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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국우주과학회 Journal of Astronomy and Space Sciences Journal of Astronomy and Space Sciences 제29권 제4호
발행연도
2012.1
수록면
363 - 374 (12page)

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This paper studies the problem of tracking a re-entry vehicle (RV) in order to predict its impact point on the ground. Re-entry target dynamics combined with super-high speed has a complex non-linearity due to ballistic coefficient variations. However, it is difficult to construct a database for the ballistic coefficient of a unknown vehicle for a wide range of variations, thus the reliability of target tracking performance cannot be guaranteed if accurate ballistic coefficient estimation is not achieved. Various techniques for ballistic coefficient estimation have been previously proposed, but limitations exist for the estimation of non-linear parts accurately without obtaining prior information. In this paper we propose the ballistic coefficient β model-based interacting multiple model-extended Kalman filter (β-IMM-EKF) for precise tracking of an RV. To evaluate the performance, other ballistic coefficient model based filters, which are gamma augmented filter, gamma bootstrapped filter were compared and assessed with the proposed β-IMM-EKF for precise tracking of an RV.
#ballistic coefficient #coefficient β model-based interacting multiple model-extended Kalman filter #gamma augmented filter #gamma bootstrapped filter #re-entry vehicle

목차

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참고문헌 (17)

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Bar-Shalom Y / 2001 / Estimation with applications to tracking and navigation / Wiley google schola Blom HAP / 1988 / The interacting multiple model algorithm for systems with Markovian switching coefficients / ITAC 33 : 780 ~ 783 google schola Cardillo GP / 1999 / A track filter for reentry objects with uncertain drag / ITAES 35 : 394 ~ 409 google schola Costa PJ / 1994 / Adaptive model architecture and extended Kalman-Bucy filters / ITAES 30 : 525 ~ 533 google schola Dodin P / 2005 / Re-entry vehicle tracking observability and theoretical bound, in Proceedings of the 8th International Conference on Information Fusion / PA 7 : 197 ~ 204 google schola

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