유도탄의 항법정밀도를 향상시키기 위해서는 정밀한 초기 자세 결정이 필수적이다. 초기 자세를 결정하는 과정을 정렬이라고 하며, 다양한 정렬 알고리즘 중 전달정렬은 MINS 의 정밀한 속도 및 자세 정보를 활용하여 수행된다. 이 과정에서는 칼만 필터를 사용해 유도탄에 장착된 SINS의 초기 자세를 추정하고, MINS와 SINS 간의 장착 비정렬 오차 등을 추정한다. 운용 플랫폼과 운용 방법 등 에 따라 오차 상태변수를 적절하게 구성하 는 것이 초기 자세를 정밀하게 결정하는데 결정적인 역할을 하게 된다. 일반적으로는 자세오차, 속도오차, 장착 비정렬 오차, 시간지연 오차 10개를 오차상태 변수로 가정한다. 본 연구에서는 상기 10개의 오차 상태변 수에 가속도계 바이어스와 각속도계 바이어스를 추가하여 오차상태 변수를 16차로 구성하였을 때의 영향을 분석하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 분석을 수행하였으며, 정지상 태의 발사대에서 30초 동안 Pitch 방향으 로 0도에서 60도까지 전달정렬을 위한 고각운동을 가정하였다. 이때 오차상태 변수를 10차로 구성하는 경우에 비해 16차로 구성하는 경우 약 30%가량 정밀한 초기 자세를 결정 할 수 있는 것을 확인하였다. 16차로 오차 상태 변수를 구성하는 경우, 고각 운동을 수행함에 따라 SINS의 가속도계 바이어스가 적할하게 추정되어 전달정렬 정밀도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

Analysis of Error State Variables Composition on Transfer Alignment

Yong Lee*, Seung-Bok Kwon, Tae Dong Ahn, Hyun-Wook Hong, Seong-Hyeon Kang

To improve the navigation accuracy of guided missiles, precise determination of the initial attitude is essential. This initial attitude is estimated using alignment techniques. Among various alignment algorithms, the transfer alignment algorithm utilizes the velocity and attitude information from the Master Inertial Navigation System (MINS), which is known for its high accuracy. The initial attitude error of the Slave Inertial Navigation System (SINS) and the misalignment error between the MINS and SINS are estimated using a Kalman filter. To determine the initial attitude of the SINS accurately, it is important to properly configure the error state variables, taking into account the operational platform and environment. Typically, attitude error, velocity error, mounting misalignment error, and time delay error are considered as 10th-order error state variables. In this study, we analyzed the effect of expanding these error state variables to the 16th order by including accelerometer bias error and gyroscope bias error in addition to the original 10 error state variables. The analysis was conducted through simulation, assuming the launcher undergoes a pitching motion from 0 to 60 degrees over 30 seconds. With the 16th-order algorithm, it is possible to estimate the accelerometer bias error. As a result, the initial attitude could be determined with approximately 30% greater accuracy when using the 16th-order error state variables compared to the 10th-order ones.

Keywords: transfer alignment, Kalman filter, error state variables, bias estimation

Speaker 이용* LIG 넥스원