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논문 기본 정보

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목성훈 (한국과학기술원) 방효충 (한국과학기술원) 권재현 (서울시립대학교) 유명종 (국방과학연구소)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제19권 제8호
발행연도
2013.8
수록면
702 - 708 (7page)

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Underwater TRN (Underwater Terrain Referenced Navigation) estimates an underwater vehicle state by measuring a distance between the vehicle and undersea terrain, and comparing it with the known terrain database. TRN belongs to absolute navigation methods, which are used to compensate a drift error of dead reckoning measurements such as IMU (Inertial Measurement Unit) or DVL (Doppler Velocity Log). However, underwater TRN is different to other absolute methods such as USBL (Ultra-Short Baseline) and LBL (Long Baseline), because TRN is independent of the external environment. As a magnetic-field-based navigation, TRN is a kind of geophysical navigation. This paper develops an EKF (Extended Kalman Filter) formulation for underwater TRN. A filter propagation part is composed by an inertial navigation system, and a filter update is executed with echo-sounder measurement. For large-initial-error cases, an adaptive EKF approach is also presented, to keep the filter be stable. At the end, simulation studies are given to verify the performance of the proposed TRN filter. With simplified sensor and terrain database models, the simulation results show that the underwater TRN could support conventional underwater navigation methods.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관성 센서 기반 시스템 모델
Ⅲ. 소나 센서 기반 측정치 모델
Ⅳ. 확장 칼만 필터를 적용한 지형참조항법
Ⅴ. 시뮬레이션 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES

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