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지미 선우
7 years ago
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1 한국시뮬레이션학회논문지 Vol. 19, No. 4, pp ( ) 전술객체위치모의및추적을위한필터링알고리즘연구 김석권 1 진승리 1 손재원 1 박동조 1 Filtering Algorithms for Position Evaluation and Tracking of Tactical Objects Seokkwon Kim Seung-Ri Jin Jae-Won Son Dong-Jo Park ABSTRACT Positions of tactical objects are represented as Time, Space and Position Information(TSPI) in modeling and simulations(m&s). The format and required information record for TSPI is investigated by referring the TSPI object model of the Test and Training Enabling Architecture(TENA), which has been developed by the United States Department of Defense. The most sophisticated tactical data link, Link-16 has a Precise Participant Location and Information (PPLI) message. We study the data format for exchanging TSPI data based on the PPLI message. To evaluate and track positions of tactical objects, we consider the Kalman filter for linear systems, and the extended Kalman filter and the unscented Kalman filter for nonlinear systems. Based on motion equations of a ballistic missile, the tracking performance for the trajectory of the ballistic missile is simulated by the unscented Kalman filter. Key words : Time, Space and position information(tspi), Link-16, Kalman filter, Ballistic missile 요 모델링시뮬레이션에서전술객체의위치는시공간위치정보 (Time, Space and Position Information, TSPI) 로표현된다. 미국방성에서시험, 훈련, 평가시스템을연동하기위해개발한 TENA(Test and Training Enabling Architecture) 의 TSPI 객체모델을참고하여시공간위치정보의형태및정보기록소요를도출하였다. 전술데이터링크 (Tactical Data Link, TDL) 중가장정교한링크 16(Link-16) 의 PPLI(Precise Participant Location and Identification) 메시지를통해시공간위치정보의교환방식에대해알아보았다. 객체위치모의및추적을위한필터링알고리즘으로선형시스템을위한칼만필터및비선형시스템을위한확장형칼만필터와 unscented 칼만필터를소개한다. 운동방정식을이용하여탄도미사일의궤적을모델링한후에, unscented 칼만필터로추정한탄도미사일의궤적추적성능을시뮬레이션하였다. 주요어 : 시공간위치정보, 링크-16, 칼만필터, 탄도미사일 약 1. 서론 합성환경 / 실험체계전술객체표현기술연구는전술객체의위치를실시간으로탐지 추적하고이를가상현실내에서모의하기위한기초 / 기반기술확보를목적으로한다. 합성환경내에서객체위치는 TSPI(Time, Space * 본연구는방위사업청과국방과학연구소의지원으로수행되었습니다.(UD080042AD) 접수일 (2010년 9월 30일 ), 심사일 (1차 : 2010년 11월 4일 ), 게재확정일 (2010년 11월 12일 ) 1) 한국과학기술원전기및전자공학과주저자 : 김석권교신저자 : 김석권 ; seokkwon@kaist.ac.kr and Position Information) 로표현된다. TSPI 개념은합성환경으로들어오는모든 TSPI 정보를통합하여일괄적으로관리및표현할수있도록설계해야한다. 보다효과적인설계를위해서미국방성에서시험, 훈련, 평가시스템을연동하기위해개발한 TENA(Test and Training Enabling Architecture) 의 TSPI 객체모델을참고하였다. 전술데이터 (tactical data) 는전술적수준의작전을계획하고수행하기위해요구하거나우군의즉각조치가필요한긴박한위협에관련된자료를의미한다. 이러한전술데이터는전장공간의환경및물리적특성에관련한자료, 적의취약성식별및표적설정을위해필요한자료, 우군세력에대한위협및위협진행관련자료, 피아전력 / 배치정보, 피아해상 / 공중항적정보, 무기 / 센서상태, 제 19 권제 4 호 2010 년 12 월 199

2 김석권 진승리 손재원 박동조 표적정보, 식별자료, 항법자료등을포함한다. 전술데이터링크 (tactical data link) 표준안중의하나인링크 16 (Link-16) 의 PPLI(Precise Participant Location and Identification) 메시지는전술데이터링크참여자의위치와적아시별정보를제공하고위치정보의정확성을개선한다. PPLI 메시지의정보및이를이용한상대항법에대해알아본다. 운동하고있는객체의지나간궤적이나현재위치를알기위한방법으로센서의측정을통하거나수학적모델을이용하는방법이있다. 만약측정과수학적모델이완벽하다면그물체의궤적과현재위치를정확하게알수있지만, 실제로는측정오차와수학적모델의불확실성이항상존재하므로정확한실제위치는알수없다. 칼만필터 (Kalman filter) 는수학적인운동모델과관측모델을통해현재상태와측정값을예측 (prediction) 한후, 현재의실제관측값을통해현재상태를수정 (correction) 한다. 선형시스템을위한칼만필터및비선형시스템을위한확장형칼만필터와 Unscented 칼만필터를소개한다. 지구상에서의탄도비행은지구의중심에초점을둔타원궤적을형성한다. 탄도미사일의궤적추적은탄도미사일방어시스템 (Ballistic Missile Defense, BMD) 구축에있어서필수적인요소이다. 탄도미사일의궤적추적에사용하는레이더는고유의신호특성은물론탄도탄의거리및 Radar Cross Section(RCS) 에따라그정보가크게오염되어있다. 따라서추적정밀도를향상하기위해서는추적필터를구성해야한다. 탄도미사일의운동방정식과레이더의측정방정식이비선형이므로확장형칼만필터또는 Unscented 칼만필터, 파티클필터 (particle filter) 와같은비선형필터가필요하다. 미분방정식형태인탄도미사일의운동방정식을살펴보고, 여기에 Unscented 칼만필터를적용하여탄도미사일의궤적추적을시뮬레이션한다. of Defense, DoD) 의 CTEIP(Central Test and Evaluation Investment Program) 의 FI(Foundation Initiative) 2010 프로젝트에서 TENA 개발을진행하였다 [1]. FI 2010의 TENA는분산된위치정보데이터의상호운용, 재사용및구성성 (composability) 을목표로전장환경및가상환경을표현하기위한기술적인청사진이되었다. 2.1 TENA의구조와공통하부구조저장소 (repository) 는분산된컴퓨팅환경내에흩어져있는각종데이터와객체모델, 응용시스템개발에관련한정보를모아서로공유할수있는데이터저장소로 4단으로나뉜다. 첫째단 Raw information, 둘째단 Organization & Unification, 셋째단 Presentation, 그리고넷째단은 Repositary access 이다. 첫째단에위치한데이터베이스에는별도의데이터처리를하지않은미가공데이터를저장한다. 각각의데이터베이스와연결된데이터베이스서버는어떤방법으로미가공데이터를저장할지결정한다. 데이터베이스서버는관계형 (relational), 다중매체 (multi-media), 객체지향형 (object-oriented) 등의데이터저장방식을지원한다. 둘째단에위치한 Federated Broker 는데이터베이스에제공할데이터를일관성 그림 1. 합성환경에서 TSPI 표현 2. 시공간위치정보 (TSPI) 표현 TSPI 정보는그묘사방법이서로다르기때문에합성환경에서전술객체를모의하기위하여사전에설계한형태로변환해야한다. 시험, 훈련, 평가시스템을개발하는데있어지리적으로넓은지역의지상, 해상, 공중영역의위치정보데이터는군사작전에필수적이다. 위치정보데이터의상호운용성 (interoperability) 과재사용성 (reusability) 을확보하기위해 1998년미국방성 (Department 그림 2. TENA 의구조 200 한국시뮬레이션학회논문지

3 전술객체위치모의및추적을위한필터링알고리즘연구 있게구성하기위해다른 Federated Broker 에통신을하여처리한데이터를데이터베이스서버에제공한다. TENA 미들웨어는분산된컴퓨팅환경에서응용시스템간에실시간으로데이터교환을지원한다. 또한, 미들웨어는서로다른기종의하드웨어나프로토콜, 통신환경등을연결하여응용프로그램과그프로그램을운영하는환경간에원만한통신이이루어질수있도록한다. 미들웨어 API(Application Programming Interface) 는범위자원응용프로그램간의통신에이용되는논리범위객체모델 (Logical Range Object Model, LROM) 과논리범위데이터를관리한다. 또한, API는미들웨어와범위자원응용프로그램간의호출함수를알려주는콜백 (callback) 을제공한다. 논리범위데이터보관소 (Logical Range Data Archive, LRDA) 는시나리오데이터와일련의사건동안수집한데이터와요약정보를기록하고보존한다. 논리범위데이터보관소는지역 (local) 데이터보관소, 공용 (public) 데이터보관소, 데이터보관소인덱스서버로구성되어있다. 미들웨어를통해전달받은지역데이터는지역데이터보관소에저장하고, 논리범위객체모델의데이터는공용데이터보관소에저장한다. 데이터인덱스는데이터보관소인덱스서버에저장한다. 2.2 TENA의 TSPI 객체모델 TENA 의구조에서응용시스템간에데이터를주고받을때데이터의표준형태를정의한객체모델 (object model) 이있다. TENA 객체모델중하나인 TSPI 객체모델은시간, 위치, 속도, 가속도, 방위 (orientation), 각속도 (angular velocity), 각가속도 (angular acceleration) 등의객체모델의합으로구성되어있다. 위치정보는좌표계에따라달라지므로물체의위치를표현하기위한위치객체모델에서 WGS-84(World Geodetic System 84) 와같은 ORM(Object Reference Model) 을설정하여좌표계를결정한후좌표정보를나타낸다. TSPI 객체모델을구성하는객체모델중시간및위치의종류및세부종류, 속성및속성타입을표 1에정리하였다. 3. 링크 16(Link-16) 의 PPLI 메시지 전술데이터링크는미군의전술디지털정보링크 (Tactical Digital Information Link, TADIL) 라는용어와혼용하여사용하고있으며, 디지털정보전송에적합한표준통신링크이다 [2]. 전술데이터링크는전술정보교 표 1. TSPI 객체모델중시간및위치객체모델 종류세부종류속성속성타입 시간 위치 GPS 시간 Unix 시간 국제표준시간 weeknumber timeofweek rollover Count seconds nanoseconds seconds nanoseconds thedate long unsigned long long long long long unsigned long 지심위치 x, y, z 측지위치 동북상위치 구면접평면위치 위도 경도 고도 x, y, z 방위각 고도각 거리 환을위한단일또는다중네트워크구조와다중통신매체를통해두가지이상의지휘통제및무기체계를연동한다. 전술데이터링크는전술데이터를송신및수신할목적으로 C4I(Command, Control, Communications, Computers and Intelligence) 체계를연결하는링크로서전술 C4I 체계들간에실시간 / 근실시간으로정보교환을지원한다. 전술데이터링크는다음과같은네가지요소로구성된다. 통신장비및매개체등을형성하는물리적하드웨어또는장비 데이터처리기 메시지표준 ( 예 : 메시지포맷, 데이터요소 ) 디지털정보의단말기간전송, 승인, 사용을허용하는운용절차 최근선진국은전투기, 탱크, 군함등과같은플랫폼중심전에서네트워크중심전 (Network Centric Warfare, NCW) 에초점을맞추어군사혁신을수행하고있다. 현대전에서승패의주요결정요소는플랫폼의민첩성또는보유무기의사거리가아니라적보다더나은공동상황인식 (Situation Awareness, SA) 을획득, 유지하는능력이다. 이러한능력을획득, 활용하여정보우위를기반으로전 제 19 권제 4 호 2010 년 12 월 201

4 김석권 진승리 손재원 박동조 쟁을수행하는것이네트워크중심전의개념이다. 네트워크중심전에서센서체계 (Intelligence, Surveillance and Reconnaissance, ISR), C4I 체계, 정밀타격체계의정밀유도무기 (Precision-Guided Munitions, PGM) 가네트워크를통하여상황인식을공유, 협동교전및정밀타격을수행하여효과적인전쟁을수행한다. 전술데이터링크는미국, 이스라엘, 스웨덴, 프랑스등의여러선진국가와북대서양조약기구 (North Atlantic Treaty Organization, NATO) 등의군사동맹에서개발하여사용중에있다. 자국고유의전술데이터링크규격및시스템을제정하여사용하고있으나미군을중심으로한연합군의합동작전을위하여전술데이터링크간연동을위해추가개발을진행하고있는상황이다. 미국의전술데이터링크표준안중의하나인링크 16 은링크 11에없었던 PPLI 메시지를지원한다 [3]. PPLI 메시지는전술데이터링크참여자들의위치와적아식별정보를제공하고위치정보의정확성을개선한다. PPLI 메시지가포함하고있는정보는다음표 2에정리하였다. 단, JU(Joint Unit) 는전술정보분배체계 (Joint Tactical Information Distribution System, JTIDS) 를뜻하며전술데이터링크에참여하는플랫폼이하나의 JU이다. 링크 16은 PPLI 메시지의도착시간 (Time of Arrival, ToA) 측정을통한상대항법 (relative navigation) 기능이있다. 전술데이터링크참여자가위성항법장치 (Global Positioning System, GPS) 를통해위치정보를얻을수없고관성항법장치 (Inertial Navigation System, INS) 에표 2. PPLI 메시지의정보 의존하는경우 PPLI 메시지를이용한상대항법으로위치오차를줄일수있다. 4. 추적필터알고리즘 일반적으로움직이는물체의위치측정과수학적모델의불확실성으로정확한실제위치는알수없다. 칼만필터는위너 (Wiener) 필터의특수한경우로서순환적최소평균자승 (recursive minimum mean square) 추정문제의해를구하는필터이다. 4.1 칼만필터선형동적시스템이있을경우, 상태변수 (state variable) 로칼만필터를수식화할수있고상태변수는시스템의정보를포함한다. 칼만필터의주요기능은과거의여파추정치 (filtered estimates) 와새로이입력된현재의측정치가주어졌을때현재상태에대한여파추정치와미래상태에대한예측추정치 (predicted estimates) 를찾는것이다 [4,5]. 그러나추정을위한입력데이터는잡음성분이추가되므로올바른여파추정및예측을위해서는적절한모델링이필요하다. 칼만필터는일반적으로상태방정식 (state equation) 과측정방정식 (measurement equation) 으로모델링된다. 선형동적시스템에서상태방정식과측정방정식은각각다음과같이주어진다. (1) PPLI 메시지정보위치 JU 신분증명플랫폼종류플랫폼임무 JU 네트워크상태표시 적아식별코드비상상태비상탈출상태표시지휘부와비행리더표시 의미위치좌표와정확도를제공네트워크접속을위한암호화절차수행전투기, 폭격기등 CAP(Combat Air Control) 시간정확도, 중계상태, 네트워크참여상태, 네트워크참여그룹전송통제를위한네트통제세가지모드가있음 : 적군, 아군, 중립비상상태를전송할수있음 플랫폼이항공기인경우비상탈출시자동으로전송 지휘통제 (C2, Command and Control) JU 와비지휘통제 JU 를나타냄 여기서 와 는각각이산시간 에서의상태벡터와측정벡터이다. 칼만필터알고리즘은다음과같은가정과조건들이필요하다. 단, 는평균 (expectation) 을뜻한다.,, for 공중체공표시항공기의지상과공중체공을구분그림 3. 선형동적시스템의블록도 202 한국시뮬레이션학회논문지

5 전술객체위치모의및추적을위한필터링알고리즘연구,, for for any for any,, 는가우시안 (Gaussian) 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF) 를따른다. 는각각상태방정식과측정방정식의잡음성분이다. 칼만필터는 를알고있고입력에순차적측정값 가들어온다고가정했을때, 순환적으로최소분산추정값 (minimum variance estimates) 을구한다. 여파추정치와예측추정치는각각다음과같다. 4.2 확장형칼만필터칼만필터는상태방정식과측정방정식이선형인경우에적용할수있다. 확장형 (extended) 칼만필터는상태방정식또는측정방정식이비선형인경우에방정식을선형화하여칼만필터알고리즘을적용한필터이다 [4,5]. 비선형동적시스템에서상태방정식과측정방정식은각각다음과같이주어진다. (3) 상태방정식과측정방정식을 에대해자코비안 (Jacobian) 행렬을이용하여선형화하면상태업데이트행렬 와측정행렬 는각각다음과같이나타낼수있다. (2) (4) 위의식들과여러가지조건, 가정들로부터구한칼만필터알고리즘은그림 4와같다. 상태벡터 의크기가 이고측정벡터 의크기가 일때칼만필터를구성하는행렬의크기는다음과같다. 상태벡터공분산 : 칼만이득 : 상태잡음공분산 : 측정잡음공분산 : 확장형칼만필터는비선형방정식을선형방정식으로근사화에바탕을두었다. 칼만필터는선형시스템에서최소평균자승오차 (Minimum Mean Square Error, MMSE) 필터알고리즘이지만, 확장형칼만필터는비선형시스템에서최소평균자승오차필터알고리즘이아니라는것에유의해야한다. 일반적으로비선형시스템에서는최소평균자승오차필터알고리즘은존재하지않는다. 만약비선형방정식의선형근사화오류가크다면, 확장형칼만필터의성능은떨어진다는단점이있다. 또한선형화과정에서자코비안행렬의계산량이복잡한경우가있다. 선형화한상태방정식과측정방정식을이용한확장형칼 그림 4. 칼만필터알고리즘 그림 5. 확장형칼만필터알고리즘 제 19 권제 4 호 2010 년 12 월 203

6 김석권 진승리 손재원 박동조 만필터알고리즘은다음그림 5 와같이나타낼수있다. 그림 4 와비교하여다른부분은밑줄로표시하였다. 4.3 Unscented 칼만필터확장형칼만필터의근사화문제점을해결하기위해다량의난수를발생하여추정값을구하는파티클필터알고리즘이제시되었다. 하지만파티클필터알고리즘은다량의난수를발생하여계산하는알고리즘으로서복잡도가크며계산시간이오래걸리는단점이있다. Unscented 칼만필터는확장형칼만필터의선형근사화문제점과파티클필터의복잡도문제를해결하기위해고안한필터알고리즘이다 [6]. Unscented 칼만필터는다량의난수를발생하여추정값을구하지않고 unscented 변환에기초하여분산점 (sigma point) 이라고하는몇개의지점을이용하여추정값을구한다. 그리하여 unscented 칼만필터는선형근사화를이용하지않으면서복잡도가크지않은알고리즘이라고할수있다 Unscented 변환 (UT) 상태변수 에대한실제값은알려져있지않고그것의평균 와공분산 가주어졌을때, 상태변수 는 라는비선형모델로정의된다고하자. 이런경우에 의평균과공분산은 unscented 변환 (Unscented Transformation, UT) 을이용하여추정할수있다. unscented 변환은선형모델의선형근사화없이상태변수 의평균 의분산점을이용하는변환방식이다. 상태변수 의차원 (dimension) 이 인경우, unscented 변환에서 개의분산점을얻는방법은다음과같다. (5) 위식에서 는분산점의크기와가중치 (weight) 를결정 하는매개변수이다. 는 의 번째열 (column) 이며평균과분산점사이의거리를의미한다. 각각의분산점에대한가중치는다음과같다. (6) Scaled unscented 변환 (SUT) Unscented 변환에서평균과분산점사이의거리 는상태변수 의차원 이증가할수록커진다. 그리고 가 이면 가음한정 (negative definite) 행렬이되어행렬의제곱근이존재하지않는다. 이러한문제점을해결하기위해 scaled unscented 변환 (scaled unscented transformation, SUT) 이고안되었다. 분산점이평균 근처에위치하기위해크기조정매개변수 를이용하여다음과같이새로운분산점 을정의할수있다. (7) 단, 는양의값을갖는임의의작은값이다. UT 와 SUT는 3차항이상의고차항을무시하고테일러전개를하여공분산을추정하였다. 이러한고차항의영향을고려하기위해매개변수 를이용한다. 만약 가가우시안분포를따른다면, 가최적의값으로알려졌다. 매개변수 는 의분포에따라달라진다. 매개변수 로정의하면 SUT의분산점을다음과같이표현할수있다. (8) 평균을계산할때의가중치는, 공분산을계산할 그림 6. Unscented 변환 (UT) 과선형변환의비교 때의가중치는 로나타내었을때그값은다음과같다. 204 한국시뮬레이션학회논문지

7 전술객체위치모의및추적을위한필터링알고리즘연구 여기서탄도미사일의위치는지구중심으로부터의거리, 경도, 위도 로나타낸다. 속도는탄도미사일의중심에위치한동북상 (East North Up, ENU) 좌표계에서속력, 비행경로각, 방위각 로나타낸다. 탄도미사일에추력 (thrust) 과공력 (aerodynamic force) 이작용하지않는다는가정을한다면, 탄도미사일은케플러제 2법칙에의하여타원궤적을따라비행한다. 이런경우에지구를완전구체로가정하면, 지구의자전을고려한탄도미사일의운동방정식은다음과같이여섯개의편미분방정식으로나타낼수있다 [7,8]. 그림 7. Unscented 칼만필터알고리즘 (9) 분산점과가중치를이용하여비선형모델 의평균과공분산을추정하면다음과같다. (10) (12) Unscented 칼만필터 (UKF) SUT를이용하여 unscented 칼만필터 (unscented Kalman filter, UKF) 를다음그림 7과같이구성할수있다. 5. 탄도미사일궤적생성과추적 탄도미사일은지구의중심에초점을둔타원궤적을형성하며수식적으로표현이가능하다. 탄도미사일의운동방정식을살펴보고, UKF를적용하여탄도미사일의위치를추적하는방법에대해알아보고자한다. 5.1 탄도미사일의운동방정식탄도미사일의상태는위치와속도로주어지며, 상태벡터는다음과같이정의된다. (11) 여기서 는중력상수, 는지구자전속도,,,,,, 는각상태의연산잡음을의미한다. 5.2 탄도미사일의측정모델탄도미사일의위치정보는측지좌표계 (geodetic coordinates) 의위도, 경도및고도정보로나타낼수있다. 측지좌표계로나타낸위치정보를좌표계변환기법을통해지구중심지구고정좌표계로변환할수있다. 지구중심지구고정좌표계는원점이지구중심이고, 자전하고있는지구에좌표계를고정시킨지구중심좌표계이다. 좌표계의기준평면은지구적도면이며, 기준축 는그리니치자오선과일치한다. 기준축 는그리니치자오선으로부터동쪽으로 90도방향이고, 기준축 는지구자전축방향이다. 이산시간 에서지구중심지구고정좌표계나타낸탄도미사일의위치는 로나타 제 19 권제 4 호 2010 년 12 월 205

8 김석권 진승리 손재원 박동조 낸다. 레이더의위치는 로나타낸다. 탄도미사일위치를레이더가측정할때, 레이더에대한탄도미사일의상대위치는지역좌표계 (local coordinates) 로나타낼수있다. 만약구면접평면좌표계를이용한다면, 이산시간 에서탄도미사일의상대위치는레이더와탄도미사일의거리, 방위각 (azimuth angle) 와고도각 (elevation angle) 로다음과같이나타낼수있다. (13) 여기서,, 는측정잡음을나타낸다. 5.3 탄도미사일의궤도추적시뮬레이션탄도미사일의운동방정식과레이더의측정값을기반으로탄도미사일의위치를추정할수있다. 초기상태추정오차의분산은다음과같이설정하였다. 단, 의단위는, 의단위는, 의단위는 이다. 운동방정식의잡음분산은다음과같이설정하였다. 위치추정오차를줄이기위해두개이상의레이더를이용할수있다. 이런경우에는데이터융합 (data fusion) 과정을이용하여각각의레이더측정값을처리해야한다. 레이더가 Unscented 칼만필터를이용해추정한탄도미사일의위치정보를융합센터 (fusion center) 로전송한다면, 융합센터는각각의레이더가추정한위치정보에가중치를주는일련의데이터융합과정을거쳐탄도미사일의위치추정정확도를높일수있다. 레이더의개수 인경우, 레이더측정방정식의잡음분산은다음과같이설정하였다. 그림 8. 탄도미사일위치추정오차 만약레이더에서추정한위치정보가링크 16을통해융합센터로전송된다면레이더측정방정식의잡음분산에따른위치품질 (Position Quality, PQ) 정보가 PPLI 메시지와함께전송될것이다. 측정방정식이식 (13) 과같이비선형인경우최적의가중치를찾는것은매우어려운일이다. 비선형성이크지않다고가정하였을때, 잡음분산에반비례하는가중치를인가하는방식인최량선형비편향추정 (Best Linear Unbiased Estimation, BLUE) 을고려할수있다 [10,11]. 최량선형비편향추정을이용해가중치를인가했을경우의위치추정오차와잡음분산이가장작은첫번째레이더의위치추정오차를비교하였다. 추정오차는 RMSE(Root Mean Square Error) 방식으로다음과같이계산하였다. (14) 여기서 은시뮬레이션의반복횟수이다. 100회반복실험을통해데이터융합기법에따른 unscented 칼만필터의 RMSE를시뮬레이션하였다. 206 한국시뮬레이션학회논문지

9 전술객체위치모의및추적을위한필터링알고리즘연구 6. 결론 합성환경에서전술객체위치표현을위한 TSPI 데이터의변수및데이터타입등을연구하기위해 TENA의 TSPI 객체모델을참고하였다. 데이터링크를통한전술객체의위치정보전송을연구하기위해전술데이터링크표준중의하나인링크 16의 PPLI 메시지의특성을알아보았다. 움직이는전술객체의위치추적을위해칼만필터, 확장형칼만필터, unscented 칼만필터등을알아보았다. 지능형고속운동체의일종인탄도미사일의위치를추적하기위해탄도미사일의운동방정식의운동방정식과레이더의측정방정식을모델링하였다. 비선형시스템을위한 unscented 칼만필터와데이터융합기법을이용하여레이더의개수에따른탄도미사일의고도, 경도, 위도추정오차를시뮬레이션하였다. 참고문헌 1. URL 2. 전병욱, 김의순, 한국군전술데이터링크체계구축을위한제언, 국방정책연구, 61, pp , 2003 년가을. 3. 김상순, Link 16 핵심기능인 PPLI 메시지의의미와사용, 월간군사저널, pp , 2008 년 10 월. 4. S. Haykin, Adaptive filter theory, 4th Ed., Prentice Hall, S. Haykin, Kalman filtering and neural networks, Wiley, S.J. Julier and J.K. Uhlmann, Unscented filtering and nonlinear estimation, Proceedings of the IEEE, vol. 92, no. 3, pp , Mar 백정호, 박상영, 박은서, 최규홍, 임형철, 박종욱, 확장칼만필터와 UNSCENTED 칼만필터를이용한우주발사체의실시간궤적추정, 한국우주과학회지, 22(4), pp , 2005 년 12 월. 8. 박상혁, 윤중섭, 유창경, Unscented Kalman Filter 를이용한탄도미사일추적, 제어 로봇 시스템학회논문지, 14(9), pp , 2008 년 9 월. 9. B. Saulson and K. Chang, Comparison of nonlinear estimation for ballistic missile tracking, Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, vol. 5096, pp Oct J.-J. Xiao, A. Ribeiro, Z.-Q. Luo, and G.B. Giannakis, Distributed compression-estimation using wireless sensor networks, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 23, no. 4, pp Jul S. M. Kay, Fundamentals of statistical signal processing: estimation theory, Prentice Hall, 제 19 권제 4 호 2010 년 12 월 207

10 김석권 진승리 손재원 박동조 김석권 2005 한양대학교전자전기컴퓨터공학부학사 2008 한국과학기술원전기및전자공학과석사 2008~현재한국과학기술원전기및전자공학과박사과정 관심분야 : 모델링 & 시뮬레이션, Communication Systems 진승리 (seungri@kaist.ac.kr) 2007 부산대학교전자전기통신공학부학사 2009 한국과학기술원전기및전자공학과석사 2009~현재한국과학기술원전기및전자공학과박사과정 관심분야 : 모델링 & 시뮬레이션, Communication Systems 손재원 (sonjaewon@kaist.ac.kr) 2009 부산대학교전자전기통신공학부학사 2009~현재한국과학기술원전기및전자공학과석사과정 관심분야 : 모델링 & 시뮬레이션, 영상처리 박동조 (djpark@ee.kaist.ac.kr) 1976 서울대학교전자공학과학사 1981 University of California, Los Angeles 전자공학과석사 1984 University of California, Los Angeles 전자공학과박사 1985~현재한국과학기술원전기및전자공학과교수 관심분야 : 모델링 & 시뮬레이션, Communication Systems, 영상처리 208 한국시뮬레이션학회논문지

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±è¼ºÃ¶ Ãâ·Â-1 Localization Algorithms Using Wireless Communication Systems For efficient Localization Based Services, development of accurate localization algorithm has to be preceded. In this paper, research trend