While GPS is not available underwater, underwater vehicles need an alternative algorithm to compensate for the integration error of the inertial navigation system and to find an accurate position. This study deals with geophysical navigation, which references terrain elevation, gravity, and magnetic fields. Representing the source of each anomaly as a bundle of line sources, the magnetic and gravity anomaly field was generated. Downward continuation with a planar assumption was applied to the surface distribution of anomalies to generate a layer of estimated underwater anomaly. To prevent the divergence of the filter because of the continuation error, a bias filter was applied. An augmented state filter and a two-stage filter were used as bias filters. The covariance of bias change was set proportion to the root mean square of innovation. The simulation analysis showed that the stability of the filter was improved through estimation of bias. By combining the Rao–Blackwellized terrain referenced navigation, integrated geophysical navigation was tested from the environment generated from real terrain information.
수중에서는 GPS를 활용한 위치 보정을 하기 어렵기 때문에 이를 대체할 수 있는 항법 알고리즘을 필요로 한다. 본 연구에서는 수중에서 취득할 수 있는 전 지구적인 물리정보인 지형, 중력장, 자기장 정보를 활용하여 수중 운동체의 위치를 추정하는 알고리즘을 찾고자 하였다. 중력 이상과 자기 이상을 생성하는 근원을 각각 선질량으로 가정하여 평면 및 구면 환경에서 중력장 및 자기장을 생성하였다. 푸리에 변환을 기반으로 한 하향 연속화 알고리즘을 통하여 수중의 포텐셜 필드 분포를 다수의 층 구조로 예측하였다. 연속화 과정에서 발생하는 오차로 인해 알고리즘이 잘못된 위치 보정을 하는 것을 방지하기 위해 편차 추정 필터를 적용하였다. 기존 상태에 편차 항을 추가한 필터와 두 단계로 편차를 예측하는 필터를 모두 시험해 보았다. 편차 추정에 대한 공분산 수치는 최근 몇 개의 포텐셜 장 추정치에 대한 오차의 제곱 합에 비례하게 설정되었다. 시뮬레이션 분석을 통하여 편차의 예측과정을 통해 필터의 안정성이 상향될 수 있음을 확인하였다. 위 알고리즘과 라오 블랙웰라이즈드 입자 필터를 통한 지형 참조 항법 알고리즘을 통합하여 통합 지구물리 항법을 설계하였다. 실제 지형 정보에 기반해 생성된 환경 내에서 통합 지구물리 항법의 성능을 시험하였다.
