밀접 결합(Tight coupling)은 견고하고 고정밀도의 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS)과 관성 항법 시스템(INS) 통합에 필수적인 첨단 데이터 융합 전략입니다. 이 접근 방식은 GNSS 장기적 GNSS INS고속·단기 정밀도라는 두 시스템의 장점을 결합하여 GNSS 일반적으로 칼만 필터(Kalman Filter)와 같은 단일 추정기 내에서 두 시스템의 핵심 측정값을 직접 융합합니다. 특히 GNSS 부분적으로 차단되거나 품질이 저하된 상황에서 성능이 획기적으로 향상됩니다.
GNSS 여러 위성에서 발신된 신호가 이동하는 시간을 측정하여 위치를 결정합니다. 이 과정을 통해 위성의 가시성과 기하학적 배열에 따라 정확도가 결정되는 절대 위치 정보가 산출됩니다. 그러나 GNSS 도시의 고층 건물 사이(캐니언)나 숲과 같은 환경에서 신호 단절에 GNSS , 데이터 공백과 항법 오차(드리프트)가 발생할 수 있습니다.
밀접 결합 시스템은 보조 신호 매개변수 측정을 활용하여 INS 드리프트를 완화합니다. 느슨하게 결합된 시스템과 비교할 때, 밀접 결합 시스템은 GNSS 부족하여 위치를 결정할 수 없는 상황에서도 INS 오차 상태를 업데이트합니다. 이러한 상황은 가시적인 GNSS 4개 미만일 때 발생하며, GNSS 위치 해법을 도출할 수 없습니다.
느슨하게 결합된 시스템에서는 이러한 상황이 발생하면 데이터가 완전히 끊기게 됩니다. 그러나 밀접 결합 시스템은 제한된 GNSS 활용하여 INS 드리프트를 부분적으로 완화할 수 있습니다.
이를 달성하기 위해 밀접 결합 시스템은 특히 GNSS 방해받지 않는 시기에 중점을 두고 IMU 관성 측정 장치)를 실시간으로 보정해야 합니다. 이러한 보정을 통해 IMU 정밀하게 파악하고, IMU GNSS 향후 위치를 예측할 IMU 훈련시킵니다(예측 모델링).
IMU GNSS 유효성과 정밀도를 IMU , 예측 결과와 일치하는 GNSS IMU 함으로써, 시스템은 IMU GNSS 간의 강력한 연결을 구축합니다.
타이트 커플링 아키텍처
긴밀 결합의 핵심 개념은 GNSS 의사 거리 및 반송파 위상 측정을 칼만 필터 관측 업데이트 단계에서 직접 사용하는 것입니다. 이는 칼만 필터가 완전히 처리된 독립형 GNSS 위치 및 속도 솔루션을 사용하는 느슨 결합과는 상당한 차이가 있습니다.
긴밀 결합 시스템에서 칼만 필터의 상태 벡터는 일반적으로 INS 오차 상태를 포함합니다.
- 위치 오차 (δr)
- 속도 오차 (δv)
- 자세 오차 (δψ)
- IMU 센서 바이어스(가속도계 및 자이로스코프)
칼만 필터는 시간 전파(예측) 단계에 INS 역학 방정식을 사용합니다. 이는 고속 IMU 데이터를 사용하여 INS 상태를 앞으로 전파합니다.
타이트 커플링의 장점
긴밀한 결합은 특히 임무 후에 모든 센서 데이터를 사용할 수 있는 후처리 애플리케이션에 대해 여러 가지 강력한 이점을 제공합니다. 3D 위치를 계산하기 위해 최소 4개의 GNSS 위성으로부터 솔루션을 필요로 하는 느슨한 결합과 달리, 긴밀한 결합은 단 하나의 가시 위성만 필요합니다. 단일 의사 거리 측정만으로도 칼만 필터는 INS 드리프트를 효과적으로 억제하는 오차 보정 벡터를 도출할 수 있습니다. 이러한 기능은 부분적으로 방해받는 영역에서 매우 중요합니다.
원시 GNSS 측정값을 활용함으로써 필터링은 상태 벡터 내에서 GNSS 수신기 시계 바이어스를 직접 모델링하고 추정할 수 있습니다. 이러한 깊은 수준의 통합은 특히 RTK(Real-Time Kinematic) 또는 PPP(Precise Point Positioning) 후처리 기술을 위해 반송파 위상 측정값을 결합할 때 더욱 정확하고 정밀한 전반적인 항법 솔루션으로 이어집니다.
원활하고 통합된 보정 프로세스는 더 부드럽고 일관된 항법 품질을 보장합니다. 알고리즘은 고정밀 INS 데이터와 종종 노이즈가 많은 GNSS 관측값에 최적으로 가중치를 부여합니다. GNSS 중단 시, 잘 보정된 INS(지속적인 바이어스 추정 덕분)는 우수한 추측 항법 솔루션을 제공합니다.
후처리는 순방향 및 역방향 필터링을 포함합니다. 데이터는 먼저 시간순으로 처리됩니다(순방향 필터). 그런 다음, 역방향 필터는 최종 순방향 추정치를 초기 조건으로 사용하여 데이터를 역순으로 처리합니다. 고정 간격 스무더(예: Rauch-Tung-Striebel 스무더)는 두 필터의 결과를 평활화합니다. 이 평활화 단계는 전체 임무 타임라인에 걸쳐 사용 가능한 모든 데이터를 활용하여 가장 정확하고 통계적으로 최적인 궤적 솔루션을 제공합니다. 이는 긴밀한 결합을 매핑 및 측량과 같은 고정밀 애플리케이션의 표준으로 만듭니다.
