 초기 상태 변수 및 초기 상태 공분산을 획득하고, 초기 상태 변수 및 초기 상태 공분산을 이용하여 초기 오차 정보를 예측한다. 여기서, 외부 장치는 복합 항법 장치(110)일 수 있으며, 레이다 자세 추정장치(130)는 복합 항법 장치(110)로부터 획득된 위도, 경도, 고도 등을 포함하는 LLA(Latitude-Longitude-Altitude) 기반의 위치정보를 이용하여 초기 상태 변수 및 초기 상태 공분산을 획득할 수 있다. In the prediction step, the
구체적으로, 레이다 자세 추정장치(130)는 비행체의 초기 자세, 속도 및 레이다 관성정보의 바이어스로 이루어진 초기 상태 변수와 초기 상태 공분산을 이용하여 속도 오차 및 자세 오차를 산출하고, 산출된 속도 오차 및 자세 오차를 포함하는 초기 오차 정보를 예측한다. Specifically, the
또한, 보정 단계에서, 레이다 자세 추정장치(130)는 보정 항법정보 및 초기 레이다 항법정보의 차이값을 기반으로 최적 가중치를 산출하고, 최적 가중치를 이용하여 초기 오차 정보를 업데이트하여 레이다 오차 정보를 생성한다. In addition, in the calibration step, the
구체적으로, 레이다 자세 추정장치(130)는 보정 항법정보에 포함된 제1 속도와 초기 레이다 항법정보에 포함된 제2 속도 간의 속도 차이값을 산출하고, 산출된 속도 차이값을 이용하여 최적 가중치를 산출한다. Specifically, the
본 실시예에 따른 레이다 자세 추정장치(130)는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 이용하여 레이다 오차 정보를 생성할 수 있다. 보정 단계에서, 레이다 자세 추정장치(130)는 확장형 칼만 필터에서 보정 항법정보에 포함된 제1 속도와 초기 레이다 항법정보에 포함된 제2 속도 간의 속도 차이값을 기반으로 최적 칼만 이득을 계산하여 최적 가중치를 산출할 수 있다. The radar
이후, 레이다 자세 추정장치(130)는 최적 가중치를 이용하여 초기 오차 정보를 업데이트하고, 업데이트된 오차 정보를 기반으로 속도 오차, 자세 오차 및 레이다 관성정보의 바이어스를 포함하는 레이다 오차 정보를 생성한다. Thereafter, the
한편, 레이다 자세 추정장치(130)는 생성된 레이다 오차 정보를 기반으로 레이다에 대한 제1 레이다 항법정보를 산출한다. 구체적으로, 레이다 자세 추정장치(130)는 레이다 오차 정보에 포함된 속도 오차, 자세 오차 및 레이다 관성정보의 바이어스를 각각을 이용하여 보정된 제1 레이다 항법정보를 산출하여 레이다의 자세를 추정한다. Meanwhile, the
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 레이다 항법을 교정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining an operation of calibrating radar navigation according to an embodiment of the present invention.
도면 3은 동적 환경에서의 레이다 항법장치 (EGI/IMU) 비행 중 교정 방법에 관한 것으로 여분(Redundant)의 관성센서(IMU) 및 GPS 수신기에서 계산되는 비행체의 위치, 속도, 자세 정보를 최대의 조합으로 활용하여 고장 및 고기동 환경에서도 교차 검증(Cross validation)을 수행하는 알고리즘의 다이어그램이다. Figure 3 relates to a method for in-flight calibration of a radar navigation system (EGI/IMU) in a dynamic environment, and maximizes the combination of position, speed, and attitude information of an aircraft calculated by a redundant inertial sensor (IMU) and a GPS receiver. This is a diagram of an algorithm that performs cross validation even in a failure and high startup environment by using
복합 항법 장치(110)는 비행체의 질량 중심 기준의 초기 항법정보를 생성하며, 초기 항법정보는 비행체의 위치, 속도 및 자세(EGI 기반 정보), 비행체의 가속도 및 각속도(INS 기반 정보), 비행체의 위치 및 속도(GPS 기반 정보) 등에 대한 정보를 포함한다. The
복합 항법 장치(110)는 비행체의 질량 중심과 레이다까지의 이격거리에 의해 발생하는 위치와 속도의 레버암 효과를 보정하는 동작을 수행한다. The
복합 항법 장치(110)는 초기 항법정보에 포함된 비행체의 위치 및 속도(GPS 기반 정보)를 이용하여 레버암 보정을 수행하고, 레이다 기준의 비행체의 위치, 속도를 포함하는 보정 항법 정보를 출력한다.The
레이다 관성 항법 장치(120)는 비행체에 설치된 레이다에 대한 레이다 관성정보를 측정하고, 레이다 관성정보를 기반으로 초기 레이다 항법정보를 생성하는 동작을 수행한다.The radar
레이다 관성 항법 장치(120)는 비행체에 구비된 레이다 기준의 가속도 및 각속도를 측정하여 레이다 관성정보를 생성한다. The radar
또한, 레이다 관성 항법 장치(120)는 레이다 관성정보에 포함된 가속도 및 각속도를 적분하여 레이다의 위치, 속도 및 자세를 연산하고, 레이다의 위치, 속도 및 자세를 포함하는 초기 레이다 항법정보를 생성한다.In addition, the radar
레이다 자세 추정장치(130)는 복합 항법 장치(110)로부터 보정 항법정보를 획득하고, 레이다 관성 항법 장치(120)로부터 초기 레이다 항법정보를 획득하며, 보정 항법정보 및 초기 레이다 항법정보를 이용하여 레이다 오차 정보를 산출한다. The
레이다 자세 추정장치(130)는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter)로 구현될 수 있으며, 보정 항법정보 및 초기 레이다 항법정보의 차분값을 이용하여 적분한 레이다 위치, 속도 및 자세를 보정하여 레이다 오차 정보를 산출한다.The radar
레이다 자세 추정장치(130)는 보정 항법정보에 포함된 제1 속도와 초기 레이다 항법정보에 포함된 제2 속도 간의 속도 차이값을 산출하고, 산출된 속도 차이값을 이용하여 최적 가중치를 산출한다. 이후, 레이다 자세 추정장치(130)는 최적 가중치를 이용하여 초기 오차 정보를 업데이트하여 레이다 오차 정보를 생성한다.The
레이다 자세 추정장치(130)는 레이다 오차 정보를 기반으로 레이다에 대한 제1 레이다 항법정보를 산출한다. 구체적으로, 레이다 자세 추정장치(130)는 레이다 오차 정보에 포함된 속도 오차, 자세 오차 및 레이다 관성정보의 바이어스를 획득하고, 속도 오차, 자세 오차 및 레이다 관성정보의 바이어스 각각을 이용하여 보정된 레이더의 위치, 속도 및 자세에 대한 제1 레이다 항법정보를 산출하여 레이다의 자세를 추정한다. The
고장 식별 처리장치(200)는 레이다 항법 교정 시스템(10)에서 데이터를 획득하는 센서(복합 항법 장치(110), 레이다 관성 항법 장치(120))의 고장을 탐지하며, 고장이 발생한 경우 다수 센서의 조합을 활용하여 대체제를 선정하는 동작을 수행한다. The failure
고장 식별 처리장치(200)는 초기 항법정보, 초기 레이다 항법정보, 제1 레이다 항법정보를 입력 받아 고장 식별 처리를 수행한다. 여기서, 초기 항법정보는 비행체의 위치, 속도 및 자세(EGI 기반 정보), 비행체의 가속도 및 각속도(INS 기반 정보), 비행체의 위치 및 속도(GPS 기반 정보)를 포함하고, 초기 레이다 항법정보는 레이더 가속도 및 각속도를 포함한다. 또한, 제1 레이다 항법정보는 레이더의 위치, 속도 및 자세를 포함한다. The failure
고장 식별 처리장치(200)는 보정 항법정보, 초기 레이다 항법정보 및 제1 레이다 항법정보 중 적어도 하나를 이용하여 생성된 비교 조합 정보를 기반으로 고장 식별을 처리하여 최종 조합정보를 생성한다. The failure
고장 식별 처리장치(200)는 보정 항법정보, 초기 레이다 항법정보 및 제1 레이다 항법정보 중 적어도 하나의 정보를 조합하여 복수의 비교 조합 정보를 생성한다. 이후, 고장 식별 처리장치(200)는 복수의 비교 조합 정보를 기반으로 교차 검증(Cross validation)을 수행하여 고장 식별을 수행하고, 고장 식별 처리결과에 따라 최종 조합정보를 결정한다. The failure
고장 식별 처리장치(200)는 비행체의 위치 및 속도(EGI or GPS 기반 정보), 비행체의 가속도 및 각속도(INS or 레이다 관성 항법 장치) 및 레이더 위치, 속도 및 자세(레이다 자세 추정장치) 등에 대한 정보를 포함하는 최종 조합정보를 출력한다. Fault
레이다 자세 교정장치(300)는 레이더 기준의 위치, 속도, 자세를 제공한다. The radar
레이다 자세 교정장치(300)는 고장 식별 처리 결과에 포함된 최종 조합정보를 이용하여 제2 레이다 항법정보를 산출하여 제1 레이다 항법정보 기반의 레이다 자세를 교정한다. The radar
레이다 자세 교정장치(300)는 최종 조합정보에 포함된 비행체의 위치 및 속도(EGI or GPS 기반 정보), 비행체의 가속도 및 각속도(INS or 레이다 관성 항법 장치)를 기반으로 레이더 위치, 속도 및 자세를 포함하는 제2 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 교정한다. The radar
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 레이다 항법을 교정하기 위한 고장 식별 처리장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining the operation of a failure identification processing apparatus for calibrating radar navigation according to an embodiment of the present invention.
도 4는 GPS 및 관성항법시스템의 속도 및 자세 정보에 대한 패리티 공간 기법(PSA, parity space approach)의 적용을 통해 다양한 측정치 잔차(residual) 비교 조합을 생성하고 고장검출 및 분리(FDI, fault detection and isolation)를 수행하는 부분을 간략하게 나타낸 다이어그램이다. 여기서, 조합 가능한 항법 해는 MINS(Master INS)에서 추정한 위치, 속도, 자세, SINS(Slave INS)에서 추정한 위치, 속도, 자세, MINS/GPS 결합 알고리즘에서 추정한 위치, 속도, 자세, SINS/GPS 결합 알고리즘에서 추정한 위치, 속도, 자세, GPS 알고리즘에서 추정한 위치, 속도 정보에서 선별되고 다양한 측정치 잔차(residual) 비교 조합을 생성에 활용 된다. Figure 4 generates various measurement value residual comparison combinations through the application of the parity space approach (PSA) to the speed and attitude information of the GPS and inertial navigation system, and fault detection and separation (FDI, fault detection and separation). This is a diagram that briefly shows the part that performs isolation). Here, the navigation solutions that can be combined are the position, speed, and attitude estimated from MINS (Master INS), the position, speed, and attitude estimated from SINS (Slave INS), the position, speed, and attitude estimated from MINS/GPS combined algorithm, and SINS / It is selected from the position, speed, attitude estimated by the GPS combining algorithm, and the position and speed information estimated by the GPS algorithm, and is used to generate various measurement value residual comparison combinations.
구제적으로, 지렛대 거리 효과가 보정된 EGI 정보로부터 위치 오차, 속도 오차 및 방향 코사인 행렬의 방향 오차를 계산한다. 이후 이는 칼만필터의 측정치로 제공되며, 칼만필터는 측정치와 상태 전파를 거친 오차 상태를 기반으로 오차를 재귀적으로 추정하게 된다. Specifically, the position error, the velocity error, and the direction error of the direction cosine matrix are calculated from the EGI information corrected for the lever distance effect. Afterwards, this is provided as the measured value of the Kalman filter, and the Kalman filter recursively estimates the error based on the measured value and the error state through state propagation.
갱신 과정을 통해 오차 추정이 완료되면 이는 다시 AESA 레이다의 항법정보에 반영되며 칼만필터는 지속적으로 EGI의 출력이 주어질 때마다 추정을 반복하며 항법정보의 정확성을 향상시키게 된다. 갱신 단계는 보정에 해당하는 단계이며, 상태 전파를 통해 계산된 priori 단계의 예측값과 실제 측정으로부터 얻어진 측정값간의 오차를 이용해 연역적으로 얻은 예측값을 귀납적으로 수정하게 된다. EGI/IMU 통합 항법의 경우 EGI의 출력 주기에 따라 EGI의 항법 정보가 출력되면 이를 이용하여 IMU의 항법 정보를 업데이트하게 된다.When the error estimation is completed through the update process, it is reflected again in the navigation information of the AESA radar, and the Kalman filter continuously repeats the estimation whenever the EGI output is given to improve the accuracy of the navigation information. The update step is a step corresponding to correction, and the predicted value obtained a priori is corrected a priori using the error between the predicted value of the priori step calculated through state propagation and the measured value obtained from the actual measurement. In the case of EGI/IMU integrated navigation, when the EGI's navigation information is output according to the EGI's output cycle, the IMU's navigation information is updated using this.
본 실시예에 따른 고장 식별 처리장치(200)의 고장식별은 항법필터 간이 검증, 고장탐지 및 분리, 교차 검증, 최적 조합 도출로 구성된다. Fault identification of the fault
항법필터 간이 검증은 1차적으로 GNS/INS 항법필터의 결과로부터 성능 저하 여부를 판단하고 임계값보다 낮은 경우, 입력정보인 레이더관성측정장치와 항공기 항법시스템의 상태를 점검한다. The simple verification of the navigation filter primarily determines whether performance is degraded from the results of the GNS/INS navigation filter, and if it is lower than the threshold value, the status of the input information, the radar inertial measurement device and the aircraft navigation system, is checked.
고장탐지 및 분리는 항법장치의 BIT 정보를 통해 각 장치의 고장 여부를 탐지하고 고장난 장치를 분리하여 패리티 기법(parity space method)을 기반으로 잔차를 계산한다.Fault detection and separation detects the failure of each device through the BIT information of the navigation device, separates the failed device, and calculates the residual based on the parity space method.
교차 검증은 고장탐지 및 분리에서 계산한 잔차의 트레이닝 셋으로 통합합법필터를 반복 수행하여 성능을 검증한다. Cross-validation verifies the performance by repeatedly performing the integrated legal filter with the training set of the residuals calculated in the fault detection and separation.
최적조합도출은 교차검증을 통해 임계값을 만족하는 잔차와 센서의 조합을 결정한다.Derivation of the optimal combination determines the combination of the sensor and the residual that satisfies the threshold value through cross-validation.
본 실시예에 따른 레이다 항법 교정 시스템(10)에서는 레이더 항법시스템에 고장탐지 및 분리와 교차 검증을 적용한다. 센서 고장이 발생하는 경우, 고장을 분리하고 가용한 항법장치의 정보 중 교차 검증을 통해 최적의 조합을 도출하여 항법시스템의 강건하게 성능을 유지시키는 방식을 제안한다.In the radar
도 5 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 레이다 항법 교정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.5 to 7 are flowcharts for explaining a radar navigation calibration method according to an embodiment of the present invention.
도 5는 레이다 항법 교정 시스템(10)의 전반적인 동작을 설명하기 위한 순서도이다.5 is a flowchart for explaining the overall operation of the radar
레이다 자세 추정 장치(100)는 복합 항법 방식 및 레이다 관성 측정 방식을 기반으로 제1 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 추정한다(S510). 구체적으로, 레이다 자세 추정 장치(100)는 복합 항법 방식을 기반으로 비행체의 보정 항법정보를 생성하고, 레이다의 관성 측정을 기반으로 레이다의 초기 레이다 항법정보를 생성하며, 상기 보정 항법정보 및 상기 초기 레이다 항법정보를 기반으로 제1 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 추정한다.The radar
고장 식별 처리장치(200)는 보정 항법정보, 초기 레이다 항법정보 및 제1 레이다 항법정보 중 적어도 하나를 이용하여 생성된 비교 조합 정보를 기반으로 고장 식별을 처리하여 최종 조합정보를 생성한다(S520). 고장 식별 처리장치(200)는 보정 항법정보, 초기 레이다 항법정보 및 제1 레이다 항법정보 중 적어도 하나의 정보를 조합하여 복수의 비교 조합 정보를 생성한다. 이후, 고장 식별 처리장치(200)는 복수의 비교 조합 정보를 기반으로 교차 검증(Cross validation)을 수행하여 고장 식별을 수행하고, 고장 식별 처리결과에 따라 최종 조합정보를 결정한다. The failure
레이다 자세 교정장치(300)는 고장 식별 처리 결과를 기반으로 생성된 최종 조합정보를 이용하여 제2 레이다 항법정보(최종 합법 정보)를 산출하여 레이다 자세를 교정한다(S530). The radar
도 6는 도 5의 단계 S510의 구체적인 동작을 설명하기 위한 순서도이다.FIG. 6 is a flowchart for explaining a specific operation of step S510 of FIG. 5 .
레이다 자세 추정 장치(100)의 복합 항법 장치(110)는 비행체의 초기 항법정보를 생성한다(S610). 구체적으로, 복합 항법 장치(110)는 적어도 두 개의 항법 방식을 혼합하여 비행체의 위치, 속도 및 자세를 포함하는 초기 항법정보를 생성한다. 복합 항법 장치(110)는 제1 항법 방식(예: GPS: Global Positioning System) 및 제2 항법 방식(예: INS: Inertial Navigation System)을 혼합한 복합 항법 방식을 이용하여 초기 항법정보를 생성할 수 있다. 여기서, 복합 항법 장치(110)는 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법장치(INS)를 결합한 복합 항법 시스템(EGI: Embedded GPS/INS)일 수 있다.The
복합 항법 장치(110)는 초기 항법정보를 레버암 보정하여 보정 항법정보를 생성하는 동작을 수행한다(S620). 구체적으로, 복합 항법 장치(110)는 초기 항법정보를 기반으로 레버암(Lever Arm) 보정을 수행하여 비행체에 구비된 레이다 기준의 비행체의 위치, 속도 및 자세를 포함하는 보정 항법 정보를 생성한다.The combined
레이다 자세 추정 장치(100)의 레이다 관성 항법 장치(120)는 비행체에 설치된 레이다에 대한 레이다 관성정보를 측정한다(S630). 레이다 관성 항법 장치(120)는 비행체에 구비된 레이다 기준의 가속도 및 각속도를 측정하여 레이다 관성정보를 생성한다. The radar
레이다 관성 항법 장치(120)는 레이다 관성정보를 기반으로 초기 레이다 항법정보를 생성한다(S640). 레이다 관성 항법 장치(120)는 레이다 관성정보에 포함된 가속도 및 각속도를 적분하여 레이다의 위치, 속도 및 자세를 포함하는 초기 레이다 항법정보를 생성한다. The radar
레이다 자세 추정 장치(100)의 레이다 자세 추정장치(130)는 복합 항법 장치(110)로부터 보정 항법정보를 획득하고, 레이다 관성 항법 장치(120)로부터 초기 레이다 항법정보를 획득하며, 보정 항법정보 및 초기 레이다 항법정보를 이용하여 레이다 오차 정보를 산출한다(S650). The radar
레이다 자세 추정장치(130)는 레이다 오차 정보를 기반으로 레이다에 대한 최종 레이다 항법정보(제1 레이다 항법정보)를 산출한다(S660). 구체적으로, 레이다 관성 항법 장치(120)는 레이다 오차 정보에 포함된 속도 오차, 자세 오차 및 레이다 관성정보의 바이어스 각각을 이용하여 보정된 최종 레이다 항법정보(제1 레이다 항법정보)를 산출하여 레이다의 자세를 추정한다.The radar
도 7은 도 5의 단계 S520의 구체적인 동작을 설명하기 위한 순서도이다.FIG. 7 is a flowchart for explaining a specific operation of step S520 of FIG. 5 .
고장 식별 처리장치(200)는 제1 레이다 항법정보를 기 설정된 임계값과 비교하여 성능 저하 여부를 판단한다(S710). 고장 식별 처리장치(200)는 제1 레이다 항법정보를 기 설정된 임계값과 비교하여 성능 저하 여부를 판단하고, 제1 레이다 항법정보에 포함된 수치가 상기 임계값보다 낮은 경우, 입력정보를 제공하는 복합 항법 장치 및 레이다 관성 항법 장치의 상태를 점검하도록 제어한다. The failure
고장 식별 처리장치(200)는 복합 항법 장치로부터 초기 항법정보 및 레이다 자세 추정장치로부터 초기 레이다 항법정보를 획득한다. 이후, 고장 식별 처리장치(200)는 성능 저하가 되지 않은 것으로 판단된 제1 레이다 항법정보, 초기 항법정보 및 초기 레이다 항법정보를 이용하여 복수 개의 비교 조합 정보를 생성하고, 생성된 복수 개의 비교 조합 정보를 이용하여 레이다 자세 추정 장치에 포함된 장치 각각에 대한 고장 여부를 탐지하고, 고장이 발생한 장치를 분리하여 패리티 기법(parity space method)을 기반으로 잔차를 계산한다(S720). The failure
고장 식별 처리장치(200)는 고장탐지 및 분리에서 계산한 잔차의 트레이닝 셋으로 통합합법필터의 처리를 반복 수행하여 성능을 검증한다(S730). The fault
최적 조합 도출부는 교차 검증을 통해 기 설정된 임계값을 만족하는 잔차와 센서의 조합을 결정하여 최종 조합정보를 포함하는 고장 식별 처리 결과를 산출한다(S740). The optimum combination derivation unit determines a combination of a residual and a sensor that satisfies a preset threshold through cross-validation, and calculates a failure identification process result including final combination information (S740).
도 5 내지 도 7 각각에서는 각 단계를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해, 도 5 내지 도 7 각각에 기재된 단계를 변경하여 실행하거나 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 적용 가능할 것이므로, 도 5 내지 도 7 각각은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.In each of FIGS. 5 to 7, each step is described as sequentially executed, but is not necessarily limited thereto. In other words, each of FIGS. 5 to 7 is not limited to a time-sequential order, since it will be applicable by changing and executing the steps described in each of FIGS. 5 to 7 or by executing one or more steps in parallel.
도 5 내지 도 7에 기재된 본 실시예에 따른 레이다 항법 교정 방법은 애플리케이션(또는 프로그램)으로 구현되고 단말장치(또는 컴퓨터)로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 레이다 항법 교정 방법을 구현하기 위한 애플리케이션(또는 프로그램)이 기록되고 단말장치(또는 컴퓨터)가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨팅 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치 또는 매체를 포함한다.The radar navigation calibration method according to the present embodiment described in FIGS. 5 to 7 may be implemented as an application (or program) and recorded on a recording medium readable by a terminal device (or computer). All kinds of recording devices in which the application (or program) for implementing the radar navigation calibration method according to the present embodiment is recorded and the recording medium readable by the terminal device (or computer) stores data that can be read by the computing system. or medium.
이상의 설명은 본 발명의 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 본 발명의 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is only illustrative of the technical idea of the embodiment of the present invention, and those skilled in the art to which the embodiment of the present invention pertains may make various modifications and modifications within the scope not departing from the essential characteristics of the embodiment of the present invention. transformation will be possible. Therefore, the embodiments of the present invention are not intended to limit the technical idea of the embodiment of the present invention, but to explain, and the scope of the technical idea of the embodiment of the present invention is not limited by these examples. The protection scope of the embodiments of the present invention should be construed according to the claims below, and all technical ideas within the equivalent range should be construed as being included in the scope of the embodiments of the present invention.
10: 항법 교정 시스템
100: 레이다 자세 추정 장치
200: 고장 식별 처리장치
300: 레이다 자세 교정장치10: navigation correction system
100: radar attitude estimation device
200: fault identification processing device
300: radar posture correction device
Claims (11)
복합 항법 방식을 기반으로 비행체의 보정 항법정보를 생성하고, 레이다의 관성 측정을 기반으로 레이다의 초기 레이다 항법정보를 생성하며, 상기 보정 항법정보 및 상기 초기 레이다 항법정보를 기반으로 제1 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 추정하는 레이다 자세 추정 장치;
상기 보정 항법정보, 상기 초기 레이다 항법정보 및 상기 제1 레이다 항법정보 중 적어도 하나를 이용하여 생성된 비교 조합 정보를 기반으로 고장 식별을 처리하여 최종 조합정보를 생성하는 고장 식별 처리장치; 및
상기 고장 식별 처리 결과를 기반으로 생성된 상기 최종 조합정보를 이용하여 제2 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 교정하는 레이다 자세 교정장치
를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이다 항법 교정 시스템.In a system for calibrating radar navigation,
Based on the combined navigation method, corrected navigation information of the aircraft is generated, initial radar navigation information is generated based on the inertial measurement of the radar, and first radar navigation information is based on the corrected navigation information and the initial radar navigation information. a radar attitude estimating device for estimating a radar attitude by calculating
a failure identification processing device generating final combination information by processing failure identification based on comparison and combination information generated using at least one of the corrected navigation information, the initial radar navigation information, and the first radar navigation information; and
A radar attitude correction device for correcting a radar attitude by calculating second radar navigation information using the final combination information generated based on the failure identification processing result.
Radar navigation correction system comprising a.
상기 레이다 자세 추정 장치는,
비행체의 초기 항법정보를 생성하고, 초기 항법정보를 레버암 보정하여 보정 항법정보를 생성하는 복합 항법 장치;
상기 비행체에 설치된 레이다에 대한 레이다 관성정보를 측정하고, 상기 레이다 관성정보를 기반으로 초기 레이다 항법정보를 생성하는 레이다 관성 항법 장치; 및
상기 보정 항법정보 및 상기 초기 레이다 항법정보를 이용하여 레이다 오차 정보를 산출하고, 상기 레이다 오차 정보를 기반으로 상기 레이다에 대한 상기 제1 레이다 항법정보를 산출하는 레이다 자세 추정장치
를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이다 항법 교정 시스템.According to claim 1,
The radar attitude estimation device,
a complex navigation device generating initial navigation information of an air vehicle and correcting the initial navigation information with a lever arm to generate corrected navigation information;
a radar inertial navigation device for measuring radar inertial information for a radar installed on the vehicle and generating initial radar navigation information based on the radar inertial information; and
Radar attitude estimation device for calculating radar error information using the corrected navigation information and the initial radar navigation information, and calculating the first radar navigation information for the radar based on the radar error information
Radar navigation correction system comprising a.
상기 레이다 자세 추정장치는,
확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 이용하여 상기 레이다 오차 정보를 생성하며,
상기 레이다 오차 정보에 포함된 상기 속도 오차, 상기 자세 오차 및 상기 레이다 관성정보의 바이어스를 획득하고, 상기 속도 오차, 상기 자세 오차 및 상기 레이다 관성정보의 바이어스 각각을 이용하여 보정된 상기 제1 레이다 항법정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 레이다 항법 교정 시스템.According to claim 2,
The radar attitude estimation device,
Generating the radar error information using an Extended Kalman Filter;
The first radar navigation method obtained by obtaining the speed error, the attitude error, and the bias of the radar inertial information included in the radar error information, and corrected using each of the speed error, the attitude error, and the bias of the radar inertia information. A radar navigation correction system characterized by calculating information.
상기 고장 식별 처리장치는,
상기 보정 항법정보, 상기 초기 레이다 항법정보 및 상기 제1 레이다 항법정보 중 적어도 하나의 정보를 조합하여 복수의 비교 조합 정보를 생성하고, 상기 복수의 비교 조합 정보를 기반으로 교차 검증(Cross validation)을 수행하여 상기 고장 식별을 수행하고, 고장 식별 처리결과에 따라 최종 조합정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 레이다 항법 교정 시스템.According to claim 2,
The failure identification processing device,
A plurality of comparison and combination information is generated by combining at least one of the corrected navigation information, the initial radar navigation information, and the first radar navigation information, and cross validation is performed based on the plurality of comparison and combination information. The radar navigation calibration system, characterized in that performing the failure identification by performing the above, and determining the final combination information according to the failure identification processing result.
상기 고장 식별 처리장치는,
상기 보정 항법정보, 상기 초기 레이다 항법정보 및 상기 제1 레이다 항법정보에 포함된 비행체 관성 측정 방식을 기반으로 추정한 위치, 속도 및 자세를 포함하는 제1 측정치, 레이다 관성 측정 방식을 기반으로 추정한 위치, 속도 및 자세를 포함하는 제2 측정치, 비행체 관성 측정 방식 및 GPS 측정 방식을 포함하는 복합 항법 처리 방식을 기반으로 위치, 속도 및 자세를 포함하는 제3 측정치, 레이다 관성 측정 방식 및 GPS 측정 방식을 포함하는 복합 항법 처리 방식을 기반으로 추정한 위치, 속도 및 자세를 포함하는 제4 측정치 및 GPS 측정 방식을 기반으로 추정한 위치 및 속도 정보를 포함하는 제5 측정치 중 적어도 두 개의 비교 조합 정보를 선정하고, 선정된 비교 조합 정보를 이용하여 복수의 측정치 잔차(Residual)를 산출하여 상기 최종 조합정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 레이다 항법 교정 시스템.According to claim 4,
The failure identification processing device,
First measurement values including position, velocity, and attitude estimated based on the vehicle inertial measurement method included in the corrected navigation information, the initial radar navigation information, and the first radar navigation information, and estimated based on the radar inertia measurement method Second measurements including position, speed and attitude, third measurements including position, speed and attitude based on complex navigation processing method including vehicle inertia measurement method and GPS measurement method, radar inertia measurement method and GPS measurement method Comparative combination information of at least two of a fourth measurement including position, speed, and attitude estimated based on a complex navigation processing method including, and a fifth measurement value including position and speed information estimated based on a GPS measurement method A radar navigation calibration system, characterized in that for generating the final combination information by selecting and calculating a plurality of measurement value residuals using the selected comparison combination information.
상기 고장 식별 처리장치는,
상기 제1 레이다 항법정보를 기 설정된 임계값과 비교하여 성능 저하 여부를 판단하는 항법필터 간이 검증부;
상기 복합 항법 장치로부터 상기 초기 항법정보 및 상기 레이다 자세 추정장치로부터 상기 초기 레이다 항법정보를 획득하고, 성능 저하가 되지 않은 것으로 판단된 상기 제1 레이다 항법정보, 상기 초기 항법정보 및 상기 초기 레이다 항법정보를 이용하여 복수 개의 비교 조합 정보를 생성하고, 생성된 복수 개의 비교 조합 정보를 이용하여 상기 레이다 자세 추정 장치에 포함된 장치 각각에 대한 고장 여부를 탐지하고, 고장이 발생한 장치를 분리하여 패리티 기법(parity space method)을 기반으로 잔차를 계산하는 고장 탐지 및 분리부;
고장탐지 및 분리에서 계산한 잔차의 트레이닝 셋으로 통합합법필터의 처리를 반복 수행하여 성능을 검증하는 교차 검증부; 및
교차 검증을 통해 기 설정된 임계값을 만족하는 잔차와 센서의 조합을 결정하여 최종 조합정보를 포함하는 상기 고장 식별 처리 결과를 산출하는 최적 조합 도출부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이다 항법 교정 시스템.According to claim 2,
The failure identification processing device,
a simple navigation filter verification unit that compares the first radar navigation information with a preset threshold value to determine whether performance is degraded;
The initial navigation information from the complex navigation device and the initial radar navigation information from the radar attitude estimating device are acquired, and the first radar navigation information, the initial navigation information, and the initial radar navigation information determined to have no degradation in performance A plurality of comparison and combination information is generated using the generated plurality of comparison and combination information, and a parity technique ( a failure detection and separation unit that calculates a residual based on a parity space method);
a cross-validation unit that verifies performance by repeating the processing of the integrated legal filter with a training set of residuals calculated in fault detection and separation; and
An optimal combination derivation unit that determines a combination of a residual and a sensor that satisfies a preset threshold through cross-validation and calculates the failure identification processing result including final combination information.
Radar navigation correction system comprising a.
상기 항법필터 간이 검증부는,
상기 제1 레이다 항법정보를 기 설정된 임계값과 비교하여 성능 저하 여부를 판단하고, 상기 제1 레이다 항법정보에 포함된 수치가 상기 임계값보다 낮은 경우, 입력정보인 복합 항법 장치 및 레이다 관성 항법 장치의 상태를 점검하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 레이다 항법 교정 시스템.According to claim 6,
The navigation filter simple verification unit,
The first radar navigation information is compared with a preset threshold to determine whether performance is degraded, and if the numerical value included in the first radar navigation information is lower than the threshold, the combined navigation device and the radar inertial navigation device are input information. Radar navigation calibration system, characterized in that for controlling to check the state of.
상기 레이다 자세 교정장치는,
상기 고장 식별 처리 결과에 포함된 상기 최종 조합정보를 이용하여 제2 레이다 항법정보를 산출하여 제1 레이다 항법정보 기반의 레이다 자세를 교정하는 것을 특징으로 하는 레이다 항법 교정 시스템.According to claim 6,
The radar attitude correction device,
The radar navigation correction system, characterized in that for correcting the radar attitude based on the first radar navigation information by calculating the second radar navigation information using the final combination information included in the failure identification processing result.
복합 항법 방식을 기반으로 비행체의 보정 항법정보를 생성하고, 레이다의 관성 측정을 기반으로 레이다의 초기 레이다 항법정보를 생성하며, 상기 보정 항법정보 및 상기 초기 레이다 항법정보를 기반으로 제1 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 추정하는 레이다 자세 추정 단계;
상기 보정 항법정보, 상기 초기 레이다 항법정보 및 상기 제1 레이다 항법정보 중 적어도 하나를 이용하여 고장 식별을 처리하는 고장 식별 처리 단계; 및
상기 고장 식별 처리 결과를 기반으로 항법정보를 선별하고, 선별된 항법정보를 이용하여 제2 레이다 항법정보를 산출하여 레이다 자세를 교정하는 통합 항법 필터 처리 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이다 항법 교정 방법.A method for calibrating radar navigation in a radar navigation calibration system,
Based on the combined navigation method, corrected navigation information of the aircraft is generated, initial radar navigation information is generated based on the inertial measurement of the radar, and first radar navigation information is based on the corrected navigation information and the initial radar navigation information. a radar attitude estimation step of estimating a radar attitude by calculating ?;
a failure identification processing step of processing failure identification using at least one of the corrected navigation information, the initial radar navigation information, and the first radar navigation information; and
An integrated navigation filter processing step of selecting navigation information based on the failure identification processing result, calculating second radar navigation information using the selected navigation information, and correcting the radar attitude.
Radar navigation calibration method comprising a.
상기 레이다 자세 추정 단계는,
비행체의 초기 항법정보를 생성하고, 초기 항법정보를 레버암 보정하여 보정 항법정보를 생성하는 복합 항법 처리 단계;
상기 비행체에 설치된 레이다에 대한 레이다 관성정보를 측정하고, 상기 레이다 관성정보를 기반으로 초기 레이다 항법정보를 생성하는 레이다 항법 처리 단계; 및
상기 보정 항법정보 및 상기 초기 레이다 항법정보를 이용하여 레이다 오차 정보를 산출하고, 상기 레이다 오차 정보를 기반으로 상기 레이다에 대한 상기 제1 레이다 항법정보를 산출하는 레이다 자세 추정 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이다 항법 교정 방법.According to claim 9,
The radar attitude estimation step,
A combined navigation processing step of generating initial navigation information of the aircraft and correcting the initial navigation information by a lever arm to generate corrected navigation information;
A radar navigation processing step of measuring radar inertial information for a radar installed on the vehicle and generating initial radar navigation information based on the radar inertial information; and
A radar attitude estimation step of calculating radar error information using the corrected navigation information and the initial radar navigation information, and calculating the first radar navigation information for the radar based on the radar error information.
Radar navigation calibration method comprising a.
상기 고장 식별 처리 단계는,
상기 제1 레이다 항법정보를 기 설정된 임계값과 비교하여 성능 저하 여부를 판단하는 항법필터 간이 검증 단계;
상기 복합 항법 장치로부터 상기 초기 항법정보 및 상기 레이다 자세 추정장치로부터 상기 초기 레이다 항법정보를 획득하고, 성능 저하가 되지 않은 것으로 판단된 상기 제1 레이다 항법정보, 상기 초기 항법정보 및 상기 초기 레이다 항법정보를 이용하여 복수 개의 비교 조합 정보를 생성하고, 생성된 복수 개의 비교 조합 정보를 이용하여 상기 레이다 자세 추정 장치에 포함된 장치 각각에 대한 고장 여부를 탐지하고, 고장이 발생한 장치를 분리하여 패리티 기법(parity space method)을 기반으로 잔차를 계산하는 고장 탐지 및 분리 단계;
고장탐지 및 분리에서 계산한 잔차의 트레이닝 셋으로 통합합법필터의 처리를 반복 수행하여 성능을 검증하는 교차 검증 단계; 및
교차 검증을 통해 기 설정된 임계값을 만족하는 잔차와 센서의 조합을 결정하여 최종 조합정보를 포함하는 상기 고장 식별 처리 결과를 산출하는 최적 조합 도출 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이다 항법 교정 방법.
According to claim 10,
The failure identification processing step,
a navigation filter simple verification step of comparing the first radar navigation information with a preset threshold value to determine whether performance is degraded;
The initial navigation information from the complex navigation device and the initial radar navigation information from the radar attitude estimating device are acquired, and the first radar navigation information, the initial navigation information, and the initial radar navigation information determined to have no degradation in performance A plurality of comparison and combination information is generated using the generated plurality of comparison and combination information, and a parity technique ( a failure detection and separation step of calculating a residual based on a parity space method);
A cross-validation step of verifying performance by repeating the processing of the integrated legal filter with a training set of residuals calculated in fault detection and separation; and
An optimal combination derivation step of determining a combination of a residual and a sensor that satisfies a preset threshold through cross-validation and calculating the failure identification processing result including final combination information.
Radar navigation calibration method comprising a.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210085949A KR20230004103A (en) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | Method and Apparatus for Calibrating Radar Navigation Robust to Sensor Failure and Dynamic Environment |
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| KR1020210085949A KR20230004103A (en) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | Method and Apparatus for Calibrating Radar Navigation Robust to Sensor Failure and Dynamic Environment |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117968680A (en) * | 2024-03-29 | 2024-05-03 | 西安现代控制技术研究所 | Inertial-radar integrated navigation limited frame measurement variable weight updating method |
| CN117968680B (en) * | 2024-03-29 | 2024-07-12 | 西安现代控制技术研究所 | Inertial-radar integrated navigation limited frame measurement variable weight updating method |
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2021
- 2021-06-30 KR KR1020210085949A patent/KR20230004103A/en not_active Application Discontinuation
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| CN117968680B (en) * | 2024-03-29 | 2024-07-12 | 西安现代控制技术研究所 | Inertial-radar integrated navigation limited frame measurement variable weight updating method |
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