| 초록 |
관성센서 출력 잡음이 지면에서의 고정밀도 항공기탑재 위치 및 자세 시스템(Position and Orientation System, POS)의 2위치 정렬(two-position alignment) 정밀도를 떨어뜨리는 문제를 해결하기 위해 웨이블렛 필터(wavelet filter) 및 은닉마르코프모델(Hidden Markov Model, HMM) 기반의 데이터 전처리 방법 및 적응칼만필터(Adaptive Kalman Filter, AKF) 통합 2위치 정렬 방법을 제안하였다. 먼저, 관성센서 원시정보 스펙트럼 특성을 분석하였고 웨이블렛 필터 알고리즘을 사용하여 관성센서 측정 과정의 고주파 잡음을 제거한다. 다음, 관성센서 랜덤워크(random walk) 특성을 종합적으로 분석한 기초 위에 은닉마르코프모델 구축을 통하여 관성센서 출력 랜덤워크로부터의 영향을 줄인다. 그 다음, 잡음 제거 처리, 전원 파동, 환경 요소 등으로 인한 시스템 잡음 통계의 불확정성을 고려한 상황에서 적응칼만필터를 사용하여 위치 및 자세에 대한 고정밀도 초기 정렬을 구현한다. 제안된 방법으로 정렬한 결과, 정렬 마무리 후 600초 동안 스트랩다운 계산의 수평 속도 오차는 1.278m/s에서 0.6061m/s로 줄었고 수평 위치 오차는 274.6미터에서 128.2미터로 줄었다. 수평 속도 및 위치 오차는 약 50% 감소되었다. |
