종래의 전자광학 추적장비(Electro-Optical Tracking System, EOTS)는 항공기 항법시스템의 항법정보를 이용하여 표적의 위치를 추정한다. 항공기 항법시스템은 다른 탑재장비와 함께 동작하므로, 낮은 출력율로 지연된 항법정보를 전자광학 추적장비에 제공한다. 따라서, 고기동하는 항공기에서 정확한 표적의 위치를 추정할 수 없다. 정확한 표적의 위치를 추정 하기 위해 전자광학 추적장비에 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU)를 탑재하고, 항공기 항법정보의 시간 지연을 보상하여 항법을 수행하면 높은 출력율의 정확한 항법정보를 얻을 수 있으며, 그 결과 정확한 표적의 위치를 구할 수 있다. 이때, 정확한 항법정보를 얻기 위해서는 관성항법 시스템(Inertial Navigation System, INS)의 정확한 초기 자세가 필요하다. 본 논문에서는 고기동하는 항공기 항법정보의 시간 지연을 고려한 전자광학 추적장비의 초기 자세 결정 알고리즘을 제안 하였다. 제안한 알고리즘은 관성항법 알고리즘과 칼만필터로 구성된다. 관성항법 알고리즘은 전자광학 추적장비에 탑재된 IMU의 출력으로부터 위치, 속도, 자세를 추정한다. 칼만필터는 지연된 항공기 항법결과와 INS 출력의 차이를 측정치로 하여 INS 자세 오차를 추정한다. 제안한 초기 자세 결정 알고리즘의 유용함을 확인하기 위하여, 고기동 항공기의 항법 정보와 전자광학 추적장비의 IMU 데이터를 생성하고, 이에 대하여 속도 정합, 자세 정합, 속도 및 자세 정합으로 초기 자세를 구할 때의 성능을 확인하였다.

Initial Attitude Determination Algorithm for Electro-Optical Tracking System with Time Delay in the Navigation Information of High Maneuvering Aircraft

Jae Hoon Son, WooJin Choi, Sang Heon Oh, Dong-Hwan Hwang*

Conventional Electro-Optical Tracking System (EOTS) uses navigation information from the aircraft navigation system to estimate the position of the target. Since the aircraft navigation system operates together with other mounted equipments, it provides delayed navigation information to the EOTS at a low output rate. Therefore, it is not possible to estimate the accurate position of the target in high maneuvering aircraft. In order to estimate accurate position of the target, accurate navigation information in a high output rate can be obtained if an Inertial Measurement Unit (IMU) is mounted on EOTS and the time delay of the aircraft navigation information is compensated. As a result of this, the accurate target location can be obtained. Accurate initial attitude of the Inertial Navigation System (INS) are required to obtain accurate navigation information. In this paper, an initial attitude determination algorithm for EOTS with time delay in the navigation information of high maneuvering aircraft is proposed. The proposed algorithm consists of an inertial navigation algorithm and Kalman filter. Inertial navigation algorithm estimates position, velocity and attitude from the output of IMU mounted on EOTS. The Kalman filter estimates INS attitude error from the difference between the delayed aircraft navigation results and INS output. In order to show the usefulness of the proposed algorithm, the performance was evaluated for the generated aircraft navigation information and IMU data when the inertial attitude are estimated using velocity matching, attitude matching, and velocity and attitude matching.

Speaker 손재훈 충남대학교