Recently, the use of drones in the private sector has been rapidly increasing, such as toy drones and aerial photography drones. Such indiscriminate increases are causing many problems, such as shooting security facilities, invading privacy, flying in prohibited areas, and threatening people. In addition, terrorist groups such as ISIS, Hamas and Hezbollah have drones or already have core technologies, so the danger of terrorism using drones has also become a big problem. This research is to design a tracking system to block illegal drones. It is assumed that the flight target used in this study has highly maneuverable characteristics through a control input that the tracker does not know. In order to track a highly maneuverable target, it is necessary to estimate the future position through the current estimated target flight state. And we proposed an algorithm that can track highly maneuverable target by applying the existing guidance law of impact angle control using prediction information. We applied the weighting function using the variance information estimated by Bayesian method. The performance of the developed tracking system was verified by 6 DOF flight simulation. Finally, we implemented it through flight experiment and compared with simulation results.
최근 완구용 드론이나 항공 촬영용 드론과 같이 민간분야에 드론 사용량이 급격하게 늘어나고 있다. 이러한 무분별한 증가는 보안 시설물을 촬영, 사생활 침해, 비행 금지구역에서 비행하여 사람들을 위협하는 것과 같은 많은 문제를 일으키고 있다. 또한 ISIS, 하마스, 그리고 헤즈볼라와 같은 테러단체들도 드론을 가지고 있거나 핵심기술을 이미 가지고 있기 때문에 드론을 이용한 테러의 위험도 더 이상 간과할 수 없는 문제가 되었다. 이 연구는 불법적으로 운용되는 드론을 저지하기 위한 추적 시스템을 설계하는 내용이다. 본 연구에서 사용되는 비행 타겟은 추적기가 알지 못하는 제어 입력을 통해 고기동 비행 특성을 가지고 있다고 가정한다. 고기동 특성을 가지는 타겟을 추적하기 위해서는 현재의 추정된 타겟 비행 상태를 통해서 미래의 위치를 추측할 필요가 있다. 그리고 예측 정보를 이용해서 기존의 타격각 제어 유도 법칙을 응용해서 고기동 타겟을 추적할 수 있는 알고리즘을 제시했다. 제안된 유도 법칙은 베이지안 기법으로 추정하는 분산 정보를 이용한 가중 함수를 적용하였다. 개발된 추적 시스템을 6자유도 비행 시뮬레이션을 통해 알고리즘 성능을 검증하였고 최종적으로 비행 실험을 통해 실제로 구현하였으며 시뮬레이션 결과와 비교 분석을 진행했다.
