[논문]도심환경에서의 GNSS 기반 육상 이동체를 위한 짧은 지연 다중경로 감쇄 기법

임덕원; 천세범; 허문범

doi:10.12673/jant.2018.22.6.557

도심환경에서의 GNSS 기반 육상 이동체를 위한 짧은 지연 다중경로 감쇄 기법
A Novel Short Delay Multipath Mitigation Algorithm for a GNSS based Land Vehicle in Urban Environment 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.22 no.6 = no.93, 2018년, pp.557 - 565

임덕원 (한국항공우주연구원 기술연구본부 항법기술연구실) , 천세범 (한국항공우주연구원 기술연구본부 항법기술연구실) , 허문범 (한국항공우주연구원 기술연구본부 항법기술연구실)

초록
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도심환경에서의 GNSS 항법을 위하여 짧은 지연 다중경로 감쇄 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 GNSS 수신기가 육상 교통 이동체에 탑재되어 있다는 제한 조건을 이용하여 어느 위성에서 다중경로 신호가 발생했는지를 검출하고, 해당위성의 측정치를 제거하여 새로운 항법결과를 도출한다. 이때 검출 조건은 GNSS 수신기의 성능 등급과 이동체의 동적 특성에 따라 결정된다. 제안 기법을 검증하기 위하여 4가지 시나리오에 대한 다중경로 환경에서 실제 데이터를 수집하였으며, GNSS 수신기에 기본적으로 탑재된 다중경로 감쇄 기법과 제안한 기법을 함께 적용하여 데이터를 처리한 결과 가시위성이 5개 미만인 경우를 제외하고는 측위 결과가 5 m 이하로 나타나는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

For GNSS navigation in urban environment, a novel short delay multipath mitigation algorithm is proposed in this paper. This algorithm detects which satellite's signal is the multipath signal by using the constraint that GNSS receiver is equipped in a ground vehicle, then estimate new position after separating the measurement of that satellite. A criterion for detecting and validating the multipath signal depends on the performance grade of the GNSS receiver and the dynamics of the vehicle. In order to evaluate the proposed algorithm, the real data had been collected at the multipath environment of 4 scenarios. By post-processing the real data with both of the multipath mitigation algorithm in the receiver and the proposed algorithm, it can be checked that the position errors were less than 5 meters except the case that the number of visible satellite is lower than 5.

주제어

표/그림 (23)

그림 그림 1. Standard와 narrow correlator의 상관기 칩간격 Fig. 1. Chip space of narrow and standard correlator.
그림 그림 2. 다중경로 지연에 따른 wide correlator와 narrow correlator의 코드 위상 오차 Fig. 2. Comparison of code phase error for wide and narrow correlator according to the multipath delay.
그림 그림 3. MEDLL 기법의 개념 Fig. 3. Concept of MEDLL.
그림 그림 4. 다중경로 지연에 따른 wide correlator와 MEDLL의 코드 위상 오차 Fig. 4. Comparison of code phase error for wide correlator and MEDLL according to the multipath delay.
그림 그림 5. MET 기법의 원리 Fig. 5. Principle of MET.
그림 그림 6. 다중경로 지연에 따른 wide correlator와 MET의 코드 위상 오차 Fig. 6. Comparison of code phase error for wide correlator and MET according to the multipath delay.
그림 그림 7. 알고리즘 순서도 Fig. 7. Flowchart of a multipath detection and mitigation algorithm.
그림 그림 8. 시나리오 1의 수신 환경 및 이동 경로 Fig. 8. Environment and trajectory of scenario 1.
그림 그림 9. 시나리오 2의 수신 환경 및 이동 경로 Fig. 9. Environment and trajectory of scenario 2.
그림 그림 10. GNSS 수신기 탑재 차량 Fig. 10. GNSS receiver equipped vehicle.
그림 그림 11. 시나리오 1의 section A의 경로와 수신 환경 Fig. 11. Trajectory and environment of the section A of the 1st scenario.
그림 그림 12. 시나리오 1의 section A의 항법 결과 Fig. 12. Positioning results for the section A of the 1st scenario.
그림 그림 13. 시나리오 1의 section A의 Sky-plot Fig. 13. Sky-plot for the section A of the 1st scenario.
그림 그림 14. 시나리오 1의 section B의 경로와 수신 환경 Fig. 14. Trajectory and environment of the section B of the 1st scenario.
그림 그림 15. 시나리오 1의 section B의 항법 결과 Fig. 15. Positioning results for the section B of the 1st scenario.
그림 그림 16. 시나리오 1의 section B의 Sky-plot Fig. 16. Sky-plot for the section B of the 1st scenario.
그림 그림 17. 시나리오 2의 section A의 경로와 수신 환경 Fig. 17. Trajectory and environment of the section A of the 2nd scenario.
그림 그림 18. 시나리오 2의 section A의 항법 결과 Fig. 18. Positioning results for the section A of the 2nd scenario.
그림 그림 19. 시나리오 2의 section A의 Sky-plot Fig. 19. Sky-plot for the section A of the 2nd scenario.
그림 그림 20. 시나리오 2의 section B의 경로와 수신 환경 Fig. 20. Trajectory and environment of the section B of the 2nd scenario.
그림 그림 21. 시나리오 2의 section B의 항법 결과 Fig. 21. Positioning results for the section B of the 2nd scenario.
그림 그림 22. 시나리오 2의 section B의 Sky-plot Fig. 22. Sky-plot for the section B of the 2nd scenario.
표 표 1. 항법 결과 요약 Table 1. Summary of the positioning results.

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 논문에서는 짧은 지연 다중경로 신호에 대한 다중경로 완화 성능을 향상할 수 있는 간단한 기법을 제안한다. 이기법의 원리는 다중경로로 수신되는 GNSS 위성 신호를 검출하고 해당 위성의 측정치를 제거하여 항법 성능을 개선하는 것이다.
본 논문을 통하여 3가지 대표적인 다중경로 감쇄 기법을 소개하고, 육상교통 이동체를 위한 다중경로 감쇄 기법을 제안하였다. 실험을 위해 신호는 건물, 숲 및 강에 의하여 다중경로 신호가 발생할 수 있는 두 가지 동적 시나리오에 대해 실제 데이터를 수집하였으며, 일부 구간에서는 고층 건물에 의하여 신호차단도 발생하였다.
따라서 본 논문에서는 짧은 지연 다중경로 신호에 대한 다중경로 완화 성능을 향상할 수 있는 간단한 기법을 제안한다. 이기법의 원리는 다중경로로 수신되는 GNSS 위성 신호를 검출하고 해당 위성의 측정치를 제거하여 항법 성능을 개선하는 것이다.
짧은 지연 다중경로에 대한 전통적인 알고리즘의 약점을 극복하기 위하여, 본 논문에서는 새로운 다중경로 감쇄 기법을 제안한다. 제안한 기법은 짧은 지연 다중경로에 특히 효과적이며 전통적인 알고리즘과 결합하여 짧은 지연 다중경로와 긴 지연 다중경로 경로 모두에 효과적으로 대응할 수 있다.

가설 설정

식 (3)에 의하여 다중경로 신호가 검출되었다면 어떤 위성신호에서 발생했는지를 검출해야 한다. 본 논문에서는 다중경로 신호는 하나의 위성에서만 발생하였다고 가정하였으며, 앙각이 가장 낮은 위성을 후보로 설정하였다. 그런 다음 해당 후보 위성에서 정말로 다중경로 신호가 수신되는지를 확인하기 위한 유효성 검사 프로세스를 수행한다.
(t)는 ENU(east-north-up) 좌표계에서 up 축위치 벡터이므로 결국 가속도를 의미한다. 육상교통, 특히 도로교통의 특성상 up 축의 가속도가 순간적으로 바뀔 수 없다는 점에 근거하였으며, 이 값이 주어진 임계치보다 크다면 다중경로신호에 의한 영향인 것으로 가정하였다.

제안 방법

본 논문에서는 다중경로 신호는 하나의 위성에서만 발생하였다고 가정하였으며, 앙각이 가장 낮은 위성을 후보로 설정하였다. 그런 다음 해당 후보 위성에서 정말로 다중경로 신호가 수신되는지를 확인하기 위한 유효성 검사 프로세스를 수행한다. 거리 영역에서 유효성을 확인하기 위한 기준은 식 (4)와 같으며, RAIM (receiver autonomous integrity monitoring) 기법에서 사용하는 개념을 활용하였다.
다중경로 감쇄 기법을 특징을 파악하기 위하여 다중경로 신호 크기를 직접경로 신호 크기의 0.5배로 두고 일반적인 상관기과 NC의 신호 추적 오차를 분석하였으며, 그 결과는 그림 2에 나타내었다. 이로부터 일반적인 상관기의 최대 오차는 약 72 m 이지만 NC의 최대 오차는 약 8 m로 줄어들었으며, 긴 지연(>1 chip)의 다중경로 신호에 영향을 받지 않는 것을 확인할 수 있다.
식 (1)은 Van Nee가 제안한 방법에 따라 반복(iteration) 과정을 수행함으로써 풀이될 수 있다[3]. 본 논문에서는 반복 횟수를 10으로 설정하였으며 상관기 개수는 50개, 입사 신호의 개수는 직접경로 신호와 1개의 다중경로 신호로 설정하였다.
실험을 위해 신호는 건물, 숲 및 강에 의하여 다중경로 신호가 발생할 수 있는 두 가지 동적 시나리오에 대해 실제 데이터를 수집하였으며, 일부 구간에서는 고층 건물에 의하여 신호차단도 발생하였다. 수집한 신호를 후처리하여 다중경로 감쇄기법 적용 여부에 따라 위치 추정 결과를 분석하였다. 분석한 결과로부터 제안한 다중경로 감쇄 기법을 통하여 도심 지역에서도 5 m 이하의 정확도로 항법이 가능한 것을 확인하였다.
실제 데이터를 수집하여 후처리함으로써 제안한 알고리즘의 성능을 평가하였다. 실제 데이터는 저층 및 고층 건물, 숲 및 강과 같은 다중경로 환경을 포함하는 두 가지 궤적에 대하여 수집하였다.
그런 다음 다중경로가 발생한 GNSS 위성 신호를 찾아내고, 해당 위성의 측정치를 제거한 후에 새로운 위치를 추정한다. 이 때 다중경로신호를 탐지하고 검증하기 위한 임계치 기준도 제시하였으며, 이 값은 수신기의 성능과 이동체의 동특성에 의존한다.
다중경로 감쇄 기법의 적용 여부에 따른 위치 추정 결과를 그림 21에 나타냈으며, 다중경로 신호에 의하여 위치 오차가 7 m 이상 발생한 것을 확인할 수 있다. 제안한 기법을 적용함으로써 다중경로 오차를 감소시켰으나 일부 구간(2445~2470 epoch)에서는 오차를 완전히 제거할 수 없었다. 이는 복수의 다중경로 신호가 수신되었거나 다중경로 신호에 의한 영향이 임계치보다 크지 않았던 것으로 예상한다.
이때ML(maximum likelihood) 기법을 이용해서 직접경로 신호 및다중경로 신호들의 코드 위상, 반송파 위상 및 신호의 크기를 추정한다. 추정한 값들을 이용하여 직접경로 신호와 다중경로신호를 추정하고, 직접경로 신호와 다중경로 신호를 분리하여 수신기를 작동시킨다.

대상 데이터

두 가지 동적 시나리오에 대한 이동체 궤적은 그림 8과 그림9에 나타내었다. 그리고 측정치 데이터는 그림 10과 같이 차량에 장착 된 IfEN社와 NovAtel社의 GNSS 수신기를 사용하여 수집하였다. 여기서 IfEN 수신기는 다중경로 감쇄 기법이 적용되지 않았으며 NovAtel 수신기에는 MET 기법이 적용되었다.
실제 데이터를 수집하여 후처리함으로써 제안한 알고리즘의 성능을 평가하였다. 실제 데이터는 저층 및 고층 건물, 숲 및 강과 같은 다중경로 환경을 포함하는 두 가지 궤적에 대하여 수집하였다. 그리고 알고리즘을 적용하지 않은 경우, 기존 알고리즘으로 MET 기법만 적용한 한 경우, 그리고 MET 기법과 제안한 알고리즘을 함께 적용한 경우에 대하여 위치 오차를 분석 하였다.
본 논문을 통하여 3가지 대표적인 다중경로 감쇄 기법을 소개하고, 육상교통 이동체를 위한 다중경로 감쇄 기법을 제안하였다. 실험을 위해 신호는 건물, 숲 및 강에 의하여 다중경로 신호가 발생할 수 있는 두 가지 동적 시나리오에 대해 실제 데이터를 수집하였으며, 일부 구간에서는 고층 건물에 의하여 신호차단도 발생하였다. 수집한 신호를 후처리하여 다중경로 감쇄기법 적용 여부에 따라 위치 추정 결과를 분석하였다.

데이터처리

실제 데이터는 저층 및 고층 건물, 숲 및 강과 같은 다중경로 환경을 포함하는 두 가지 궤적에 대하여 수집하였다. 그리고 알고리즘을 적용하지 않은 경우, 기존 알고리즘으로 MET 기법만 적용한 한 경우, 그리고 MET 기법과 제안한 알고리즘을 함께 적용한 경우에 대하여 위치 오차를 분석 하였다. 결과를 분석한 결과, 고층 건물에 의한 신호 단절로 가시위성 개수가 5개 미만인 경우를 제외하고 위치 오차가 5 m 이하로 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
다중경로 완화 기법이 있는 경우와 없는 경우에 대하여 위치추정 결과는 그림 12와 같이 ENU 좌표계에서 비교하였다. 그림 12로부터 제안한 기법을 적용하지 않았을 때 다중경로 신호의 영향으로 수평과 수직 위치 오차가 10 m 이상 발생하였고, 제안한 기법을 적용함으로써 오차가 크게 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

이론/모형

그런 다음 해당 후보 위성에서 정말로 다중경로 신호가 수신되는지를 확인하기 위한 유효성 검사 프로세스를 수행한다. 거리 영역에서 유효성을 확인하기 위한 기준은 식 (4)와 같으며, RAIM (receiver autonomous integrity monitoring) 기법에서 사용하는 개념을 활용하였다.
그리고 측정치 데이터는 그림 10과 같이 차량에 장착 된 IfEN社와 NovAtel社의 GNSS 수신기를 사용하여 수집하였다. 여기서 IfEN 수신기는 다중경로 감쇄 기법이 적용되지 않았으며 NovAtel 수신기에는 MET 기법이 적용되었다.
성능과 연산량을 고려할 때 MET (multipath elimination technique)가 가장 적합한 기법이다. 이 기법은 4개의 상관기를사용하여 자기상관 함수의 기울기와 다중경로 오차의 관계식으로부터 다중경로 오차를 계산하며, NovAtel 수신기 OEM-2에 적용되었었고 PAC (pulse aperture correlator)으로 성능을 개선하여 OEM-4에도 적용하였다[4]. 이 기법은 중간 지연의 다중경로에 대해서는 거의 완벽히 대응할 수 있지만 짧은 지연의 다중경로에 대해서는 7 m 수준의 오차가 여전히 존재한다.

성능/효과

2장의 문헌 연구에서 NC, MEDLL, MET 기법의 특성을 확인하였으며, 이로부터 MET 기법이 4개의 상관기만으로 거의 모든 지연의 다중경로 신호를 완화할 수 있으므로 가장 효과적이라는 것을 알 수 있었다. 그러나 MET 기법 또한 0.
그리고 알고리즘을 적용하지 않은 경우, 기존 알고리즘으로 MET 기법만 적용한 한 경우, 그리고 MET 기법과 제안한 알고리즘을 함께 적용한 경우에 대하여 위치 오차를 분석 하였다. 결과를 분석한 결과, 고층 건물에 의한 신호 단절로 가시위성 개수가 5개 미만인 경우를 제외하고 위치 오차가 5 m 이하로 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
그리고 논문에서 제안한 유효성 검사 프로세스를 통하여 수신된 다중경로 신호가 PRN 5번 위성 신호에서 발생한 것임을 알 수 있다. 이 위성의 앙각은 18 도였고 위성의 방위각 특성상신호가 숲에서 반사되거나 회절된 것으로 예상할 수 있다.
그리고 이 논문에서 제안한 유효성 검사 프로세스를 사용하여 수신된 다중경로 신호가 PRN (pseudo random number) 12 위성 신호임을 확인할 수 있다. 그림 13의 sky-plot을 보면, 해당위성의 앙각은 30 도였고 방위각 특성상 해당 위성 신호가 건물의 벽에 반사되었다고 예상할 수 있다.
다중경로 완화 기법이 있는 경우와 없는 경우에 대하여 위치추정 결과는 그림 12와 같이 ENU 좌표계에서 비교하였다. 그림 12로부터 제안한 기법을 적용하지 않았을 때 다중경로 신호의 영향으로 수평과 수직 위치 오차가 10 m 이상 발생하였고, 제안한 기법을 적용함으로써 오차가 크게 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
1 chip 이상의 지연을 갖는 다중경로 신호에 거의 영향을 받지 않는다는 것을 확인할 수 있다. 또한 상관기의 칩 간격과 다중경로의 지연값이 일치하지 않을 때 1 m 수준의 작은 오차를 갖는 것도 확인할 수 있다.
또한, 논문에서 제안한 유효성 검사 프로세스를 통하여 수신된 다중경로 신호 신호가 PRN 20번 위성인 것을 알 수 있다. 해당 위성의 앙각은 19 도였고 위성의 방위각으로 볼 때 신호가 강 또는 교량 끝에 위치한 건물에 반사된 것으로 예상할 수 있다.
다중경로 감쇄 기법 적용 여부에 따른 위치 추정 결과는 그림 15와 같으며, 다중경로 신호의 영향으로 위치 오차가 15 m 이상 발생한 부분이 세군데 존재하는 것을 확인할 수 있다. 또한, 제안한 기법을 통하여 위치 추정 오차가 많이 감소한 것도 확인할 수 있다.
수집한 신호를 후처리하여 다중경로 감쇄기법 적용 여부에 따라 위치 추정 결과를 분석하였다. 분석한 결과로부터 제안한 다중경로 감쇄 기법을 통하여 도심 지역에서도 5 m 이하의 정확도로 항법이 가능한 것을 확인하였다.
MEDLL 기법의 코드 위상 오차와 일반적인 상관기의 코드위상 오차를 분석하였으며 그 결과를 그림 4에 제시하였다. 이로부터 MEDLL 기법의 최대 오차는 약 7 m이며 0.1 chip 이상의 지연을 갖는 다중경로 신호에 거의 영향을 받지 않는다는 것을 확인할 수 있다. 또한 상관기의 칩 간격과 다중경로의 지연값이 일치하지 않을 때 1 m 수준의 작은 오차를 갖는 것도 확인할 수 있다.
MET 기법의 코드 위상 오차를 일반적인 상관기와 비교하여 그림 6에 제시하였다. 이로부터 MET 기법은 MEDLL 기법과 유사한 결과를 보이며, 중간 지연의 다중경로에 대해서도 거의 완벽히 대응하는 것을 확인할 수 있다.
이로부터 일반적인 상관기의 최대 오차는 약 72 m 이지만 NC의 최대 오차는 약 8 m로 줄어들었으며, 긴 지연(>1 chip)의 다중경로 신호에 영향을 받지 않는 것을 확인할 수 있다.
제안한 기법은 짧은 지연 다중경로에 특히 효과적이며 전통적인 알고리즘과 결합하여 짧은 지연 다중경로와 긴 지연 다중경로 경로 모두에 효과적으로 대응할 수 있다. 제안한 기법은 원리는 GNSS 수신기가 육상교통 이동체에 장착되어 있다는 제약 조건을 사용하여 항법 결과가 주어진 제약 조건을 벗어나는 경우 다중경로 신호가 입사되었다고 판단한다. 그런 다음 다중경로가 발생한 GNSS 위성 신호를 찾아내고, 해당 위성의 측정치를 제거한 후에 새로운 위치를 추정한다.
짧은 지연 다중경로에 대한 전통적인 알고리즘의 약점을 극복하기 위하여, 본 논문에서는 새로운 다중경로 감쇄 기법을 제안한다. 제안한 기법은 짧은 지연 다중경로에 특히 효과적이며 전통적인 알고리즘과 결합하여 짧은 지연 다중경로와 긴 지연 다중경로 경로 모두에 효과적으로 대응할 수 있다. 제안한 기법은 원리는 GNSS 수신기가 육상교통 이동체에 장착되어 있다는 제약 조건을 사용하여 항법 결과가 주어진 제약 조건을 벗어나는 경우 다중경로 신호가 입사되었다고 판단한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	위성항법 시스템의 한계는?	위성항법 시스템 (GNSS; global navigation satellite system)은 우수한 항법 성능을 제공하지만 낮은 신호 전력으로 인한 취약점을 갖고 있으며, 특히 도심 GNSS 응용에 있어서 다중경로의 존재는 항법 성능 저하의 주요 원인이다. 다중경로의 영향을 완화하기 위한 많은 알고리즘이 다수의 문헌에 제안되었다.
	MEDLL 알고리즘이란?	기존 알고리즘의 한계를 고려할 때 GNSS 수신기가 다중경로 신호 파라미터인 상대적 지연과 복소 진폭을 추정하여 전파 채널을 특성화하는 알고리즘도 연구되고 있다. 그 중에서 잘 알려진 알고리즘은 상관 함수의 형태를 추정함으로써 모든 경로의 지연과 크기를 알아내는 MEDLL(multipath estimating delay lock loop)이다[2]. 이 기법은 NC를 사용하는 것보다 우수한 성능을 나타내지만 짧은 지연 다중경로에 대응하기 위해서는 80개 이상의 상관기를 요구하기 때문에 실제 수신기에 적용하기 어렵다는 문제가 있다[3].
	NC 알고리즘이란?	GNSS에서의 다중경로 완화에 대한 초기 연구는 안테나 또는 상관기 구조에 중점을 두었으며, 잘 알려진 알고리즘으로는 NC (narrow correlator)가 있다[1]. 이 알고리즘은 수신기의 DLL (delay lock loop)에서 앞섬(early) 상관기와 뒷섬(late) 상관기 간의 칩 간격을 줄임으로써 다중경로의 영향을 줄이는 기법으로NovAtel社의 OEM (original equipment manufacturer)-3 수신기에 적용되었었다. 그러나 이 알고리즘은 넓은 RF(radio frequency) 대역폭 (>8 MHz)을 요구하여 잡음에 대한 민감도가 높고, 짧은 지연 (<0.

참고문헌 (5)

A. J. V. Dierendonck, P. Fenton, and T. Ford, "Theory and performance of narrow correlator spacing in a GPS receiver. navigation," The Institute of Navigation, Vol. 39, No. 3, 1992, pp. 265-283.

상세보기
R. D. J. van Nee, "The multipath estimating delay lock loop," in Proceedings of 1994 IEEE Position, Location and Navigation Symposium, Yokohama: Japan, 1992, pp. 39-42.
R. D. J. van Nee, Multipath and multi transmitter interference in spread-spectrum communication and navigation systems, Ph.D. dissertation, Delft University, Delft, Netherlands, 1995.
J. Jones, P. Fenton, and B. Smith, Theory and performance of the pulse aperture correlator, Technical. Report, NovAtel, Calgary, Alberta, Canada, 2004.
E. D. Kaplan and C. J. Hegarty, Understanding GPS - Principles and Applications, 2nd ed. Norwood, MA: Artech House, 2006.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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