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RRAIM 기법을 활용한 다중 가설 사용자 무결성 감시 알고리듬
Multiple-Hypothesis RAIM Algorithm with an RRAIM Concept 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.16 no.4 = no.55, 2012년, pp.593 - 601  

윤호 (서울대학교기계항공공학부, 서울대학교항공우주신기술연구소) ,  기창돈 (서울대학교기계항공공학부, 서울대학교항공우주신기술연구소)

초록
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본 논문에서는 미래의 다중 Global Navigation Sattelite System (GNSS) 및 다중 주파수 항법신호 사용자를 위한 새로운 다중 가설 사용자 무결성 감시 기법을 제안한다. 기존의 Weighted Least Squares (WLS) 사용자 무결성 감시 (Receiver Autonomous Integrity Monitoring, RAIM) 기법은 동시에 두 개 이상의 위성이 고장 나지 않는다는 가정 하에 사용자 측정치의 무결성을 감시하므로 동시에 두 개 이상의 측정치 이상이 발생하였을 때 적절한 대응을 할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 여러 epoch의 측정치 잔차와 위성 관측행렬의 변화량을 활용하여 단일 고장 뿐만 아니라 다중 고장을 효율적으로 검출할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 반송파 위상 측정치의 변화율을 활용하는 Relative RAIM (RRAIM) 기법을 적용하여 최소 검출가능 바이어스 (Minimum Detectable Bias, MDB)의 크기를 최소화하였고, 시뮬레이션 결과 수 십 m 정도 크기의 다중 고장을 검출할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper develops and analyzes a new multiple-hypothesis Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM) algorithm as a candidate for future standard architecture. The proposed algorithm can handle simultaneous multiple failures as well as a single failure. It uses measurement residuals and satell...

주제어

#Integrity Monitoring   #RAIM   #Multiple Failures   #RRAIM   #Fault Detection  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 또한 향상된 GNSS 위치 정확도 성능으로 인해 고장 검출에 대한 임계값이 낮아지게 될 것으로 예상되고 새로운 GNSS의 사용으로 가시 위성 수가 증가될 것으로 예상되므로 다중 고장에 대한 고려가 필요한 시점이다. 본 논문에서는 단일 고장 뿐만 아니라 다중고장에도 효율적으로 대처할 수 있는 RAIM 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 연속된 epoch의 측정치 잔차의 차분 값과 위성관측행렬을 사용하여 오차 벡터를 직접적으로 추정하기 때문에 위성 배치, 고장 조합 등에 관계없이 일정한 성능을 유지할 수 있다.
  • 본 논문에서는 이러한 기존의 RAIM 기법의 한계를 분석하고, 이를 극복하기 위한 새로운 RAIM 기법을 제안한다. 제안된 알고리듬은 측정치 잔차를 감시하는 것이 아니라 측정치 오차벡터를 직접적으로 추정하고 감시하여 단일 고장은 물론 다중 고장까지 효과적으로 감시할 수 있는 기법을 제안한다.

가설 설정

  • 이는 현재 최대 6초 간격으로 정보를 받는 것과 비교하면 기준국에 대한 의존성을 최소화 하였다고 볼 수 있는데, 이는 정밀한 RRAIM 측정치를 사용하였기 때문에 가능한 결과이다. 사용자는 매 30초마다 기준국으로 무결성 정보뿐만 아니라 보정정보를 받기 때문에 이 때에는 위성 관련 오차, 전리층 및 대류층 지연 오차도 모두 제거 되었다고 가정하였다. 이러한 가정 하에 사용자와 위성 간의 기하학적 거리에 위성앙각에 따른 잡음 모델로 생성된 측정치 잡음과 다양한 조합의 측정치 바이어스를 추가하여 측정치를 생성하였다.
  • 제안된 기법의 유효성 및 성능 분석을 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 위성 궤도는 RINEX 데이터를 이용하여 생성되었고, 사용자는 기준국으로부터 30초 간격으로 보정정보와 무결성 정보를 받는다고 가정하였다. 따라서 사용자는 30초에 한번씩만 기준국으로부터 무결성정보를 받아 자신의 측정치의 무결성을 보장할 수 있게 된다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
새로운 RAIM 기법이란 무엇인가? 본 논문에서는 이러한 기존의 RAIM 기법의 한계를 분석하고, 이를 극복하기 위한 새로운 RAIM 기법을 제안한다. 제안된 알고리듬은 측정치 잔차를 감시 하는 것이 아니라 측정치 오차벡터를 직접적으로 추정하고 감시하여 단일 고장은 물론 다중 고장까지 효과적으로 감시할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 여러 epoch의 측정치 잔차와 위성관측행렬의 변화를 활용하여 오차 벡터를 추정하고 각 위성의 측정치의 바이어스의 크기를 감시한다.
항법 사용자들이 획기적으로 증가된 수의 측정치를 활용할 수 있을 것으로 기대되는 이유는? GPS 현대화, GLONASS의 정상화, Galileo의 운용 시작 등으로 인해 항법 사용자들은 획기적으로 증가된 수의 측정치를 활용할 수 있을 것으로 기대 된다. 따라서 사용자의 위치정확도는 더욱 향상될 것이고, 이에 따라 측정치의 고장에 대한 임계값이 다시 정의되어야 할 필요가 발생할 것으로 예상된다.
기존의 WLS RAIM 기법은 무엇을 활용하였는가? 기존의 WLS RAIM 기법은 측정치의 이상 유무 판단을 위해 측정치 잔차만을 활용한다 [6]. 하지만 측정치 잔차는 측정치 오차를 그대로 반영한 것이 아니라 측정치 오차를 특정 벡터공간에 투영시킨 결과이기 때문에 측정치 오차 벡터의 일부 정보만을 포함하고 있다고 볼 수 있다.
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참고문헌 (12)

  1. A. Ene, J. B., J. D. Powell (2007). Fault Detection and Elimination for Galileo-GPS Vertical Guidance. International Technical Meeting of the Institute Of Navigation, SanDiego, CA. 

  2. Angus, J. (2006). "RAIM with Multiple Faults." Navigation 53(4). 

  3. B. Pervan, S. P., J. Christie (1998). "A Multiple Hypothesis Approach to Satellite Navigation Integrity." Navigation 45(1). 

  4. C. Macabiau, B. G., I. Nikiforov, L. Fillatre, B. Roturier, E. Chatre, M. Raimondi, A. Esche (2005). RAIM Performance in Presence of Multiple Range Failures. National Technical Meeting of The Institute of Navigation, SanDiego, CA. 

  5. GEAS (2008). "Phase I - Panel Report." from http://www.faa.gov/about/office_org/headquarters_offices/ato/service_units/techops/navservices/gnss/library/documents/media/GEAS_PhaseI_report_FINAL_15Feb08.pdf. 

  6. I. Martini, R. W., G. W. Hein (2006). Receiver Integrity Monitoring in Case of Multiple Failures. International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation, FortWorth, Tx. 

  7. J. Blanch, A. E., T. Walter, P. Enge (2007). An Optimized Multiple Hypothesis RAIM Algorithm for Vertical Guidance. IONGNSS, FortWorth, Tx. 

  8. Kim, J. H. (2005). A Study on GPS-RTK Corrections suitable fo Low-rate Data-link. School of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University. ph. D. thesis 

  9. L. Gratton, M. J., B. Pervan (2010). "Carrier Phase Relative RAIM Algorithms and Protection Level Derivation." Journal of Navigation 63 (2). 

    상세보기

  10. Todd Walter, P. E. (1995). Weighted RAIM for Precision Approach. ION GPS, Palm Springs, CA. 

  11. V. Graas, A. S. (2007). Coasting with Relative Carrier Phase RAIM. Briefingto GEAS Panel, Palo Alto, CA. 

  12. Y. C. Lee, M. P. M. (2007). Feasibility Analysis of RAIM to Provide LPV 200 Approaches with Future GPS. ION GNSS, FortWorth, Tx. 

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