[논문]Atmospheric Pressure Loading Effects on Multi-GNSS Kinematic PPP

Choi, Byung-Kyu; Lee, Sang Jeong

doi:10.11003/jpnt.2021.10.1.29

Atmospheric Pressure Loading Effects on Multi-GNSS Kinematic PPP 원문보기

Journal of Positioning, Navigation, and Timing, v.10 no.1, 2021년, pp.29 - 34

Choi, Byung-Kyu (Space Science Division, Korea Astronomy and Space Science Institute) , Lee, Sang Jeong (Department of Electronics Engineering, Chungnam National University)

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, many studies have considered the effect of atmospheric pressure loading (APL) on precise global navigation satellite system (GNSS) data processing. The APL deforms the Earth's crust. It can often exceed 10 mm in radial displacement. In this study, we analyze the APL effect on Multi-GNSS kinematic precise point positioning (PPP). In addition, observations received at two GNSS reference stations (DAEJ and SUWN) in South Korea were processed. The absolute position changes for the two stations were compared to before and after applying the APL effects from January 1 to February 29, 2020. The crust of South Korea was most affected by the APL in the up direction. With the APL model, the difference in daily position changes was mostly within 4 mm in the radial direction. On the other hand, the horizontal components (east-west and north-south) were relatively less affected than the radial component.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. Geographic locations of two GNSS reference stations (DAEJ and SUWN) for testing APL effects, which are marked by the red triangles.
그림 Fig. 2. The APL non-tidal effects at DAEJ and SUWN stations from January 1 to February 29, 2020.
표 Table 1. Processing strategy for Multi-GNSS PPP.
그림 Fig. 3. The APL tidal effects at DAEJ and SUWN stations from January 1 to February 29, 2020.
그림 Fig. 4. The APL non-tidal and tidal effects at DAEJ and SUWN stations from January 1 to February 29, 2020.
그림 Fig. 5. The absolute position changes for the DAEJ reference station before and after applying the APL model from January 1 to February 29, 2020: (a) GPS-only kinematic PPP, (b) Multi-GNSS kin-ematic PPP. The numbers in each panel represent the average value.
그림 Fig. 6. The absolute position changes for the SUWN reference station before and after applying the APL effects from January 1 to February 29, 2020. The numbers in each panel represent the average value.

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 북반구 중위도에 위치하고 있는 한반도에서 Multi-GNSS kinematic PPP 자료처리에 대기하중이 미치는 영향을 분석하였다. 대전(DAEJ)과 수원(SUWN) GNSS기준국에서 2020년 1월 1일부터 2월 29일까지 수신된 관측자료를 처리하였고, 자료처리시에 APL의 ‘tidal’과 ‘non-tidal’ 모델이 함께 고려되었다.

제안 방법

Multi-GNSS kinematic PPP에서의 APL 영향을 분석하기 위해 DAEJ과 SUWN 기준국에서 수신된 관측자료를 각각 처리하였다. 그리고 APL 모델을 Multi-GNSS kinematic PPP 자료처리시에 적용하기 전과 후에 위치변화를 일일단위로 계산했다. DAEJ는 PPP 자료처리에 GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou, QZSS 관측자료를 사용을 했고, SUWN은 GPS, GLONASS, Galileo 관측자료를 사용했다.
또한 Vienna Mapping Functions (VMF) 데이터 센터에서 제공하는 APL 정보를 Multi-GNSS kinematic PPP에 적용하여 측위변화를 분석한다. 그리고 중위도에 위치한 한반도에서 얻어진 GNSS 기준국의 관측자료를 이용하여 APL을 적용하기 전과 후에 기준국의 측위변화를 구체적으로 제시한다.
본 연구에서는 GPS 이외에 추가적으로 GLONASS, Galileo, BeiDou, 그리고 QZSS 관측자료를 처리한다. 또한 Vienna Mapping Functions (VMF) 데이터 센터에서 제공하는 APL 정보를 Multi-GNSS kinematic PPP에 적용하여 측위변화를 분석한다. 그리고 중위도에 위치한 한반도에서 얻어진 GNSS 기준국의 관측자료를 이용하여 APL을 적용하기 전과 후에 기준국의 측위변화를 구체적으로 제시한다.

대상 데이터

그리고 APL 모델을 Multi-GNSS kinematic PPP 자료처리시에 적용하기 전과 후에 위치변화를 일일단위로 계산했다. DAEJ는 PPP 자료처리에 GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou, QZSS 관측자료를 사용을 했고, SUWN은 GPS, GLONASS, Galileo 관측자료를 사용했다.
Multi-GNSS kinematic PPP에서의 APL 영향을 분석하기 위해 DAEJ과 SUWN 기준국에서 수신된 관측자료를 각각 처리하였다. 그리고 APL 모델을 Multi-GNSS kinematic PPP 자료처리시에 적용하기 전과 후에 위치변화를 일일단위로 계산했다.
PPP는 이중주파수의 관측자료를 이용하여 전리권의 지연오차를 제거하는 것이 핵심이며 이를 위해서 GPS는 L1과 L2, GLONASS는 L1과 L2, Galileo는 E1과 E5a, BeiDou는 B1과 B3, 그리고 QZSS는 L1과 L5신호를 사용한다.
대전(DAEJ)과 수원(SUWN) GNSS기준국에서 2020년 1월 1일부터 2월 29일까지 수신된 관측자료를 처리하였고, 자료처리시에 APL의 ‘tidal’과 ‘non-tidal’ 모델이 함께 고려되었다.
이전의 연구들은 대부분 GPS 위치 시계열 또는 GPS 자료처리시에 APL의 영향 등을 분석했다. 본 연구에서는 GPS 이외에 추가적으로 GLONASS, Galileo, BeiDou, 그리고 QZSS 관측자료를 처리한다. 또한 Vienna Mapping Functions (VMF) 데이터 센터에서 제공하는 APL 정보를 Multi-GNSS kinematic PPP에 적용하여 측위변화를 분석한다.

이론/모형

Mulit-GNSS PPP는 대류층의 습윤지연 오차를 하나의 추정변수로서 고려를 하고, 습윤지연오차 추정을 위해 동서와 남북방향의 2개의 gradients 변수와 함께 사상함수로 Vienna Mapping Function1 (VMF1)를 사용한다. 또한 대류층 오차추정에 기본적으로 필요한 평균온도와 대기압력은 Global Pressure and Temperature 2 (GPT2) 모델에서 생성된 정보를 이용한다. 그리고 모호수(ambiguities)는 extended Kalman filter (EKF) 추정기에 의해 계산되는 실수(Float solutions) 값을 사용한다.

성능/효과

APL 모델을 적용하기 전과 후의 결과를 비교하여 두 곳의 기준국에서 일일 위치변화에 대한 차이와 해당기간의 평균값이 매우 유사하게 산출되었음을 알 수 있었다. 일일 위치변화의 차이는 고도방향이 대부분 4 mm 이내의 값을 보였고, 동서와 남북방향 성분은 각각 1 mm와 2 mm 이내였다.
즉, APL에 의해 한반도 지각의 고도방향 성분이 수평방향 성분에 비해 상대적으로 큰 영향을 받았다. 또한 자료처리 기간동안 위치변화에 대한 평균값도 고도방향이 동서 또는 남북방향에 비해 2배에서 3배이상 큰 것을 알 수 있었다.
본 연구를 통해서 한반도에서 APL이 Multi-GNSS PPP 측위결과에 주는 영향을 확인할 수 있었다.
APL 모델을 적용하기 전과 후의 결과를 비교하여 두 곳의 기준국에서 일일 위치변화에 대한 차이와 해당기간의 평균값이 매우 유사하게 산출되었음을 알 수 있었다. 일일 위치변화의 차이는 고도방향이 대부분 4 mm 이내의 값을 보였고, 동서와 남북방향 성분은 각각 1 mm와 2 mm 이내였다. 즉, APL에 의해 한반도 지각의 고도방향 성분이 수평방향 성분에 비해 상대적으로 큰 영향을 받았다.
일일 위치변화의 차이는 고도방향이 대부분 4 mm 이내의 값을 보였고, 동서와 남북방향 성분은 각각 1 mm와 2 mm 이내였다. 즉, APL에 의해 한반도 지각의 고도방향 성분이 수평방향 성분에 비해 상대적으로 큰 영향을 받았다. 또한 자료처리 기간동안 위치변화에 대한 평균값도 고도방향이 동서 또는 남북방향에 비해 2배에서 3배이상 큰 것을 알 수 있었다.

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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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