[논문]Performance Analysis of GNSS Residual Error Bounding for QZSS CLAS

Yebin Lee; Cheolsoon Lim; Yunho Cha; Byungwoon Park; Sul Gee Park; Sang Hyun Park

doi:10.11003/jpnt.2023.12.3.215

Performance Analysis of GNSS Residual Error Bounding for QZSS CLAS 원문보기

Journal of Positioning, Navigation, and Timing, v.12 no.3, 2023년, pp.215 - 228

Yebin Lee (Department of Aerospace Engineering and Convergence Engineering for Intelligent Drone, Sejong University) , Cheolsoon Lim (Department of Aerospace Engineering, Sejong University) , Yunho Cha (Department of Aerospace Engineering and Convergence Engineering for Intelligent Drone, Sejong University) , Byungwoon Park (Department of Aerospace Engineering and Convergence Engineering for Intelligent Drone, Sejong University) , Sul Gee Park (Maritime PNT Research Office) , Sang Hyun Park (Maritime PNT Research Office)

Abstract ▼ AI-Helper

The State Space Representation (SSR) method provides individual corrections for each Global Navigation Satellite System (GNSS) error components. This method can lead to less bandwidth for transmission and allows selective use of each correction. Precise Point Positioning (PPP) - Real-Time Kinematic (RTK) is one of the carrier-based precise positioning techniques using SSR correction. This technique enables high-precision positioning with a fast convergence time by providing atmospheric correction as well as satellite orbit and clock correction. Currently, the positioning service that supports PPP-RTK technology is the Quazi-Zenith Satellite System Centimeter Level Augmentation System (QZSS CLAS) in Japan. A system that provides correction for each GNSS error component, such as QZSS CLAS, requires monitoring of each error component to provide reliable correction and integrity information to the user. In this study, we conducted an analysis of the performance of residual error bounding for each error component. To assess this performance, we utilized the correction and quality indicators provided by QZSS CLAS. Performance analyses included the range domain, dispersive part, non-dispersive part, and satellite orbit/clock part. The residual root mean square (RMS) of CLAS correction for the range domain approximated 0.0369 m, and the residual RMS for both dispersive and non-dispersive components is around 0.0363 m. It has also been confirmed that the residual errors are properly bounded by the integrity parameters. However, the satellite orbit and clock part have a larger residual of about 0.6508 m, and it was confirmed that this residual was not bounded by the integrity parameters. Users who rely solely on satellite orbit and clock correction, particularly maritime users, thus should exercise caution when utilizing QZSS CLAS.

주제어

표/그림 (12)

표 Table 1. Compact SSR messages.
그림 Fig. 1. Monitoring algorithm fow chart.
그림 Fig. 2. QZSS CLAS monitoring station selection.
그림 Fig. 3. Range domain residuals.
그림 Fig. 4. Range domain monitoring results (red: threshold / blue: range domain residuals).
그림 Fig. 5. Dispersive (ionosphere) correction residuals.
그림 Fig. 6. Dispersive (ionosphere) error monitoring results (red: threshold /blue: dispersive correction residuals).
그림 Fig. 7. Non-dispersive correction residuals.
그림 Fig. 8. Non-dispersive error monitoring results (red: threshold / blue: nondispersive correction residuals).
그림 Fig. 9. Satellite orbit and clock correction residuals.
그림 Fig. 10. Satellite orbit and clock error monitoring results (red: threshold /blue: satellite orbit and clock correction residuals).
그림 Fig. 11. Broadcast ephemeris error and satellite orbit/clock correction (blue: broadcast ephemeris error, red: satellite orbit/clock correction).

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

CLAS와 같은 SSR 방식의 보강정보를 제공하는 시스템의 경우, 전통적인 위치 영역과 측정치 영역의 감시뿐 아니라, 필요시 오차 성분별 보강정보를 선택적으로 사용할 수 있으므로, 오차 요소별 감시도 가능하다. 따라서, 본 논문에서는 각 오차 요소별로 제공되는 CLAS quality indicator 값이 충분히 보수적으로 제공되고 있는지 성능을 분석하였으며 해당 값을 이용한 오차 요소별 사용자 무결성 감시 가능 여부를 확인하였다. 잔여오차 추정 성능의 경우 각 오차요소별 보정정보의 잔여오차가 CLAS에서 방송된 잔여오차 수준에 의하여 잘 bound 되는지 검증을 수행한다.
따라서, 본 논문에서는 실제 GNSS 반송파 측정치에 QZSS CLAS 보정정보를 적용함으로써 산출한 잔여오차와, QZSS CLAS 무결성 정보를 기반으로 산출된 임계값을 비교함으로써 각 오차요소별 무결성정보의 잔여오차 한계 수준 추정 성능을 분석하였다. 성능 분석의 경우 QZSS CLAS L6 보정정보 및 일본 내 네트워크 중심부에 위치한 International GNSS Service (IGS) 기준국을 통해 취득된 GNSS 관측치를 이용하여 수행되었다.

가설 설정

위성 관련 보정정보 알고리즘은 각 위성별 위성 궤도 및 위성 시계 보정정보에 대한 감시를 수행한다. 위성 보정정보 감시 알고리즘의 경우 IGS에서 제공하는 정밀 궤도력 데이터를 참 값으로 가정하였으며, 보정정보를 이용해 보정된 방송궤도력 위성 궤도 및 시계 정보와의 비교를 통해 잔여오차를 산출하였다. 잔여오차 산출 수식은 Eq.

제안 방법

본 논문에서는 CLAS에서 제공하는 CSSR 보정정보를 기반으로 측정치 영역 및 전리층 오차 보정정보 (dispersive part), 비전리층 오차 보정정보 (non-dispersive part), 위성 관련 보정정보 및 무결성 정보에 대한 검증을 수행하였다.
본 논문에서는 SSR 방식의 PPP-RTK 서비스를 지원하고 있는 QZSS CLAS를 기반으로 GNSS 오차 요소 별 보정정보에 대한 무결성 정보의 잔여오차 추정 성능 분석을 수행하였다. 보정정보 적용시 잔여오차를 산출하기 위하여 오차요소별 참 값과 보정정보를 비교하였으며, 위성 간 단일 차분을 통해 수신기 오차가 제거되어 효과적인 모니터링이 가능함을 확인하였다.
검출 임계 값은 CLAS에서 제공하는 quality indicator를 이용해 계산된 표준편차 및 오검출율 요구성능을 기반으로 결정할 수 있으며 측정치 영역 및 각 오차 요소별 성능 분석 수행 시 산출된 임계 값이 잔여오차를 적절하게 bound하는지 여부를 확인하였다. 성능 검증은 측정치 영역 및 전리층 오차, 비전리층 오차, 위성 궤도 및 시계오차에 대하여 수행되었다.
따라서, 본 논문에서는 실제 GNSS 반송파 측정치에 QZSS CLAS 보정정보를 적용함으로써 산출한 잔여오차와, QZSS CLAS 무결성 정보를 기반으로 산출된 임계값을 비교함으로써 각 오차요소별 무결성정보의 잔여오차 한계 수준 추정 성능을 분석하였다. 성능 분석의 경우 QZSS CLAS L6 보정정보 및 일본 내 네트워크 중심부에 위치한 International GNSS Service (IGS) 기준국을 통해 취득된 GNSS 관측치를 이용하여 수행되었다. 본 논문은 2장에서 QZSS CLAS의 시스템 및 제공되는 보강정보에 대하여 설명하였으며, 3장에서는 잔여오차 한계 수준 추정 성능 분석 알고리즘의 개념을 설명하였다.
따라서, 본 논문에서는 각 오차 요소별로 제공되는 CLAS quality indicator 값이 충분히 보수적으로 제공되고 있는지 성능을 분석하였으며 해당 값을 이용한 오차 요소별 사용자 무결성 감시 가능 여부를 확인하였다. 잔여오차 추정 성능의 경우 각 오차요소별 보정정보의 잔여오차가 CLAS에서 방송된 잔여오차 수준에 의하여 잘 bound 되는지 검증을 수행한다.

성능/효과

CLAS와 같은 SSR 방식의 보강정보를 제공하는 시스템의 경우, 전통적인 위치 영역과 측정치 영역의 감시뿐 아니라, 필요시 오차 성분별 보강정보를 선택적으로 사용할 수 있으므로, 오차 요소별 감시도 가능하다. 따라서, 본 논문에서는 각 오차 요소별로 제공되는 CLAS quality indicator 값이 충분히 보수적으로 제공되고 있는지 성능을 분석하였으며 해당 값을 이용한 오차 요소별 사용자 무결성 감시 가능 여부를 확인하였다.
보정정보 적용시 잔여오차를 산출하기 위하여 오차요소별 참 값과 보정정보를 비교하였으며, 위성 간 단일 차분을 통해 수신기 오차가 제거되어 효과적인 모니터링이 가능함을 확인하였다. 검출 임계 값은 CLAS에서 제공하는 quality indicator를 이용해 계산된 표준편차 및 오검출율 요구성능을 기반으로 결정할 수 있으며 측정치 영역 및 각 오차 요소별 성능 분석 수행 시 산출된 임계 값이 잔여오차를 적절하게 bound하는지 여부를 확인하였다. 성능 검증은 측정치 영역 및 전리층 오차, 비전리층 오차, 위성 궤도 및 시계오차에 대하여 수행되었다.
본 논문에서는 SSR 방식의 PPP-RTK 서비스를 지원하고 있는 QZSS CLAS를 기반으로 GNSS 오차 요소 별 보정정보에 대한 무결성 정보의 잔여오차 추정 성능 분석을 수행하였다. 보정정보 적용시 잔여오차를 산출하기 위하여 오차요소별 참 값과 보정정보를 비교하였으며, 위성 간 단일 차분을 통해 수신기 오차가 제거되어 효과적인 모니터링이 가능함을 확인하였다. 검출 임계 값은 CLAS에서 제공하는 quality indicator를 이용해 계산된 표준편차 및 오검출율 요구성능을 기반으로 결정할 수 있으며 측정치 영역 및 각 오차 요소별 성능 분석 수행 시 산출된 임계 값이 잔여오차를 적절하게 bound하는지 여부를 확인하였다.
오차성분별 감시의 경우에도 전리층과 비전리층 잔여오차는 RMS 0.0363 m 수준이나, 측정치 영역과 마찬가지로 CLAS에서 제공되는 전리층 관련 무결성 파라미터를 기준으로 산출된 표준편차는 수십 cm 수준으로 실제 오차수준보다는 과도하게 bound를 하고 있는 것으로 확인되었다. 반면, 위성 궤도 및 시계 관련 보정정보의 경우에는 추정된 임계 값이 잔여오차를 적절하게 bound하지 못하기 때문에 단독 모니터링은 불가할 것으로 예상된다.
이상의 결과를 종합하여 볼 때, CLAS의 정밀 측위를 실시간 감시함에 있어 위치영역, 위성별 측정치 영역, dispersive/non-dispersive 성분 감시는 가능하나, 위성 궤도 및 시계의 실시간 감시는 불가능하고 판단된다. 특히, 네트워크 외각 사용자와 같이 위성 궤도 및 시계 보정정보만을 이용하는 application의 경우, 해당 SSR 보정정보의 유효성 검증이 불가능하므로 그 사용이 오히려 위험할 것으로 예상된다.
특히, 네트워크 외각 사용자와 같이 위성 궤도 및 시계 보정정보만을 이용하는 application의 경우, 해당 SSR 보정정보의 유효성 검증이 불가능하므로 그 사용이 오히려 위험할 것으로 예상된다. 즉, 제공된 SSR 보정정보를 모두 조합하여 OSR 형태로 사용하는 경우에는 추정된 오차수준이 보정정보 잔여오차를 적절하게 bound하여 적절한 항법 및 감시에 활용될 수 있으나, 네트워크 외부에서 활용이나 사용자의 필요에 따라 SSR 보정정보의 선별적 사용 등과 같은 기존에 알려진 OSR 대비 SSR의 장점은 현존 기술로는 달성되지 못한 것으로 확인되었으므로, 그 사용에 유의해야 한다.

후속연구

이상의 결과를 종합하여 볼 때, CLAS의 정밀 측위를 실시간 감시함에 있어 위치영역, 위성별 측정치 영역, dispersive/non-dispersive 성분 감시는 가능하나, 위성 궤도 및 시계의 실시간 감시는 불가능하고 판단된다. 특히, 네트워크 외각 사용자와 같이 위성 궤도 및 시계 보정정보만을 이용하는 application의 경우, 해당 SSR 보정정보의 유효성 검증이 불가능하므로 그 사용이 오히려 위험할 것으로 예상된다. 즉, 제공된 SSR 보정정보를 모두 조합하여 OSR 형태로 사용하는 경우에는 추정된 오차수준이 보정정보 잔여오차를 적절하게 bound하여 적절한 항법 및 감시에 활용될 수 있으나, 네트워크 외부에서 활용이나 사용자의 필요에 따라 SSR 보정정보의 선별적 사용 등과 같은 기존에 알려진 OSR 대비 SSR의 장점은 현존 기술로는 달성되지 못한 것으로 확인되었으므로, 그 사용에 유의해야 한다.

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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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