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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서주노 (해군사관학교 기계공학과)
저널정보
한국군사과학기술학회 한국군사과학기술학회지 한국군사과학기술학회지 제8권 제4호
발행연도
2005.1
수록면
14 - 23 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2011

자율무인잠수정의 자율기술 수준 및 발전 동향
서주노 ,  최중락 전자공학회지 2011.07 학술저널
자율무인잠수정 운항기술 발전 동향
서주노 ,  김도완 ,  이호재 제어로봇시스템학회지 2011.06 학술저널

2005

자율무인잠수정의 수중도킹을 위한 평면 제어기 설계
서주노 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 2005.12 학술대회자료
무인잠수정의 수중합법을 위한 센서융합
서주노 한국군사과학기술학회지 2005.01 학술저널

1990

무인잠수정의 깊이조정을 위한 슬라이팅 모우드 설계
서주노 ,  서영태 대한기계학회 춘추학술대회 1990.01 학술대회자료

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In this paper we propose a sensor fusion method for the navigation algorithm which can be used to estimate state vectors such as position and velocity for its motion control using multi-sensor output measurements. The output measurement we will use in estimating the state is a series of known multi-sensor asynchronous outputs with measurement noise. This paper investigates the Extended Kalman Filtering method to merge asynchronous heading, heading rate, velocity of DVL, and SSBL information to produce a single state vector. Different complexity of Kalman Filter, with. biases and measurement noise, are investigated with theoretically data from MOERI's SAUV. All levels of complexity of the Kalman Filters are shown to be much more close and smooth to real trajectories then the basic underwater acoustic navigation system commonly used aboard underwater vehicle.
#무인잠수정 #확장칼만필터 #도플러속도계 #초단거리선배열 #센서융합 #항해 #UUV #EKF #DVL #SSBL #Sensor Fusion #Navigation

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