KR101982181B1 - Method and apparatus for compensating air data using inertial navigation data - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 ADS(Air Data System, 이하 ADS라 한다)를 적용하여 비행정보를 획득하는 경우, 획득한 비행 정보의 신뢰도 및 정확도를 높일 수 있는 관성항법 데이터를 이용한 비행정보 보정 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for correcting flight information using inertial navigation data that can improve reliability and accuracy of acquired flight information when flight information is obtained by applying ADS (Air Data System, hereinafter referred to as ADS) .
비행체의 비행정보 측정시스템은 지상 좌표계 기준의 위치 및 속도 정보보다 비행체가 경험하는 실제 공력환경을 측정 및 추정할 수 있는 대기속도 기반의 정보로 제공될 때 보다 유용하다. 후자의 정보는 일반적으로 ADS으로 통칭되는 비행정보획득 시스템을 통해서 측정된다. The flight information measurement system of the aviation body is more useful when it is provided as information based on the atmospheric velocity that can measure and estimate the actual aerodynamic environment experienced by the aviation body than the position and velocity information based on the ground coordinate system. The latter information is measured through a flight information acquisition system, commonly referred to as ADS.
비행정보 측정시스템은 전통적인 pitot-tube 형상을 이용한 방법 외에 비행영역 및 임무 등에 따라 다양한 형상의 ADS로 발전해 왔다. ADS는 비행체 표면의 압력홀을 및 프로브를 통해 획득할 수 있는 정압력 혹은 전압력 정보를 이용하여 비행 마하수, 공력 파라미터, 압력 고도와 같은 비행 정보를 획득한다.The flight information measurement system has developed into various forms of ADS according to the flight area and mission in addition to the conventional pitot-tube shape method. ADS obtains flight information such as flight Mach number, aerodynamic parameters, and pressure altitude using the pressure hole on the surface of the aircraft and the positive pressure or voltage information available through the probe.
정확하고 정밀한 비행정보를 획득하기 위해서는 양질의 데이터를 획득할 수 있는 위치에서의 다수의 압력 정보를 획득하는 것이 유리한 반면 다중 센서들의 관리 및 건전성에 따른 고장 판단 알고리즘 구축 등 신뢰도 유지를 위한 기법 설계 소요도 증가하게 된다. 비행정보를 추정하는 ADS 정보의 신뢰도를 향상시키기 위한 노력으로 비행체에 탑재되는 GPS(Global Positioning System, 이하 GPS라 한다) 혹은 INS(Inertial Navigation System, 이하 INS라 한다)을 통해 획득되는 독립적인 부수의 정보를 활용하여 보정하는 기법이 개발되고 있으며, ADS 자체 신뢰성을 확보하기 위해 센서들의 고장식별 및 배제로직을 개발하여 문제가 발생한 센서 혹은 센서 군을 제외하거나 부수의 정보를 이용하여 대안신호를 재생산해내는 방법들이 고안되고 있다.In order to obtain accurate and precise flight information, it is advantageous to acquire a large number of pressure information at a position where high-quality data can be acquired. However, it is necessary to design a technique for maintaining reliability such as the construction of a failure judgment algorithm according to the management and soundness of multiple sensors . In order to improve the reliability of the ADS information for estimating the flight information, an independent number obtained through GPS (Global Positioning System, hereinafter referred to as GPS) or INS (Inertial Navigation System, hereinafter referred to as INS) In order to secure the reliability of ADS itself, it is necessary to develop fault identification and rejection logic of sensors to exclude the problematic sensor or sensor group or to reproduce the alternative signal using the side information. The methods of putting out are being designed.
한편, 앞서 언급되었듯이 비행정보 측정기술들은 고정밀 비행정보를 획득하기 위한 기술로써 다양하게 발전해 왔는데, 관련 측정시스템의 신뢰도 확보를 위한 동급 이상의 측정정보 보정 알고리즘 및 고장 제어 알고리즘 설계가 요구됨으로써 비행정보시스템의 복잡성과 불확실성이 증가하게 되었다. 이러한 복잡성과 불확실성은 결국에는 센서 고유의 측정 동특성 및 오차특성을 포함한 미검출 측정오류에 대한 대처가 어려워질 수 있는 상황을 제공하게 된다. 여기서 미검출 측정오류는 센서 자체의 측정 오차 및 임의의 유동장 국소 변화에 대한 미예측 측정 특성 등을 의미한다.As mentioned above, the flight information measurement techniques have been developed variously as the technology for acquiring highly accurate flight information. In order to secure the reliability of the related measurement system, the measurement information correction algorithm and the failure control algorithm design more than the same level are required, The complexity and uncertainty of the Such complexity and uncertainty ultimately provide a situation in which it is difficult to deal with undetected measurement errors, including measurement inherent dynamics and error characteristics of the sensor. Here, the non-detection measurement error refers to a measurement error of the sensor itself and an unpredictable measurement characteristic for an arbitrary change of a flow field locally.
[선행기술문헌번호][Prior Art Document Number]
선행기술문헌 1: 한국공개특허 2017-0067138호 Prior Art Document 1: Korean Patent Publication No. 2017-0067138
선행기술문헌 2: 한국공개특허 2016-0127734호Prior Art Document 2: Korean Patent Publication No. 2016-0127734
선행기술문헌 3: 한국등록특허 10-1665375호 Prior Art Document 3: Korean Patent No. 10-1665375
실시 예들은 ADS를 적용하여 비행정보를 획득하는 경우, 획득한 비행 정보의 신뢰도 및 정확도를 높일 수 있는 관성항법 데이터를 이용한 비행정보 보정 장치 및 방법을 제공하는 것이다.Embodiments provide an apparatus and method for correcting flight information using inertial navigation data that can improve the reliability and accuracy of acquired flight information when acquiring flight information by applying ADS.
일 실시 예에 따른 비행정보 보정 방법은 비행체에 구비된 복수 개의 센서들을 포함하는 ADS로부터 제1 비행 정보를 추정하는 단계; 상기 복수 개의 센서들 중 적어도 하나의 센서로부터 출력된 센서 데이터와, 상기 비행체에 구비된 관성항법장치로부터 출력된 항법데이터를 이용하여 제2 비행 정보를 추정하는 단계; 및 상기 추정된 제1 비행 정보와 상기 추정된 제2 비행 정보를 이용하여 보정된 비행 정보를 출력하는 단계를 포함한다. According to an embodiment of the present invention, there is provided a flight information correction method, comprising: estimating first flight information from an ADS including a plurality of sensors provided in a flight; Estimating second flight information using sensor data output from at least one sensor among the plurality of sensors and navigation data output from an inertial navigation device provided in the air vehicle; And outputting the corrected flight information using the estimated first flight information and the estimated second flight information.
다른 실시 예에 따른 비행정보 보정 장치는 비행체에 구비된 복수 개의 센서들을 포함하는 ADS로부터 제1 비행 정보를 추정하는 제1 비행정보 추정부; 상기 복수 개의 센서들 중 적어도 하나의 센서로부터 출력된 센서 데이터와, 상기 비행체에 구비된 관성항법장치로부터 출력된 항법데이터를 이용하여 제2 비행 정보를 추정하는 제2 비행정보 추정부; 및 상기 추정된 제1 비행 정보와 상기 추정된 제2 비행 정보를 이용하여 보정된 비행 정보를 출력하는 비행정보 보정부를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a flight information correction apparatus comprising: a first flight information estimation unit for estimating first flight information from an ADS including a plurality of sensors provided in a flight; A second flight information estimating unit estimating second flight information using sensor data output from at least one sensor among the plurality of sensors and navigation data output from an inertial navigation apparatus provided in the air vehicle; And a flight information correction unit for outputting the corrected flight information using the estimated first flight information and the estimated second flight information.
또 다른 실시 예에 따른 비행체는 복수 개의 센서들을 포함하는 ADS; 관성항법장치; 및 상기 ADS 및 상기 관성항법장치를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 ADS로부터 제1 비행 정보를 추정하고, 상기 복수 개의 센서들 중 적어도 하나의 센서로부터 출력된 센서 데이터와, 상기 관성항법장치로부터 출력된 항법데이터를 이용하여 제2 비행 정보를 추정하고, 상기 추정된 제1 비행 정보와 상기 추정된 제2 비행 정보를 이용하여 보정된 비행 정보를 출력하는 것을 특징으로 한다. According to another embodiment of the present invention, the air vehicle includes an ADS including a plurality of sensors; Inertial navigation system; And a processor for controlling the ADS and the inertial navigation device, wherein the processor estimates first flight information from the ADS, and estimates first flight information from sensor data output from at least one sensor of the plurality of sensors, Estimating second flight information using navigation data output from the navigation device, and outputting the corrected flight information using the estimated first flight information and the estimated second flight information.
또 다른 실시 예에 따른 상기 비행정보 보정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체를 포함한다.And a recording medium on which a program for causing the computer to execute the flight information correction method according to another embodiment is recorded.
실시 예에 따른 비행정보 보정 방법 및 장치는 ADS 추정 정보의 직관적인 자체 보정 방식으로 부수의 복잡한 보정 알고리즘을 포함하지 않아 알고리즘의 분석이 용이하다. The flight information correction method and apparatus according to the embodiment is an intuitive self-correction method of ADS estimation information, and does not include the complicated correction algorithm of the side, so that the analysis of the algorithm is easy.
또한, 서로 다른 비행정보 혼합방식의 간편함으로 알고리즘 제작 및 구현이 용이하다.In addition, it is easy to construct and implement algorithms with different flight information mixing methods.
또한, 복수 개의 ADS 센서들에서, 센서측정 정보에서의 미검출 측정오류의 크기와 상관없이 적용될 수 있고, 해당 조건에서 별도의 센서 고장 식별 및 대안 알고리즘 설계 소요 없이 단일 적용될 수 있는 강건성(Solid performance)이 있다.In addition, it can be applied to a plurality of ADS sensors irrespective of the magnitude of undetected measurement errors in sensor measurement information. In addition, it is possible to apply a solid performance that can be applied singly without requiring additional sensor fault identification and alternative algorithm design in the corresponding conditions, .
또한, 비행정보 추정 알고리즘 여유(redundancy)를 확보할 수 있으며, 이러한 방법론의 응용을 통해 다수의 센서군들을 이용한 유사한 개념의 ADS의 신뢰도를 높일 수 있다.In addition, the redundancy of the flight information estimation algorithm can be ensured, and the reliability of ADS of similar concept using a plurality of sensor groups can be increased through application of this methodology.
또한, 복수정보 혼합 추정기법으로 ADS 단일 적용의 경우 보다 추정 성능이 향상된다. In addition, the estimation performance of the ADS single application is improved by the multiple information mixing estimation technique.
도 1은 일 실시 예에 따른 비행정보를 측정을 위한 개념도이다.
도 2는 다른 실시 예에 따른 비행정보 보정 장치(100)의 개략도이다.
도 3은 도 2에 도시된 비행정보 보정 장치(100)의 상세 개략도이다.
도 4 및 5는 실시 예에 따른 비행정보 보정의 결과를 설명하기 위한 예시 도들이다. 1 is a conceptual diagram for measuring flight information according to an embodiment.
2 is a schematic diagram of a flight
3 is a detailed schematic diagram of the flight
4 and 5 are exemplary diagrams for explaining the results of the flight information correction according to the embodiment.
본 실시 예들에서 사용되는 용어는 본 실시 예들에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 기술분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 임의로 선정된 용어도 있으며, 이 경우 해당 실시 예의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 실시 예들에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 실시 예들의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.Although the terms used in the present embodiments have been selected in consideration of the functions in the present embodiments and are capable of being widely used in general terms, they may vary depending on the intention or circumstance of a technician working in the art, the emergence of new technology . Also, in certain cases, there are arbitrarily selected terms, and in this case, the meaning will be described in detail in the description part of the embodiment. Therefore, the terms used in the embodiments should be defined based on the meaning of the terms, not on the names of simple terms, and on the contents of the embodiments throughout.
실시 예들에 대한 설명에서, 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 구성요소를 사이에 두고 전기적으로 연결되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 실시 예들에 기재된 “부”의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In the description of the embodiments, when a part is connected to another part, it includes not only a direct connection but also a case where the part is electrically connected with another part in between. In addition, when a part includes an element, it does not exclude other elements unless specifically stated otherwise, but may include other elements. Furthermore, the term " part " in the embodiments means a unit for processing at least one function or operation, which may be implemented in hardware or software, or a combination of hardware and software.
본 실시 예들에서 사용되는 “구성된다”또는“포함한다”등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계는 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.It should be noted that the terms such as " comprising " or " including ", as used in these embodiments, should not be construed as necessarily including the various elements described in the specification or the various steps, Steps may not be included, or may be interpreted to include additional components or steps.
하기 실시 예들에 대한 설명은 권리범위를 제한하는 것으로 해석되지 말아야 하며, 해당 기술분야의 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 것은 실시 예들의 권리범위에 속하는 것으로 해석되어야 할 것이다. 이하 첨부된 도면들을 참조하면서 오로지 예시를 위한 실시 예들을 상세히 설명하기로 한다.The following description of the embodiments should not be construed as limiting the scope of the present invention and should be construed as being within the scope of the embodiments of the present invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Exemplary embodiments will now be described in detail with reference to the accompanying drawings.
ADS를 적용하여 비행정보 획득 시 획득 정보의 신뢰도 및 정확도를 높이기 위한 알고리즘을 제안하고자 한다. ADS 추정 비행정보를 제 1의 비행정보로 고려하고 ADS를 구성하는 센서 측정 정보를 공유하면서 독립적으로 제 2의 비행정보를 계산하는 방법, 그리고 산출된 두 추정 비행정보를 혼합하는 방법 및 그 결과로써 최종적으로 비행정보를 산출하는 것이다.We propose an algorithm to improve the reliability and accuracy of acquired information by applying ADS. A method of considering ADS estimated flight information as the first flight information, calculating the second flight information independently while sharing the sensor measurement information constituting the ADS, and a method of mixing the two estimated flight information and as a result Finally, the flight information is calculated.
도 1은 일 실시 예에 따른 비행정보를 측정을 위한 개념도이다.1 is a conceptual diagram for measuring flight information according to an embodiment.
도 1의 좌측면은 비행체의 구비된 ADS 센서들(1 내지 5)의 위치를 나타내는 정면도이고, 우측면은 ADS 센서들(1 내지 5)의 위치를 나타내는 측면도이다.The left side of Fig. 1 is a front view showing the positions of the
실시 예에서는, 비행속도, 받음각 및 옆미끄럼각을 추정할 수 있는 초음속 비행체의 간단한 ADS 시스템의 센서 측정 특성을 고려한다. 즉, 센서 고장상황이 아닐 경우 유동 동특성에 둔감한 1번 센서의 측정 물리량을 제외한 나머지 센서군의 미검출 측정오류가 발생할 가능성이 높으며, 이는 유동이 콘노즈 경사면을 따라 흐르면서 발생하는 경계층의 영향과 비행동특성에 기인한 국소 유동장의 변화가 발생하였을 경우를 포함한다. In the embodiment, a sensor measurement characteristic of a simple ADS system of a supersonic vehicle capable of estimating the flying speed, the angle of attack and the side slip angle is considered. In other words, if the sensor is not in a failure state, it is highly probable that the measurement errors of the remaining sensor groups except for the measurement physical quantity of the
실시 예에 따른 비행체는 도 1에 도시된 복수 개의 센서들을 포함하는 ADS와, 관성항법장치 및 ADS와 관성항법장치를 제어하는 프로세서를 포함한다. 여기서, 프로세서는 ADS로부터 제1 비행 정보를 추정하고, 복수 개의 센서들 중 적어도 하나의 센서로부터 출력된 센서 데이터와, 관성항법장치로부터 출력된 항법데이터를 이용하여 제2 비행 정보를 추정한다. 예를 들면, 도 1에 도시된 1번 센서의 측정 물리량과 관성항법장치로부터 출력된 항법데이터를 이용하여 제2 비행 정보를 추정할 수 있다. 프로세서는 추정된 제1 비행 정보와 추정된 제2 비행 정보를 이용하여 보정된 비행 정보를 출력한다. The air vehicle according to the embodiment includes an ADS including a plurality of sensors shown in Fig. 1, a processor for controlling the inertial navigation apparatus, the ADS, and the inertial navigation apparatus. Here, the processor estimates the first flight information from the ADS, and estimates the second flight information using the sensor data output from at least one of the plurality of sensors and the navigation data output from the inertial navigation device. For example, the second flight information can be estimated using the measurement physical quantity of the first sensor shown in FIG. 1 and the navigation data output from the inertial navigation device. The processor outputs the corrected flight information using the estimated first flight information and the estimated second flight information.
도 2는 다른 실시 예에 따른 비행정보 보정 장치(100)의 개략도이다.2 is a schematic diagram of a flight
도 2를 참조하면, 비행정보 보정 장치(100)는 제1 비행정보 추정부(110), 제2 비행정보 추정부(120) 및 비행정보 보정부(130)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the flight
제1 비행정보 추정부(110)는 비행체에 구비된 복수 개의 센서들을 포함하는 ADS(Air Data System)로부터 제1 비행 정보를 추정한다.The first flight
제2 비행정보 추정부(120)는 복수 개의 센서들 중 적어도 하나의 센서, 예를 들면 도 1에 도시된 ADS 센서들 중 1번 센서로부터 출력된 센서 데이터와, 비행체에 구비된 관성항법장치로부터 출력된 항법데이터를 이용하여 제2 비행 정보를 추정한다.The second flight
비행정보 보정부(130)는 제1 비행정보 추정부(110)로부터 추정된 제1 비행 정보와 제2 비행정보 추정부(120)로부터 추정된 제2 비행 정보를 이용하여 보정된 비행 정보를 출력한다.The flight
도 3은 도 2에 도시된 비행정보 보정 장치(100)의 상세 개략도이다.3 is a detailed schematic diagram of the flight
실시 예에서, 앞서 언급된 유동 환경 하에서 ADS 알고리즘을 통한 첫 번째 추정 비행정보, 예를 들면 비행마하수 및 공력각도와 비행체 INS 비행정보 기반의 두 번째 추정 비행정보, 예를 들면 비행마하수 및 공력각도를 이용한 비행정보 보정 알고리즘을 고려한다. 첫 번째 추정 비행정보는 측정 압력정보 기반의 비행마하수 및 공력각도 계산 알고리즘을 통해서 확보될 수 있다. 관련 알고리즘은 일반적으로 알려진 기법과 유사한 데이터 처리 방법이 적용되는데, 본 발명의 청구범위가 아니므로 상세 설명은 생략한다. 두 번째 추정 비행정보는 INS의 고도정보를 이용한 대기 정압력 추정 값과 도 1에 도시된 센서 1 위치에서 획득된 전압력 정보를 이용하여 획득되는 비행마하수와 INS 자체 출력 공력각도로 구성된다. 여기서 두 번째 추정 비행정보 중 비행마하수는 INS 혹은 GPS를 통한 비행 항법 정보를 직접적으로 이용하여 비행마하수를 산출하는 기존의 방식과는 다르게 ADS를 구성하는 센서 측정 정보 일부를 공유하는 계산방법으로 그 차별성을 가진다. 최종적으로 첫 번째 추정 비행정보와 두 번째 추정 비행정보를 이용하여 보정된 비행정보를 획득한다.In an embodiment, the first estimated flight information via the ADS algorithm under the aforementioned flow environment, e.g., the flight Mach number and aerodynamic angle, and the second estimated flight information based on the flight INS flight information, e.g., flight Mach number and aerodynamic angle Consider the flight information correction algorithm used. The first estimated flight information can be obtained through the flight Mach number and aerodynamic angle calculation algorithm based on the measured pressure information. A related data processing method similar to a known technique is applied to the related algorithm, but the detailed description is omitted because it is not a claim of the present invention. The second estimated flight information consists of the estimated atmospheric pressure using the altitude information of the INS and the flight Mach number obtained using the voltage information obtained at the
두 번째 추정 비행정보의 비행마하수는 다음 수학식 1을 이용하여 계산할 수 있다.The flight Mach number of the second estimated flight information can be calculated using
[수학식 1][Equation 1]
두 추정 비행정보를 이용한 비행정보 보정 방법은 다음의 항목으로 구성된다. 보정된 출력 비행정보는 첫 번째 추정 비행정보의 비행마하수와 두 번째 추정 비행정보의 비행마하수 차이(
실시 예에서, 고려 비행영역, 예를 들면 마하수-고도 평면 및 미검출 측정오류 예상범위에 따라 획득된 최적화 무게함수를 적용할 수 있다. 무게함수 최적화는 다음의 항목으로 구성될 수 있다. In an embodiment, an optimized weight function may be applied that is obtained according to the considered flight area, e.g. Mach-H-altitude plane, and undetected measurement error expected range. The weight function optimization can consist of the following items.
최적화를 위해 고려되는 측정정보의 미검출 오류 및 추정정보의 불확실성은 최소 및 최대 예상범위 내에서 확률적으로 균등분포 특성을 가지도록 모델링될 수 있다. 고려되는 다양한 비행 영역에서의 MC 시뮬레이션(Monte Carlo 시뮬레이션, 이하 MC 시뮬레이션이라 한다) 결과를 되먹임 받아 최적화된다. 여기서, MC 시뮬레이션은 피 시험대상의 확률적 환경요소에 대한 모의시험으로, 확률 요소의 확률분포에 따라 무작위 표본추출에 의한 우연 결과를 발생시킴으로써 수행된다. 최종적으로, 최적화 결과를 통해 결정된 무게함수는 서로 다른 비행정보의 차이에 따른 비행정보 출력을 보정하는 출력 필터 역할을 수행한다. 최종 보정된 비행 정보는 다음 수학식 2와 같다.The uncertainty of the measurement information considered for optimization and the uncertainty of the estimated information can be modeled to have a probabilistically uniform distribution within the minimum and maximum expected range. It is optimized by feedback of MC simulation (Monte Carlo simulation, hereinafter referred to as MC simulation) in various flight areas under consideration. Here, the MC simulation is a simulation test of the probabilistic environmental factor of the test subject, and is performed by generating a random result by random sampling according to the probability distribution of the probability factor. Finally, the weight function determined through the optimization result acts as an output filter to correct the flight information output according to the difference of different flight information. The final corrected flight information is shown in
[수학식 2]&Quot; (2) "
여기서 
최적화 무게함수 및 구속조건은 다음과 같다. 최적화를 위한 무게함수는 실제 비행정보와 보정된 비행정보의 차이가 작아지도록 하는 최적화 성능지수(Performance Index)로 설정되며, 구속조건은 보정된 비행정보 오차가 첫 번째 추정 비행정보의 오차보다 작아지는 항목으로 구성할 수 있다. 최적화를 위한 구속조건은 다음 수학식 3과 같다.The optimization weight function and constraint are as follows. The weight function for optimization is set to a performance index that reduces the difference between the actual flight information and the corrected flight information. The constraint is that the corrected flight information error is smaller than the error of the first estimated flight information It can be composed of items. The constraint for optimization is expressed by
[수학식 3] &Quot; (3) "
subject to subject to
도 4 및 5는 실시 예에 따른 비행정보 보정 알고리즘의 효과를 나타내는 예시 도들이다. 고도에 따른 대기 정압력 불확실성, 센서군들의 측정 불확실성을 확률적으로 모델링하였으며, 이를 다수의 비행운용 조건, 예를 들면 마하수, 고도 등에 적용한 결과이다. 도 4 및 5의 결과는 운용 마하수 별 비행정보 추정오차 성능 경계를 나타내고 있으며, 결과를 통해, 비행 마하수 추정오차 및 받음각 추정오차가 ADS 단독 적용하는 것보다, 실시 예에 따른 비행정보 보정 알고리즘의 경우 향상됨을 확인할 수 있다.FIGS. 4 and 5 are illustrations showing the effect of the flight information correction algorithm according to the embodiment. Atmospheric static pressure uncertainty according to altitude and measurement uncertainty of sensor groups are stochastically modeled and applied to many flight operating conditions, such as Mach number and altitude. The results of FIGS. 4 and 5 show the performance boundary of the flight information estimation error per operational rank, and the results show that, compared to the ADS alone application of the flight Mach number estimation error and the intake angle estimation error, It can be confirmed that it is improved.
실시 예에 따른 비행정보 보정 알고리즘은 ADS 추정 정보의 직관적인 자체 보정 방식으로 부수의 복잡한 보정 알고리즘을 포함하지 않아 알고리즘의 분석이 용이하다. 또한, 서로 다른 비행정보 혼합방식의 간편함으로 알고리즘 제작 및 구현에 잇점이 있다. The flight information correction algorithm according to the embodiment is an intuitive self correction method of ADS estimation information and does not include the complicated correction algorithm of the side, so that the analysis of the algorithm is easy. In addition, it is advantageous to construct and implement algorithms with different simplicity of flight information mixing method.
실시 예에 따른 비행정보 보정 알고리즘은 도 1에 도시된 센서 1 이외의 센서측정 정보에서의 미검출 측정오류의 크기와 상관없이 적용될 수 있고, 해당 조건에서 별도의 센서 고장 식별 및 대안 알고리즘 설계 소요 없이 단일 적용될 수 있는 강건성(Solid performance)이 있다.The flight information correction algorithm according to the embodiment can be applied irrespective of the magnitude of undetected measurement error in the sensor measurement information other than the
실시 예에 따른 비행정보 보정 알고리즘은 비행정보 추정 알고리즘 여유(redundancy)를 확보할 수 있으며, 이러한 방법론의 응용을 통해 다수의 센서군들을 이용한 유사한 개념의 ADS의 신뢰도를 높일 수 있다.According to the embodiment, the flight information correction algorithm can secure the redundancy of the flight information estimation algorithm, and the reliability of a similar concept ADS using a plurality of sensor groups can be improved through application of the methodology.
실시 예에 따른 비행정보 보정 알고리즘은 복수정보 혼합 추정기법으로 ADS 단일 적용의 경우 보다 추정 성능이 향상됨을 도 4 및 5의 결과를 통해 확인할 수 있다. 4 and 5 show that the flight information correction algorithm according to the embodiment improves the estimation performance of the multiple information mixture estimation method compared to the single application of ADS.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. One embodiment of the present invention may also be embodied in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as program modules, being executed by a computer. Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, the computer-readable medium may include both computer storage media and communication media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data. Communication media typically includes any information delivery media, including computer readable instructions, data structures, program modules, or other data in a modulated data signal such as a carrier wave, or other transport mechanism.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are to be construed as being included within the scope of the present invention do.
Claims (10)
상기 복수 개의 센서들 중 적어도 하나의 센서로부터 출력된 센서 데이터와, 상기 비행체에 구비된 관성항법장치로부터 출력된 항법데이터를 이용하여 제2 비행 정보를 추정하는 단계; 및
상기 추정된 제1 비행 정보와 상기 추정된 제2 비행 정보를 이용하여 보정된 비행 정보를 출력하는 단계를 포함하는 비행정보 보정 방법.Estimating first flight information from an ADS (Air Data System) including a plurality of sensors provided on a vehicle;
Estimating second flight information using sensor data output from at least one sensor among the plurality of sensors and navigation data output from an inertial navigation device provided in the air vehicle; And
And outputting the corrected flight information using the estimated first flight information and the estimated second flight information.
상기 보정된 비행 정보는,
상기 추정된 제1 비행 정보 중 하나인 제1 비행마하수와, 상기 추정된 제2 비행 정보 중 하나인 제2 비행마하수의 차이값을 기초로 계산되는 것을 특징으로 하는 비행정보 보정 방법.The method according to claim 1,
Wherein the corrected flight information comprises:
And calculating a difference between a first flight Mach number which is one of the estimated first flight information and a second flight Mach number which is one of the estimated second flight information.
상기 보정된 비행 정보는,
상기 차이값에 따른 무게함수가 결정되고, 상기 결정된 무게함수를 기초로 상기 추정된 제1 비행 정보 및 상기 추정된 제2 비행 정보가 혼합되는 것을 특징으로 하는 비행정보 보정 방법. 3. The method of claim 2,
Wherein the corrected flight information comprises:
Wherein the weight function according to the difference value is determined, and the estimated first flight information and the estimated second flight information are mixed based on the determined weight function.
상기 보정된 비행 정보는,
다음 수학식 2에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 비행정보 보정 방법.
[수학식 2]
(여기서,
Wherein the corrected flight information comprises:
(2). ≪ / RTI >
&Quot; (2) "
(here,
상기 무게함수의 최적화를 위한 구속조건은,
상기 보정된 비행정보의 오차값이 상기 추정된 제1 비행 정보의 오차값보다 작은 조건인 것을 특징으로 하는 비행정보 보정 방법.5. The method of claim 4,
The restraint condition for optimizing the weight function is,
And the error value of the corrected flight information is smaller than the error value of the estimated first flight information.
상기 복수 개의 센서들 중 적어도 하나의 센서로부터 출력된 센서 데이터와, 상기 비행체에 구비된 관성항법장치로부터 출력된 항법데이터를 이용하여 제2 비행 정보를 추정하는 제2 비행정보 추정부; 및
상기 추정된 제1 비행 정보와 상기 추정된 제2 비행 정보를 이용하여 보정된 비행 정보를 출력하는 비행정보 보정부를 포함하는 비행정보 보정 장치.A first flight information estimating unit estimating first flight information from an ADS (Air Data System) including a plurality of sensors provided in a flight;
A second flight information estimating unit estimating second flight information using sensor data output from at least one sensor among the plurality of sensors and navigation data output from an inertial navigation apparatus provided in the air vehicle; And
And a flight information correction unit for outputting the corrected flight information using the estimated first flight information and the estimated second flight information.
상기 비행정보 보정부는,
상기 추정된 제1 비행 정보 중 하나인 제1 비행마하수와, 상기 추정된 제2 비행 정보 중 하나인 제2 비행마하수의 차이값을 기초로 상기 보정된 비행 정보를 계산하는 것을 특징으로 하는 비행정보 보정 장치.8. The method of claim 7,
Wherein the flight information correction unit comprises:
Calculating the corrected flight information based on a difference between a first flight Mach number which is one of the estimated first flight information and a second flight Mach number which is one of the estimated second flight information, Correction device.
상기 비행정보 보정부는,
상기 차이값에 따른 무게함수를 결정하고, 상기 결정된 무게함수를 기초로 상기 추정된 제1 비행 정보 및 상기 추정된 제2 비행 정보를 혼합하는 것을 특징으로 하는 비행정보 보정 장치. 9. The method of claim 8,
Wherein the flight information correction unit comprises:
Determines a weight function based on the difference value, and mixes the estimated first flight information and the estimated second flight information based on the determined weight function.
관성항법장치; 및
상기 ADS 및 상기 관성항법장치를 제어하는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 ADS로부터 제1 비행 정보를 추정하고, 상기 복수 개의 센서들 중 적어도 하나의 센서로부터 출력된 센서 데이터와, 상기 관성항법장치로부터 출력된 항법데이터를 이용하여 제2 비행 정보를 추정하고, 상기 추정된 제1 비행 정보와 상기 추정된 제2 비행 정보를 이용하여 보정된 비행 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 비행체.An ADS including a plurality of sensors;
Inertial navigation system; And
A processor for controlling the ADS and the inertial navigation device,
The processor comprising:
Estimating first flight information from the ADS, estimating second flight information using sensor data output from at least one sensor of the plurality of sensors and navigation data output from the inertial navigation device, And outputs the corrected flight information using the first flight information and the estimated second flight information.
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