KR930009457B1 - 관성 공간내의 타켓의 위치 및 속도를 결정하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

관성 공간내의 타켓의 위치 및 속도를 결정하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

내용 없음.

Description

[발명의 명칭]
관성 공간내의 타켓의 위치 및 속도를 결정하기 위한 방법 및 장치
[도면의 간단한 설명]
제 1 도는 플랫폼과 관련하여 타겟의 위치 및 이동량의 벡처 표시이고.
제 2 도는 본 발명의 방법을 설명하기 위한 블럭도이며.
제 3 도는 타겟 속도 및 측각이 계산되는 본 발명의 방법론을 예시하는 플로우 챠트이고.
제 4 도는 플랫폼에 관련하여 일정 가속하에서 타겟의 위치 및 이동량의 벡터 표시이며.
제 5 도는 최소 및 최대 거리 예측(타겟 가속 효과)을 타겟 궤적들을 나타내고.
제 6a 도 및 제 6b 도는 거리 및 거리 변화율 파라메터들의 반복 계산의 경우에 측각을 제한하는 본 발명의 가속 타겟 모델의 방법론의 플로우 차트이며.
제 7a 도 및 제 7b 도는 측각을 제한하는 각도 파라메터를 계산하기 위한 본 발명의 가속 타겟 모델의 방법론의 플로우 챠트이고.
제 8 도는 본 발명의 각 형태의 측정치의 경우에 이의 범위 및 거리 변화율의 불확실성 입력과 적분치를 제어하기 위한 방법의 플로우 챠트이다.
[미합중국 권리 조항]
본 발명은 계약번호 제 FD835-82-C-0001호로 미합중국 정부의 지원을 받은 미공군에 의해 발명된 것이다. 그러므로, 미합중국 정부는 본 발명이 정당한 권리를 소유한다.
[발명의 배경]
[발명의 분야]
본 발명은 추적 및 유도 시스템(tracking and guidance system)에 관한 것이다. 보다 상세히 말하면, 본 발명은 레이다 추적 시스템(rader tracking system)및 이와 유사한 장치용 데이타 프로세싱 시스템 및 기술에 관한 것이다.
본 발명은 본 명세서의 특정한 적용에 대해 예시적인 실시예에 관련하여 기술하였으나, 본 발명은 이에 제한되지 않는다는 것을 알 수 있다. 본 분야에 통상적인 기술을 가진 기술자들은 본 명세서에 제공된 설명에 의해 본 발명의 범위내에서 부수적인 변형, 응용 및 실시예가 가능하다는 것은 알 수 있다.
[관련기술의 설명]
타겟상에 정밀한 추적 화일(track file)을 유지시키는 추적 시스템의 경우에, 이 시스템은 타겟의 위치 및 이동에 관련하여 정규간격(regular intervals)으로 데이타를 수신하여야 한다. 불행하게도, 여러가지 이유 때문에, 이러한 정보는 연속적인 기준(continuous basis)에서 항상 유효한 것은 아니다. 추적 데이타의 흐름이 단속적(intermittent)이거나 다른 방법으로 중단될 때, 종래의 추적 시스템은 타겟 큐(target cue)(예를 들어, 거리, 거리 변화율 및 측각)를 결정하는데 필요한 파라메터를 모두 측정할 수 없었으므로 이제까지는 타겟이 소정의 "불확실성 영역(uncertainty zone)"내에 있어야만 하는 것은 기본으로 하여 간단하게 작동되었다. 이 문제점은 이러한 데이타가 연장된 시간 주기 동안 이용할 수 없을 때 특히 심각하다.
종래의 시스템들은 전형적으로 매우 커다란 불확실성 영역들을 발생시키는 최약의 타겟 조정(target maneuver)의 경우를 가정한다. 이것은 데이타 손실 및 매우 긴 타겟 서치(search)시간을 발생시킨다. 이것은 또한 타겟 식별과 상용 및 군용에 적용할 경우에 명백하게 바람직하지 않은 결과를 갖는 관련 문제점들과 복합된다. 게다가, 초기 타겟포착 및 시스템 복잡성의 최소화를 위해 다수의 파라메터 서치들(예를들어, 거리, 거리의 변화율 및 가능측각)은 가능한 타겟 조정 범위내에서 불확실성의 범주가 최소화되게 한다.
그러므로, 본 분야에서 타겟 추적 데이타의 유효성의 중단으로 부터 발생하는 불확실성 영역을 최소화시키기 위한 시스템 및 기술이 필요하다.
[발명의 요약]
관성 공간내의 타겟의 위치 및 속도를 결정하기 위한 본 발명의 개량된 기술은 본 분야에서 그 필요성이 충분히 제안되었다. 본 발명은 실제 타겟 조정을 산출하도록 거리, 거리의 변화율 및 각도 측정치의 소정의 조합을 사용하고 이것을 알려지지 않은 최악의 타겟 조정의 경우를 가정하는 것 보다는 최소한의 불확실성 영역을 전개하는데 적합하지 않은 파라메터들에 영향을 미친다. 즉, 타겟 데이타는 타겟을 계산하는데 사용된다. 불확실성의 주요 발생원인은 타겟의 측방향 가속이기 때문에, 추적중에 타겟 측각의 정보는 알려지지 않은 타겟 가속이 임의의 알려지지 않은 상태보다 실제 추적 기하학에 적용될 수 있도록 한다. 그러므로, 본 발명은 타겟 추적시보다 양호한 용이함과 정밀도를 제공한다.
본 발명의 방법은
a) 관성 공간애의 타겟을 추적하고 3개의 직교 속도 성분을 제공하는 단계,
b) 직교 속도 성분등의 제곱의 합이 제곱근을 제공함으로써 관성 기준 프레임에서 타겟의 스칼라 속도(VT)를 계산하는 단계,
c) 이러한 추적 데이타가 유효할 때, 상기 직교 성분들 중 1개의 성분과 (VT)이 비율의 역 싸인 함수로써 플랫폼에 대한 시선에 관련한 타겟의 측각(β큐)을 계산하는 단계, 및,
d) 상기 추적 데이타가 유효하지 않을 때 타겟의 이전의 스칼라 속도(VT)및 이전의 측각(β큐)을 가정된 최악의 경우의 측방향 타겟 가속과 함께 사용하여 타겟의 상기 측각(β큐)의 최소의 불확실성 영역을 전개시키기 위해 실제 타겟 조정을 산출하는 단계를 포함한다. 또한, 설명된 기술은 측각을 제한하고 타겟과 플랫폼 사이의 거리와 속도들의 측정치에서 불확실성을 계산하는 전체적인 거리 및 거리 변화율을 산출하는 기술이다.
[발명의 설명]
본 발명은 항공기 타겟의 큐, 즉, 공간내의 타겟 위치 및 속도를 전개하고 유지하기 위한 방법 및 이와 관련된 시스템 이다. 본 발명은 다음의 가정에 기초한다. 즉,
1)관성 공간내의 타겟 위치 및 속도를 나타내는 타겟 파라메터들의 전체 셋트가 소정의 초기 시간 주기 중에 최소일 때 유효하고,
2)타겟 스칼라 속도가 비행중에 필수적으로 일정하고 상당한 세로 방향 가속이 없으며,
3)최악의 경우의 타겟 측방향 가속(일정한 타겟 속도 벡터에 대해 직각인)이 소정의 시간 주기 이상으로 공지되어 있고,
4)추적 플랫폼의 속도 및 방향각 파라메터들이 공지된 정확도를 파라메터들이며,
5)모든 타겟 측정 파라메트들의 정확도의 산출이 유효하고,
6) 시스템 추적 기능을 각도 측정치들이 유효할 때 플랫폼으로 부터 타겟까지의 시선과 일치하는 안테나 시선은 유지하고 측정치들이 유효하지 않을 때 위치들 외삽(extrapolates)하며,
7)타겟 데이타가 유효하지 않은 소정의 주기 중에, 타겟들의 불확실성과 관련하여 최악의 경우의 조정을 수행한다.
본 발명의 방법에는 중요한 단계는 측정 시간에서 타겟 스칼라 속도(VT)및 측각(β큐)를 산출하도록 모든 유효한 측정 데이타를 사용하는 것이다. 즉, 본 발명의 제시에 따라, 타겟 속도(VT)및 측각(β큐)가 공지되어 있고 추적 데이타에 순간적인 손실이 있는 경우, 타겟 가속시(항공기 타겟의 경우에 특히 정확한) 측각(β큐)를 변화시키고, (β큐)는 다시 계산될 수 있다. 타겟 스칼라 속도(VT)가 일정하다고 가정했기 때문에, 새로운 타겟 큐는 최소의 불확실성 영역에 의해 제공될 수 있다.
본 발명의 개시 사항들은 아래의 3개의 부분으로 제공된다. 첫째로, 타겟 속도(VT) 및 측각(β큐)가 상기 개시 사항 및 추적 데이타의 안정된 흐름에 기초하여 어떻게 계산되는가를 설명하였다. 둘째로, 타겟의 위치의 결정을 위한 방법론이 "가속 타겟 모델"및 추적 데이타의 적용불가능한 주기 중에 타겟이 최대(최악의 경우)조정을 발생시킨다는 가정을 사용하여 거리의 변화율 및 측각 산출 또는 범위(최소와 최대)에 관련하여 제공한다. 셋째로, 타겟과 플랫폼 거리 변화율의 측정치의 비정확설에의해 거리 변화율의 불확실성이 결정되어 타겟을 포함하는 전체 거리 변화율 간격을 결정하도록 가속 모델 거리 변화율 파라메터에 합쳐진다. 또한 플랫폼과 타겟의 거리 변화율의 불확실성에 대한 기여는 거리의 불확실성을 결정하도록 분리 구성되고 전체(구형)거리 간격을 결정하도록 가속 타겟 파라메터들과 조합된다.
[입력 데이타에 의한 타겟 큐의 계산]
제 1 도는 점(P)에서의 플랫폼과 관련하여 점(P)에서의 비-조정 타겟의 위치 및 이동량의 벡터 표시이다. 계산을 위해 선택한 관성 프레임은 X축, 우측에 대해 (+)방향(X축에 수직이고 도면내부로 향하는 방향)인 Y축, 및 X축에 수직이고, 레이다 안테나(도시 않됨)가 표시된 타겟을 추적할 수 있도록 가정하였기 때문에, 정(+)방향으로 상승(안테나 프레임)하는 Z 축인 타겟과 플랫폼 사이의 시선(LOS)과 일치한다. (VT)는 안테나 좌표에서 타겟의 속도를 나타내는 벡터이다. 이 벡터는 초기 측정된 측각(β큐), 시선에 따른 속도 성분(VT), 및 시선에 수직인 교차 속도 성부(VTC=VTZA)을 갖는다. 명확히하기 위해, Y축에 따른 속도 성분(VTYA)는 생략하였다. 플랫폼은 시선에 따른 성분(VPXA) 및 Z축에 따른 성분(VPZA)와 동일한 교차 성분(VPC)를 갖고 있는 속도 벡터(VP)에 의해 점(P)에 배치된다. 또한, Y축에 따른 속도 성분(VPYA)는 명확히 하기 위해 생략하였다. 그러므로, 제 1 도는 비-조정 경우의 기본 추적 기하학 및 VPC≠VTC일 때 소정의 시간 간격으로 거리 및 각도 파라메터들의 예측을 도시한 것이다.
다음의 방정식은 플랫폼 측정 파라메터들의 항으로 타겟 파라메터들을 정한다.
VTXA=R'PT+VPXA[1]
VTYA=RPT *θ'AZ+VPYA[2]
VTZA=RPT *θ'EL+VPZA[3]
VT=(VTXA 2+VTYA 2+VTZA 2)1/2[4]
β큐=V-1(VTX/VT)=sin-1[(VTY 2+VTZ 2)1/2/VT] [5]
여기서, (RPT)는 타겟과 플랫폼 사이의 거리이고, (R'PT)는 거리의 변화율, (θ'AZ)는 시선 각의 변화율(θ')의 방위각 요소이며 (θ'EL)은 그것의 고도 성분이다.
제 2 도는 본 발명의 방법을 설명하기 위한 블럭도(10)을 도시한 것이다. 타겟의 속도 데이타가 유효할 때 타겟 스칼라 속도(VT) 및 측각(β큐)는 상기 식[4 및 5]에 따라 타겟 속도/측각 계산 수단(12)에서 계산될 수 있다. 제 2 도의 수단(12)에서, 거리(RPT), 거리의 변화율(R'PT) 및 시선의 각 변화율(θ')는 관성 공간에서 타겟 속도(VT) 및 측각(β큐)를 계산하도록 타겟 속도(VTA) 및 플랫폼 속도(VPA)에 따라 입력된다.
제 3 도는 타겟 속도 및 측각이 계산되는 본 발명의 방법론을 도시한 플로우 챠트이다. 제 3 도의 플로우챠트(30)에 도시한 바와 같이, 유효 타겟 속도 데이타의 소정의 소오스가 유효한 경우에 타겟 속도 및 측각 계산은 블럭(40)에서 수행된다. 상기 측정 데이타가 시간 (T=0)에서 유효하다고 주어지면, 시간(T1)에서 타겟의 위치는 다음의 방정식에 따라 외삽될 수 있다.
RPT(T1)={[RPT(T0)+RPTXA'(T1)(T1-T0)]2+[(RPTCA'(T1)(T1-T0)]2}1/2={RL 2+RC 2}1/2
여기서, RPTXA'(T1)은 안테나의 X축에 따른 관련 속도이고, RPTCA'(T1)은 그것의 교차 성분이다. 유사하게, 시간(T0)에서 정해진 것과 관련하여 시간(T1)에서 타겟에 대한 시선의 관성 회전(θ)은 다음과 같다.
θ=tan-1(RC/RL)
타겟 조정이 없을 때, 레이다 추적 안테나는 각도 (θ)가 제로가 되도록 시선 변화율로 회전한다[그러므로, 각도 (θ)는 추적 시스템의 포인팅 오차(pointing error)를 나타낸다].이는 일반적인 경우를 나타낸다. 그러나, 데이타 적용이 불가능한 주기 중에 타겟이 조정되지 않았다고 가정하지 않기 때문에, 아래의 가속 타겟 모델은 최악의 경우의 타겟 조정을 가정하는 최종 유효 데이타를 외삽한다.
[가속 타겟 모델]
제 2 도의 가속 타겟 모델 수단(14)는 각각 공지되지 않은 타겟 가속에 의해 거리, 거리의 변화율 및 각도의 불확실성의 제한[RPTa(최대), RPTa(최소), R'PTa(최대), R'PTa(최소), θ최대및 θ최소]을 제공하는 수단이다. 계산은 이전의 소정 타겟 속도(VT)및 측각(β큐), 이전의 거리(RPT)의 산출, 최대 타겟 가속(AT최대, 및 플랫폼 속도 벡터(VPA)에 의해 수행된다. 거리 및 거리 변화율의 산출은 거리 및 거리 변화율 한계의 중간점에 의해 제공된다. 후술하는 바와 같이, 거리 및 거리 변화율의 계산은 종래의 기술에 의해 산출된 것과 유사한 한계를 갖는 타겟 속도 및 측각 평가를 산출한다.
제 3 도른 다시 참조하면, 추적 데이타의 흐름이 중단되었을 경우에, 본 발명은 판단 점(34)로 부터 '타겟속도 데이타 없음'에 대응하는 경로(38)을 따라 진행한다. 다음, 본 발명의 방법은 유효 LOS 변화율(θ')의 측정 데이타가 판단 점(42)에서 유효한지 여부를 확인한다. 만일 그렇다면, 가지(44)를 통해(48)에서, 본 발명은 타겟 추적으로부터 LOS 변화율(θ')의 각각의 방위 및 고도 성분(θ'AZ및 θ'EL)을 계산한다. 이 값들은 각각 상기 식[2 및 3]에 따라 타겟 속도 성분(VTYA및 VTZA)을 제공하도록 거리(RPT) 및 플랫폼 속도 값들로 사용된다. 이 값들은 상기 식의 변형된 식[4], 즉, VTC 2=VTYA 2+VTZA 2에 따라 (VTC)를 계산하는데 사용된다. 판단 점(50)에서, 유효 거리 변화율 데이타(R'PT)가 적용가능한 경우, 이것은 상기 식[1]을 사용하여 속도 벡터(VTXA)의 X-축 성분을 계산하는데 사용된다. 속도 벡터(VTXA)는 새로운 타겟 속도 산출값(VT)을 제공하도록 VTC와 합쳐진다. 새로운 타겟 속도 산출값(VT)은 식[5]를 사용하여 β큐를 계산하도록사용된다. 단계(50)에서 유효 거리 변화율 데이타가 없을 경우에, β큐는 상기의 VT값을 기초로 하여 계산된다.
판단 점(42)를 다시 참조하면, LOS 변화율 측정 데이타가 유효한 경우에, 점(60)에서, 본 발명의 방법은 유효 거리 변화율 데이타의 경우에 검사를 실시한다. 유효거리 변화율 데이타가 유효한 경우에, 단계 (66)에서, 이것은 식[1]을 따라 새로운 X-축 타겟 속도 성분을 계산하는데 사용된다. 이 성분은 식[5]에 따라 β큐를 계산하는데 사용된다. 유효 거리 변화율 데이타가 유효하지 않을 경우에, 시스템은 상기 값들을 기초로 하여 새로운 속도 및 측각 계산을 외삽한다. 다수의 파라메터 타겟 측정치(거리, 거리 변환율, 및 각도)에 적합한 추적 레이다에서, 소정의 압섬(precedence)이 나타난다. 각도 측정치는 거리 및/또는 거리의 변화율 측정치가 없을때 탐색자(seeker)의 시선을 제어하고 방송 타겟, 예를 들어, ECM 소오스용 시선은 각 변화율 산출값을 유도하기 위해 얻어질 수 있다. 그러나, 타겟상의 거리 및 거리 변화율 측정치들은 전형적으로 각도 데이타에 의해 달성된다. 다른 방법으로는, 측정치들의 소오스가 요구된 타겟이라는 것을 확인하는데 어렵게 될 수도 잇다. 이 시스템들에서, 블럭(60 및 66)은 제 3 도의 플로우 챠트로 부터 후속적으로 제거 될 수 있다.
타겟 속도 및 측각 값들은 제 2 도의 가속 타겟 모델(14)로 부터 거리, 거리 변화율 및 포인팅 오차 출력을 제공하기 위해 사용된다. 이 값들은 다음과 같이 계산된다. 먼저, 타겟이 가속되는 경우에,
β'=AT(최대)/VT[6]
으로 주어진 측각 변화율 β' 를 발생시키는 그것의 측각(β)를 변화시키는데, 여기서, AT는 타겟의 (측방향)가속이고, AT(최대)는 비행체의 조정 한계이다. 이것은 속도 벡터(VT)가 최대 부(-)가속의 경우에 제 1 도의 점 A로 부터 점 B까지, 최대 정(+)가속의 경우에 점 C까지 이동하도록 타겟의 측각을 변화시키는 효과를 갖는다. 점 B 및 점 C에서, 타겟 속도는 벡터 VT(최소)및 VT(최대)로 표시되고, 타겟은 각각 측각(β최소및 β최대)를 포함한다. 각각의 측각은 다음과 같다.
β최소=β큐-β'*(T) [7]
β최대=β큐+β'*(T) [8]
여기서, β'는 측각 변화율이고, T는 관련된 시간 간격이다. 타겟 가속의 극(polarity)이 알려지지 않았기 때문에, 후술하는 거리 변화율 계산은 β'*(T)의 두가지 가능한 극성, 즉, 최소 및 최대 타겟 측각의 경우에 수행된다.
벡터 VT(최소)및 VT(최대)는 각각 부(-)및 정(+)방향(β최소및 β최대)으로 [β*(T)]초기 측각(β큐)으로 부터의 실행을 나타낸다. 벡터 VT(최소)및 VT(최대)는 데이타 중단 주기 중에 타겟의 최대 가능한 편의(maximum possible excursions)를 나타낸다. 벡터 VT(최소)및 VT(최대)는 각각 VTxa(최소)및 VTxa(최대)의 시선 성분들을 갖는다. 제 4 도는 조정이 연속되도록 허용된 계산인 경우에 일정한 타겟 가속 상태하에서 트랙의 기하학을 도시한 것이다.
시선에 따른 거리의 변화율(R'L)은 시선에 따른 타겟의 속도 성분(VTXA)과 플랫폼의 속도 성분(VPXA)사이의 차로써 정해진다.
R'L=VTXA-VPXA[9]
상기 제공된 바와 같이 성분들의 최소 및 최대 값들의 치환은 시선에 따른 거리의 변화율(R'L)과 대응하는 최소 및 최대 값들을 발생시킨다. 이 최소 및 최대 값들에 의해 정해진 거리에 대한 거리 변화율(R'L)의 적분 및 초기 거리 위치(R0)의 가산은 각각 최대 및 최소 시선 거리 값들[RL 최소및 RL최대]를 발생한다.
제 1 도에서 시선의 각도 변화율(θ')가 다음과 같이 주어졌기 때문에,
θ'=(VTC-VPC)/R [10]
여기서, R은 거리, 각각의 교차 성분들(VTC및 VPC)과 속도 벡터들(VT및 VP)이 동일한 경우에, 시선 각도 변화율(θ')는 (β=β큐)의 경우에 제로와 동일하다는 것을 알 수 있다. 타겟의 측방향으로 가속하는(측각β를 변화시키는)경우에, 속도의 교차-성분(VTC)의 값을 변화시킨다는 것은 명확하다. 본 발명은 이러한 타겟 가속을 산출하도록 데이타의 중단에 대응하여 시선의 각도 변화율(θ')를 전개시킴으로써 응답한다.
이 경우에, 타겟 조정시, 시선의 각도 변화율(θ') 및 시선에 따른 거리 변화율의 변화가 있기 때문에 교차 속도 항(VTC)의 값을 아는 것이 필요하다. 시선을 교차하는 거리 변화율(R'c)는 대략 다음의 식(11)로 된다.
R'c=VT[sinβ]-VPC[11]
여기서, VT[sinβ]는 타겟 교차 속도 항(VTC)을 산출한 것이다. 식[11]에서 β에 대해 β최소및 β최대를 치환하면 타겟 조정도의 거리를 발생시킨다. 그러므로, 식[9 및 11]은 각각 LOS에 따른 거리의 변화율 및 LOS를 교차하는 거리 변화율을 제공한다. 식[12 및 13]은 거리(R)의 계산을 아래와 같이 용이하게 한다.
전체 거리(R)은 다음과 같다
R=(RC 2+RL 2)1/2[12]
여기서, RC=RC+R'd(T). 식[12]를 미분하면
R'1 ∞ 1=(R'CRCl+R'LRLl)/Rl[13]
으로 되고, 이 식은 새롭게 계산된 거리의 변화율(R'1+1)이 LOS를 교차하는 거리의 변화율(R'c)를 곱하기 LOS를 교차하는 이전의 거리 계산치(RCl)더하기 LOS에 따른 거리 변화율(R'L)곱하기 LOS를 따른 이전의 거리 계산치(RLl)의 전체를 이전의 반복을 위해 계산된 전체 거리로 나눈 것과 동일하다는 것을 나타낸다. 그러므로, 이 측각들의 경우에, R'C가 가정되고 알려지지 않은 타겟 조정 및 동일한 조정을 위해 식[11]을 사용함으로써 제공된 거리에서 중간점으로써 계산될 수 있기 때문에, R'L은 식[9]를 사용함으로써 제공된 거리에서 중간점으로써 계산될 수 있고, R'C는 RC를 제공하도록 누산(accumlated) 또는 적분될 수 있으며 R'L은 RL을 제공하도록 원래의 R로 부터 누산될 수 있고, 최초에 공급된 거리(R)은 초기 거리 변화율(Ri)를 제공하도록 정규화 성분을 제공하기 때문에, 전체 거리(R)은 식[13]을 적분함으로써 얻어질 수 있다[그러므로 전체 거리는 하향 거리(LOS) 및 교차 거리 성분들을 계산함으로써 얻어진다]. 최소 거리 변화율 값의 사용은 최소 거리를 제공하나 최대 거리 변화율은 최대 거리를 제공한다.
[측각의 한계]
외삽 시간 간격이 임의성(arbitratily)을 증가시키도록 허용된 경우에, 파라메터(R')의 값들은 각각의 성분들의 주기적 특성 때문에 진동하게 된다. 이것은 일정한 타겟 가속하에서 예시적인 추적 기하학을 나타내도록 제 4 도에 도시되어 있다. 정(+)측방향 가속을 유지하는 것으로 가정되는 타겟은 아래에 도시한 LOS와 유사한 진동 궤적 (200)을 갖고, 부(-)측방향 가속을 유지하는 것으로 가정되는 타겟은 위에 도시한 LOS와 유사한 진동 궤적(202)를 갖는다. 명백하게, 이것은 타겟 위치 궤적과 관련하여 상당한 모호성(ambiguity)을 발생시킬 수 있다. 이 모호성을 제거시키기 위한 본 발명의 방법은 β'*(△T)를 크게하여 이것을 R'의 기울기가 변화할 때까지 성장시키는 것이다. 예를 들어, 최소 거리에 대한 측각 회전은 점(A)에서 정지되고, 연속된 가속 상태하에서 투사된 최소 거리는 점(B)에 도시되며, 실제 투사된 최소 거리의 궤적은 점(C)에 도시되어있다. 유사하게 해당 점들은 제 2 궤적(202)로 인한 연속 점(+)측방향 가속의 가정에 대해 표시되었다. 논리는 거리 변화율 파라메터들의 기울기가 변화할 때마다 조정을 제거시키도록 제공될 수도 있다. 이것은 본 분야의 주된 기술들 중 1개의 기술로 용이하게 수행될 수 있다. 예를 들어, 제 6 도는 거리 및 거리 변화율의 라메터들의 반복 계산이 가속 타겟 모델수단(14)에 의해 가정된 조정 가속 중간(측각 회전 제한(점을 결정하도록 수행되는 도시한 루틴(routioe)의 플로우 챠트(300)을 도시한 것이다. 본 발명의 측각 회전 제한 특성은 실제 제한이, 예를 들어 최소거리 변화율은 최소 거리로 전달하고, 최대 거리 변화율은 최대 거리로 전달하는 거리 변화율의 파라메터를 기초로 함에도 불구하고 기하학적 의미로는 최소 및 최대 거리에 대해 도시하였다.
이 절차에 의해, t=0에서 알려지지 않은 조정을 초기화 시키는 타겟에 대해 거리 변화율의 절대 최소 및 최대 값이 계산되고, 이 거리 변화율들의 적분은 거리의 최소 및 최대 값들을 제공한다. β'*(△T)의 누산된 값들은 β최소및 β최대를 제공하도록 상기 식[7 및 8]에 따라 사용된다(β최소및 β최대)에 대한 분리 기준).
유사한 방법이 측각 계산에 관한 타겟 포인팅 오차 값들에 대해 수행된다. 타겟 조정에 의한 LOS 각도오차 (θ)는 다음과 같이 간단하게 된다.
θ=tan-1(RC/RL) [14]
여기서, RC및 RL은 위에 제공되어있다. 이 계산은 값이 최대화될 때까지 연속 측각 변화율에 의해 수행되고, 이때 조정은 제거된다. 제 7 도는 LOS 각(θ)오차 한계가 가속 타겟 모델(14)에 의해 측방향 가속 제거(측각 회전 제한)을 포함하는 가정된 조정 타겟인 경우에 계산되는 도시적인 루틴의 플로우 챠트(400)을 도시한 것이다. θ
최소및 θ최대의 값들은 다음과 같이 주어진다.
θ최소=tan-1[(RC(최대)/RL(최대)]및
θ최대=tan-1[(RC(최대)/RL(최소)]
β큐가 상기 계산에 사용된 측정의 형태에 관계없이 계산될 때문다 β최소및 β최대의 값들은 β큐로 셋트된다. 이때, β큐계산이 알려지지 않은 타겟 조정이 적분 계산이기 때문에 R'의 최소 및 최대 값들은 동일하다. 그러나, 실제 타겟 조정 과정이 알려지지 않기 때문에, 거리 산출은 단지 거리 측정이 입력될 때에만 갱신된다. 이 상태에서, RPTA(최대)및 RPTA(최소)의 값들은 측정값으로 설정된다.
그러므로, 최악의 경우의 타겟 조정의 경우에 거리, 거리 변화율 및 포인팅 오차 및 측각 제한이 제공된다.
거리 및 거리 변화율 불확실성의 계산
상기 계산은 측정 데이타가 완전하다고 추정한다. 본 발명은 측정된 파라메터들에서 부정확성에 의한 불확실성을 결합시키기 위한 기술을 제공한다.
거리 및 거리 변화율 파라메터들의 측정치가 없을 때, 거리 변화율의 불확실성에 대한 타겟 기여 및 거리 의 불확실성에 대한 플랫폼 기여를 결정하도록 분리 계산이 수행된다. 이 파라메터들은 표시된 타겟을 포함하는 전체 거리 변화율 간격을 결정하도록 가속 모델 거리 변화율 파라메터들에 조합된다. 플랫폼 및 타겟 기여는 거리의 불확실성을 결정하도록 분리되어 적분되고, 다음에 전체 거리 간격을 결정하도록 가속 타겟거리 파라메터들에 조합된다. 제 2 도의 기능 블럭도의 관련 블럭(20, 22 및 24)를 참조한다. 거리 변화율의 불확실성(σRP '및 σRT ')에 기여하는 플랫폼 및 타겟은 R'PT최대와 R'PT최소사이의 거리 변화율의 불확실성 간격을 갱신시키도록 가속 타겟 모델로 부터 출력하는 가속 타겟 거리 변화율 한계 R'PTa최대및 R'PTa최소에 합쳐진다[제 2 도의 블럭 수단(16)을 참조]. 또한, 거리 변화율 불확실성 (σ'RP및 σ'RT)에 기여하는 플랫폼 및 타겟은 타겟 거리의 불확실성을 제공하도록 블럭(24)에서 적분되고, 제곱하여 가산되며 제곱근으로 된다.
σRPT=(σ'RP 2+ σ'RT 2) [15]
거리의 불확실성(σR)은 거리의 불확실성 간격 RPT최소및 RPT최대를 제공하도록 블럭 수단(18)에서 가속 타겟 모델 거리 한계 RPTa(최대)및 RPTa(최소)에 합쳐진다. 이 값들 RPT(최소)및 RPT(최대)의 평균은 거리 RPT의 최적 평가를 제공한다.
거리 변화율의 불확실성 입력 및 각각의 측정 형태에 대해 이의 적분을 제어(리셋팅)하기 위한 방법은 제 8 도의 플로우 챠트(70)에 도시되었다. 유효 데이타가 경로(76)에 따른 외부 소오스 또는 경로(90)을 통한 플랫폼 측정치로 부터 유효한 것으로 연장되도록, 불확실성 최소화하는데 사용된다. 즉, 유효 데이타가 유효한 경우에, 불확실성을 파라메터들은 유효 데이타의 유효성에 따라 설정된다. 그러므로, 판단 점(78)에서, 타겟 속도 데이타가 이의 불확실성의 표시에 의해 제공될 때, 거리 변화율의 불확실성의 타겟 성분은 시선에 따라 유도된 타겟 성분에서 불확실성에 셋트된다. 플랫폼 성분은 시선[블럭(82)를 참조]을 따라 플랫폼 속도에서 불확실성으로 셋트된다. 유사하게, 판단 점(84)에서 타겟 초기 위치 데이터가 제공된 경우에, 거리 오차의 성분은 제로로 셋트되고 거리의 불확실성의 플랫폼 성분은 시선을 따라 타겟 위치에서 불확실성 및 시선을 따라 플랫폼 위치에서 불확실성의 조합으로 셋트된다[블럭 (88)을 참조]. σ2 RT및 σ2 RT의 값은 후속 외부 또는 유효 측정 데이타에 의해서만 변형될 수 있는 타겟 파라메터들의 이전의 불확실성 산출이다.
소정의 소오스로부터의 세로운 데이타가 유효하지 않은 경우에, 경로(94)를 통해 블럭(96)에서 거리 오차의 타겟 성분을 결정하기 위한 유효 거리 측정 때문에 거리 변화율 오차 σ2 RT의 타겟 성분의 이전의 산출 이 전체 간격에 대해 진행된다. 거리 오차의 플랫폼 성분은 초기 상태를 갖는 유효 데이타가 유효 데이타에서의 불확실성과 동일하기 때문에 간격에 대한 플랫폼 거리 변화율의 불확실성의 적분시키므로써 결정된다. 플랫폼 거리 변화율의 불확실성은 경로(104)를 통한 블럭(106)의 최종 유효 데이타에서 플랫폼 거리 변화율의 불확실성과 동일한 초기 상태로 측정되지 않는 구간에 대해 플랫폼 가속의 불확실성을 적분함으로써 계산된다. 이 계산에서, (△T)는 반복 시간 구간이고 N*(△T)는 최종 유효 데이타 입력에 의한 전체 구간이다.
유효 거리 측정이 유효할 때, 거리 불확실성 파라메터들은 경로(98)을 통한 블럭(100)에서의 데이타 유효 성에 따라 셋트된다. 전체 거리의 블확실성은 계산이 용이하게 플랫폼 파라메터(σ2 RT)에 제공되고, 타겟 성분(σ2 RT)및 구간 파라메터(N)은 제로로 셋트된다. 유효 거리 변화율 데이타가 판단 점(102)로 부터 경로(108)을 통해 유효할 때, 거리 변화율의 불확실성 파라메터들은 데이타 유효성에 따라 리셋트된다. 계산을 편리하게 하기 위해, 플랫폼 성분은 제로로 셋트되고, 전체 측정의 불확실성은 타겟 파라메터(σ2 RT)에 제공된다.
유효 시선 변화률 데이타가 판단 점(112)에서 유효할 때, 거리 및 거리 변화율의 불확실성 파라메터들은 타겟 측각[제 2 도의 블럭(12)]의 계산에서 이 데이타의 사용에 따라 조정된다. 시선 변화율 데이타로 부터 유도된 거리 변화율 성분의 오차는 블럭(116)에서 정해진 타겟 성분에 제공된다. 거리 및 거리 변화율의 측정치가 유효하지 않을 때 시선 변화율 데이타가 유도될 수 있기 때문에, 이것은 순간 타겟 거리 변화율 성분을 결정할 때 거리 및 거리 변화율의 불확실성의 플랫폼 성분을 리셋트하게하지 않는다. 또한, 측정치들 사이의 간격에서 기존의 타겟 거리 변화율의 불확실성에 의한 거리 오차의 타겟 성분은 타겟 궤적이 알려지지 않았기 때문에 현재 타겟 측각을 산출함으로써 제거될 수 없다. 그러므로, 거리 불확실성의 타겟 성분은 플랫폼 성분에 가산되고, 측정 간격 파라메터는 제로로 셋트된다.
그러므로, 상기 식(15)를 따라, σRPT는 전체적인 최소 및 최대 거리 ;
RPT(최소)=RPTa(최소)-K*σRPT(16)
RPT(최대)=RPTa(최대)-K*σRPT(17)
를 계산하는 거리 불확실성 간격 계산 수단(18)에 제공된다. 상기 식(16 및 17)에서, "데이타 없음"의 경우에 타겟 거리 파라메터에 대한 최소 및 최대 플랫폼은 가속 타겟 모델 수단(14)에 의해 제공되고, (K)는 계산에 사용된 표준 편차(σ)의 수(통상적으로 3)의 항으로 확실성의 바람직한 레벨에 관한 스칼라이다.
교차 속도에서 플랫폼 오차 및 교차 거리 성분들(교차 속도의 적분)은 해당 타겟 조정 유도 성분들과 비교하여 무시할 수 있으므로, 제 8 도의 계산에서 무시된다는 것을 알 수 있다. 또한 제 8 도의 플로우 챠트는 계산이 단지 측정 오차를 계산하도록 수행될 수 있는 방법을 도시한 것이라는 것도 알 수 있다. 소정의 특정한 수행은 이것이 포함되어 있는 시스템에 의존할 수도 있다.
본 발명은 예시적인 적용에 대해 특정한 실시예를 참조로 하여 설명하였다. 본 분야에 통상의 기술을 가진 기술자들은 본 발명의 범위내에서 부수적인 변형, 응용 및 실시예를 행할 수 있다. 첨부한 특허 청구의 범위는 이러한 모든 응용, 변형 및 실시예를 포함한다.

Claims (10)

  1. 관성 공간내의 타겟의 위치 및 속도를 결정하기 위한 방법에 있어서, a) 관성 공간내의 타겟을 추적하고 3개의 직교 속도 성분을 제공하는 단계, b) 직교 속도 성분들의 제곱의 합이 제곱근을 제공함으로써 관성 기준 프레임에서 타겟의 스칼라 속도(VT)를 계산하는 단계, c) 이러한 추적 데이타가 유효할 때, 상기 직교 성분들 중 1개의 성분과 (VT)이 비율의 역 싸인 함수로써 플랫폼에 대한 시선에 관한 타겟의 측각(β큐)을 계산하는 단계, 및, d) 상기 추적 데이타가 유효하지 않을 때 타겟의 이전의 스칼라 속도(VT)및 이전의 측각(β큐)를 가정된 최악의 경우의 측방향 타겟 가속과 함께 사용하여 타겟의 상기 측각(β큐)의 최소의 불확실성 영역을 전개시키기 위해 실제 타겟 조정을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 타겟의 측각(β큐)를 계산하는 상기 단계가 타겟의 스칼라 속도(VT)에 대한 상기 시선에 따른 타겟의 속도 성분(VTXA)의 비율의 아크코싸인과 동일한 측각(β큐)를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 추적 데이타가 유효하지 않을 때, 실제 타겟 조정을 산출하는 상기 단계가 e)상기 플랫폼에 대한 타겟의 거리 변화율(R'RT)의 측정치를 얻는 단계, f) 상기 시선에 따른 상기 플랫폼의 속도(VPXA)에 상기 거리 변화율(R'PT)를 가산함으로써 상기 시선에 따른 타겟의 새로운 속도 성분(VTXA)을 계산하는 단계, 및 g)타겟의 스칼라 속도(VT)에 대한 상기 시선에 따른 타겟의 새로운 속도 성분(VTXA)의 비율의 아크코싸인과 동일한 타겟(β큐)의 새로운 측각을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 추적 데이타가 유효하지 않을 때, 실제 타겟 조정을 산출하는 상기 단계가 e) 플랫폼과 타겟 사이의 시선의 각도 변화율(θ')의 측정치로 얻고 이의 방위각 성분(θ'AZ)및 고도 성분(θ'EL)을 제공하는 단계, f) 플랫폼과 타겟 사이의 시선에 따른 거리(RRT)의 산출 값을 플랫폼과 타겟 사이의 시선의 각도 변화율의 방위각 성분(θ'AZ)에 곱하고 이에 상기 T축에 따른 플랫폼의 소정의 속도(VPYA)를 가산하여 Y축에 따른 상기 타겟의 새로운 속도 성분(VTYA)을 계산하는 단계, g) 플랫폼과 타겟 사이의 시선의 각도 변화율의 고도 상분(θ'EL)과 플랫폼과 타겟 사이의 시선에 따른 거리(RPT)의 산출값을 곱하고, 이에 상기 Z축에 따른 플랫폼의 소정의 속도(YPZA)를 가산하여 Z축에 따른 상기 타겟의 새로운 속도 성분(VTZA)을 계산하는 단계, 및 h) 각각 상기 Y축과 상기 Z축에 따른 상기 새로운 속도 성분(VTYA및 VTZA)의 제곱의 합에 제곱근을 취함으로써 타겟의 교차 속도(VTC)를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 추적 데이타가 유효하지 않을 때, 실제 타겟 조정을 산출하는 상기 단계가 상기 타겟의 스칼라 속도(VT)에 대한 상기 타겟의 교차 속도(VTC)의 비율의 아크싸인과 동일한 새로운 측각(β큐)를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 4 항에 있어서, 추적 데이타가 유효하지 않을 때 실제 타겟 조정을 산출하는 상기 단계가 i)시선에 따른 플랫폼에 대한 타겟의 거리 변화율(R')의 측정치를 얻는 단계, j)시선에 따른 플랫폼의 소정의 속도(VPXA)에 거리 변화율(R'PT)를 가산함으로써 시선에 따른 타겟의 새로운 속도 성분(VTXA)을 계산하는 단계, k) 시선에 따른 타겟의 새로운 속도 성분(VTXA)의 타겟의 교차 속도(VTC)의 제곱의 합에 제곱근을 취함으로써 새로운 스칼라 속도(VT)를 계산하는 단계, 및 l) 상기 타겟의 새로운 스칼라 속도(VT)에 대한 시선에 따른 타겟의 속도 성분(VTXA)의 비율의 아크코싸인과 동일한 새로운 측각(β큐)를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 타겟의 최소 및 최대 거리 변화율을 거리 변화율이 기울기를 변화시키는 각도로 셋팅함으로써 측각을 제한하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 최소 및 최대 거리 변화율을 적분하여 플랫폼에 관련하여 타겟의 최소 및 최대 거리를 셋팅함으로써 측각을 제한하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서, 플랫폼으로부터 시선에 따른 타겟의 거리(RL)에 대한 타겟의 소정의 교차 거리(RC)의 비율의 아크탄젠트와 동일한 타겟까지의 시선의 포인팅 오차 (θ)를 최대화시킴으로써 측각을 제한하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 관성 공간내의 타겟의 위치 및 속도를 결정하기 위한 장치에 있어서, 타겟을 추적하고 관성 공간내에 3개의 직교 속도 성분을 제공하는 수단, 직교 속도 성분의 제곱의 합의 제곱근을 제공함으로써 관성 기준 프레임에서 타겟의 스칼라 속도(VT)를 계산하는 수단(12), 이러한 추적 데이타가 유효할 때, 상기 직교 성분들 중 1개의 성분과 (VT)이 비율의 역싸인 함수로써 플랫폼에 대한 시선에 관한 타겟의 측각(β큐)을 계산하는 수단(12), 및 이러한 추적 데이타가 유효하지 않을 때, 가정된 최악의 경우의 측방향 타겟 가속을 사용하여 최소의 불확실성 영역을 전개시키도록 실제 타겟 조정을 산출하는 수단(14)를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
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