재사용발사체 항법 필터를 위한 학습 기반 최적 설계 기법

Q: 이 논문에서 정의한 비동기 필터란 무엇인가?

서로 다른 주기로 측정되는 다양한 센서의 측정치들을 효율적으로 융합하여 시스템의 상태 변수를 정밀하게 추정하는 기법을 의미한다. 본 연구에서는 특히 GNSS/INS 정보와 전파고도계 정보를 융합하여 재사용 발사체의 항법 성능을 최적화하는 데 사용된다.

Q: 재사용 발사체 항법 필터의 설계 성능을 높이는 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, 실제 실험 데이터와 머신러닝 패키지의 자동미분 기능을 결합한 학습 기반 최적화 기법을 적용함으로써 비동기 필터의 설계를 효과적으로 수행하였다. 이를 통해 일반적인 비가우시안 신호 특성 환경에서도 우수한 항법 성능을 확보할 수 있다.

황현수; 송승한; 김효중; 전하민; 김종한

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 황현수 (인하대학교) 송승한 (인하대학교) 김효중 (인하대학교) 전하민 (인하대학교) 김종한 (인하대학교)

저널정보: 한국항공우주학회 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 한국항공우주학회 2023 제1회 우주학술대회

발행연도: 2023.6

수록면: 335 - 335 (1page)

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기존 발사체는 일회성으로 발사 당 큰 비용과 시간이 소요되어, 최근 우주 산업에서는 비용 절감을 위해 임무 수행 후 재사용이 가능한 발사체에 관한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 연구팀에서는 1톤급 메탄 엔진 기반 발사체의 최적 고기동 연착륙 기술을 연구하고 있으며, 이를 위해 RTK 기반의 GNSS/INS 센서와 전파고도계를 사용한다. 비동기 필터는 이종 센서들로부터 획득한 서로 다른 주기의 측정치들을 융합하여 상태 변수를 추정하는 기법으로, RMSE 측면에서 ... 전체 초록 보기

#Reusable Launch Vehicle (재사용 발사체) #Asynchronous Filter (비동기 필터) #Navigation Filter (항법 필터) #Learning-based optimization (학습 기반 최적화)

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