Abstract
Using the equivalent ARMA model representation of the mixed random errors, we propose Klaman filter design methods for aided INS(Inertial Navigation System) which contains the gyroscope mixed random errors. At first step, considering the characteristic of indirect feedback Kalman filter used in the aided INS, we perform the time difference of equivalent ARMA model. Next, according to the order of the time differenced ARMA model, we achieve the state space conversion of that by two methods. If the order of AR part is greater than MA part, we use controllable or observable canonical form. Otherwise, we establish the state apace equation via the method that several step ahead predicts are included in the state variable, where we can derive high and low order models depending on the variable which is compensated from gyroscope output. At final step, we include the state space equation of gyroscope mixed random errors into aided INS Kalman filter model. Through the simulation, we show that both the high and low order filter models proposed give less navigation errors compared to the conventional filter which assume the mixed random errors as white noise.
불규칙 혼합잡음의 등가 ARMA 모델 표현을 사용하여 자이로의 불규칙 혼합잡음을 고려하는 보조항법시스템 칼만필터 설계 방법을 제안한다. 필터 설계 절차는 먼저 보조항법 시스템에 사용되는 필터는 간접 되먹임 칼만필터임을 고려하여 등가 ARMA 모델로 표현된 자이로 불규칙 잡음의 시간 차분을 구한다. 다음으로 시간 차분된 ARMA 모델을 상태 방정식으로 표현하는데 AR과 MA 차수에 따라 두 가지로 나누어진다. 먼저 AR 차수가 큰 경우 가제어 혹은 가관측 특이형태를 사용한다. MA 차수가 큰 경우에는 몇 단계 이후의 예측치를 상태변수로 하는 상태방정식을 사용하는데, 이때 자이로 출력을 보상하는 값에 따라 다시 고차수 필터와 저차수 필터로 구분된다. 마지막으로 자이로 불규칙 잡음을 보조항법시스템 칼만필터에 포함시켜 최종적인 필터 모델을 얻는다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 고차수 및 저차수 필터 모두 혼합잡음을 백색잡음으로 간주한 기존의 필터보다 항법오차를 감소시킬 수 있음을 보임으로써 그 효용성을 제시한다.
