GPS 음영지역에서 두 개의 칼만 필터를 사용한 위치 보정에 관한 연구
A study of positioning compensation by using 2 Kalman Filters in GPS signal unavailability area
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초록
이 논문은 GPS 음영지역에서 움직이는 물체의 위치와 자세를 추정하는 새로운 다중 필터 관성 항법 장치를 제안한다. 무인 시스템에서의 위치 추정 시스템은 위성 항법 시스템(GPS)과 관성 항법 시스템(INS)를 이용한 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 과거에 연구되었던 확장 칼만 필터 보다 성능이 향상된 시스템을 제안하며, 제안하는 시스템은 자세 상태와 위치/속도 상태, 두 가지 상태를 갖는다. IMU 센서 오차를 보상하기 위해, 두 상태는 각각다른 필터를 사용한다. 자세 상태는 Uncented Kalman Filter(UKF)를 사용하고 위치 상태는 Kalman Filter를사용하며 위치 보정을 위한 UKF와 KF의 모델을 직접 유도한다. 빠르고 정확한 UKF의 특성을 이용하여 자세 추정에도 사용할 수 있었다. 관성 항법 시스템이 두 필터의 조합은 보다 빠르고 정확한 것으로 시스템 성능을 향상시킨다.
Abstract
This paper proposes a new multi-filtered inertial navigation system to estimate the attitude andposition of moving objects in GPS signal unavailability area. The location estimation system in anunmannded system has been studied using satellite navigation system (GPS) and inertialnavigation system (INS). In this paper, we propose an improved performance system that comparewith Extended Kalman Filter. This system has two states, the one is attitude state and the otheris position/velocity state. For compensating IMU sensor errors, each of the two states uses adifferent filter: the attitude state used the UKF and the position state uses the KF. The fast andprecise characteristics of the UKF has been properly utilized for the attitude estimation, whilesuperior dynamic characteristics of the UKF has been fully adopted for the position estimation. Thecombination of these two filters in an inertial navigation system improves the system performanceto be faster and more accurate. Experimental results demonstrate the superiority of this approachcomparing to the conventional ones.
참고문헌 (17)
- Shuai Chen, "Study on information Fusion Algorithm in Tightly Coupled GPS", INS Integrated navigation System, 2010, 1~4
- P. Moore, "GPS application in power systems, I. Introduction to GPS", Power Engineering Journal, 13(1), pp.33~39 (1999)
- U. Berger, "Bill-and-keep vs. cost-based access pricing revisited", Economics Letters, 86(1), pp.107~112 (2005)
- 김기윤, "위성항법시스템을 위한 항재밍 기술 분석", 한국통신학회논문지C, 38(12), pp.1216~1227 (2013), 한국통신학회
- D. Titterton, "Strapdown Inertial Navigation Technology-2nd edition", Aerospace and Electonic Systems Magazine, 20(7), pp.33~34 (2005), IEEE
- D. Birke, "Network effects and the choice of mobile phone operator", Journal of Evolutionary Economics, 16(1-2), pp.65~84 (2006)
- 김재훈, "스마트폰 IMU와 WPS를 결합한 복합 측위 방법론", 한국통신학회논문지C, 38(8), pp.663~673 (2013), 한국통신학회
- 송정훈, "차량용 센서융합 정밀 측위 기술", 한국통신학회지(정보와통신), 30(11), pp.32~50 (2013)
- 송택렬, "필터링 이론", 제어.로봇.시스템학회 논문지, 9(6), pp.413~419 (2003), 제어·로봇·시스템학회
- B. Hofmann-Wellenhof, "GPS Theory and Practice" (1993), Springer
- M. J. Yu, "INS", GPS Integration System using Adaptive Filter For Estimating Measurement Noise Variance, 2012, pp.48(2), 1786~1792
- Gert F. Trommer, "Tightly coupled GPS", INS integration for missile applications, 2004, pp.8, 627~634
- 유해성, "The Implementation and Evaluation of Inertial Alignment of Navigation System Using Unscented Kalman Filter", 2013(11), pp.1331~1334 (2003), 한국항공우주학회
- 김성필, "MATLAP 활용 칼만필터의 이해" (2010), A-JIN
- 심덕선, "GPS", INS 초강결합 기법에 대한 UKF의 성능분석, 2007, pp.13(8), 817~823[DOI]
- D. Groves, "Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor Integrated Navigation System" (2007), Artech house
- 정재영, "파티클 필터를 이용한 GPS 위치보정과 GPS", INS 센서 결합에 관한 연구, 2013, pp.50(6), 267~275[DOI]