L1/L2 측정치 조합을 이용한 GPS 기준국간 반송파 미지정수 결정 기법 Ambiguity Determination Technique for Multiple GPS Reference Stations using the Combination of L1/L2 Carrier Phase원문보기
본 논문에서는 Network RTK 보정정보 생성 프로세스에서 핵심 process인 기준국간 미지정수 결정을 위해 Hatch filter를 이용한 방법과 L1/L2 측정치 조합을 활용하는 방법에 대해 소개하고 시뮬레이션 데이터 및 실측 데이터를 활용하여 그 성능을 비교 및 검증하였다. 각각의 방법에 대해 수식 전개를 수행하였으며, 사용자 성능 검증을 위해서 다중 기준국 네트워크에 대해 생성한 보정정보와 사용자 위치에서 생성한 보정정보의 차이값을 비교하였다. 각각의 기준국간 미지정수 결정 방법을 실측 데이터에 적용하여 사용자 성능을 예측한 결과, Hatch filter를 사용한 경우에는 단일 기준국 RTK 기반의 방법에 비해 다중 기준국 네트워크에서 생성된 보정정보를 사용하는 것이 사용자 성능을 크게 향상시키는 결과를 확인하였다. 그러나 사용자의 미지정수에 영향은 없으나, 상당한 크기의 바이어스 오차가 포함되는 것을 확인하였고 그 원인에 대해 분석하였다. L1/L2 측정치 조합을 이용한 경우, Hatch filter를 사용한 방법에 비해 사용자에 발생하는 오차의 크기가 훨씬 감소하였으며 잔차의 경향성도 훨씬 감소한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 Network RTK 보정정보 생성 프로세스에서 핵심 process인 기준국간 미지정수 결정을 위해 Hatch filter를 이용한 방법과 L1/L2 측정치 조합을 활용하는 방법에 대해 소개하고 시뮬레이션 데이터 및 실측 데이터를 활용하여 그 성능을 비교 및 검증하였다. 각각의 방법에 대해 수식 전개를 수행하였으며, 사용자 성능 검증을 위해서 다중 기준국 네트워크에 대해 생성한 보정정보와 사용자 위치에서 생성한 보정정보의 차이값을 비교하였다. 각각의 기준국간 미지정수 결정 방법을 실측 데이터에 적용하여 사용자 성능을 예측한 결과, Hatch filter를 사용한 경우에는 단일 기준국 RTK 기반의 방법에 비해 다중 기준국 네트워크에서 생성된 보정정보를 사용하는 것이 사용자 성능을 크게 향상시키는 결과를 확인하였다. 그러나 사용자의 미지정수에 영향은 없으나, 상당한 크기의 바이어스 오차가 포함되는 것을 확인하였고 그 원인에 대해 분석하였다. L1/L2 측정치 조합을 이용한 경우, Hatch filter를 사용한 방법에 비해 사용자에 발생하는 오차의 크기가 훨씬 감소하였으며 잔차의 경향성도 훨씬 감소한 것을 확인하였다.
In this paper, we introduce two techniques for resolving integer ambiguities between reference stations, which is one of the most important processes in Network RTK correction generation process. Each techniques uses Hatch filter and combination of L1/L2 measurements and we used simulation data and ...
In this paper, we introduce two techniques for resolving integer ambiguities between reference stations, which is one of the most important processes in Network RTK correction generation process. Each techniques uses Hatch filter and combination of L1/L2 measurements and we used simulation data and real data to evaluate performance of the techniques. For evaluating performance of each technique, we compared corrections generated from user site and Network RTK. As a result, Network RTK with the technique which uses Hatch filter improves user performance much more than single baseline RTK does. Residual of user is smaller than a half size of wavelength so it does not affect user integer ambiguity resolution, however, it contains significant bias error. On the other hand, when we used the technique which uses combination of L1/L2 measurements, residual error of user is largely reduced compared to the technique using Hatch filter.
In this paper, we introduce two techniques for resolving integer ambiguities between reference stations, which is one of the most important processes in Network RTK correction generation process. Each techniques uses Hatch filter and combination of L1/L2 measurements and we used simulation data and real data to evaluate performance of the techniques. For evaluating performance of each technique, we compared corrections generated from user site and Network RTK. As a result, Network RTK with the technique which uses Hatch filter improves user performance much more than single baseline RTK does. Residual of user is smaller than a half size of wavelength so it does not affect user integer ambiguity resolution, however, it contains significant bias error. On the other hand, when we used the technique which uses combination of L1/L2 measurements, residual error of user is largely reduced compared to the technique using Hatch filter.
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문제 정의
본 논문에서는 기준국간 미지정수 결정에 사용될수 있는 방법으로 Hatch Filtering에 의한 검색과 L1/L2 조합에 의한 검색 방식을 고려하고, 그 결과를 비교함으로써 현실적으로 시스템에 적용 가능한 기법을 검토하고자 한다.
본 논문은 Network RTK 보정정보 생성에 필수적인 기준국간 측정치 이중차분 미지정수 결정에 활용 가능한 기법에 대해 분석하였다. 활용 가능한 기법으로 Hatch Filtering된 코드에 의한 전리층 추정치를 이용하는 방법과 L1/L2 반송파 조합을 이용하는 방법을 고려하였다.
제안 방법
상시관측소 별로 cycle-slip, 데이터의 유효성 검증등 원시데이터 검사(Raw Data Analysis)를 한 후, 동일 GPS Time에 대하여 데이터 동기화(Synchronize) 및 정렬을 거쳐 미지정수 검색 및 결정(Ambiguity Search & Fix) 전 단계로 측정치와 오차 성분별 filtering을 수행한다. 기준국간 미지 정수가 결정되면 결정된 미지정수에 대하여 잔차 분석(Residual Manage- ment)후 최종 Network RTK 보정정보를 생성하고 동시에 무결성 추정도 수행한다.
상시관측소 별로 cycle-slip, 데이터의 유효성 검증등 원시데이터 검사(Raw Data Analysis)를 한 후, 동일 GPS Time에 대하여 데이터 동기화(Synchronize) 및 정렬을 거쳐 미지정수 검색 및 결정(Ambiguity Search & Fix) 전 단계로 측정치와 오차 성분별 filtering을 수행한다.
성능 검증을 위해 다중 기준국 네트워크에서 거리에 반비례한 가중치를 두어 생성한 보정정보와 사용자 위치에서 생성한 보정정보의 차이값을 확인하였다. 또한, 네트워크에 의한 공간 비상관 오차 감소량을 확인하기 위하여 단일 기준국 보정정보를 사용한 경우 잔여 오차도 함께 계산하였고 그 결과는 아래 그림과 같다.
알고리즘 검증을 위하여 4개의 기준국에 대하여 반송파 측정치를 생성하고, 임의로 생성된 미지정수를 각 측정치에 포함시켰다. 11번 위성을 기준으로 이중차분된 참(true) 미지정수를 정리한 표는 아래와 같다.
이에 대한 분석을 위해 상기 데이터 중 PRN3-19조합의 코드와 반송파에 의해 추정된 전리층 오차의 이중차분 값을 기준국별로 비교하였다. 용이한 비교를 위하여 반송파에 포함된 bias 항을 코드에 의한 전리층 추정치의 초기항으로 세팅하여 도시하였고, 결과는 다음 그림과 같다.
이에 대한 분석을 위해 상기 데이터 중 PRN3-19조합의 코드와 반송파에 의해 추정된 전리층 오차의 이중차분 값을 기준국별로 비교하였다. 용이한 비교를 위하여 반송파에 포함된 bias 항을 코드에 의한 전리층 추정치의 초기항으로 세팅하여 도시하였고, 결과는 다음 그림과 같다.
본 논문은 Network RTK 보정정보 생성에 필수적인 기준국간 측정치 이중차분 미지정수 결정에 활용 가능한 기법에 대해 분석하였다. 활용 가능한 기법으로 Hatch Filtering된 코드에 의한 전리층 추정치를 이용하는 방법과 L1/L2 반송파 조합을 이용하는 방법을 고려하였다.
대상 데이터
Hatch filter를 이용한 이중차분 미지정수 결정의 유효성 검증을 위하여 다음 그림과 같이 진천, 척북, 천안, 청원 지역에 설치된 간이 기준국과 네트워크의 중심인 오창 지역에 사용자로 가정하여 설치된 수신기 데이터를 사용하였다. 데이터 저장에 사용된 수신기는 Novatel OEM이고 2011년 7월 22일 약 3시간 데이터를 로깅하였다.
Hatch filter를 이용한 이중차분 미지정수 결정의 유효성 검증을 위하여 다음 그림과 같이 진천, 척북, 천안, 청원 지역에 설치된 간이 기준국과 네트워크의 중심인 오창 지역에 사용자로 가정하여 설치된 수신기 데이터를 사용하였다. 데이터 저장에 사용된 수신기는 Novatel OEM이고 2011년 7월 22일 약 3시간 데이터를 로깅하였다.
데이터처리
이상의 결과를 이용하여 매 epoch에서 산출한 미지정수와 참 미지정수의 차이를 산출하였고, 아래 그림의 결과와 같이 모든 에폭에서 이중차분 미지정수를 참값과 동일하게 산출하였다.
이론/모형
대류층 오차의 경우 다양한 모델을 적용할 수 있으나, 이중차분될 경우 그 절대값보다는 위성 앙각에 의한 영향이 지배적이어 ∆∇T 값은 모델별로 대동소이하므로 본 논문에서는 적용이 간단한 WAAS model[8]을 사용한다.
따라서 위의 식을 조합하되, 코드에 포함된 측정치 잡음을 줄이기 위하여 Divergence-free Hatch-filter 가 적용된 ρ̃를 다음 식과 같이 이용한다.
성능/효과
그러나 Hatch filtering된 의사거리를 이용하여 Network RTK 보정정보를 사용자에 적용할 경우 모든 위성 측정치 잔차가 반파장 이내로 줄어들고 시간에 대해서도 그 값이 대부분 일정하여 rover 의 미지정수 결정이 용이하다. 다만, 사용자 잔여오차가 0에 가까워야 참(true) 위치에 가까운 결과를 산출할 수 있는데, 위성별로 상당한 크기의 바이어스오차가 포함되다는 것을 확인할 수 있다. 이는 주-부 기준국간 차분된 보정정보 추정시 이중 차분된 미지정수가 정확하게 추정되지 못해서 생기는 오차로 추정된다.
이상의 잔차 결과를 위치영역으로 투영한 결과는 아래 그림과 같다. 단일 기준국 보정정보 수신시 약 18cm까지 오차가 커졌던 사용자 수평 위치가 L1/L2측정치 조합에 의해 결정된 미지정수를 바탕으로 생성된 network RTK 보정정보 수신으로 인해 5cm 이내로 감소함을 확인할 수 있다.
코드 측정치가 포함된 Hatch filter 방식에 비해 사용자에 발생하는 오차의 크기가 훨씬 감소함을 확인할수 있고 잔차의 크기도 반파장 이내로 사용자의 미지정수를 변화시키지 않는 수준임도 확인할 수 있다. 또한 잔차의 경향성도 이전 결과에 비해 훨씬 줄어들어 미지정수의 결정 성능도 향상될 것으로 보인다.
분석결과 잔차의 크기가 반 파장 이내로 제한되어 있고, 위치 영역 투영시 기존 18cm의 수평오차를 5cm 이하로 줄일 수 있었다.
코드 측정치가 포함된 Hatch filter 방식에 비해 사용자에 발생하는 오차의 크기가 훨씬 감소함을 확인할수 있고 잔차의 크기도 반파장 이내로 사용자의 미지정수를 변화시키지 않는 수준임도 확인할 수 있다. 또한 잔차의 경향성도 이전 결과에 비해 훨씬 줄어들어 미지정수의 결정 성능도 향상될 것으로 보인다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
RTK는 무엇을 이용한 방식인가?
1990년대 제안된 RTK(Real-Time Kinematics)는 GPS 반송파 위상(carrier phase) 측정치를 이용한 방식으로 cm수준의 정확도를 실시간으로 산출할 수 있어 측지·측량 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 한 가지 중요한 단점은 이 방식을 사용하는 기준국(RS, Reference Station)과 이동국(Rover)는 10∼20km 이내에 존재해야만 빠르고 신뢰할 수 있는 해를 산출할 수 있다는 점이다.
기준국(RS, Reference Station)과 이동국(Rover)이 몇 km 이내에 존재해야만 빠르고 신뢰할 수 있는 해를 산출할 수 있는가?
1990년대 제안된 RTK(Real-Time Kinematics)는 GPS 반송파 위상(carrier phase) 측정치를 이용한 방식으로 cm수준의 정확도를 실시간으로 산출할 수 있어 측지·측량 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 한 가지 중요한 단점은 이 방식을 사용하는 기준국(RS, Reference Station)과 이동국(Rover)는 10∼20km 이내에 존재해야만 빠르고 신뢰할 수 있는 해를 산출할 수 있다는 점이다. 이는 궤도오차, 대류층및 전리층 오차에 공간 상관성이 있기(spatially correlated) 때문인데, 사용자 주변을 둘러싼 기준국들의 측정치를 조합하여 보상하거나 모델링하여 줄이는 방식인 network RTK 알고리즘이 제안되어 사용되고 있다.
상시관측소 별로 원시데이터 검사를 한 후, 측정치와 오차 성분별 filtering을 수행한 후 또 무엇을 수행하는가?
상시관측소 별로 cycle-slip, 데이터의 유효성 검증등 원시데이터 검사(Raw Data Analysis)를 한 후, 동일 GPS Time에 대하여 데이터 동기화(Synchronize) 및 정렬을 거쳐 미지정수 검색 및 결정(Ambiguity Search & Fix) 전 단계로 측정치와 오차 성분별 filtering을 수행한다. 기준국간 미지 정수가 결정되면 결정된 미지정수에 대하여 잔차 분석(Residual Manage- ment)후 최종 Network RTK 보정정보를 생성하고 동시에 무결성 추정도 수행한다.
참고문헌 (9)
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RTCA, 2001. Minimum Operational Performance Standards for Global Positioning System/Wide Area Augmentation System Airborne Equipment. RTCA/ DO-229C. Prepared by SC-159. November 28, 2001.
Lachapelle, G. (1997), Lecture notes of GPS Theory and applications, The University of Calgary, Fall 1997.
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