본 논문에서는 MATLABGUI 기반으로 개발된 GPS RINEX 관측 파일 생성 소프트웨어에 대해서 소개한다. 개발된 소프트웨어는 두 가지 데이터 생성 모드를 기반으로 기준국 혹은 동적 사용자의 실제 GPS 측정치와 유사한 L1/L2 의사거리, L1/L2 반송파 위상, 도플러 측정치를 정확하고 효율적으로 생성한다. 생성된 측정치 결과는 최종적으로 RINEX version 3.0 관측 파일로 출력된다. 본 논문에서는 소프트웨어 검증을 위해 기준국의 실측 데이터를 기반으로 측정치 바이어스, 변화율, 잡음 수준을 분석해보았다. 그 결과 개발된 소프트웨어가 실제 GPS 측정치와 RMS 약 0.7 m 수준의 바이어스 오차를 갖는 GPS 측정치를 생성함을 확인하였다.
본 논문에서는 MATLAB GUI 기반으로 개발된 GPS RINEX 관측 파일 생성 소프트웨어에 대해서 소개한다. 개발된 소프트웨어는 두 가지 데이터 생성 모드를 기반으로 기준국 혹은 동적 사용자의 실제 GPS 측정치와 유사한 L1/L2 의사거리, L1/L2 반송파 위상, 도플러 측정치를 정확하고 효율적으로 생성한다. 생성된 측정치 결과는 최종적으로 RINEX version 3.0 관측 파일로 출력된다. 본 논문에서는 소프트웨어 검증을 위해 기준국의 실측 데이터를 기반으로 측정치 바이어스, 변화율, 잡음 수준을 분석해보았다. 그 결과 개발된 소프트웨어가 실제 GPS 측정치와 RMS 약 0.7 m 수준의 바이어스 오차를 갖는 GPS 측정치를 생성함을 확인하였다.
This paper introduces development of the MATLAB GUI based software for generating GPS RINEX observation file. The purpose of this software is to generate GPS measurements of reference station or dynamic user, which are similar to the real GPS receiver data, accurately and efficiently. This software ...
This paper introduces development of the MATLAB GUI based software for generating GPS RINEX observation file. The purpose of this software is to generate GPS measurements of reference station or dynamic user, which are similar to the real GPS receiver data, accurately and efficiently. This software includes two data generation modes. One is Precision mode which generates GPS measurements as accurate as possible using post-processing data. The other is Real-time mode which generates GPS measurements using GPS error modeling technique. GPS error sources are calculated on the basis of each data generation mode, and L1/L2 pseudorange, L1/L2 carrier phase, and Doppler measurements are produced. These generated GPS measurements are recorded in the RINEX observation version 3.0 file. Using received GPS data at real reference station, we analyzed three items to verify software reliability; measurement bias, rate of change, and noise level. Consequently, RMS error of measurement bias is about 0.7 m, and this verification results demonstrate that our software can generate relatively exact GPS measurements.
This paper introduces development of the MATLAB GUI based software for generating GPS RINEX observation file. The purpose of this software is to generate GPS measurements of reference station or dynamic user, which are similar to the real GPS receiver data, accurately and efficiently. This software includes two data generation modes. One is Precision mode which generates GPS measurements as accurate as possible using post-processing data. The other is Real-time mode which generates GPS measurements using GPS error modeling technique. GPS error sources are calculated on the basis of each data generation mode, and L1/L2 pseudorange, L1/L2 carrier phase, and Doppler measurements are produced. These generated GPS measurements are recorded in the RINEX observation version 3.0 file. Using received GPS data at real reference station, we analyzed three items to verify software reliability; measurement bias, rate of change, and noise level. Consequently, RMS error of measurement bias is about 0.7 m, and this verification results demonstrate that our software can generate relatively exact GPS measurements.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구팀에서는 다양한 보강항법시스템 알고리즘을 효율적으로 검증하기 위해, 1초 단위의 실제 GPS 측정치를 비교적 정확하게 모사한 측정치를 생성하고, 그 결과를 상용 소프트웨어에서 처리할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 그리고 본 논문에서는 개발된 소프트웨어의 소개 및 검증 결과에 대해 정리하였다.
따라서 1시간 단위로 24시간 이상 장시간 데이터 처리 시 의미 있는 결과를 얻을 수 있지만, 1초 단위의 오차 생성 시 실제와 유사한 측정치를 얻기 어렵다는 한계가 존재한다. 본 연구팀에서는 다양한 보강항법시스템 알고리즘을 효율적으로 검증하기 위해, 1초 단위의 실제 GPS 측정치를 비교적 정확하게 모사한 측정치를 생성하고, 그 결과를 상용 소프트웨어에서 처리할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 그리고 본 논문에서는 개발된 소프트웨어의 소개 및 검증 결과에 대해 정리하였다.
SBAS (satellite based augmentation system)와 같은 보강항법 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 GPS 측정치에 포함된 다양한 오차 요소들에 대한 정확한 이해와 분석이 필수적이다. 본 연구팀에서는 한반도 지역에서 GPS 주요 오차 요소들에 대한 분석 및 오차 모델링 기법을 바탕으로, 상용 GPS 데이터 처리 프로그램에서 활용 가능한 RINEX (Receiver INdependent EXchange format) 관측 파일을 생성하는 소프트웨어를 개발하였다. 기존의 GPS 오차 모델링 관련 소프트웨어는 다양한 GPS 관련 연구 기관에서 개발하여 GPS 오차 및 항법 성능 시뮬레이션 툴로 사용하고 있다.
본 연구팀에서는 효율적으로 기준국 및 동적 사용자의 GPS 측정치를 획득하기 위해 MATLAB GUI 기반으로 GPS RINEX 관측 파일을 생성하는 소프트웨어를 개발하였다. 그리고 실제 수신된 GPS 측정치와의 비교 및 상용 소프트웨어를 이용한 검증을 통해 개발된 소프트웨어의 신뢰성을 확인하였다.
제안 방법
개발된 소프트웨어는 두 가지 데이터 생성 모드를 바탕으로 GPS 오차 요소들을 모델링하고, 측정치를 생성한다. 정밀 데이터 생성 모드 (precision data generation mode)는 과거 정밀 후처리 데이터를 활용하여 실제 측정치와 최대한 유사한 측정치를 생성하는 모드이다.
동적 사용자의 측정치 생성을 위해서는 기준국과 다르게 매 epoch 별 사용자의 위치 정보를 필요로 한다. 본 소프트웨어는 동적 사용자의 위도, 경도, 고도가 포함된 (.mat) 파일을 입력하면 측정치 생성이 가능하도록 개발하였다. 또한 사용자 편의성을 위해(.
본 소프트웨어는 사용자 편의성을 고려하여 MATLAB GUI 기반으로 제작되었으며, 원하는 시간, 원하는 위치 등 다양한 환경의 사용자 시나리오 설정이 가능하다. 또한 측정치 생성을 위한 정밀/실시간 데이터 생성 모드 설정 및 시뮬레이션 상황을 그래프로 보여주는 디스플레이 모드에 대한 설정도 가능하다.
대상 데이터
개발된 소프트웨어의 신뢰성을 검증하기 위해 실제 환경에서 수신된 GPS 측정치와 해당 시간의 해당 위치에서 동일한 시나리오로 생성된 측정치를 비교하도록 한다. 검증 대상은 의사 거리, 반송파 위상, 도플러 측정치의 bias와 측정치 변화율, 그리고 측정치 잡음 수준이다. 이 때 수신기 마다 다른 특성을 보이는 수신기 시계 오차 및 다중 경로 오차는 검증 과정에서 제외하도록 한다.
그림 1에는 본 연구팀에서 개발한 GPS RINEX 관측 파일 생성 소프트웨어의 구성도를 나타내었다. 본 소프트웨어는 크게 사용자 시나리오 설정 모듈, 데이터 입력 모듈, GPS 측정치 생성 모듈, 그리고 결과 데이터 출력 모듈 총 4가지 모듈로 구성되어 있다.
이 때 수신기 마다 다른 특성을 보이는 수신기 시계 오차 및 다중 경로 오차는 검증 과정에서 제외하도록 한다. 본 연구에서는 국토지리정보원 수원 (SUWN) 기준국의 UTC 2015년 1월 15일 12시부터 21시까지 9시간 동안 15개의 가시위성 데이터를 바탕으로 검증을 수행하였다.
데이터처리
개발된 소프트웨어의 신뢰성을 검증하기 위해 실제 환경에서 수신된 GPS 측정치와 해당 시간의 해당 위치에서 동일한 시나리오로 생성된 측정치를 비교하도록 한다. 검증 대상은 의사 거리, 반송파 위상, 도플러 측정치의 bias와 측정치 변화율, 그리고 측정치 잡음 수준이다.
본 소프트웨어로 생성된 GPS 측정치가 RINEX version 3.0 관측 파일로 제대로 출력이 되었는지 검증하기 위해 상용 소프트웨어를 사용하여 동적 사용자의 위치해를 계산해보았다. 상용 소프트웨어는 RINEX 항법 파일과 관측 파일만 있으면 간단하게 위치해 계산이 가능한 RTKLIB version 2.
이론/모형
수신기 시계 오차는 사용자 시스템에 의존하는 오차로 정확하게 모델링을 하는 것이 불가능 하다. 따라서 본 소프트웨어에서는 Dierendonck (1984) 모델을 바탕으로 2차 Markov sequence를 사용하여 가상의 시계 오차를 생성하였다[10]. 다중 경로 오차 역시 수신기 특성 및 위치에 따라 다른 경향을 가지므로 정확한 모델링이 불가능하다.
3 m 수준으로 가장 정확하다고 알려진 IONEX 데이터를 사용하여 생성하고, 실시간 모드는 한반도 등 중위도 지역에서 보다 정확한 유럽 Galileo의 NeQuick 모델을 활용한다 [4], [5]. 대류층 지연 오차의 경우 기상정보를 활용하는 정밀 모드는 가장 정확하다고 알려진 Saastamoinen 모델을 사용하고 [6], 실시간 모드는 별도의 기상정보 없이도 비교적 정확한 오차 생성이 가능한 WAAS (wide area augmenation system) 모델을 사용한다 [7]. 수신기 잡음은 Han (2012)의 결과를 바탕으로 측정치 잡음의 표준편차를 위성 앙각에 대한 exponential 함수로 모델링 한다.
성능/효과
그리고 실제 수신된 GPS 측정치와의 비교 및 상용 소프트웨어를 이용한 검증을 통해 개발된 소프트웨어의 신뢰성을 확인하였다. 그 결과 실제 측정치와 RMS 평균 약 0.7 m 수준의 bias 오차가 존재하지만, 상당히 비슷한 변화율과 잡음 수준을 갖는 측정치 모사가 가능하다는 결과를 얻었다. Bias 오차의 대부분은 저앙각에서 전리층 지연 모델에 의한 오차로 본 소프트웨어의 한계라고 할 수 있다.
본 연구팀에서는 효율적으로 기준국 및 동적 사용자의 GPS 측정치를 획득하기 위해 MATLAB GUI 기반으로 GPS RINEX 관측 파일을 생성하는 소프트웨어를 개발하였다. 그리고 실제 수신된 GPS 측정치와의 비교 및 상용 소프트웨어를 이용한 검증을 통해 개발된 소프트웨어의 신뢰성을 확인하였다. 그 결과 실제 측정치와 RMS 평균 약 0.
그림 5에는 사용한 상용 소프트웨어와 이를 사용하여 계산된 동적 사용자의 위치해를 나타냈다. 생성된 RINEX 관측 파일을 사용하여 동적 사용자의 위치해가 정상적으로 계산 된 것으로 보아 본 소프트웨어가 RINEX 관측 파일을 format에 맞게 성공적으로 출력한 것을 확인할 수 있다.
후속연구
7 m 수준의 bias 오차가 존재하지만, 상당히 비슷한 변화율과 잡음 수준을 갖는 측정치 모사가 가능하다는 결과를 얻었다. Bias 오차의 대부분은 저앙각에서 전리층 지연 모델에 의한 오차로 본 소프트웨어의 한계라고 할 수 있다. 개발된 소프트웨어를 사용하여 GPS 측정치를 쉽고 빠르게 획득함으로써, 한국형 SBAS 성능 분석 및 보강항법시스템 알고리즘 개발 과정에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
Bias 오차의 대부분은 저앙각에서 전리층 지연 모델에 의한 오차로 본 소프트웨어의 한계라고 할 수 있다. 개발된 소프트웨어를 사용하여 GPS 측정치를 쉽고 빠르게 획득함으로써, 한국형 SBAS 성능 분석 및 보강항법시스템 알고리즘 개발 과정에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
정밀 데이터 생성 모드란 무엇인가?
개발된 소프트웨어는 두 가지 데이터 생성 모드를 바탕으로 GPS 오차 요소들을 모델링하고, 측정치를 생성한다. 정밀 데이터 생성 모드 (precision data generation mode)는 과거 정밀 후처리 데이터를 활용하여 실제 측정치와 최대한 유사한 측정치를 생성하는 모드이다. 실시간 데이터 생성 모드 (real-time data generation mode)는 최소한의 입력 데이터를 가지고 실시간 오차 모델링 기법을 활용하여 측정치를 생성하는 모드이다.
RINEX란 무엇이며, 어떤 파일을 포함하는가?
RINEX는 수신기 기종과 상관없이 데이터 공유를 가능케 하는 표준 형식으로, 위성 궤도력(ephemeris)이 포함된 항법 파일(navigation file)과 수신기 측정치가 포함된 관측 파일(observation file)이 있다 [12]. 본 소프트웨어에서는 생성된 GPS 측정치를 상용 소프트웨어에서 처리가 가능하도록 RINEX version 3.
GPS RINEX 관측 파일 생성 소프트웨어는 어떻게 구성되어 있는가?
그림 1에는 본 연구팀에서 개발한 GPS RINEX 관측 파일 생성 소프트웨어의 구성도를 나타내었다. 본 소프트웨어는 크게 사용자 시나리오 설정 모듈, 데이터 입력 모듈, GPS 측정치 생성 모듈, 그리고 결과 데이터 출력 모듈 총 4가지 모듈로 구성되어 있다.
참고문헌 (12)
Matlab Algorithm Availability Simulation Tool (MAAST) Software Developer's Guide, Version 1.1, Stanford University, Stanford: CA, Jan, 2002.
D. Kim, A study on correction generation algorithms for wide area differential GNSS, Ph.D. dissertation, School of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Seoul, Korea, 2007.
L. Heng, G. X. Gao, T. Walter, and P. Enge, "Statistical characterization of GPS signal-in-space errors," in Proceedings of the ION ITM 2011, San Diego: CA, pp. 312-319, 2011.
B. Nava, P. Coisson, and S. M. Radicella, "A new version of the NeQuick ionosphere electron density model," Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, Vol. 70, No. 15, pp. 1856-1862, Dec, 2008.
Y. D. Kim, D. H. Han, H. Yun, D. U. Kim, C. D. Kee, H. M. So, K. H. Lee, and J. G. Jang, "Characteristic analysis of real-time ionospheric delay correction models for GNSS receiver in Korea," in Proceeding of the 2014 KSAS Fall Conference, Jeju, 2014.
B. Hofmann-Wellenhof, H. Lichtenegger, and J. Collins, Global Positioning System Theory and Practice, 5th ed. New York, NY: Springer, 2001.
Minimum Operational Performance Standards For Global Positioning System/Wide Area Augmentation System Airborne Equipment, RTCA DO-229D, 2006.
B. Park, A study on reducing temporal and spatial decorrelation effect in GNSS augmentation system: consideration of the correction message standardization, Ph.D. dissertation, School of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Seoul, Korea, 2008.
D. H. Han, H. Yun, and C. D. Kee, "Modeling of GPS measurement noise for estimating smoothed pseudorange and ionospheric delay," Journal of Advanced Navigation Technology, Vol. 16, No. 4, pp. 602-610, 2012.
A. J. Van Dierendonck, J. B. McGraw, and R. G. Brown, "Relationship between Allan variances and Kalman filter parameters," in Proceedings of the 16th PTTI, NASA Goddard Space Flight Center, pp. 273-293, 1984.
J. Rankin, "GPS and differential GPS: An error model for sensor simulation," in Position Location and Navigation Symposium IEEE, Las Vegas: NV, pp. 260-266, 1994.
RINEX: The Receiver Independent Exchange Format, Vesion 3.00, Werner Gurtner Astronomical Institute, University of Bern, Switzerland, 2007.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.