항공기 용 다중센서 데이터퓨전 소프트웨어 설계
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 김동윤 | - |
dc.contributor.author | 홍성민 | - |
dc.date.accessioned | 2019-10-21T07:24:54Z | - |
dc.date.available | 2019-10-21T07:24:54Z | - |
dc.date.issued | 2015-02 | - |
dc.identifier.other | 19222 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/18650 | - |
dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 정보통신대학원 :소프트웨어아키텍처,2015. 2 | - |
dc.description.abstract | 현대의 항공기에서 Multi Sensor Data Fusion은 핵심적인 기능이다. Multi Sensor Data Fusion은 복수의 Sensor로부터 획득한 다양한 정보를 활용하여 단일 Sensor로부터 획득한 정보보다 더 다양하고 정확한 정보를 구성하기 위하여 사용되는 기능으로, 특히 짧은 시간 내에 다수의 Sensor를 활용하여 적을 확인/식별하고 정확하고 효과적으로 무장을 사용하여야 하는 전투 임무기에 있어서 효과적인 Multi Sensor Data Fusion 알고리즘은 필수적이다. 美 국방성 JDL에서 제안한 Data Fusion Process Model에 따르면 Fusion Level은 0 ~ 4 단계로 정의할 수 있으며, Level 0 ~ 1 단계는 Low Level Processing, Level 2 ~ 3는 High Level Processing으로 구분될 수 있다. 또한 Multi Sensor Data Fusion System은 구현 방식에 따라 Central Level Fusion과 Sensor Level Fusion으로 나눌 수 있다. Central Level Fusion은 센서로 부터 모든 Raw 데이터를 수신하여 Fusion Processor가 모든 작업을 수행하는 것이며, Sensor Level Fusion은 센서에서 결정한 항적 정보를 기반으로 Data Fusion을 수행하는 방식이다. 항공기 임무컴퓨터에서는 주로 Low Level Processing을 Sensor Level Fusion 방식으로 구현하여 센서로부터 획득한 정보를 활용하여 더욱 정확한 항적의 위치정보와 상태정보를 결정한다. 본 연구에서 개발한 Multi Sensor Data Fusion Software는 Target Model Component, Sensor Simulation Component, Operational Flight Program Component로 구성되며, 실질적인 Data Fusion Software는 Operational Flight Program Component에 구현되었다. Operational Flight Program Component는 입력된 항적 정보를 Data Fusion Process에서 처리할 수 있는 정보 형태로 변환(전처리)하는 Report Manager와 실제 Fusion 알고리즘이 구현되어 Fusion Processing을 수행하는 Position Fusion Process, Fusion이 수행된 결과물(항적)을 이용하여 시스템 내부적으로 관리 중인 항적 데이터 베이스를 업데이트 하는 Track Manager, 그리고 시스템의 항적들을 시현하기 위한 Display Manager로 구성되어 있다. Position Fusion Process에서는 Prediction, Gating, Costing, Association, Fusion 작업을 수행하여 시스템이 관리하는 최적의 항적 위치를 계산한다. Matlab 환경에서 Multi Sensor Data Fusion Software를 개발하고 시험한 결과, 위치 정확도 측면에서 Data Fusion을 수행한 데이터가 Sensor 개별의 정보보다 대체로 정확하다는 사실을 확인하였다. 또한 Fusion의 수행주기에 따른 정확도 비교 결과 Fusion 수행주기가 짧을수록 정확도가 높아진다는 사실을 확인하였으며, Sensor의 항적 Report 시나리오를 통해 개발된 Track Manager Software의 기능을 점검하였다. 마지막으로 Postion Fusion Process에 적용된 GNN Assignment 알고리즘 검증 결과, Sensor가 보고하는 항적정보의 Uncertainty가 일정 수준 이상이 되는 시점에 근접 비행이나 교차 비행 시에는 Miss Assignment가 발생하였으나, 대체로 정확한 Assignment를 수행한다는 것을 확인하였다. | - |
dc.description.tableofcontents | I. 서론 1 1. 연구 배경 및 목적 1 2. 연구 범위 및 방법 3 II. 본론 6 1. Data Fusion 일반 6 가. Multi Sensor Data Fusion의 정의 및 장점 6 나. Data Fusion Process Model 9 1) JDL Data Fusion Process Model 9 2) Waterfall Fusion Model 13 다. Multi Sensor Data Fusion Type 14 2. Data Fusion Software 적용 사례 16 가. LM 社 ATL의 Data Fusion Software 16 나. Boeing 社 Phantom Works의 Data Fusion Software 19 3. 항공기 용 Multi Sensor Data Fusion Software 설계 21 가. 가정사항 21 나. 소프트웨어 구조 23 다. Operational Flight Program 컴포넌트 24 1) Position Fusion Process 25 2) Track Manager 33 4. 실험 결과 35 가. 실험 시나리오 35 나. 실험 결과 분석 37 1) Data Fusion의 효과 37 2) Fusion 수행 주기에 따른 정확도 분석 40 3) 항적 관리 기능 평가 42 4) GNN Assignment 알고리즘 확인 43 Ⅲ. 결론 45 Ⅳ. 보완 및 발전 방향 46 참고문헌 47 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
dc.title | 항공기 용 다중센서 데이터퓨전 소프트웨어 설계 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.affiliation | 아주대학교 정보통신대학원 | - |
dc.contributor.department | 정보통신대학원 소프트웨어아키텍처 | - |
dc.date.awarded | 2015. 2 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.identifier.localId | 695739 | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000019222 | - |
dc.subject.keyword | Multi Sensor Data Fusion | - |
dc.subject.keyword | 다중센서 | - |
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