확장형 칼만 필터 (EKF)를 적용한 기뢰 탐지용 수중 드론의 정확도 향상
Ⓒ 2024 Korea Society for Naval Science & Technology
초록
본 논문에서는 확장형 칼만 필터를 적용하여 수중 환경에서 수중 드론의 기뢰 탐지 정확도를 향상시키기 위한 방안을 제안한다. Matlab 코드 기반 시뮬레이션 결과 확장형 칼만 필터를 적용했을 때 수중 기뢰 탐지 시 정확도가 27 % 향상되고, 온도, 압력 및 소음과 같은 수중 환경의 복잡한 변수들로 인한 오류를 효과적으로 보정할 수 있었다. 이는 확장형 칼만 필터가 다양한 수중 환경 조건에서 신뢰할 수 있는 탐지 결과를 제공할 수 있음을 의미한다. 마지막으로 확장형 칼만 필터를 수중 드론에 적용할 방안과 향후 연구 과제에 대하여 제시하였다.
Abstract
In this paper, we propose a method to improve the mine detection accuracy of underwater drones in the underwater environment by applying the extended Kalman filter. Matlab code-based simulation showed that when an extended Kalman filter was applied, the accuracy was improved by 27 % when detecting underwater mines, and errors caused by complex variables in the underwater environment such as temperature, pressure, and noise could be effectively corrected. This means that EKF can provide reliable detection results in a variety of underwater environmental conditions. Finally, we presented ways to apply the extended Kalman filter to underwater drones and future research tasks.
Keywords:
Extended Kalman Filter, Underwater Drone, Mine Detection, Underwater Environment키워드:
확장형 칼만 필터, 수중 드론, 기뢰 탐지, 수중 환경Acknowledgments
이 논문은 2024년도 해군사관학교 해양연구소 및 해사교육진흥재단 지원을 받아 수행된 논문임.
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