노이즈
노이즈(Noise)는 기본적으로 모든 센서의 출력 신호에 존재하는 무작위적이고 원치 않는 변동을 의미합니다. 하지만 항법에서 이 개념은 특히 매우 중요합니다. 이는 가속도계, 자이로스코프, GPS/GNSS 수신기와 같은 센서 측정값에서 예측할 수 없는 변동을 말합니다.
일정한 조건 하에서도 센서 출력은 결코 완벽하게 일정하지 않습니다. 결과적으로 이러한 무작위 변동은 계산된 위치에 오차와 표류(drift)를 유발합니다. 또한 속도 및 자세 추정치에도 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 항법 시스템을 설계하려면 노이즈 특성을 이해하는 것이 필수적입니다.
특히 우리는 노이즈 밀도와 바이어스 불안정성(bias instability)을 연구해야 합니다. 궁극적으로 이러한 지식은 신뢰할 수 있는 항법 시스템을 설계하는 데 도움이 됩니다. 이를 최소화하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 시간에 따라 위치 정확도를 유지할 수 있습니다.
센서의 임무는 특정 사항을 측정하는 것입니다. 이상적으로는 일정한 입력이 일정한 출력을 생성해야 합니다. 하지만 이 완벽한 관계는 거의 성립하지 않습니다. 노이즈는 원치 않는 예측할 수 없는 변동을 유발합니다. 이러한 변동은 신호의 무작위 구성 요소입니다. 이들은 진정한 입력 신호와 무관하게 존재합니다.
노이즈는 실제 측정을 실질적으로 손상시킵니다. 센서의 출력 신호를 덜 명확하게 만듭니다. 이러한 선명도의 저하는 흔히 저조한 신호 대 잡음비라고 불립니다. 높은 노이즈 수준은 실제 정보를 완전히 가릴 수 있습니다.
엔지니어와 과학자들은 노이즈를 최소화하기 위해 노력합니다. 이를 통해 수집된 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있음을 보장합니다. 노이즈의 소스는 센서 내부 또는 외부일 수 있습니다. 내부 소스에는 전자기기 내부의 열 효과가 포함됩니다. 외부 소스는 전자기 간섭일 수 있습니다. 필터링 및 차폐와 같은 기법은 원치 않는 효과를 줄이는 데 도움이 됩니다.
노이즈 저감에서 IMU의 사용은 고급 필터링을 통해 내부 센서(자이로스코프 및 가속도계)의 강점과 외부 참조(예: GNSS)를 결합하는 데 중점을 둡니다. IMU 센서는 본질적으로 노이즈를 포함하고 있으므로, 저감 프로세스는 결과적인 위치 표류를 줄이고 방향 추정치를 안정화하는 것을 목표로 합니다.
