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표적으로 유도되는 비행체의 비행을 제어하는 방법에 있어서, 상기 표적의 관측각 및 상기 비행체로부터 측정된 항법 정보에 근거하여 시선각 측정치를 산출하고, 상기 시선각 측정치에 근거하여 시선각 및 시선 각속도 추정치를 나타내는 트랙(track)을 생성하는 제1 단계;상기 시선각 측정치가 산출된 제1 시점까지의 측정치 집합에 근거하여, 특정 동역학 모델이 상기 표적의 기동 패턴에 일치할 확률인 모드 확률과 모드 예측확률을, 기 설정된 복수의 동역학 모델 각각에 대해 산출하는 제2 단계;각 동역학 모델별로, 상기 제1 시점까지 측정된 시선각 측정치들에 근거하여 산출되는 측정치 우도확률밀도함수와 상기 모드 예측확률에 근거하여 상기 모드 확률을 갱신하는 제3 단계;상기 각 동역학 모델별 측정치 우도확률밀도함수와 상기 갱신된 각 동역학 모델별 모드 확률에 근거하여 각 동역학 모델별 우도 비를 산출하고, 산출된 각 동역학 모델별 우도 비를 융합한 융합 우도 비에 근거하여 표적의 존재 확률을 산출하는 제4 단계;상기 산출된 표적 존재 확률이 기 설정된 임계값 이상인지 여부에 따라 상기 트랙을 확정하는 제5 단계; 및, 상기 트랙이 확정되면 확정된 트랙에 대응되는 시선각 및 시선 각속도 추정치에 근거하여 상기 비행체의 표적 유도 제어를 수행하는 제6 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비행체의 비행 제어 방법
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제1항에 있어서, 상기 제4 단계의 상기 표적 존재 확률은, 상기 융합 우도 비와, 상기 표적의 존재 확률 산출을 위해 기 설정된 모델에 따라 산출되며, 상기 기 설정된 모델은, 마코브(makcov) 프로세스 I 모델과 마코브 프로세스 II 모델임을 특징으로 하는 비행체의 비행 제어 방법
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제1항에 있어서, 상기 제2 단계는,각 동역학 모델에 대해, 상기 제1 시점 이전의 시점인 제2 시점에서 표적의 동역학 모델이 제2 모델인 상태에서, 상기 제1 시점에서 제1 모델로 천이하는 표적의 변화를 모델링하는 제2-1 단계;상기 제1 시점에서 표적의 동역학 모델이 상기 제1 모델인 경우에, 상기 제2 시점에서의 표적의 동역학 모델이 상기 제2 모델일 확률과 상기 제2 시점에서 계산된 시선각 및 시선 각속도 추정치를 곱한 값에 근거하여, 상기 제1 모델에 대한 시선각 및 시선 각속도의 혼합 추정치를 산출하는 제2-2 단계;각 동역학 모델에 대해 상기 제2-1 단계와 제2-2 단계를 수행하여 각 동역학 모델 별로 시선각 및 시선 각속도의 혼합 추정치를 산출하는 제2-3 단계를 더 포함하며,상기 제3 단계는, 상기 각 동역학 모델별 시선각 및 시선 각속도의 혼합 추정치와 상기 갱신된 각 동역학 모델별 모드 확률에 근거하여, 상기 제1 시점까지의 산출된 각 동역학 모델들의 시선각 및 시선 각속도 혼합 추정치들을 융합한 시선각 및 시선 각속도의 융합 추정치를 산출하는 단계를 더 포함하며, 상기 제6 단계는, 상기 산출된 융합 추정치에 근거하여 상기 비행체의 표적 유도 제어를 수행하는 단계임을 특징으로 하는 비행체의 비행 제어 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 단계는, 피치(pitch) 축 및 요(yaw) 축 별로 각각 시선각 측정치를 산출하고, 상기 시선각 측정치에 근거하여, 시선각 및 시선 각속도 추정치를 나타내는 트랙을 생성하는 단계이며, 상기 제2 단계 내지 제5 단계는, 상기 피치 축 및 상기 요 축 각각의 시선각 및 시선 각속도 추정치들에 따라 각각 별개의 트랙을 생성 및 생성된 각 트랙마다 상기 표적의 존재 확률을 산출하는 단계임을 특징으로 하는 비행체의 비행 제어 방법
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제3항에 있어서, 상기 제2-3 단계는, 상기 각 동역학 모델별 시선각 및 시선 각속도의 혼합 추정치에, 현재 트랙의 시선각 및 시선 각속도 추정치의 크기에 따라 각각 서로 다른 공정 잡음 공분산을 적용하는 단계를 더 포함하며, 상기 공정잡음 공분산은, 상기 시선 각속도의 변화율이 클수록 큰 값이 적용되는 것을 특징으로 하는 비행체의 비행 제어 방법
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표적으로 비행이 유도되는 비행체에 있어서, 상기 표적으로부터 수집된 신호에 근거하여 관측각 정보를 생성하는 탐색부; 상기 비행체의 자세를 센싱하는 항법 센서부; 상기 관측각 정보 및 상기 센싱된 비행체의 자세 정보에 근거하여 시선각 측정치를 생성하는 시선각 정보 생성부; 및, 상기 시선각 측정치에 근거하여 시선각 및 시선 각속도 추정치를 나타내는 트랙(track)을 생성하고, 상기 시선각 측정치가 산출된 제1 시점까지의 측정치 집합에 근거하여, 기 설정된 복수의 동역학 모델 각각에 대해, 특정 동역학 모델이 상기 표적의 기동 패턴에 일치할 확률인 모드 확률과 모드 예측확률을 산출하고, 각 동역학 모델별로, 상기 제1 시점까지 측정된 시선각 및 시선각 측정치들에 근거하여 산출되는 측정치 우도확률밀도함수와 상기 모드 예측확률에 근거하여 상기 모드 확률을 갱신 및, 상기 측정치 우도확률밀도함수와 상기 갱신된 모드 확률에 근거하여 각 동역학 모델별 우도 비를 산출하고, 산출된 각 동역학 모델별 우도 비를 융합한 융합 우도 비에 근거하여 표적의 존재 확률을 산출하며, 상기 산출된 표적 존재 확률이 기 설정된 임계값 이상인지 여부에 따라 상기 트랙을 확정 및, 확정된 트랙에 대응되는 시선각 및 시선 각속도 추정치에 근거하여 상기 비행체의 표적 유도 제어를 수행하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 비행체
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제6항에 있어서, 상기 제어부는, 마코브(makcov) 프로세스 I 모델과 마코브 프로세스 II 모델 중 적어도 하나에 근거하여, 상기 융합 우도 비에 따른 상기 표적의 존재 확률 산출하는 것을 특징으로 하는 비행체
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8
제6항에 있어서, 상기 제어부는, 각 동역학 모델에 대해, 상기 제1 시점 이전의 시점인 제2 시점에서 표적의 동역학 모델이 제2 모델인 상태에서, 상기 제1 시점에서 제1 모델로 천이하는 표적의 변화를 모델링하며,상기 제1 시점에서 표적의 동역학 모델이 상기 제1 모델인 경우에, 상기 제2 시점에서의 표적의 동역학 모델이 상기 제2 모델일 확률과 상기 제2 시점에서 계산된 시선각 및 시선 각속도 추정치를 곱한 값에 근거하여 상기 제1 모델에 대한 시선각 및 시선 각속도의 혼합 추정치를 산출하고, 상기 각 동역학 모델에 대해 같은 과정을 반복하여 각 동역학 모델별 시선각 및 시선 각속도의 혼합 추정치를 산출하며,상기 각 동역학 모델별 시선각 및 시선 각속도의 혼합 추정치와 상기 갱신된 각 동역학 모델별 모드 확률에 근거하여, 상기 제1 시점까지의 산출된 각 동역학 모델들의 시선각 및 시선 각속도 혼합 추정치들을 융합한 융합 추정치를 산출하며,상기 트랙이 확정되면, 상기 산출된 융합 추정치에 근거하여 상기 비행체의 표적 유도 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 비행체
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제6항에 있어서, 상기 제어부는, 피치(pitch) 축 및 요(yaw) 축 별로 각각 시선각 및 시선각 변화율을 추정하며, 상기 피치 축 및 상기 요 축 각각의 시선각 및 시선각 변화율들에 따라 각각 별개의 트랙을 생성 및, 생성된 각 트랙마다 상기 표적의 존재 확률을 산출하는 것을 특징으로 하는 비행체
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제8항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 각 동역학 모델별 시선각 및 시선각 속도의 혼합 추정치에, 현재 트랙의 시선각 변화율의 크기에 따라 각각 서로 다른 공정 잡음 공분산을 적용하며, 상기 공정잡음 공분산은, 상기 시선 각속도의 변화율이 클수록 큰 값이 적용되는 것을 특징으로 하는 비행체
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