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문제 정의
- 알고리즘 개발 단계에서는 문제가 발생하는 상황에 대하여 반복적으로 테스트를 수행하여 문제가 정상적으로 개선되었는지를 검증 할 수 있어야 하는데, 실시간으로 이를 수행하기에는 어려움이 존재한다. 따라서 후처리 테스트를 통하여 이를 반복적으로 수행하여 검증할 필요성이 있으며 상용 수신기에 대하여 후처리 테스트를 수행하기 위하여 RF 신호 수집 장치와 방송장치를 활용한 실험 시나리오를 설계하였다. 실험은 Fig.
- 본 논문에서는 위성기반 광역보정시스템 개발에 앞서 성능 시험평가를 위하여 개발되고 있는 의사위성 기반의 광역보정시스템에 대하여 설명하였다. 생성된 보정정보에 대하여 SP3, IONEX 데이터를 활용하여 위성 관련 보정정보, 전리층 관련 보정정보의 정확도를 테스트하였고, 현재 운용되고 있는 MSAS와 비교를 하였다.
- 본 논문에서는 현재까지 개발된 의사위성 기반의 광역보정시스템의 구성 및 보정정보 생성 알고리즘에 대하여 설명하였다. 생성된 보정정보의 정확도에 대해서는 IGS(International GNSS Service)에서 후처리로 제공되는 정밀 데이터를 활용하여 확인하였다.
- , 2014). 이전 연구에서는 자체 개발된 사용자 소프트웨어를 통하여 성능 테스트를 수행한 반면에 현재 연구에서는 NDGPS 기준국 인프라를 활용하여 실제 수집되는 GPS 측정치 기반으로 보정정보를 생성하고, 실시간으로 의사위성을 통해 방송함으로써 실제 상용수신기로 광역보정시스템과 동일한 환경에서 개발된 시스템의 성능 검증을 수행하는 것을 목표로 하고 있다.
제안 방법
- 개발된 시스템의 성능 평가는 실제 GPS 측정치와 상용수신기를 활용하여 수행되었다. 알고리즘 개발 단계에서는 문제가 발생하는 상황에 대하여 반복적으로 테스트를 수행하여 문제가 정상적으로 개선되었는지를 검증 할 수 있어야 하는데, 실시간으로 이를 수행하기에는 어려움이 존재한다.
- 위성 보정정보의 경우 앞서 기술한 추정방식을 적용하는 경우 협소한 네트워크의 한계로 정확한 위성 궤도 및 시계 오차보다는 의사거리 오차가 최소가 되도록 추정된다(Kim, 2007). 따라서 방송 궤도력의 SP3 데이터 대비 오차 벡터를 계산한 이후에 의사거리 방향으로 변환하고, 보정정보도 마찬가지로 의사거리 방향으로 변환하여 정확도를 테스트하였다. Fig.
- 먼저 테스트 대상 시간대에 대하여 사용자 위치의 GPS 신호를 수집하고 그 시간대의 기준국 데이터 역시 수집하여 보정정보를 생성한다. 신호 수집 및 보정정보 생성이 이루어진 이후에는 IGS에서 제공되는 후처리 정밀 데이터를 활용하여 검증을 수행한다.
- 전리층 지연 오차는 IONEX 데이터를 처리하여 얻은 결과를 실제 오차라고 두고 보정정보를 적용하기 전 후를 비교하였다. 보정정보는 GPS 단독 측위 사용자도 Klobuchar 모델을 통하여 제거가 가능하므로 Klobuchar 모델을 적용한 결과와 MSAS, K-PBAS의 보정정보를 각각 적용한 결과에 대하여 비교를 수행하였다. Fig.
- 본 연구에서는 NDGPS 기준국 인프라를 활용하여 광역 기준국 환경을 구성하였다. NDGPS 기준국에서 수신되는 GPS측정치는 위성항법 중앙사무소에서 NTRIP(Networked Transport of RTCM via Internet Protocol)시스템을 활용하여 BINEX(BINary Exchange Format) 형식으로 방송되며 기준국 소프트웨어에서 이를 수신하여 전처리 과정을 수행하게 된다.
- 본 논문에서는 위성기반 광역보정시스템 개발에 앞서 성능 시험평가를 위하여 개발되고 있는 의사위성 기반의 광역보정시스템에 대하여 설명하였다. 생성된 보정정보에 대하여 SP3, IONEX 데이터를 활용하여 위성 관련 보정정보, 전리층 관련 보정정보의 정확도를 테스트하였고, 현재 운용되고 있는 MSAS와 비교를 하였다. 본 논문에서 생성된 보정정보의 경우 한반도내의 기준국을 활용하여 생성되므로 MSAS에 비하여 근소하게 높은 정확도를 보였다.
- 먼저 테스트 대상 시간대에 대하여 사용자 위치의 GPS 신호를 수집하고 그 시간대의 기준국 데이터 역시 수집하여 보정정보를 생성한다. 신호 수집 및 보정정보 생성이 이루어진 이후에는 IGS에서 제공되는 후처리 정밀 데이터를 활용하여 검증을 수행한다. 광역보정시스템에서는 위성 관련 보정정보와 전리층 관련 보정정보를 따로 제공하고 있으므로 각각에 대한 정확도를 따로 비교할 수 있다.
- , 1999). 실제 운용되고 있는 광역보정시스템과의 비교를 위해서 일본 MSAS(Multi-functional Satellite Augmentation System)의 보정정보의 정확도도 함께 비교를 하였다. MSAS 는 과거 보정정보를 ENRI(Electronic Navigation Research Institute)에서 운영하는 FTP 서버를 통하여 제공하고 있으며, 해당 날짜의 데이터를 처리하여 검증에 활용하였다(ENRI, 2014).
- 중앙처리국 소프트웨어에서는 각 기준국으로부터 데이터를 수신 받은 이후에 우선적으로 데이터간 시간을 일치시키는 작업을 수행한다. 이후 격자 전리층 지연 추정을 위하여 각 기준국의 IFB(Inter Frequency Bias)를 추정한다. 각 전리층 지연 측정치에 대하여 추정된 IFB를 제거해 준 이후에 격자점에 대한 전리층 지연 추정이 이루어지며 격자점의 전리층 지연 추정에는 가중치 보간법이 이용되었다(Chao Y.
- 전리층 지연 오차는 IONEX 데이터를 처리하여 얻은 결과를 실제 오차라고 두고 보정정보를 적용하기 전 후를 비교하였다. 보정정보는 GPS 단독 측위 사용자도 Klobuchar 모델을 통하여 제거가 가능하므로 Klobuchar 모델을 적용한 결과와 MSAS, K-PBAS의 보정정보를 각각 적용한 결과에 대하여 비교를 수행하였다.
- 생성된 보정정보의 정확도에 대해서는 IGS(International GNSS Service)에서 후처리로 제공되는 정밀 데이터를 활용하여 확인하였다. 최종적으로는 상용 수신기에 대하여 RF수집 및 방송 장치를 활용하여 수행한 후처리 실험 결과를 제시하였다.
대상 데이터
- 실제 운용되고 있는 광역보정시스템과의 비교를 위해서 일본 MSAS(Multi-functional Satellite Augmentation System)의 보정정보의 정확도도 함께 비교를 하였다. MSAS 는 과거 보정정보를 ENRI(Electronic Navigation Research Institute)에서 운영하는 FTP 서버를 통하여 제공하고 있으며, 해당 날짜의 데이터를 처리하여 검증에 활용하였다(ENRI, 2014). 보정정보 정확도의 확인이 끝난 이후에는 수집한 사용자 위치의 신호를 RF 신호 방송 장치를 활용하여 방송한다.
- 본 논문에서는 현재까지 개발된 의사위성 기반의 광역보정시스템의 구성 및 보정정보 생성 알고리즘에 대하여 설명하였다. 생성된 보정정보의 정확도에 대해서는 IGS(International GNSS Service)에서 후처리로 제공되는 정밀 데이터를 활용하여 확인하였다. 최종적으로는 상용 수신기에 대하여 RF수집 및 방송 장치를 활용하여 수행한 후처리 실험 결과를 제시하였다.
- 보정정보 정확도의 확인이 끝난 이후에는 수집한 사용자 위치의 신호를 RF 신호 방송 장치를 활용하여 방송한다. 신호 수집 및 방송에는 RF down converter 모듈, IF digitizer 모듈, signal generator 모듈로 구성되는 NI PXIe-5663 RF 신호 분석 장비가 사용되었다. 수신기는 Ublox사의 EVK-6T 수신기가 사용되었으며 성능비교를 위하여 생성된 광역보정정보를 사용하여 위치를 계산하는 수신기와 함께 GPS 단독 측위로 위치를 계산하는 수신기, 일본의 MSAS(Multi-functional Satellite Augmentation System) 보정정보를 사용하는 수신기가 같이 사용되었다.
- 실험은 정적 사용자를 대상으로 2014년 1월 18일 오후 3시부터 3시간동안 진행되었으며 사용자 신호는 서울대학교에서 수집되었다. 기준국은 기준국 수신기 현황 및 기하학적 요인을 고려하여 Fig.
데이터처리
- 광역보정시스템에서는 위성 관련 보정정보와 전리층 관련 보정정보를 따로 제공하고 있으므로 각각에 대한 정확도를 따로 비교할 수 있다. 위성 오차는 정밀 궤도 및 시계를 제공하는 SP3 형식의 데이터와 비교하였으며 전리층 지연 오차는 IONEX(IONosphere map EXchange) 형식의 데이터와 비교를 수행하였다(Schaer, 1998; Spofford Paul R., 1999). 실제 운용되고 있는 광역보정시스템과의 비교를 위해서 일본 MSAS(Multi-functional Satellite Augmentation System)의 보정정보의 정확도도 함께 비교를 하였다.
- 최종적인 보정정보의 성능 평가는 수신기에서 출력되는 위치의 오차를 계산하여 분석되었다. Fig.
이론/모형
- 이후 격자 전리층 지연 추정을 위하여 각 기준국의 IFB(Inter Frequency Bias)를 추정한다. 각 전리층 지연 측정치에 대하여 추정된 IFB를 제거해 준 이후에 격자점에 대한 전리층 지연 추정이 이루어지며 격자점의 전리층 지연 추정에는 가중치 보간법이 이용되었다(Chao Y., 1997). Fig.
- 신호 수집 및 방송에는 RF down converter 모듈, IF digitizer 모듈, signal generator 모듈로 구성되는 NI PXIe-5663 RF 신호 분석 장비가 사용되었다. 수신기는 Ublox사의 EVK-6T 수신기가 사용되었으며 성능비교를 위하여 생성된 광역보정정보를 사용하여 위치를 계산하는 수신기와 함께 GPS 단독 측위로 위치를 계산하는 수신기, 일본의 MSAS(Multi-functional Satellite Augmentation System) 보정정보를 사용하는 수신기가 같이 사용되었다. 이때, K-PBAS의 광역보정정보 적용 수신기에는 신호 통합기(signal combiner)를 활용하여 사용자 신호와 함께 보정정보가 실린 의사위성 신호가 같이 들어가도록 하였다.
- 이때, K-PBAS의 광역보정정보 적용 수신기에는 신호 통합기(signal combiner)를 활용하여 사용자 신호와 함께 보정정보가 실린 의사위성 신호가 같이 들어가도록 하였다. 이때, 상용 수신기에 보정정보를 적용하기 위해서는 현재 운영되고 있는 광역보정시스템 정지궤도 위성의 PRN 번호로 방송을 해야 하는데, 일본의 MSAS 위성의 신호와의 혼동을 방지하기 위하여 미국의 WAAS(Wide Area Augmentation System)의 PRN 번호로 방송을 하였다. Table 1은 실험에 사용된 의사위성의 정보를 나타낸 것이다.
- , 1996). 최종적으로 중앙처리국 소프트웨어로 위성궤도 정보, GPS 측정치, 오차정보가 전달되는데 전리층 지연오차는 필터링 된 L1, L2 의사거리 측정치를 활용하여 추정되었으며 대류층 지연 오차는 Hopfield 모델을 이용하여 추정되었다(Lee, 2002). Fig.
- 추정방법으로는 메시지 크기 및 해의 연속성 문제를 고려하여 최소분산 불편이 추정기법이 사용되었으며 벡터 z와 행렬 H를 식 (7), (8)과 같이 정의하면 추정식은 식 (9), (10)과 같다(Kim, 2007; Tsai Y, 1999)
성능/효과
- 11에서 볼 수 있듯이 크게 오차를 발생시키지 않았다. MSAS는 Fig 11에서 초반부에 잠시 오차가 큰 시간대가 있었으나 전체적으로는 정확도를 유지하였고 MSAS의 기준국 네트워크에서 멀리 떨어진 한반도 및 중국 일부 지역 까지도 지속적으로 보정정보를 제공 하였다.
- Klobuchar 모델의 경우에는 너무 크게 값이 보정되어 적용 후에 전체적으로 큰 음수 값을 갖게 되었다. MSAS와 K-PBAS의 보정정보를 적용하였을 때에는 상대적으로 작은 오차를 보였으나 MSAS의 경우에는 초반에 여러 위성에서 상대적으로 큰 오차가 나타났다. 각 보정정보를 적용한 후의 RMS 오차는 Klobuchar, MSAS, K-PBAS가 각각 7.
- MSAS와 K-PBAS의 보정정보를 적용하였을 때에는 상대적으로 작은 오차를 보였으나 MSAS의 경우에는 초반에 여러 위성에서 상대적으로 큰 오차가 나타났다. 각 보정정보를 적용한 후의 RMS 오차는 Klobuchar, MSAS, K-PBAS가 각각 7.86, 1.07, 0.96m 로 나타났다.
- 생성된 보정정보에 대하여 SP3, IONEX 데이터를 활용하여 위성 관련 보정정보, 전리층 관련 보정정보의 정확도를 테스트하였고, 현재 운용되고 있는 MSAS와 비교를 하였다. 본 논문에서 생성된 보정정보의 경우 한반도내의 기준국을 활용하여 생성되므로 MSAS에 비하여 근소하게 높은 정확도를 보였다. 그러나 전리층 지연 보정정보의 경우 네트워크 바깥으로 멀어짐에 따라서 측정치 부족으로 오차가 증가하는 현상이 나타났으며 네트워크 바깥에서의 보정정보 성능 감소를 줄이기 위해서는 보다 개선된 전리층 지연 추정 알고리즘이 요구될 것으로 판단된다.
- K-PBAS의 경우 다른 결과에 비하여 오차가 크게 커지는 구간 없이 가장 균일한 성능을 얻었다. 전체적으로 RMS 오차는 Table 2와 같이 나타났으며 MSAS 보정정보를 적용한 수신기의 경우 수평, 수직 오차가 각각 30%, 93% 감소하였고, K-PBAS 보정정보를 적용한 수신기의 경우 각각 45%, 85% 감소하였다.
- 그러나 전리층 지연 보정정보의 경우 네트워크 바깥으로 멀어짐에 따라서 측정치 부족으로 오차가 증가하는 현상이 나타났으며 네트워크 바깥에서의 보정정보 성능 감소를 줄이기 위해서는 보다 개선된 전리층 지연 추정 알고리즘이 요구될 것으로 판단된다. 최종적인 보정정보의 성능은 실제 GPS 신호와 상용수신기를 활용하여 후처리 기반으로 테스트하였으며 GPS 단독 측위와 비교하여 향상된 위치 해를 얻는 것을 확인하였다. 향후에는 개발된 시스템의 장시간 테스트 및 알고리즘 개선이 수행될 예정이다.
- 테스트 시간 동안 GPS 단독 측위의 수직 위치오차는 상당히 크게 나타났다. GPS 단독 측위의 경우 앞서 계산된 위성오차가 전혀 보정이 안 되었고, 특히 테스트 시간 동안 Klobuchar 모델의 보정정확도가 크게 떨어졌기 때문에 큰 오차가 나타난 것으로 판단된다.
- 테스트 시간동안 전체 가시 위성들에 대한 RMS 오차는 보정정보를 적용하기 전 1.50 m 에서 MSAS 보정정보와 K-PBAS 보정정보를 적용하였을 때 각각 1.17 m, 1.10m로 감소하였다.
후속연구
- 본 논문에서 생성된 보정정보의 경우 한반도내의 기준국을 활용하여 생성되므로 MSAS에 비하여 근소하게 높은 정확도를 보였다. 그러나 전리층 지연 보정정보의 경우 네트워크 바깥으로 멀어짐에 따라서 측정치 부족으로 오차가 증가하는 현상이 나타났으며 네트워크 바깥에서의 보정정보 성능 감소를 줄이기 위해서는 보다 개선된 전리층 지연 추정 알고리즘이 요구될 것으로 판단된다. 최종적인 보정정보의 성능은 실제 GPS 신호와 상용수신기를 활용하여 후처리 기반으로 테스트하였으며 GPS 단독 측위와 비교하여 향상된 위치 해를 얻는 것을 확인하였다.
- 최종적인 보정정보의 성능은 실제 GPS 신호와 상용수신기를 활용하여 후처리 기반으로 테스트하였으며 GPS 단독 측위와 비교하여 향상된 위치 해를 얻는 것을 확인하였다. 향후에는 개발된 시스템의 장시간 테스트 및 알고리즘 개선이 수행될 예정이다.
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