KR20110125803A - Track data fusion device for position of flying apparatus and fusion method using the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 자료 융합 장치 및 융합 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 다수의 레이더로 계측된 자료를 융합(Fusion)함에 있어 레이더의 신호대 잡음비(Signal-To-Noise Ratio: SNR)와 표적 위치 추정(Position Estimation)을 이용하여 보다 효과적으로 융합하는 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a data fusion device and a fusion method, and more particularly, to a signal-to-noise ratio (SNR) and target position estimation of a radar in fusion of data measured by a plurality of radars. The present invention relates to a method of more efficiently fusing using Position Estimation.
레이더는 항공기나 비행체의 위치나 속도를 실시간으로 추적하는 용도로 사용된다. 레이더는 위치를 추적함에 있어 기상환경, 지형, 저고도 비행, 방해 전파 등에 따라 추적 상태와 추적 신호의 감도가 많이 변하게 된다. 이러한 환경 변화로 인해 예측하지 못하는 추적 오차를 갖게 되고 이를 개선하기 위해 다수의 레이더를 이용하여 레이더간 자료 융합(Data Fusion), 자료 연동(Data Federation) 등의 기술을 필요로 한다. Radar is used to track the position or speed of an aircraft or aircraft in real time. The radar tracks its position and changes the tracking status and the sensitivity of the tracking signal depending on weather conditions, terrain, low altitude flight and jamming. Due to these environmental changes, there are unpredictable tracking errors, and in order to improve them, technologies such as data fusion and data federation between radars are required.
자료 융합은 여러 개의 계측 센서들로부터 얻어지는 자료를 분석하고 처리하여 관심 있는 특정 정보를 얻고자 하는 기술을 말한다. 다수의 레이더를 이용하여 무유도탄, 항공, 선박, 차량 등의 위치 측정에 적용되는 자료 융합 방법에 있어 각 레이더는 추적상태와 신호대잡음비를 갖는데, 기상 환경이나 비행체의 위치 등에 따라 추적상태가 실패되거나 신호대잡음비의 성능이 낮아지는 경우가 발생한다. 이러한 부정확한 정보에 의해 발생한 위치 정보가 자료 융합 입력으로 사용될 경우 비행체의 추적 능력은 현저하게 저하된다. Data fusion is a technique for analyzing and processing data from multiple measurement sensors to obtain specific information of interest. In the data fusion method applied to position measurement of non-induced coal, aviation, ship, vehicle, etc. by using multiple radars, each radar has a tracking state and a signal-to-noise ratio. The performance of the signal-to-noise ratio decreases. If the location information caused by this inaccurate information is used as data fusion input, the tracking capability of the aircraft is significantly degraded.
종래의 기술에 의하면 다수의 레이더를 이용한 위치 추적 능력을 향상시키는 자료 융합 방법에 있어 각 레이더로부터 추적 상태(Track Status)가 양호한 위치 정보만을 추적필터(α-β 추적 필터 또는 칼만 필터)로 설계하는 방법이 사용되었다. 이러한 자료 융합방법은 다수의 레이더 추적 상태가 양호할 경우에 적절히 사용될 수 있다. 그러나 기상 환경 변화가 심하거나 이동 물체의 위치에 따른 방해요소가 발생하는 경우 레이더는 추적에 실패하거나 추적이 양호하더라도 신호대잡음비(Signal-To-Noise Ratio: SNR)가 현저히 저하되어 추적필터만으로는 정확한 위치 추적에 한계를 갖는다. According to the related art, in the data fusion method for improving the position tracking ability using a plurality of radars, only the position information having good track status from each radar is designed as a tracking filter (α-β tracking filter or Kalman filter). The method was used. This data fusion method can be used as appropriate when multiple radar tracking conditions are good. However, if the weather environment is severely changed or a disturbance occurs due to the position of the moving object, even if the radar fails to track or the tracking is good, the signal-to-noise ratio (SNR) is significantly lowered. There is a limit to tracking.
본 발명은 비행체의 위치 추적 능력을 향상시킬 수 있는 비행체 위치 추적 자료 융합 장치 및 이를 이용한 융합 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. An object of the present invention is to provide a vehicle position tracking data fusion device and a fusion method using the same that can improve the position tracking capability of the aircraft.
본 발명의 다른 목적은 실시간으로 추적정보를 나타낼 수 있는 비행체 위치 추적 자료 융합 장치 및 이를 이용한 융합 방법을 제공하는 것이다. Another object of the present invention is to provide a vehicle position tracking data fusion device that can display the tracking information in real time and a fusion method using the same.
이러한 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치 및 이를 이용한 융합 방법은 신호대잡음비와 표적 위치 추정을 이용하여 자료를 융합하는 것을 특징으로 한다. The aircraft position tracking data fusion device and a fusion method using the same according to the present invention for achieving these objects is characterized in that the data is fused using the signal-to-noise ratio and the target position estimation.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치 및 이를 이용한 융합 방법은 레이더의 추적 상태(Track Status) 뿐만 아니라 신호대잡음비(SNR)를 자료융합 추적필터의 입력 값으로 사용하는 것을 특징으로 한다. The apparatus for fusing position tracking data according to the present invention and a fusion method using the same are characterized by using not only the tracking status of the radar but also the signal-to-noise ratio (SNR) as an input value of the data fusion tracking filter.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치 및 이를 이용한 융합 방법은 추적상태가 우수한 레이더들을 선택적으로 선별하여 필터링을 수행하는 것을 특징으로 한다. Air vehicle position tracking data fusion device and a fusion method using the same according to the present invention is characterized in that the filtering by selectively selecting the radar excellent in the tracking state.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치 및 이를 이용한 융합 방법은 자료 융합 수행중에 추적 정보가 크게 벗어나거나 오류가 발생할 경우, 표적 위치 추정(Position Estimation)을 수행하여 갑작스러운 오동작 등의 환경변화에 강한 특징을 갖는다. Air vehicle position tracking data fusion device and a fusion method using the same according to the present invention, if the tracking information is greatly deviated during the data fusion or error occurs, by performing the position estimation (Position Estimation) to resist strong environmental changes such as sudden malfunction Has characteristics.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치는 레이더로부터 비행체의 위치 정보를 얻는 추적 위치 획득부; 상기 추적 위치 획득부를 통해 획득된 위치정보로부터 비행체의 사거리, 고각, 방위각 정보를 각각 위도, 경도, 고도로 변환하는 좌표 변환부; 레이더로부터 추적상태와 신호대잡음비 정보를 얻는 추적 상태 및 신호대잡음비 획득부; 상기 추적 상태 및 신호대잡음비 획득부를 통해 획득된 정보를 이용하여 추적 시간 구간마다 적합한 레이더를 선별하는 융합 소스 선별부; 상기 위도, 경도 및 고도 위치 정보를 지구중심 지구고정 공간 좌표로 변환하는 자료 융합 처리 시스템; 및 상기 자료 융합용 처리 시스템을 통해 얻어진 지구중심 지구고정 공간좌표를 위도, 경도 및 고도로 변환하는 좌표 역변환부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다. Aircraft position tracking data fusion device according to the present invention includes a tracking position acquisition unit for obtaining position information of the aircraft from the radar; A coordinate conversion unit for converting range, elevation, and azimuth information of an aircraft into latitude, longitude, and altitude from the location information acquired through the tracking location acquisition unit; A tracking state and signal to noise ratio obtaining unit for obtaining tracking state and signal to noise ratio information from the radar; A fusion source selector for selecting a suitable radar for each tracking time interval by using the information obtained through the tracking state and the signal-to-noise ratio obtaining unit; A data fusion processing system for converting the latitude, longitude, and altitude position information into geocentric geospatial coordinates; And a coordinate inverse transform unit for converting the geocentric global fixed spatial coordinates obtained through the data fusion processing system into latitude, longitude, and altitude.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치의 세부적 특징은 상기 자료 융합 처리 시스템이 다수의 레이더로부터 입력정보를 수신하는 입력 인터페이스모듈; 상기 입력 인터페이스 모듈을 통해 전달된 데이터를 융합하는 디지털 신호 처리부; 및 상기 디지털 신호처리부에 의해 융합된 데이터를 외부로 전달하는 출력 인터페이스 모듈을 포함하여 이루어지는 점이다. Detailed features of the aircraft position tracking data fusion device according to the present invention is the data fusion processing system input interface module for receiving input information from a plurality of radar; A digital signal processor for fusing data transmitted through the input interface module; And an output interface module for transferring the data fused by the digital signal processor to the outside.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치의 다른 세부적 특징은 상기 입력 인터페이스 모듈은 RS-232C나 이더넷(Ethernet) 중 어느 하나로 이루어지는 점이다. Another detailed feature of the aircraft position tracking data fusion device according to the present invention is that the input interface module is made of either RS-232C or Ethernet.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치의 다른 세부적 특징은 상기 디지털 신호 처리부가 상기 입력 인터페이스 모듈을 통해 제공되는 자료를 필터링하여 융합하는 자료 융합 필터; 및 상기 자료 융합 필터의 실시간 신호처리를 위한 실시간 운영 시스템을 포함하여 이루어지는 점이다. Another detailed feature of the aircraft position tracking data fusion device according to the present invention comprises: a data fusion filter in which the digital signal processor filters and fuses the data provided through the input interface module; And a real time operating system for real time signal processing of the data fusion filter.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치의 또 다른 세부적 특징은 상기 자료 융합 필터가 집중형 칼만 필터인 점이다. Another detailed feature of the aircraft position tracking data fusion device according to the invention is that the data fusion filter is a centralized Kalman filter.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 방법은 레이더의 추적 위치를 획득하는 과정; 추적 위치의 좌표를 변환하는 과정; 추적 상태와 신호대잡음비를 획득하는 과정; 자료 융합을 위한 소스를 선별하는 과정; 레이더의 위치를 추정하는 과정; 및 최종 추적 위치를 얻기 위해 좌표 역변환을 수행하는 과정을 포함하여 이루어지는 점이다. Air vehicle position tracking data fusion method according to the present invention comprises the steps of obtaining the tracking position of the radar; Converting coordinates of the tracking position; Obtaining a tracking state and a signal to noise ratio; Selecting sources for data fusion; Estimating the position of the radar; And performing inverse coordinate transformation to obtain the final tracking position.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 방법의 세부적 특징은 레이더간 추적 상태를 조사하는 과정; 추적 상태가 우수한 레이더의 신호대잡음비(SNR)를 비교하는 과정; 선택된 레이더들의 추적 위치를 입력하는 과정; 집중형 칼만 필터를 이용하여 자료를 융합하여 자료 융합 위치값을 추출하는 과정; 자료 융합 속도를 산출하는 과정; 산출된 자료 융합 속도의 허용 오차가 소정 범위를 벗어나는지 판단하는 과정; 허용 오차 범위에 따라 위치 추정 칼만 필터를 수행하여 결과를 출력하거나 자료 융합 위치 결과를 출력하는 과정을 더 포함하여 이루어지는 점이다. Detailed features of the vehicle position tracking data fusion method according to the present invention includes the steps of examining the tracking status between radar; Comparing the signal-to-noise ratio (SNR) of the radar with excellent tracking status; Inputting a tracking position of selected radars; Extracting data fusion position values by fusing data using a concentrated Kalman filter; The process of calculating data fusion rate; Determining whether a tolerance of the calculated data fusion rate is out of a predetermined range; The method further includes outputting the result of the position estimation Kalman filter or outputting the data fusion position according to the tolerance range.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 방법의 다른 세부적 특징은 상기 자료 융합 속도 산출 과정은 오류 발생을 대비하여 소정 시간 지연을 거친 후 수행되는 점이다. Another detailed feature of the aircraft position tracking data fusion method according to the present invention is that the data fusion speed calculation process is performed after a predetermined time delay in preparation for an error occurrence.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 방법의 또 다른 세부적 특징은 상기 자료 융합 위치값 추출과정에 의한 칼만 필터의 상태방정식이, Another detailed feature of the vehicle position tracking data fusion method according to the present invention is the state equation of the Kalman filter by the data fusion position value extraction process,
Xk를 시간 tk에서의 비행체의 위치, ak를 모델링 오차와 비행체의 플랜트 잡음, T를 샘플링 시간이라고 할 때, 다음의 상태방정식,When X k is the position of the aircraft at time t k , a k is the modeling error and the plant noise of the aircraft, and T is the sampling time,
을 갖는 점이다. It has a point.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치 및 이를 이용한 융합 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다. Aircraft position tracking data fusion device and a fusion method using the same according to the present invention has the following effects.
첫째, 비행체의 위치 추적 능력을 향상시킬 수 있다.First, it can improve the position tracking capability of the aircraft.
둘째, 실시간으로 추적정보를 나타낼 수 있다. Second, tracking information can be indicated in real time.
도 1은 본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치의 구성을 나타낸 블럭도이다.
도 2는 도 1의 자료 융합 처리 시스템의 구성을 나타낸 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 방법의 진행과정을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 방법의 진행과정을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 레이더가 3개인 경우 자료 융합 칼만 필터의 구성을 나타낸 예시도이다.
도 6은 레이더 3개의 추적 상태를 나타낸 예시도이다.
도 7은 레이더 3개의 신호대잡음비를 나타낸 예시도이다.
도 8은 레이더 3개의 위치 오차를 나타낸 예시도이다.
도 9는 레이더 3개의 자료 융합 방법 비교를 나타낸 예시도이다. 1 is a block diagram showing the configuration of a vehicle position tracking data fusion device according to the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of the data fusion processing system of FIG.
3 is a flow chart showing the progress of a method for fusing vehicle position tracking data according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a flow chart showing the progress of a vehicle position tracking data fusion method according to another embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram showing the configuration of a data fusion Kalman filter when there are three radars.
6 is an exemplary view showing tracking states of three radars.
7 is an exemplary diagram illustrating a signal-to-noise ratio of three radars.
8 is an exemplary view showing the position error of three radars.
9 is an exemplary view showing a comparison of three radar data fusion method.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치의 구성과 그에 따른 동작을 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described the configuration and operation of the aircraft position tracking data fusion device according to the present invention.
본 발명에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 장치는 도 1에 도시된 바와 같이, 레이더로부터 비행체의 위치 정보를 얻는 추적 위치 획득부(110); 상기 추적 위치 획득부를 통해 획득된 위치정보로부터 비행체의 사거리, 고각, 방위각 정보를 각각 위도, 경도, 고도로 변환하는 좌표 변환부(120); 레이더로부터 추적상태와 신호대잡음비 정보를 얻는 추적 상태 및 신호대잡음비 획득부(130); 상기 추적 상태 및 신호대잡음비 획득부를 통해 획득된 정보를 이용하여 추적 시간 구간마다 적합한 레이더를 선별하는 융합 소스 선별부(140); 상기 위도, 경도 및 고도 위치 정보를 지구중심 지구고정 공간 좌표로 변환하는 자료 융합 처리 시스템(150); 및 상기 자료 융합용 처리 시스템을 통해 얻어진 지구중심 지구고정 공간좌표를 위도, 경도 및 고도로 변환하는 좌표 역변환부(160)를 포함하여 이루어진다.The aircraft position tracking data fusion device according to the present invention, as shown in Figure 1, tracking
도 2는 본 발명의 일 실시에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 방법의 진행과정을 나타낸 흐름도이다. 그 진행과정을 살펴보면 레이더의 추적 위치를 획득하는 과정(S201); 추적 위치의 좌표를 변환하는 과정(S202); 추적 상태와 신호대잡음비를 획득하는 과정(S203); 자료 융합을 위한 소스를 선별하는 과정(S204); 레이더의 위치를 추정하는 과정(S205); 및 최종 추적 위치를 얻기 위해 좌표 역변환을 수행하는 과정(S206)을 거쳐 수행된다.2 is a flow chart showing the progress of a method for fusing vehicle position tracking data according to an embodiment of the present invention. Looking at the process of obtaining a tracking position of the radar (S201); Converting coordinates of the tracking position (S202); Obtaining a tracking state and a signal-to-noise ratio (S203); Selecting a source for data fusion (S204); Estimating the position of the radar (S205); And performing an inverse coordinate transformation (S206) to obtain a final tracking position.
상기 자료 융합 처리 시스템은 도 3에 도시된 바와 같이, 다수의 레이더로부터 입력정보를 수신하는 입력 인터페이스모듈(151); 상기 입력 인터페이스 모듈을 통해 전달된 데이터를 융합하는 디지털 신호 처리부(152); 및 상기 디지털 신호처리부에 의해 융합된 데이터를 외부로 전달하는 출력 인터페이스 모듈(153)(②항)을 포함하여 이루어진다.As shown in FIG. 3, the data fusion processing system includes an
상기 입력 인터페이스 모듈(151)은 RS-232C나 이더넷(Ethernet) 중 어느 하나로 이루어질 수 있다(③항).The
상기 디지털 신호 처리부(152)는 상기 입력 인터페이스 모듈을 통해 제공되는 자료를 필터링하여 융합하는 자료 융합 필터(152-1); 상기 자료 융합 필터의 실시간 신호처리를 위한 실시간 운영 시스템(152-2)을 포함하여 이루어지는 점이다.The
상기 자료 융합 필터(152-1)는 집중형 칼만 필터로 이루어질 수 있다(⑤항).The data fusion filter 152-1 may be composed of a centralized Kalman filter ( paragraph ⑤ ).
도 4는 본 발명의 다른 실시에 따른 비행체 위치 추적 자료 융합 방법의 진행과정을 나타낸 흐름도이다. Figure 4 is a flow chart showing the progress of a vehicle position tracking data fusion method according to another embodiment of the present invention.
먼저, 레이더간 추적 상태를 조사(S401)하고 추적 상태가 우수한 레이더의 신호대잡음비( Singal to Noise Ratio: SNR)를 비교( S402 )한다. 추적 상태는 레이더 장치에서 추적이 성공하였을때는 '1'을 나타내고 추적에 실패하였을 때에는 '0'을 나타낸다. 신호대잡음비(SNR)는 레이더 추적시 비행체의 전파 세기를 간접적으로 표현한 량으로써 전파 세기가 클 경우 그 값은 크게 나타나고 일반적으로 데시벨(dB)로 표시한다. 레이더 신호대잡음비(SNR)의 비교(S402)는 추적에 성공한 레이더들의 신호대잡음비(SNR)을 상대적으로 비교하여 미리 설정된 상대 차이 값보다 낮은 레이더를 제외하고 나머지 레이더들을 자료 융합 소스로 선택하는 기능을 수행한다.First, the tracking state between the radars is examined (S401) and the signal- to-noise ratio (SNR) of the radar having excellent tracking state is compared ( S402 ). The tracking status indicates '1' when tracking is successful in the radar device and '0' when tracking is unsuccessful. Signal-to-noise ratio (SNR) is an indirect expression of the propagation intensity of an aircraft during radar tracking. When the propagation intensity is large, the value is large and is generally expressed in decibels (dB). The comparison of the radar signal-to-noise ratio (SNR) (S402) compares the signal-to-noise ratio (SNR) of the radars that are successfully tracked, and selects the remaining radars as the data fusion source except the radar lower than the preset relative difference value. do.
이를 수식으로 표현하면 다음과 같다. If this is expressed as an expression, it is as follows.
예를 들어, 레이더-1, 레이더-2, 레이더-3의 신호대 잡음비가 각각 SNR-1, SNR-2, SNR-3 이고 상대적인 기준값(dB)이 A일 때,For example, when the signal-to-noise ratios of radar-1, radar-2, and radar-3 are SNR-1, SNR-2, and SNR-3, respectively, and the relative reference value (dB) is A,
If SNR-1 < (SNR-2 - A) and SNR-1 < (SNR-3 - A) then If SNR-1 <(SNR-2-A) and SNR-1 <(SNR-3-A) then
Input_source != Radar-1 Input_source! = Radar-1
즉, 레이더-1의 신호대잡음비(SNR-1)가 SNR-2, SNR-3보다 상대적으로 A보다 작으면 레이더-1을 입력소스로 사용하지 않는다. That is, if the signal-to-noise ratio SNR-1 of the radar-1 is smaller than A relative to the SNR-2 and SNR-3, the radar-1 is not used as the input source.
선택된 레이더들의 추적 위치를 입력(S403)한 후, 입력값들을 바탕으로 자료 융합 집중형 칼만 필터를 통해 자료융합 위치값을 얻는다 (S404). 이때 자료 융합 위치값이 크게 벗어나거나 오류가 발생할 경우를 대비하여 시간지연기(S405)를 통해 소정 시간 지연을 거친 후 자료융합 속도(S406)를 구하여 속도가 허용오차 범위 내에 있는지의 여부를 확인(307)한다. 만약, 허용오차 범위를 벗어난 경우에는 오류로 판단하여 위치 추정(Position Estimation)칼만 필터를 수행하여 결과를 출력(S409)하고 그렇지 않은 경우는 그대로 자료융합위치 결과를 출력(S408)(⑦항)한다. After inputting the tracking position of the selected radar (S403), the data fusion position value is obtained through the data fusion intensive Kalman filter based on the input values (S404). In this case, in case the data fusion position value is greatly deviated or an error occurs, the data fusion speed (S406) is obtained after a predetermined time delay through a time delay (S405) to determine whether the speed is within a tolerance range ( 307). If it is out of the tolerance range, it is judged as an error and performs the position estimation filter only to output the result (S409). Otherwise, the data fusion position result is output as it is (S408) ( paragraph ⑦ ). .
도 5는 레이더가 3개인 경우 자료 융합 칼만 필터의 구성도를 나타낸다. 레이더-1(401)으로 얻어진 위치 정보(Px1, Py1, Pz1), 레이더-2(402)로부터 얻어진 위치 정보(Px2, Py2, Pz2), 레이더-3(403)으로부터 얻어진 위치 정보(Px3, Py3, Pz3)는 각각 9×9차수를 갖는 중앙 집중형 칼만 필터(404)의 소스로 입력되고 필터링 후 최종 위치 정보(Px', Py', Pz')를 얻는다. 5 shows the configuration of the data fusion Kalman filter in the case of three radars. Position information (P x1 , P y1 , P z1 ) obtained by radar-1 401, position information (P x2 , P y2 , P z2 ) obtained from radar-2 402, radar-3 (403) obtained The position information P x3 , P y3 , P z3 is input to the source of the
중앙 집중형 칼만 필터의 수식은 다음과 같이 표현된다. The formula for the centralized Kalman filter is expressed as
비행체를 위치를 추적하기 위해서는 먼저 비행체의 동력학 모델이 필요하다. 동력학 모델은 등가속도를 가정한 PVA(Position-Velocity-Acceleration)모델로 표현하면 다음과 같이 9차 상태벡터를 갖는다. In order to track a vehicle's position, we first need a dynamics model of the aircraft. The dynamics model is expressed as a Position-Velocity-Acceleration (PVA) model assuming equivalent acceleration, and has a 9th state vector as follows.
각 축에 대한 시험비행체의 위치는 운동방정식을 이용하여 표현하면 다음과 같다. The position of the test vehicle on each axis is expressed as follows using the equation of motion.
단,only,
xk: 시간 에서의 비행체의 위치x k : the position of the aircraft in time
ak: 모델링 오차와 비행체의 플랜트 잡음a k : modeling error and plant noise of the aircraft
T: 샘플링 시간T: sampling time
여기서 ak는 평균(
단,only,
Qk: 공분산 행렬Q k : Covariance Matrix
δ(k-s): 델타 함수δ (k-s): Delta function
공분산 행렬 Qk은 다음과 같이 표현된다. The covariance matrix Q k is expressed as
단,only,
칼만 필터의 상태방정식은 다음과 같다. The state equation of Kalman filter is as follows.
다수의 레이더를 3개로 가정하고 각 레이더의 위치 측정값에 대한 관측식은 다음과 같이 나타낼 수 있다. Assuming a large number of radars, the observation equation for the position measurement of each radar can be expressed as follows.
단,only,
uk: 레이더 1, 2, 3으로부터 얻어진 측정 잡음u k : measured noise from
각 레이더의 위치 측정값에 대한 잡음 특성은 다음과 같다. The noise characteristics for each radar position measurement are as follows.
상태 방정식 (8)에 기대값을 취한 상태 전달식은 다음과 같이 나타낼 수 있다. The state transfer equation taking the expected value in the state equation (8) can be expressed as follows.
칼만필터에서 상태 공분산 행렬의 전달식은 다음과 같이 주어진다. The transfer equation of the state covariance matrix in the Kalman filter is given by
시간 t=tk에서 새로운 측정치가 주어졌을 때, 측정값을 이용하기 전의 상태 예측된 값을 
zk: t=tk에서의 측정값. z k : Measured value at t = t k .
상태 공분산 행렬(Pk)의 개선식과 칼만 필터의 이득(Kk)은 다음과 같이 주어진다. The refinement of the state covariance matrix P k and the gain K k of the Kalman filter are given by
이 수식으로부터 얻어진 상태 변수 Xk로부터 최종 위치 정보(px', py', pz')를 얻는다. The final positional information (p x ' , p y' , pz ') is obtained from the state variable X k obtained from this expression.
만약 자료 융합 수행중에 위치 추적 정보가 크게 벗어나거나 오류가 발생할 경우에는 위치정보로부터 속도를 구하여 속도가 허용오차 범위내에 있는지의 여부를 확인하여 벗어난 경우 오류로 판단하여 위치 추정(Position Estimation)을 수행한다. 추정값은 측정값을 고려하지 않고 동특성 상태 방정식(수식 8)만을 고려한 결과로 나타낸다 이를 수식 및 조건문으로 표시하면 아래와 같다. If the location tracking information is greatly out of order or error occurs during data fusion, the speed is obtained from the location information to check whether the speed is within the tolerance range, and if it is out, it is determined as an error and the position estimation is performed. . The estimated value is the result of considering only the dynamic state equation (Equation 8) without considering the measured value.
ε: 속도 허용 오차값ε: speed tolerance
이러한 추정 기능은 레이더의 자료품질이 매우 저하되었거나 갑작스러운 오동작이 발생한 경우 나타나는 자료융합 위치 오류를 개선할 수 있는 장점을 갖는다.This estimation function has the advantage of improving the data fusion position error that appears when the data quality of the radar is very degraded or a sudden malfunction occurs.
도 6 내지 도 9는 레이더 3개가 임의의 비행체 위치를 측정한 결과로서 본 발명의 적용 예를 나타낸다. 도 6은 레이더 3개의 추적 상태를 나타낸 것이다. 추적이 성공하였을 때는 '1'비트를 나타내고 추적에 실패하였을 때에는 '0' 비트를 나타낸다. 비행 초기 구간(샘플 수 0~300)에서는 레이더-1, 레이더-2, 레이더-3이 순서대로 추적에 성공하였다. 비행 중기 구간(샘플 수 300~1300)에서는 모든 레이더가 추적에 성공하였다. 비행 말기 구간(샘플 수 1300 이후)에는 레이더-2, 레이더-3만이 추적에 성공하였다. 6 to 9 show an example of application of the present invention as a result of the three radar to measure any vehicle position. 6 shows the tracking states of three radars. If the trace is successful, it represents a '1' bit, and if the trace fails, the bit is '0'. Radar-1, Radar-2, and Radar-3 succeeded in the initial flight section (sample number 0-300). In the mid-flight section (300-1300 samples), all radars were successful. At the end of the flight (after sample number 1300), only Radar-2 and Radar-3 succeeded in tracking.
도 7은 레이더 3개의 신호대잡음비를 나타낸 예시도이다. 신호대잡음비는 각 레이더의 추적 상태와 유사하게 나타나고 있으나 레이더가 추적에 성공하였더라도 그 크기는 다르게 나타났다. 예를 들어 400초 전후부근에서는 레이더-2의 신호대잡음비가 다른 레이더에 비해서 약 15dB이상 작게 나타났으며 이 경우 상대적으로 낮은 값을 가지므로 자료 융합 소스로 적용되지 않았다. 7 is an exemplary diagram illustrating a signal-to-noise ratio of three radars. The signal-to-noise ratio is similar to the tracking status of each radar, but the size is different even if the radar succeeds in tracking. For example, the signal-to-noise ratio of radar-2 was about 15dB lower than that of other radars at around 400 seconds. In this case, the signal-to-noise ratio was relatively low, so it was not applied as a data fusion source.
도 8은 레이더 3개의 위치 오차를 나타낸 예시도이다. 비행 초기 구간(샘플 수 0~300)에는 레이더-3의 위치 오차가 크게 나타났으며, 비행 말기 구간(샘플 수 1300 이후)에서는 레이더-1의 추적 오차가 크게 나타난다.8 is an exemplary view showing the position error of three radars. The position error of radar-3 was large in the initial flight (number of
도 9는 레이더 3개의 자료 융합 방법을 비교한 결과이다. 기존 자료 융합 방법을 적용한 결과, 비행 전 구간(샘플 수 300, 600, 1000 부근)에서 위치 오차가 크게 나타났다. 반면에 본 발명에서 제시한 자료 융합 방법을 적용한 결과, 오차가 발생했던 구간(샘플 수 300, 600, 1000 부근)에서 오차가 큰 폭으로 줄어 본 발명이 비행체의 추적 위치를 향상시켰음을 확인할 수 있다. 9 is a result of comparing three radar data fusion method. As a result of applying the existing data fusion method, the position error was large in the entire flight area (near 300, 600, 1000 samples). On the other hand, as a result of applying the data fusion method proposed in the present invention, it can be seen that the present invention has improved the tracking position of the vehicle by reducing the error significantly in the section where the error occurred (near the number of
110: 추적 위치 획득부 120: 좌표 변환부
130: 추적상태 및 신호대잡음비 획득부 140: 융합소스 선별부
150: 자료 융합 처리 시스템 160: 좌표 역변환부
151: 입력 인터페이스 모듈 152: 디지털 신호처리기
153: 출력 인터페이스 모듈 401,402, 403: 레이더
404: 중앙 집중형 칼만 필터110: tracking position acquisition unit 120: coordinate conversion unit
130: tracking state and signal to noise ratio acquisition unit 140: fusion source selection unit
150: data fusion processing system 160: coordinate inverse transform unit
151: input interface module 152: digital signal processor
153: output interface module 401,402, 403: radar
404: centralized Kalman filter
Claims (10)
상기 추적 위치 획득부를 통해 획득된 위치정보로부터 비행체의 사거리, 고각, 방위각 정보를 각각 위도, 경도, 고도로 변환하는 좌표 변환부;
레이더로부터 추적상태와 신호대잡음비 정보를 얻는 추적 상태 및 신호대잡음비 획득부;
상기 추적 상태 및 신호대잡음비 획득부를 통해 획득된 정보를 이용하여 추적 시간 구간마다 적합한 레이더를 선별하는 융합 소스 선별부;
상기 위도, 경도 및 고도 위치 정보를 지구중심 지구고정 공간 좌표로 변환하는 자료 융합 처리 시스템; 및
상기 자료 융합용 처리 시스템을 통해 얻어진 지구중심 지구고정 공간좌표를 위도, 경도 및 고도로 변환하는 좌표 역변환부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 비행체 위치 추적 자료 융합 장치. A tracking position obtaining unit obtaining position information of the vehicle from the radar;
A coordinate conversion unit for converting range, elevation, and azimuth information of an aircraft into latitude, longitude, and altitude from the location information acquired through the tracking location acquisition unit;
A tracking state and signal to noise ratio obtaining unit for obtaining tracking state and signal to noise ratio information from the radar;
A fusion source selector for selecting a suitable radar for each tracking time interval by using the information obtained through the tracking state and the signal-to-noise ratio obtaining unit;
A data fusion processing system for converting the latitude, longitude, and altitude position information into geocentric geospatial coordinates; And
Air vehicle position tracking data fusion device, characterized in that it comprises a coordinate inverse transform unit for converting the geocentric geospatial fixed space coordinates obtained by the data fusion processing system into latitude, longitude and altitude.
다수의 레이더로부터 입력정보를 수신하는 입력 인터페이스모듈;
상기 입력 인터페이스 모듈을 통해 전달된 데이터를 융합하는 디지털 신호 처리부; 및
상기 디지털 신호처리부에 의해 융합된 데이터를 외부로 전달하는 출력 인터페이스 모듈을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 비행체 위치 추적 자료 융합 장치. The method of claim 1, wherein the data fusion processing system,
An input interface module for receiving input information from a plurality of radars;
A digital signal processor for fusing data transmitted through the input interface module; And
And an output interface module for transmitting the data fused by the digital signal processor to the outside.
상기 입력 인터페이스 모듈을 통해 제공되는 자료를 필터링하여 융합하는 자료 융합 필터;
상기 자료 융합 필터의 실시간 신호처리를 위한 실시간 운영 시스템을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 비행체 위치 추적 자료 융합 장치. The method of claim 2, wherein the digital signal processing unit,
A data fusion filter for filtering and fusing data provided through the input interface module;
And a real-time operating system for real-time signal processing of the data fusion filter.
추적 위치의 좌표를 변환하는 과정;
추적 상태와 신호대잡음비를 획득하는 과정;
자료 융합을 위한 소스를 선별하는 과정;
레이더의 위치를 추정하는 과정; 및
최종 추적 위치를 얻기 위해 좌표 역변환을 수행하는 과정을 포함하여 이루어지는 비행체 위치 추적 자료 융합 방법. Obtaining a tracking position of the radar;
Converting coordinates of the tracking position;
Obtaining a tracking state and a signal to noise ratio;
Selecting sources for data fusion;
Estimating the position of the radar; And
A method for fusing vehicle position tracking data comprising performing coordinate inverse transformation to obtain a final tracking position.
추적 상태가 우수한 레이더의 신호대잡음비(SNR)를 비교하는 과정;
선택된 레이더들의 추적 위치를 입력하는 과정;
집중형 칼만 필터를 이용하여 자료를 융합하여 자료 융합 위치값을 추출하는 과정;
자료 융합 속도를 산출하는 과정;
산출된 자료 융합 속도의 허용 오차가 소정 범위를 벗어나는지 판단하는 과정;
허용 오차 범위에 따라 위치 추정 칼만 필터를 수행하여 결과를 출력하거나 자료 융합 위치 결과를 출력하는 과정을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 비행체 위치 추적 자료 융합 방법. Examining the radar tracking status;
Comparing the signal-to-noise ratio (SNR) of the radar with excellent tracking status;
Inputting a tracking position of selected radars;
Extracting data fusion position values by fusing data using a concentrated Kalman filter;
The process of calculating data fusion rate;
Determining whether a tolerance of the calculated data fusion rate is out of a predetermined range;
And a method of outputting a result by outputting a position estimation Kalman filter or outputting a data fusion position result according to a tolerance range.
Xk를 시간 tk에서의 비행체의 위치, ak를 모델링 오차와 비행체의 플랜트 잡음, T를 샘플링 시간이라고 할 때, 다음의 상태방정식,
을 갖는 것을 특징으로 하는 비행체 위치 추적 자료 융합 방법. The method of claim 7, wherein the state equation of the Kalman filter by the data fusion position extraction process,
When X k is the position of the aircraft at time t k , a k is the modeling error and the plant noise of the aircraft, and T is the sampling time,
Air vehicle position tracking data fusion method characterized in that it has a.
10. The dynamic state equation of claim 9, wherein the position estimation by the position estimation Kalman filter does not take into account the measured value z k at t = t k .
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