INS/GPS 통합 항법 시스템의 위치 오차 개선을 위한 IMM 필터 설계 = A Design of the IMM Filter for Improving Position Error of the INS / GPS Integrated System

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 위성 항법 해를 이용하여 INS의 순수항법을 보상하는 INS / GPS 통합 항법 알고리즘을 구성할 때 불안정한 위성 항법 위치 해 출력에도 안정적인 항법 성능을 보장할 수 있는 IMM (interacting multiple model)필터를 설계하였다. INS / GPS 통합 항법 시스템 구조 내에 칼만필터를 서브 필터로 하는 IMM 필터 구조를 정의하였다. IMM필터 구성시 서브필터는 2개로 구성하였으며, 각각의 칼만필터는 INS의 오차 방정식으로부터 위치, 속도, 자세, 센서 오차 등으로 구성한 16차의 상태를 정의하고 추가로 위성항법의 유색 잡음(coloured measurement noise)영향으로 2차를 확장하였다. 제안한 IMM 필터의 성능을 확인하기위해 위성항법에 임의의 오차를 위도와 경도에 삽입하고 필터의 추종성을 확인하는 것으로 성능을 비교 분석하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 100회 수행하여 결과를 RMS로 비교한 결과 제안한 필터 방식이 오차에 대해 안정적이며 빠른 수렴결과를 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, interacting multiple model (IMM) filter was designed that guarantees a stable navigation performance even in the unstable satellite navigation position. In order to design IMM filter in INS / GPS integrated navigation system, sub filter of the IMM filter is defined as Kalman filter. In the IMM filter configuration, two subfilters are determined. Each Kalman filter defines the six-teenth state composed of position, velocity, attitude, and sensor error from the INS error equation and the states additionally derived in case of the coloured measurement noise. In order to verify the performance of the proposed filter, we compared the performance how the filter works in the presence of arbitrary error in GPS navigation solution. The Monte Carlo simulation was performed 100 times and the results were compared with the root mean square(RMS). The results show that the proposed method is stable against errors and show fast convergence.