NCW에서 칼만필터를 이용한 대공무기체계 표적위치 예측 알고리즘 구현

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dc.contributor.advisor김영길-
dc.contributor.author서승범-
dc.date.accessioned2019-10-21T07:31:15Z-
dc.date.available2019-10-21T07:31:15Z-
dc.date.issued2018-02-
dc.identifier.other26771-
dc.identifier.urihttps://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/19134-
dc.description학위논문(석사)--아주대학교 IT융합대학원 :IT융합공학과,2018. 2-
dc.description.abstract네트워크 중심전에서 레이더 등의 탐지체계가 수집한 표적정보는 지휘체계를 통해 대공무기체계로 전송되며, 대공무기체계는 네트워크를 통해 수신한 표적정보를 대공무기체계 자체에 탑재된 추적장치로 인계하여 교전을 수행된다. 네트워크를 통해 지휘체계로부터 인계된 표적정보에는 여러 가지 원인으로 인한 오류 정보가 포함되어 있으며, 오류를 제거하고 정확한 실 표적정보를 얻기 위해서 표적정보에 대한 위치예측 알고리즘이 요구된다. 표적정보에 대해 직교좌표계를 이용한 칼만필터 알고리즘을 구현하고 모의시험을 통해 위치예측 성능을 입증하였다. 모의시험 결과, 네 가지 서로 다른 표적모델에 대해 구현한 칼만필터 위치예측 알고리즘이 잘 동작하는 것을 확인하였다-
dc.description.tableofcontents제 1장 서론 1 제 2장 표적 모델링과 칼만필터 알고리즘 4 제 1절 칼만필터 알고리즘의 개요 4 제 2절 표적 모델링 8 제 1항 기준 좌표계의 선정 8 제 2항 직교좌표계에서 표적의 모델링 8 제 3장 칼만필터 알고리즘의 구현 13 제 1절 시스템 요구사항 분석 14 제 2절 시스템 설계 14 제 3절 시스템 구현 18 제 4절 소프트웨어 신뢰성 검증 19 제 4장 실험 및 고찰 20 제 5장 결론 28 참고 문헌 29 ABSTRACT 30-
dc.language.isokor-
dc.publisherThe Graduate School, Ajou University-
dc.rights아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.-
dc.titleNCW에서 칼만필터를 이용한 대공무기체계 표적위치 예측 알고리즘 구현-
dc.title.alternativeImplementation of Position Estimation Algorithm using Kalman Filter for Anti-Aircraft Weapon System on Network Centric Warfare-
dc.typeThesis-
dc.contributor.affiliation아주대학교 IT융합대학원-
dc.contributor.alternativeNameSuh, Seung Bum-
dc.contributor.departmentIT융합대학원 IT융합공학과-
dc.date.awarded2018. 2-
dc.description.degreeMaster-
dc.identifier.localId800464-
dc.identifier.urlhttp://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000026771-
dc.subject.keyword표적위치예측 알고리즘-
dc.subject.keywordKalman Filter-
dc.description.alternativeAbstractTarget information collected by the detection system such as radar system on the Network Centric Warfare is transmitted to Anti-Aircraft Weapon System through Command System. Anti-Aircraft Weapon System engages in a gunfight by transferring target information collected through the network to tracking system such as EOTS. Target information taken over from the network includes errors for various reasons. In order to eliminate errors and obtain accurate real target information, a location estimation algorithm for the target information is required. We implemented the Kalman Filter algorithm using rectangular coordinate system for target information and proved its position estimation performance by simulation test. Simulation results show that location estimation algorithm using Kalman Filter implemented for four different target models works well.-
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Special Graduate Schools > Graduate School of IT Convergence > Department of IT Convergence Engineering > 3. Theses(Master)
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