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논문

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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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.10 No.6 (2014.12)바로가기
  • 페이지
    pp.59-68
  • 저자
    이영권, 하길수, 조위덕
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A237612

원문정보

초록

영어
This paper proposes a new multi-filtered inertial navigation system to estimate the attitude and position of moving objects in GPS signal unavailability area. The location estimation system in an unmannded system has been studied using satellite navigation system (GPS) and inertial navigation system (INS). In this paper, we propose an improved performance system that compare with Extended Kalman Filter. This system has two states, the one is attitude state and the other is position/velocity state. For compensating IMU sensor errors, each of the two states uses a different filter: the attitude state used the UKF and the position state uses the KF. The fast and precise characteristics of the UKF has been properly utilized for the attitude estimation, while superior dynamic characteristics of the UKF has been fully adopted for the position estimation. The combination of these two filters in an inertial navigation system improves the system performance to be faster and more accurate. Experimental results demonstrate the superiority of this approach comparing to the conventional ones.
한국어
이 논문은 GPS 음영지역에서 움직이는 물체의 위치와 자세를 추정하는 새로운 다중 필터 관성 항법 장치를 제안한 다. 무인 시스템에서의 위치 추정 시스템은 위성 항법 시스템(GPS)과 관성 항법 시스템(INS)를 이용한 연구가 많 이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 과거에 연구되었던 확장 칼만 필터 보다 성능이 향상된 시스템을 제안하며, 제안하 는 시스템은 자세 상태와 위치/속도 상태, 두 가지 상태를 갖는다. IMU 센서 오차를 보상하기 위해, 두 상태는 각각 다른 필터를 사용한다. 자세 상태는 Uncented Kalman Filter(UKF)를 사용하고 위치 상태는 Kalman Filter를 사용하며 위치 보정을 위한 UKF와 KF의 모델을 직접 유도한다. 빠르고 정확한 UKF의 특성을 이용하여 자세 추정 에도 사용할 수 있었다. 관성 항법 시스템이 두 필터의 조합은 보다 빠르고 정확한 것으로 시스템 성능을 향상시킨다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 본문
  2.1 Unsented Kalman Filter
  2.2 다중 항법 시스템
 3. 실험
  3.1 실험 방법
  3.2 실험 결과
 4. 결론
 참고문헌

키워드

확장 칼만 필터 언센티드 칼만 필터 위치 인식 GPS INS GPS INS Extended Kalman Filter Unscented Kalman Filter Positioning System

저자

  • 이영권 [ Young-Kwon Lee | 아주대학교 ]
  • 하길수 [ Gil-Su Ha | 인팩혼시스템 ]
  • 조위덕 [ We-Duke Cho | 아주대학교 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1975-681X
  • 수록기간
    2005~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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