합성곱 신경망과 모델 정보를 이용한 유도 미사일 시계열 데이터 오차 추정

Abstract

미사일 시뮬레이션에서 유도제어 설계를 위해 오차 요인을 분석하는 것이 중요하며, 공력 중심 오차는 비행 성능에 영향을 주는 요인 중 하나이다. 본 연구에서는 유도 미사일 시뮬레이션 시계열 데이터를 이용하여 공력 중심 오차를 추정하였다. 미사일의 동역학을 사전에 알고 있기 때문에 공력 중심 오차와 측정되는 상태 변수, 환경 변수 사이에 관계가 있음을 알고 이를 신경망 학습을 통해 근사적으로 구할 수 있다. 학습에 필요한 입력 데이터는 실제 측정된 값과 동역학으로 예측한 값의 차이 뿐 아니라 환경 변수 및 상태 변수로 선별하였다. 시간 길이가 다른 시뮬레이션에도 적용할 수 있도록 1초 간의 시퀀스를 전체 궤적에서 무작위 추출하여 입력으로 사용하고, 전체 궤적에 대한 추정치의 평균을 구함으로써 신경망의 불안정성을 줄일 수 있었다. 학습결과, 테스트용 데이터에 대해서 공력 중심 오차를 오차율 10퍼센트 이내로 추정하였다.