Study on the condition of the open source software license

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 법학과, 2011.2. 정상조.Maste

Reaction Wheel Fault Detection Simulator Using Interacting Multiple Model Filter

인공위성은 우주에서 운용되는 만큼 고장이 발생하면 수리가 불가능하다. 특히, 구동기의 고장은 인공위 성의 임무수행의 매우 중요한 역할을 하기 때문에 구동기의 고장검출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 인공위성 시뮬레이터를 구성하고 시뮬레이터에 구동기 고장검출을 위한 고장검출 블록을 구성하였다. 구동기 고장검출 블록에는 구동기의 고장검출을 위해 많이 사용하는 방법인 IMM(interacting multiple model) 필터를 적용한다. IMM 필터의 고장검출 성능을 높이기 위해 벌점을 이용하여 고장검출 성능 및 시간을 단축시켰다. 개발된 인공위성 시뮬레이터는 인공위성 동역학 블록, 센서 신호 생성 블록, 제어 블록, 구동기 고장검출 블록 및 가상화 블록으로 구성하였다. 구동기 고장검출 성능을 검증하기 위해 시 뮬레이션을 수행하였으며 그 결과 구동기 고장검출 성능을 확인할 수 있었다. A satellite operates in the space, if the satellite has a fault, it could not repair immediately. Expecially, actuator faults could be influenced satellite mission. Thus, the actuator fault detection is very important. In this paper, we are developed the satellite simulator by Matlab/Simulink and actuator fault detection block. The actuator fault detection block was used the IMM(interactng multiple model) filter for detecting reaction wheel fault. To increase fault detection performance, we used scalar penalty method in the actuator FDI block. The satellite simulator was constructed the satellite dynamic, sensor signal generation, control, actuator FDI and visualization block. We performed several simulations. The result was showed in the paper.본 연구는 한국연구재단을 통해 교육과학기술부의 NSL(National Space Lab)으로부터 지원(과제번호 2011-0018663)받아 수행되었음

A Scalar Adaptive Filter Considering Acceleration for Navigation of UAV

This paper presents a novel scalar adaptive filter, which is reformulated by additional acceleration term. The filter continuously estimates three different kinds of covariance such as the measurement noise covariance, the velocity error covariance and the acceleration error covariance. For estimating three covariances, we use the innovation method for the measurement noise covariance and the least square method for other covariances. In order to verify the proposed filter performance compared with the conventional scalar adaptive filter, we make indoor experimental environrnent similar to outdoor test using the ultrasonic sensors instead of GPS. Experimental results show that the proposed filter has better position accuracy than the traditional scalar adaptive filter.KOSE

상호다중모델 기반의 적응감쇠 필터 및 무인기 항법에의 응용

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2015. 2. 박찬국.어떤 시스템을 필터를 이용하여 추정하고자 할 때 모델의 불확실성과 측정치의 불확실성을 고려해야 한다. 모델의 불확실성은 병렬구조를 갖고 다양한 모델을 사용할 수 있는 IMM (Interacting Multiple Model, 상호간섭다중모델) 필터를 사용하여 보상할 수 있고, 측정치의 불확실성은 다양한 적응 필터를 사용하여 보상할 수 있다. 특히, 상실인자 (forgetting factor)를 이용하여 필터의 게인을 조정하는 적응감쇠 (adaptive fading) 필터를 이용하여 보상할 수 있다. 하지만 일반적인 IMM 필터와 적응감쇠 필터는 모델과 측정치의 불확실성을 동시에 고려하기 힘든 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 두 가지 불확실성을 동시에 고려할 수 있는 필터 연구를 수행하였다. 측정치의 불확실성을 보상할 수 있는 적응감쇠 필터의 성능을 향상시키기 위하여 상실인자를 계산할 때 기존의 trace 방식을 2-norm 형태로 수정하여 설계하였으며 이를 바탕으로 IMM 필터의 병렬구조를 기반으로 하는 새로운 필터를 설계하였다. 이렇게 설계된 필터의 성능을 검증하기 위하여 다양한 형태의 적응 필터와 수치 시뮬레이션을 통해 확인하였으며, 그 결과 기존의 적응 필터에 비해 추정성능이 향상됨을 확인하였다. 최근 들어 무인기 (UAV: Unmanned Aerial Vehicle)를 이용한 정렬비행에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있는데 무인기의 항법은 처음에는 관성항법장치 (INS: Inertial Navigation System)를 이용한 방법이 주를 이루었으나 관성항법 장치는 잘 알려져 있는 것과 같이 시간에 따라 오차가 누적 되기 때문에 독자적으로 항법을 하는데 한계가 있었다. 가장 많이 사용하는 방식은 GPS/INS 복합항법 시스템을 사용하는 것이다. 무인기 상대항법의 경우에는 선도기와 후속기 모두 GPS 항법시스템과 관성항법 시스템을 모두 갖춰야 한다. 따라서 시스템이 복잡해지고 그만큼 가격이 상승하는 단점을 지니고 있다. 또한, GPS는 잠재적인 위험을 가지고 있는데 바로 재밍(jamming)에 취약하다는 점이다. 이러한 점을 극복 할 수 있는 방법 중에 하나가 바로 카메라를 이용하여 항법 정보를 추출하여 사용하는 영상기반 항법(vision-based navigation)이다. 본 논문을 통해서 제안된 필터를 단일 카메라 정보만을 사용하는 무인기의 상대항법에 적용하여 제안된 필터의 성능이 기존의 필터보다 우수함을 보였다. 단일 카메라를 사용한 UAV의 상대항법은 두 대의 비행체가 일정거리를 유지하여 비행하는 것을 목적으로 하는데, 실제 비행 시에는 바람의 영향으로 두 대의 비행체 간의 상대거리가 일정하게 유지되기 힘들고, 영상정보를 이용한 측정치는 구름, 태양 등의 영향으로 부정확한 영상정보를 제공한다. 실제 비행시험 데이터를 이용한 시험결과, 제안된 필터는 기존의 필터에 비해 상태변수 추정성능이 향상되고 비정상 측정치가 인가되는 상황에서 안정적인 상태변수 추정이 가능함을 보였다. 영상기반의 항법을 무인기 상대항법에 적용하면 외부의 센서의 도움 없이 후속기에 장착된 카메라만을 이용하여 상대항법 정보를 추정할 수 있는 장점이 있다. 이러한 장점은 군사적인 목적에서는 두 무인기간의 정보교환이 없기 때문에 상대방에게 노출될 위험이 그만큼 감소되는 효과를 얻을 수 있고, 민간분야에서는 시스템이 간단해 지고 단순화 되어 그만큼 비용을 절감할 수 있다. 결론적으로 제안된 상호다중모델 기반의 적응감쇠 필터는 무인기의 항법뿐만 아니라 다양한 항법 시스템에서도 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.The filter should consider the model and measurement uncertainty for estimating one system. The uncertainty of the model can be compensated by the IMM (Interacting Multiple Model) filter. The uncertainty of the measurement can be compensated by the adaptive filter. Especially, the AF (Adaptive Fading) filter with forgetting factor for compensating filter gain is very adequate filter. However, these two filters, which are the IMM and AF filter, can hardly consider two uncertainties at the same time. Thus, the main goal of this dissertation is to design an adaptive fading filter based on IMM filter structure. The proposed filter combines the advantages of the AF filter and IMM filter. In order to improve AF filter performance, 2-norm method is used for calculating forgetting factor and IMM filter structure is applied. In recent years, the topic of multiple UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) formation has become a hot subject for the reason that it can be widely applied in both military and commercial application. One of the first techniques considered for UAV navigation is the INS (Inertial Navigation System). Given initial conditions, an INS estimates UAVs position and velocity by integrating inertial sensor data. While the INS is widely used, it suffers from error accumulation, which increases with time. The INS cannot give accurate navigation information alone. The most common navigation approach is the INS/GPS integrated navigation system. For the relative navigation, each UAV must have the full GPS and INS sensor complement. Thus, the use of multiple sensors can result in complex and expensive navigation systems. In addition, the method is not suitable to the case when potential disturbances and loss of GPS signal exist. Especially, the GPS signal is very weak for jamming signal. An alternative method is the vision-based navigation. The method has the advantage that does not depend on the external sensor. The estimated result of UAV relative states were improved by the proposed filter. In the relative state estimation, the EKF is most common filtering technique. However, the EKF uses only one system model. It could not give accurate estimation result, because the relative distance of UAVs has continuously varying. To improve state estimation performance, the IMM filter may provide good performance with efficient computation. However, the IMM filter can affect by unwilled measurements. The AF filter is very adequate filtering algorithm for incomplete dynamic equation, which has incomplete process noise covariance, unknown input bias or incomplete model coefficients, and incomplete measurement equation, which is incomplete measurement noise covariance or unknown measurement bias. However, AF filter cannot consider the two kinds of properties, which are incomplete dynamic and measurement equation, at the same time. Thus, two types of adaptive filters, which are the IMM filter and AF filter, were combined. To achieve this purpose, variety adaptive methods are studied. The characteristics of AF and the IMM filter are analyzed. Through these studies, the modified AF filter based on the IMM filter structure is designed and proposed in this dissertation. To verify the proposed filter performance, several simulations were performed. Especially, the real flight data was used for verifying the proposed filter performance. In conclusion, the proposed filter can improve estimation performance for UAV relative navigation with abnormal measurement. The proposed filter can be used for other navigation system for improving estimation performanceCHAPTER 1. INTRODUCTION 1 1.1 Motivation and Background 1 1.2 Objective and Contribution 4 1.3 Organization 6 CHAPTER 2. ADAPTIVE FILTER FOR INCOMPLETE INFORMATION 7 2.1 Discrete Time Model and Kalman Filter 7 2.2 Conventional Adaptive Filter 9 2.2.1 Scalar Adaptive Filter 9 2.2.2 R-adaptation Filter 19 2.2.3 Adaptive Fading Filter 22 2.2.4 Interacting Multiple Model Filter 27 2.3 Summary and Conclusion 33 CHAPTER 3. MODIFIED ADAPTIVE FADING FILTER WITH IMM STRUCTURE 35 3.1 Problem Statement 35 3.1.1 Adaptive Fading Filter Features 36 3.1.2 IMM Filter Features 51 3.2 Proposed Filter 69 3.2.1 Proposed Filter in Linear Stochastic System 70 3.2.2 Simulation Result for Abnormal Measurement Eliminating 79 3.2.3 Performance Comparison Between Trace and 2-norm Method 86 3.3 Summary and Conclusions 89 CHAPTER 4. APPLICATION TO SINGLE CAMERA BASED UAV RELATIVE NAVIGATION 91 4.1 Relative State Estimation Model and EKF 92 4.2 Application of the Proposed Filter 98 4.2.1 Simulation Results for Single Camera-based Relative Navigation 98 4.2.2 Experimental Results for Single Camera-based Relative Navigation 104 4.3 Summary and Conclusions 112 CHAPTER 5. CONCLUSION 114 BIBLIOGRAPHY 116 국문초록 128Docto

An Extended Scalar Adaptive Filter for Mitigating Sudden Abnormal Signals of Guided Missile

An extended scalar adaptive filter for guided missiles using a global positioning system receiver is presented. A conventional scalar adaptive filter is adequate filter for eliminating sudden abnormal jumping measurements. However, if missile or vehicle velocities have variation, the conventional filter cannot eliminate abnormal measurements. The proposed filter utilizes an acceleration term, which is an improvement not used in previous conventional scalar adaptive filters. The proposed filter continuously estimates noise measurement variance, velocity error variance and acceleration error variance. For estimating the three variances, an innovation method was used in combination with the least square method for the three variances. Results from the simulations indicated that the proposed filter exhibited better position accuracy than the conventional scalar adaptive filter.NS

Performance Analysis of Scalar Adaptive Filter for Formation Flying

In this paper, the performance of a scalar filter and a scalar adaptive filter are anal yzed. In order to make indoor experimental environment similar to outdoor test, ultrasonic sensors are used instead of CPS. The scalar adaptive filter, which is continuously estimating velocity error covariance and measurement noise covariance by using adaptive method, is different from the scalar filter. Experimental results show that the scalar adaptive filter has better position estimating performance than the scalar filter by estimating above two parameters with an adaptive method.이 논문은 한국과학재단 특정기초연구(R01-2006-000-10189-0) 지원으로 수행되었습니다

Outlier Elimination Method for Mitigating Sudden Abnormal Measurements of Guided Missile

유도 미사일은 세계 2차 대전 이후 개발되기 시작해서 현재는 최첨단 기술이 융합되어 그 성능이 월등히 향상 되었다. 유도 미사일은 발사하는 위치나 목표물의 위치에 따라 여러 종류로 나눌 수 있는데, 본 논문에서는 SSM(Surface to surface missile) 고려하였다. SSM의 사거리는 최소 수 Km에서 최대 수천 Km에 달하기 때문에 미사일의 위치 추정이 임무의 성공 여부를 결정지을 정도로 중요하다. 최근 많은 유도 미사일은 관성센서를 이용하기도 하지만 GPS(Global Positioning System)를 이용하여 미사일의 위치를 획득한다.KOSEF/NS

An Adaptive Extended Kalman Filter for UAV Formation Flight Using Single Camera

본 논문에서는 단일 카메라를 이용한 무인기 편대비행 시 상대항법 정보 추정을 위한 적응 확장 칼만필 터를 제안하였다. 단일 카메라를 사용하면 거리 변화에 따른 정보를 추출하기 어렵기 때문에 본 논문에 서는 대응각을 이용하여 이를 해결하였다. 하지만 영상정보를 이용하면 원하지 않는 잡음에 의한 영상정보의 품질이 저하된다. 이를 해결하기 위해 확장 칼만필터에 필터의 게인을 보정할 수 있는 적응 기법을 도입하였다. 적응 기법을 사용하면, 부정확한 영상정보에 대해서도 안정적인 상태변수 추정이 가능하다. 단일 카메라로부터 얻는 정보는 앙각, 방위각, 대응각이다. 제안된 필터의 성능 검증을 위해 수치 시뮬레이션을 수행하였다. In this paper, we propose an adaptive extended Kalman filter for estimation of relative navigation using single camera in UAV formation flight. However, changes in the range from the camera to the target will be harder to determine due to the difficulty of depth perception with monocular vision, we solve this problem using subtended angle. However, when we used vision-based information, the single camera provides noisy measurements. To solve this phenomenon, we apply the adaptive method to extended Kalman filter. The measurements from camera are elevation, azimuth and subtended angles. Numerical simulation is performed to verify the estimation performance of the proposed adaptive extended Kalman filter.본 논문은 국방과학연구소의 지원을 받아 수행된 연구입니다.(계약번호:ADD-11-01-03-06

An Integrated Fault Detection and Isolation Method for Sensors and Actuators of LEO Satellite

An integrated fault detection and isolation method is proposed in this paper. The main objective of this paper is development fault detection, isolation and diagnosis algorithm based on the DKF (Decentralized Kalman Filter) and the bank of IMM (I nteracting Multiple Model) filters using penalty scalar for both partial and total faults and the outlier detection algorithm for preventing false alarm also included. The proposed FDI (Fault Detection and Iso lation) scheme is developed in four phases. In the first phase, the outlier detection filter is designed to prevent false alarm as a pre-filter. In the second phases, two local filters and master filter are designed to detect sensor faults. ln the third phases, the proposed FDI scheme checks sensor residual to isolate sensor faults and 11 EKFs actuator fault lllodels are designed to detect wherever actuator faults occur. ln the last phases, four filters are designed to identify the fault type which is either the total fault or partial fault. The developed scheme can deal with not only sensor and actuator faults, but also preventing false alarm. An important feature of the proposed FDJ scheme can decreases fault isolation time and figure out not only fault detection and isolation but also fault type identification. To verify the proposed FDI algorithm performance, the Simulator is also developed under the Matlab/Simulink environment.NSL(KOSEF

Fault Detection of a Redundant IMU Using Wavelet Analysis

고장검출 및 분리기법은 대상 시스템의 계층에 따라 시스템 수준의 고장 진단기법과 국소적 하위 시스템 수준의 고장 진단기법으로 분류될 수 있다. 시스템 수준의 고장 진단기법은 서로 다른 센서들의 출력에 기반하기 때문에 안전성과 강건성을 보장하지 못해 여러 단점을 가지고 있다. 같은 종류의 센서라 할지라도 온도, 압력, 탑재위치 등과 같은 환경조건에 따라서 고유한 특성이 나타나며 사용자에 따라 동종 센서에 관하여 서로 다른 다양한 수학적 모델링 또하나 가능하다. 그러한 수학적 모델을 변화하는 환경조건하에서 적용하기도 힘든 것이 사실이다. 따라서 최근에는 국소적 하위 수준의 기법, 즉 센서 신호에 기반한 ILM(In-Line Monitoring) 기법이 고장 진단을 위해 연구되고 있다. 이러한 하위 시스템 수준의 고장 진단기법들은 어떠한 외부의 도움이 없이 가공되지 않은 센서의 출력을 이용한다는 장점을 가지고 있다.KOSEF/NS