GPS 없는 UAV의 협동 위치추정: 도착 방향 측정 기반 방법
본 논문은 GPS가 차단된 UAV(Agent B)의 전역 위치를, GPS를 갖춘 UAV(Agent A)가 주기적으로 전송하는 위치와 Agent B가 측정하는 도착 방향(DoA) 정보를 이용해 추정한다. 선형 방정식 구성 → 반정밀도 반정밀도(SDP)와 Orthogonal Procrustes를 통한 초기 해 → 최대우도(ML) 정밀화의 3단계 절차를 제시하고, 실제 비행 데이터와 시뮬레이션으로 검증한다. 또한 두 대의 GPS‑denied UAV가…
저자: James S. Russell, Mengbin Ye, Brian D.O. Anderson
본 논문은 GPS 신호가 차단된 UAV(Agent B)가 전역 좌표계를 복구하기 위해, GPS를 장착한 UAV(Agent A)와의 협동을 기반으로 한 새로운 위치추정 방법을 제안한다. 기존 연구들은 다수의 정지 랜드마크, 양방향 통신, 혹은 다중 측정이 필요했으나, 실제 작전 환경에서는 이러한 가정이 성립하지 않을 수 있다. 따라서 저자들은 두 UAV가 자유롭게 3차원 공간을 이동하면서, Agent A가 자신의 전역 위치를 주기적으로 방송하고, Agent B가 자신의 INS 프레임에 고정된 센서를 이용해 해당 신호의 도착 방향(DoA, azimuth 및 elevation)만을 측정하는 최소 조건을 설정하였다.
### 1. 문제 정의 및 좌표계
네 개의 좌표계가 도입된다: 전역 프레임 \(A_1\), Agent B의 로컬 INS 프레임 \(B_2\), 그와 평행한 몸체‑중심 INS 프레임 \(B_3\), 그리고 몸체‑고정 프레임 \(B_4\). Agent A의 전역 위치 \(p_{A}^{A}\)와 Agent B의 INS 내 위치 \(p_{B}^{B}\)는 각각 센서와 GPS를 통해 얻는다. 두 프레임 사이의 변환은 회전 행렬 \(R_{B}^{A}\in SO(3)\)와 평행이동 \(t_{B}^{A}\)로 완전히 기술된다.
### 2. 선형 시스템 접근법
DoA 벡터 \(\hat q(\theta,\phi)=
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