This study deals with the optimization of the upper and lower thresholds of intermittent maneuvers used to improve the observability. In the intermittent maneuver, there are upper and lower thresholds of the line-of-sight rate for the relative range. By adjusting the guidance command, the line-of-sight rate is maintained between the upper and lower thresholds. The upper and lower thresholds have two design parameters. The first design parameter, $\alpha$ , is the ratio of the relative range at the moment the guidance command is turned on, and the second design parameter, $\kappa$ , represents the relationship between the relative range and the line-of-sight rate. The magnitude and frequency of the intermittent maneuver are determined according to the two design parameters, and the observability improved by the intermittent maneuver varies. Therefore, optimization of both design parameters should be performed to maximize the observability. First, it is necessary to quantify the observability according to two design parameters. The concept of the Fisher information matrix can be a quantitation method. Among them, a method of maximizing the lower bound of the determinant of the Fisher information matrix is used. An analytic solution for the lower bound of the determinant of two design parameters and the Fisher information matrix is derived, and optimization is performed by setting it as an optimization objective function. Also, system performance is considered a constraint. The performance of the design variables obtained through optimization is verified through simulation comparing the convergence performance of the filter and the guidance performance according to the change of the design parameters.
본 연구는 가관측성 향상을 위해 사용되는 단속 기동의 상한 임계값과 하한 임계값의 최적화를 다룬다. 단속 기동에는 상대 거리에 대한 시선각 변화율의 상한과 하한 임계값이 존재하는데, 유도 명령을 조절함으로써 시선각 변화율이 상하한 임계값 사이에서 유지되도록 한다. 상하한 임계값은 두 개의 설계 변수를 가진다. 첫 번째 설계 변수인 $\alpha$ 는 유도 명령이 켜지는 순간의 상대 거리 비율이며, 두 번째 설계 변수인 $\kappa$ 는 상대 거리와 시선각 변화율 사이의 관계를 나타낸다. 두 설계 변수에 따라 단속 기동의 크기와 속도가 정해지고, 단속 기동에 의해 향상되는 가관측성이 달라진다. 따라서 가관측성을 최대로 향상시키기 위해서는 두 설계 변수에 대한 최적화가 수행되어야 한다. 우선 이를 위한 두 설계 변수에 따른 가관측성의 정량화 과정을 수행한다. 피셔 정보 행렬 개념이 하나의 정량화 방법이 될 수 있고, 이 중에서 피셔 정보 행렬의 행렬식의 하계를 최대화 시키는 방법을 이용한다. 두 설계 변수와 피셔 정보 행렬의 행렬식의 하계에 대한 해석해를 도출하고, 최적화 목적 함수로 설정하여 최적화를 수행한다. 이외에도 시스템의 제약 사항이 구속조건으로 고려된다. 최적화를 통해 얻어진 설계 변수에 대한
성능은 설계 변수 변화에 따른 필터의 수렴 성능과 유도 성능을 비교하는 시뮬레이션을 통해 검증된다.
