드론 동적 레이더 네트워크: 공동 항법 및 추적 접근방식
📝 원문 정보
- Title: Dynamic Radar Network of UAVs: A Joint Navigation and Tracking Approach
- ArXiv ID: 2001.04560
- 발행일: 2020-07-23
- 저자: Anna Guerra, Davide Dardari, Petar M. Djuric
📝 초록 (Abstract)
현재, 작은 비행 로봇에 자율 감지 및 실시간 항법 기능을 부여하는 연구 관심이 증가하고 있습니다. 이는 원격 감시부터 물류, 더 스마트한 도시 그리고 위험 환경에서의 긴급 지원까지 광범위한 응용 분야를 가능하게 할 것입니다. 이러한 맥락에서, 건물 뒤에 숨거나 대형 드론 네트워크 내부에 숨은 무인항공기(UAV)를 추적하는 문제가 부상하고 있습니다. 현재의 솔루션이 주로 정지 상태의 지상 레이더를 기반으로 하는 것과는 달리, 본 논문에서는 실시간 및 고정밀도로 악의적인 목표물을 추적하기 위한 동적 레이더 네트워크에 대한 아이디어를 제안합니다. 이를 위해, 우리는 이질적으로 수집된 정보를 사용하여 UAV가 동적 목표물에 대해 실시간 항법을 수행하는 방법을 설명하고 있습니다. 이러한 정보는 다중 중계를 통해 인접한 드론과 공유되며, 각 에이전트에서 작동하는 로컬 베이지안 추정기를 통해 목표물을 추적할 수 있습니다. 모든 경로가 정보 수집 측면에서는 동등하지 않기 때문에, 드론은 UAV의 운동학 및 충돌 방지를 위한 제약 조건 하에 타겟 상태의 사후 공분산 행렬을 최소화하도록 자신의 궤도를 계획합니다. 우리의 결과는 동적 레이더 네트워크가 고정형 구성보다 더 나은 위치결과를 달성하고, 드론 내부 센서 기술이 다양한 레이더 교차면(RCS)을 가진 목표물을 추적하는 정확도에 어떻게 영향을 미치는지 특히 비시야(NLOS) 상황에서 보여줍니다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
This paper addresses the challenge of tracking unauthorized UAVs hidden behind buildings or within large drone networks, which is a growing concern with the increasing use of autonomous drones for various applications. Unlike traditional static ground-based radar solutions, this research proposes a dynamic network of drones equipped with radars to track malicious targets in real-time and with high accuracy.The core technology involves each drone collecting heterogeneous sensory information and sharing it with nearby drones through multi-hop communication. This shared data is processed by a local Bayesian estimator running on each drone to accurately track the target’s location. Additionally, each drone plans its trajectory while minimizing the posterior covariance matrix of the target state under kinematic constraints and anti-collision measures.
The results demonstrate that dynamic radar networks outperform fixed configurations in terms of localization accuracy, especially in non-line-of-sight (NLOS) situations. The paper also highlights how onboard sensor technology impacts tracking accuracy for targets with varying radar cross-sections (RCS).
This research is significant as it opens up new possibilities for real-time surveillance and security applications involving drones, particularly in environments where line-of-sight conditions are limited or obstructed by obstacles.