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초록
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전리층에 의한 신호지연 오차는 2000년 5월 SA해제 후 GPS 측위의 가장 큰 오차 요인이다. 이 연구에서는 전리층 오차를 산출하기 위한 방법으로 국토지리정보원 44개소의 상시관측소로부터 제공된 위상평활코드 의사거리 관측값을 이용하여 전리층 총전자수를 추정하였다. 총전자수를 정확하게 추정하기 위해 위성과 수신기의 하드웨어 바이어스인 DCB(Differential Code Bias)를 산출하여 적용하였으며, 적용 효과를 확인하기 위해 GlM을 기준으로 DCB 적용 전 후의 전리층 총전자수를 비교하였다. 그 결과, DCB를 적용했을 때 약 3~4 TECU, 적용하지 않았을 때 약 35~45 TECU의 RMS 오차를 나타냈다. DCB를 적용하여 $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ 공간해상도의격자형 전리층 총전자수 지도를 생성하였으며, 이때 총전자수 추정에 이용되는 상시관측소의 개소 수 증가에 따른 효과를 분석하기 위해 상시관측소의 개소 수를 10개소, 20개소, 30개소, 44개소 순으로 증가시키며 총전자수를 추정하였다. 각 총전자수 지도를 GIM과 비교하여 RMS 오차를 산출한 결과, 10개소의 상시관측소를 이용한 경우 5.3 TECU에서 44개소의 상시관측소를 이용한 경우 3.9 TECU로 감소하는 것을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The ionospheric delay is the largest error source in GPS positioning after the SA effect has been turned off in May, 2000. In this study, we used 44 permanent GPS stations being operated by National Geographic Information Institute (NGII) to estimate Total Electron Content (TEC) based on pseudorange...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 연구에서는 전리층 총전자수 지도를 생성하는데 이용 된 상시관측소의 개소 수 증가에 따른 총전자수 지도의 정 확도를 확인하였다. 상시관측소의 개소 수는 10개소, 20개 소, 30개소, 44개소로 선정하였으며 선정된 지점을 그림 10 에 나타냈다.

가설 설정

  • 일반적으로 전리층 총전자수를 추정할 경우 자유전자 가 전리층 내 두께가0인 가상의 단일층에 밀집되어 분포 하고 있다고 가정한다. 단일층의 고도는 적도지방의 경우 35(M50kni로 가정하는 것이 적 당하고, 한반도와 같은 중 위도의 경우 350km로 가정하는 것이 일반적이다(Ya'acob 등, 2008).
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참고문헌 (11)

  1. 김경희, 박관동 (2009), 국토해양부 GPS 상시관측소를 활용한 한반도 전리층의 총전자수 추정, 한국지형공간정보학회지, 한국지형공간정보학회, 제 17권, 제 1호, pp. 149-155. 

  2. 이영재, 곽현호, 지규인, 박찬식, 김일선, 이장규, 김춘식 (1995), GPS를 이용한 위치측정에 Klobuchar 전리층 지연시간 모델의 적용, 한국항공우주학회지, 한국항공우주학회, 제 23권, 제 6호, pp. 128-135. 

  3. 최병규, 박종욱, 정종균, 박필호 (2005), 지역적 GPS 관측망을 이용한 준실시간 전리층 모델링, 한국우주과학회지, 한국우주과학회, 제 22권, 제 3호, pp. 283-292. 

  4. 최병규, 조성기, 이상정 (2009), 전리층 TEC를 이용한 GPS 수신기와 위성의 DCB 추정, 한국우주과학회지, 한국우주과학회, 제 26권, 제 2호, pp. 221-228. 

  5. 황유라, 박관동, 박필호, 임형철, 조정호 (2003), 지역적인 GPS 관측 데이터를 이용한 이온층 모델링 및 추정, 대한원격탐사학회지, 대한원격탐사학회, 제19권, 제 4호, pp. 277-284. 

  6. Hofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H. and Collins, J. (2001), Global Positioning System: theory and practice, fifth , revised edition, springer 

  7. Hong, C. K. (2007), Efficient differential code bias and ionosphere modeling and their impact on the network-based GPS positioning, PhD dissertation, The Ohio State University, Ohio 

  8. Jee, G., Lee, H.-B., Kim, Y. H., Chung, J.-VK., and Cho, J. (2010), Assessment of GPS global ionosphere maps (GIM) by comparison between CODE GIM and TOPEX/Jason TEC data: Ionospheric perspective, Journal of Geophysical Research, Vol. 115, pp. A10319 

  9. Klobuchar, J. (1987), Ionospheric time-delay algorithm for single- frequency GPS users, IEEE Transactions Aerospace Electronic Systems AES-23, pp. 325-331. 

  10. Wilson, B.D. and Mannucci, A.J. (1993), Instrumental biases in ionospheric measurements derived from GPS data, Proceeding of the Institute of Navigation GPS-93, Salt Lake City, Utah, pp. 1343-1351. 

  11. Ya'acobl, N., Abdullah, M. and Ismail, M. (2008), Determination of GPS Total Electron Content using Single Layer Model(SLM) ionospheric mapping function, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, Vol. 8, No. 9, pp. 154-160. 

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