일반적인 파고 측정 시스템은 스펙트럼 분석을 통하여 파고를 측정한다. 하지만 스펙트럼 분석은 fast fourier transform(FFT)을 이용하기 때문에 구조가 복잡하며, 또한 FFT를 사용하기 위해서는 먼저 데이터를 저장해야 하기 때문에 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 칼만필터와 관성센서를 사용하여 실시간으로 데이터를 처리하는 알고리즘을 개발하고 성능을 평가하였다. 칼만필터 이론은 비교적 복잡한 알고리즘이지만 FFT를 사용하는 것에 비하여 간단하며, 가속도 데이터를 적분하여 위치를 효율적으로 추정할 수 있다. 하지만 가속도 데이터를 적분할 때 오차의 누적이 발생되는데, 파고의 특징을 이용한 알고리즘을 개발하여 누적오차 문제를 해결하였다. 본 논문에서는 다양한 조건의 해파를 모델링하여 성능평가를 수행하였으며, 실험을 통하여 풍랑측정에 한해서 평균 오차율 3.5%로 우수한 측정 성능을 확인할 수 있었다.
The standard wave height measurement system is usually based on spectrum analysis for measuring wave height. The spectrum analysis is complicated because of the FFT, and the FFT is not for real time processing since it requires the saved data segments. In this paper, we carried out the performance evaluation of real-time and simpler wave height measurement system using the kalman filter and inertial sensors. The kalman filter theory is complicated, but its algorithm is simpler than the FFT and the kalman filter is used to estimate wave height by integrating acceleration data. But the accumulated error is occurred when the acceleration data is integrated. We developed the algorithm using the wind wave characteristic to decrease the accumulated error. In this paper, the performance evaluation of the wave height measurement system is carried out for various wind wave conditions. Through the experiments, we verified that it shows high measurement performance with the 3.5% margin of error in wind wave condition.
