[논문]MATLAB GUI 기반 다중 위성군 Network RTK MAC 보정정보 생성 소프트웨어 개발

김부겸; 기창돈

doi:10.12673/jant.2022.26.6.412

초록
AI-Helper

본 논문에서는 MATLAB GUI 기반으로 개발된 다중 위성군 network RTK MAC 보정정보 생성 소프트웨어에 대해서 소개한다. 해당 소프트웨어는 GPS와 GLONASS, Galileo를 포함한 다중 위성군의 보정정보를 생성하는 알고리즘의 유효성을 평가하기 위해 시뮬레이션 데이터 기반 후처리 소프트웨어로 개발되었다. 소프트웨어 구동 결과 다중 위성군의 시스템별 network RTK 보정정보가 MATLAB 파일 형식으로 출력된다. 본 논문에서는 개발된 소프트웨어의 성능을 평가하기 위해 소프트웨어를 통해 생성된 보정정보를 사용자에게 적용한 후 잔여 오차를 분석하였다. 분석 결과 사용자 잔여 오차의 크기가 10 cm 이하를 유지하는 것을 확인함으로써, 유효한 network RTK 보정정보 생성이 가능함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, multi-GNSS network RTK MAC correction generation software developed based on MATLAB GUI is introduced. The software was developed as a post-processing software based on simulation data to evaluate the feasibility of an algorithm for generating correction for multi-GNSS including GPS, ...

In this paper, multi-GNSS network RTK MAC correction generation software developed based on MATLAB GUI is introduced. The software was developed as a post-processing software based on simulation data to evaluate the feasibility of an algorithm for generating correction for multi-GNSS including GPS, GLONASS, and Galileo. As a result of software operation, network RTK correction for each system of multi-GNSS is output in MATLAB file format. In this paper, to evaluate the performance of the developed software, the residual error was analyzed after applying the correction generated through the software to the user. As a result of the analysis, it was confirmed that effective network RTK correction could be generated by confirming that the residual errors of users were maintained at 10 cm or less.

주제어

표/그림 (13)

그림 그림 1. 소프트웨어 구성도 Fig. 1. Block diagram of software.
그림 그림 2. 소프트웨어 메인 화면 Fig. 2. Main window of software.
그림 그림 3. 기준국 선택 화면 (좌 : 주 기준국, 우 : 부 기준국) Fig. 3. Window of station selection (Left : Main reference station, Right : Auxiliary reference stations).
그림 그림 4. 주 기준국 skyplot 화면 Fig. 4. Window of skyplot of main reference station.
그림 그림 5. 보정정보 생성 과정 흐름도 Fig. 5. Flowchart of correction generation process.
그림 그림 6. 성능 평가 시나리오 (좌 : 기준국, 우 : 사용자) Fig. 6. Performance evaluation scenario (Left : Reference station setting, Right : User setting).
표 표 1. 시뮬레이터 세팅 Table 1. Simulator setting.
그림 그림 7. GPS 보정정보 생성 결과창 Fig. 7. Window of GPS correction generation results.
그림 그림 8. GLONASS 보정정보 생성 결과창 Fig. 8. Window of GLONASS correction generation results.
그림 그림 9. Galileo 보정정보 생성 결과창 Fig. 9. Window of Galileo correction generation results.
그림 그림 10. GPS L1 사용자 잔여 오차 (좌 : RTK, 우 : Network RTK) Fig. 10. GPS L1 user residual error (Left : RTK, Right : Network RTK).
그림 그림 11. GLONASS G1 사용자 잔여 오차 (좌 : RTK, 우 : Network RTK) Fig. 11. GLONASS G1 user residual error (Left : RTK, Right : Network RTK).
그림 그림 12. Galileo E1 사용자 잔여 오차 (좌 : RTK, 우 : Network RTK) Fig. 12. Galileo E1 user residual error (Left : RTK, Right : Network RTK).

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

하지만 Galileo의 사용이 가능해지며 그를 활용한 network RTK를 사용하기 위해선 해당 위성군의 보정정보 생성이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존 소프트웨어를 확장하여 Galileo를 포함한 다중 위성군의 network RTK MAC 보정정보를 생성할 수 있는 알고리즘을 평가하기 위해 시뮬레이션 데이터 기반 후처리 소프트웨어를 제작하였고, MATLAB GUI 환경으로 이를 구현하였다.
본 논문에서는 Galileo를 포함한 다중 위성군의 network RTK 사용을 위해 MATLAB GUI 기반으로 network RTK 보정 정보를 생성하는 소프트웨어를 소개하였다. 그리고 시뮬레이션 데이터 기반 생성된 보정정보를 적용하여 사용자 잔여 오차를 구함으로써 보정정보 생성 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

제안 방법

본 논문에서는 Galileo를 포함한 다중 위성군의 network RTK 사용을 위해 MATLAB GUI 기반으로 network RTK 보정 정보를 생성하는 소프트웨어를 소개하였다. 그리고 시뮬레이션 데이터 기반 생성된 보정정보를 적용하여 사용자 잔여 오차를 구함으로써 보정정보 생성 알고리즘의 유효성을 확인하였다. 그 결과 본 소프트웨어를 통해 생성된 보정정보를 적용하였을 때 모든 위성군에 대해 사용자 잔여 오차가 10cm 이하를 유지하는 것을 확인하였다.
그리고 사용하는 위성군에 대한 선택과 mask angle을 설정할 수 있다. 본 소프트웨어에서는 기본적으로 GPS는 고정으로 사용하며, 나머지 위성군은 선택적으로 추가할 수 있도록 설정하였다. 설정한 기준국의 정보는 지도를 통해서 확인할 수 있는데, 별도의 입력 창을 활용하여 기준국 정보를 변경할 수 있다.
소프트웨어를 통해 생성된 보정정보의 성능을 확인하기 위해 사용자에 적용하여 사용자 잔여 오차를 확인하였다. Network RTK의 사용자는 CPC 보정정보와 MAC 보정정보의 합을 최종 보정정보로 사용한다.
본 연구에서는 LSM(low-order surface model) 가중치를 사용하여 network RTK 보정정보를 적용하였고, 이를 RTK 결과와 비교하였다. 이때 보정정보의 유효성을 확인하기 위해 시스템별 단일 주파수의 기본 알고리즘을 적용하였다.
그 결과 본 소프트웨어를 통해 생성된 보정정보를 적용하였을 때 모든 위성군에 대해 사용자 잔여 오차가 10cm 이하를 유지하는 것을 확인하였다. 현재 개발된 소프트웨어는 GPS와 GLONASS, Galileo만을 지원하지만, BeiDou를 사용할 수 있도록 확장성을 고려하여 제작하였다. 따라서 알고리즘에 관한 연구가 진행된 후 BeiDou의 보정정보를 생성하는 기능을 추가할 예정이다.

대상 데이터

Network RTK MAC 보정정보는 주 기준국의 CPC (carrier phase correction)과 부 기준국의 MAC으로 구성되어 있다. MAC 보정정보를 생성하기 위해선 기준국간 미지 정수 결정이 선행되어야 하므로, 미지 정수 결정 기능도 보정정보 생성 모듈에 포함된다.
그림 6은 선정한 기준국에 대한 그림이다. 성능 평가를 위해 자체 시뮬레이터를 통해 데이터를 생성하였으며, 분석일은 2020년 9월 1일로 설정하였다. 표 1은 시뮬레이터 설정을 정리한 것이다.
소프트웨어 성능 평가를 위하여 기준국 및 사용자를 선정하였다. 국토지리정보원의 기준국 위치를 활용하였고, 사용자 또한 네트워크 내부에 있는 기준국으로 설정하였다.
그림 1은 개발한 소프트웨어의 구성도를 도시한 것이다. 소프트웨어는 시나리오 설정 모듈, 데이터 입력 모듈, 데이터 처리 모듈로 구성되어 있다.

데이터처리

부 기준국의 MAC 보정정보 결합할 때 가중치를 적용하는데, 어떤 가중치를 사용하는지에 따라 성능이 차이가 발생한다 [9]. 본 연구에서는 LSM(low-order surface model) 가중치를 사용하여 network RTK 보정정보를 적용하였고, 이를 RTK 결과와 비교하였다. 이때 보정정보의 유효성을 확인하기 위해 시스템별 단일 주파수의 기본 알고리즘을 적용하였다.

이론/모형

Network RTK에서는 기준국간 거리가 50km 이상이 될 수 있으므로, 중기선에서 미지 정수 결정이 가능해야 한다. 본 소프트웨어에서는 선행 연구를 참고하여 Melbourne-Wubbena 측정치를 활용한 wide-lane 미지 정수 결정 후, ionospheric-free 측정치를 활용한 단일 주파수 미지 정수 결정 알고리즘을 사용하였다 [8]. 이때 GLONASS의 경우 다른 시스템들과는 달리 FDMA (frequency division multiple access)를 사용하기 때문에 별도의 알고리즘이 필요하다 [4].

성능/효과

그리고 시뮬레이션 데이터 기반 생성된 보정정보를 적용하여 사용자 잔여 오차를 구함으로써 보정정보 생성 알고리즘의 유효성을 확인하였다. 그 결과 본 소프트웨어를 통해 생성된 보정정보를 적용하였을 때 모든 위성군에 대해 사용자 잔여 오차가 10cm 이하를 유지하는 것을 확인하였다. 현재 개발된 소프트웨어는 GPS와 GLONASS, Galileo만을 지원하지만, BeiDou를 사용할 수 있도록 확장성을 고려하여 제작하였다.
사용자 잔여 오차가 이 값을 넘으면 미지 정수가 잘못 결정될 수 있다. 그래프를 통해 확인할 수 있듯이 소프트웨어를 통해 생성된 network RTK 보정정보를 적용하면 사용자 잔여 오차가 10cm 이하로 유지가 되기때문에, 사용자가 cm급 정밀 측위가 가능할 것으로 판단된다. 이와 같은 결과를 통해 소프트웨어에 적용된 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었고, 해당 알고리즘이 소프트웨어에서 구현이 성공적으로 되었음을 확인할 수 있었다.
그래프를 통해 확인할 수 있듯이 소프트웨어를 통해 생성된 network RTK 보정정보를 적용하면 사용자 잔여 오차가 10cm 이하로 유지가 되기때문에, 사용자가 cm급 정밀 측위가 가능할 것으로 판단된다. 이와 같은 결과를 통해 소프트웨어에 적용된 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었고, 해당 알고리즘이 소프트웨어에서 구현이 성공적으로 되었음을 확인할 수 있었다.

후속연구

Network RTK (real time kinematics)는 가용범위가 50 km 수준인 광역 cm급 정확도의 보강항법 시스템이다. Network RTK는 가용범위가 넓고 동적 사용자가 사용하기에 적합하므로 향후 무인이동체를 활용한 산업에서 핵심적인 측위 알고리즘으로 사용될 것으로 예상된다. 현재 국내에서는 국토지리정보원에서 제공하는 VRS (virtual reference station)와 FKP(flachen-korrektur-parameter) 서비스를 통해 상용 수신기에서 정밀 측량 작업을 수행할 수 있다.
현재 개발된 소프트웨어는 GPS와 GLONASS, Galileo만을 지원하지만, BeiDou를 사용할 수 있도록 확장성을 고려하여 제작하였다. 따라서 알고리즘에 관한 연구가 진행된 후 BeiDou의 보정정보를 생성하는 기능을 추가할 예정이다.

참고문헌 (9)

H. J. Euler, C. R. Keenan, B. E. Zebhauser, and G.？Wubbena, "Study of a Simplified Approach in Utilizing？Information from Permanent Reference Station Arrays," in？Proceedings of the 14th International Technical Meeting of？the Satellite Division of The Institute of Navigation (ION GPS 2001), Salt Lake City: UT, pp. 379-391, 2001.
C. Rizos and S. Han, "Reference station network based RTK？systems-concepts and progress," Wuhan University Journal？of Natural Sciences, Vol. 8, No. 2, pp. 566-574, Jun. 2003.

상세보기
B. Park and C. Kee, "The Compact Network RTK Method:？An Effective Solution to Reduce GNSS Temporal and？Spatial Decorrelation Error," The Journal of Navigation,？Vol. 63, No. 2, pp. 343-362, Feb. 2010.

상세보기
J. Song, B. Park, and C. Kee, "A Study on GPS/GLONASS？Compact Network RTK and Analysis on Temporal？Variations of Carrier Phase Corrections for Reducing？Broadcast Bandwidth," in Proceedings of the ION 2017？Pacific PNT Meeting, Honolulu: Hawaii, pp. 659-669, 2017.
D. Kim, J. Song, D. Hong, Y. Bae, B. Park, and C. Kee,？"Development of GPS/GLONASS Compact Network RTK？Demonstration System," in Proceedings 2018 IPNT？Conference, Jeju: Korea, pp. 420-423, 2018.
D. Kim, J. Song, S. Yu, C. Kee, and M. Heo, "A New？Algorithm for High-Integrity Detection and Compensation？of Dual-Frequency Cycle Slip under Severe Ionospheric？Storm Conditions" Sensors, Vol. 18, No. 11, pp. 3654, Oct. 2018.

상세보기
J. Kim, A Study om GPS-RTK Corrections suitable for？Low-rate Data-link, Ph.D. dissertation, Seoul National？University, Seoul, Korea, 2005.
J. Song, A Study on Improving Performance of Network？RTK through Tropospheric Modeling for Land Vehicle？Applications, Ph.D. dissertation, Seoul National University,？Seoul, Korea, 2016.
L. Dai, S. Han, J.Wang, and C. Rizos, "Comparison of？Interpolation Algorithms in Network-Based GPS？Techniques," Navigation, Vol. 50, No. 4, pp. 277-293, Nov. 2003.

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