This dissertation presents the method to solve the problem of path planning for unmanned aerial vehicle (UAV) in adversarial environments including radar-guided surface-to-air missiles (SAMs) and unknown threats. SAM lethal envelope and radar detection for SAM threats and visibility calculation for unknown threats are considered to compute the cost for path planning. In particular, dynamic SAM lethal envelope is taken into account for path planning in that SAM lethal envelope does change its direction according to the flight direction of UAV. In addition, terrain masking, nonisotropic radar cross section (RCS) and dynamic constraints of UAV are considered to determine the cost of the path. Improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed for finding an optimal path. 3D environments including the altitude are considered for calculating the cost and determining the path. The proposed algorithm is composed of pre-processing steps, multi-swarm PSO algorithm and post-processingsteps. Voronoi diagram and Dijkstra algorithm as pre-processing steps provide the initial path for multi-swarm PSO algorithm which uses multiple swarms with sub-swarms for the balance between exploration and exploitation. Post-processing steps include waypoint insertion and 3D path smoothing. The computation time is reduced by using the map generation, the coordinate transformation and the graphic processing unit (GPU)
implementation of the algorithm. Various simulations are carried out to compare the performance of the proposed method according to the number of iterations, the number of swarms and the number of cost evaluation points. The t-test results show that suggested method is statistically better than existing methods. In addition, we propose the method to represent a complex SAM lethal envelope rather than a simplified mathematical model such as an elliptical shape.
본 학위 논문은 SAM 및 알려지지 않은 위협이 존재하는 환경 하에서 UAV의 경로 계획을 수행하는
방법을 제안한다. SAM과 연관된 위협인 레이더 탐지 및 SAM 위협 영역을 고려하고 또한 알려지지
않은 위협을 고려하기 위하여 가시선 분석 결과를 적용한다. 특히 SAM 위협 영역의 경우 UAV의
비행 방향에 따라 동적으로 변화하는 타원형의 동적 위협을 고려한다. 또한 경로 계획에서
지형차폐 효과, 불균질한 RCS 및 UAV의 비행특성을 반영한다. 고도를 포함한 3차원 환경을 동시에
고려하여 경로를 최적화하는 개선된 PSO 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 전처리 작업,
multi-swarm PSO 알고리즘 및 후처리 작업을 포함한다. 전처리 작업으로 보로노이 다이어그램 및
다익스트라 알고리즘을 사용하여 빠르게 초기 경로를 생성하여 multi-swarm PSO 알고리즘의
초기값으로 제공한다. Multi-swarm PSO 알고리즘은 다중 군집을 사용하는 방법으로 군집 내부에
파티클의 그룹인 소군집을 포함하고 있는 것이 특징이다. 후처리 작업으로는 경로점간 거리가 긴
경로에 대하여 새로운 경로점을 추가하는 방법과 전체 경로에 대한 3차원 경로 유선화가 있다.
제안한 알고리즘의 수행시간을 단축하기 위하여 맵 제작, 좌표축 변환 및 GPU를 이용한 알고리즘
구현을 수행하였다. 제안한 알고리즘에 대하여 다양한 실험을 수행하고 진화 횟수, 군집의 개수
및 경로에 대한 비용을 평가하는 횟수에 대한 함수로 알고리즘의 성능을 분석하였다. T 테스트
분석 결과 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 타원형의
SAM 위협 영역이 아닌 복잡한 SAM 위협 영역을 가지는 경우 맵 제작 방법을 통하여 경로 계획을
수행하는 방법을 제안한다.
