고속 비행체 상태추정과 궤적·발사원점 추정을 위한 확률 필터링 연구

Probabilistic Filtering for Trajectory and Launch-Point Estimation of High-Speed Vehicles

연구 내용

관측 노이즈와 동역학의 잠재 파라미터 불확실성을 고려해 칼만 기반 추정과 EM/IMM 필터로 궤적 및 발사원점을 추정하는 연구입니다.

고속 비행체의 궤적은 대기 조건 변화와 비행체 자체 파라미터 변동에 의해 달라지므로, 잠재 동역학 요인을 함께 추정하는 문제가 핵심입니다. 관측치의 전후방 정보를 결합하는 확률적 추정 절차에 기반해 라플라스/확장 칼만 계열 스무딩을 포함한 기대 단계 구조를 사용합니다. 이어서 대상 파라미터(예: 질량 등)를 최대우도 관점에서 최적화하며, 알려지지 않은 파라미터를 보정하기 위해 베이지안 최적화와 가우시안 프로세스 회귀를 연계합니다. 또한 다중 차원 IMM 필터와 역동역학을 통해 발사원점 추정 오차를 오차 수준 가정하에 검증하는 접근을 수행합니다.

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연구 흐름

초기 연구에서는 고속 비행체의 잠재 상태와 파라미터를 동시에 추정하기 위해, 관측 가능성과 동역학 모델을 연결하는 확률 추정 틀을 구성하는 데 집중합니다. 이후 기대-최대화 형태의 블랙박스 알고리즘을 통해 잠재 파라미터의 추정과 궤적 스무딩을 결합하고, 베이지안 최적화를 활용해 미지 파라미터 보정 절차를 정교화합니다. 한편 별도의 궤적/발사원점 문제에서는 다중 차원 IMM 필터를 구성해 발사 이후 단계의 파라미터를 먼저 추정한 뒤, 역동역학으로 발사원점을 추정하며 최적 IMM 구조를 비교하는 실험으로 확장합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

고속 표적 추적 알고리즘
레이더 기반 발사원점 추정
센서 융합 상태추정
궤적 스무딩 및 보정
다중 모델 필터 설계
동역학 파라미터 보정
실시간 추정 시스템 구축
불확실성 하 가이드 추정
추적 기반 관측 오차 분석
베이지안 최적화 보정 모듈