[논문]Recommendation of Navigation Performance for K-UAM Considering Multipath Error in Urban Environment Operation

Sangdo Park; Dongwon Jung; Hyang Sig Jun

doi:10.11003/jpnt.2023.12.4.379

Recommendation of Navigation Performance for K-UAM Considering Multipath Error in Urban Environment Operation 원문보기

Journal of Positioning, Navigation, and Timing, v.12 no.4, 2023년, pp.379 - 389

Sangdo Park (Department of Smart Air Mobility Engineering, Korea Aerospace University) , Dongwon Jung (Department of Smart Air Mobility Engineering, Korea Aerospace University) , Hyang Sig Jun (SBAS Program Office, Korea Aerospace Research Institute)

Abstract ▼ AI-Helper

According to the Korea Urban Air Mobility (K-UAM) Concept of Operation (ConOps), the Global Navigation Satellite System (GNSS) is recommended as the primary navigation system and the performance specification will be implemented considering the standard of Performance Based Navigation (PBN). However, by taking into account the characteristics of an urban environment and the concurrent operations of multiple UAM aircraft, the current PBN standards for civil aviation seem difficult to be directly applied to an UAM aircraft. Therefore, by referring to technical documents published in the literature, this paper examines the feasibility of applying the proposed performance requirements to K-UAM, which follows the recommendation of navigation performance requirements for K-UAM. In accordance with the UAM ConOps, the UAM aircraft is anticipated to maintain low altitude during approach and landing phases. Subsequently, the navigation performance degradation could occur in the urban environment, and the primary degradation factor is identified as multipath error. For this reason, to ensure the safety and reliability of the K-UAM aircraft, it is necessary to analyze the degree of performance degradation related to the urban environment and then propose an alternative aid to enhance the navigation performance. To this end, the aim of this paper is to model the multipath effects of the GNSS in an urban environment and to carry out the simulation studies using the real GNSS datasets. Finally, the initial navigation performance requirement is proposed based on the results of the numerical simulation for the K-UAM.

주제어

표/그림 (17)

그림 Fig. 1. UAM maturity levels scale (Goodrich & Theodore 2021).
그림 Fig. 2. Operational planning according to the fight phases of UAM (Uber 2020).
표 Table 1. UAM navigation requirements proposed by SAIC.
표 Table 2. Navigation specification of RUNP.
그림 Fig. 3. K-UAM demonstration route.
그림 Fig. 4. Corridor separation standards according to RNP by Uber.
그림 Fig. 5. UAM operating environments (FAA 2020).
그림 Fig. 6. Dimensions of TLOF, FATO and SA.
그림 Fig. 7. Approach/departure surfaces.
표 Table 3. K-UAM navigation requirement recommendations.
그림 Fig. 8. Geometrically-based multipath error model. 𝐼𝐷 𝑛𝑛𝑛ℎ𝑡𝐼𝐷 𝑛𝑛𝑛ℎ𝑡 𝐼𝐷 𝑛𝑛𝑛ℎ𝑡
그림 Fig. 9. NLOS detection.
그림 Fig. 10. Flow chart of the numerical simulation.
그림 Fig. 11. Multipath in simulation.
그림 Fig. 12. UERE of each PRN in urban canyon.
그림 Fig. 13. Estimated position including multipath error compared to ground truth.
그림 Fig. 14. Number of visible satellites and PDOP.

AI 본문요약
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문제 정의

이를 고려하였을 때 ICAO에서 정의한 기존의 RNP 규격은 UAM에 적용하기 어려워 UAM 시스템을 구축 중인 해외의 유관 기관은 UAM의 운용 특성을 반영하여 항법 성능 요구도를 제시하고 있다. 본 논문에서는 UAM의 비행단계 별 특성을 분석하고 해외 사례의 K-UAM 적용 가능성을 검토하여 K-UAM의 항법 요구도를 제시하였다.
본 논문은 2장에서 PBN을 기초로 UAM 운용에 요구되는 항목과 지표를 도출하고, K-UAM 항법성능 요구도에 대해 제안한다. 3장에서 다중경로오차를 고려한 GNSS 오차 모델을 사용하여 도심환경 운용을 가정한 시뮬레이션 환경에서 GNSS 항법성능 오차를 분석하고 마지막으로 4장에서 결론으로 마무리 짓는다.

가설 설정

앞서 정의한 시나리오에서는 NLOS 신호가 발생하여도 위치 추정에 충분한 수의 위성이 존재함을 알 수 있다. 따라서, NLOS 신호는 발생하여도 주변 건물에 반사되어 수신기로 유입될 수 있으나 본 논문에서는 가정 3에 따라 이는 고려하지 않았다. 따라서 위성 신호가 구조물에 완전히 가려졌을 시 DOP의 값이 증가하였다.
시뮬레이션에서 UAM의 고도는 Uber에서 제시한 운용단계를 참고하여 90 m로 설정되었으며 다음의 가정들이 적용되었다.

제안 방법

특히 접근 및 착륙 단계에서 UAM은 도심환경에서 저고도를 유지한 상태로 비행하게 되는데 이 때는 UAM 주변 구조물에 의한 다중경로가 주된 성능 저하 요소일 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 기하학에 기반한 다중경로 오차를 모델링하고 이를 기반으로 시뮬레이션을 진행하여 도심환경에 의한 GNSS 성능 저하를 분석하였다. Uber의 비행단계 별 운용계획을 참고하여 시뮬레이션에서 UAM의 고도는 90 m로 설정하였다.

성능/효과

따라서 본 논문에서는 기하학에 기반한 다중경로 오차를 모델링하고 이를 기반으로 시뮬레이션을 진행하여 도심환경에 의한 GNSS 성능 저하를 분석하였다. Uber의 비행단계 별 운용계획을 참고하여 시뮬레이션에서 UAM의 고도는 90 m로 설정하였다. 시뮬레이션 결과 NLOS 발생에 의한 DOP 값 변화로 항법오차 증가의 요인이 됨을 확인하였으며, 다중경로를 포함한 위치오차가 수평방향으로 최대 43.
Uber의 비행단계 별 운용계획을 참고하여 시뮬레이션에서 UAM의 고도는 90 m로 설정하였다. 시뮬레이션 결과 NLOS 발생에 의한 DOP 값 변화로 항법오차 증가의 요인이 됨을 확인하였으며, 다중경로를 포함한 위치오차가 수평방향으로 최대 43.15 m, 수직방향으로 최대 53.27 m 발생하였다. 이러한 오차는 UAM 기체의 도심환경에서 이착륙 단계에서 요구되는 정밀도에 부합하지 않으므로, 향후 K-UAM의 항법성능 요구도를 구체화하는 단계에서 위성보강항법 (Satellite Based Augmented System) 또는 지상보강항법 (Ground Based Augmentation System), 또는 탑재센서로서 Lidar 또는 영상카메라 등을 사용하여 GNSS 항법해의 정밀도를 높이고 보완할 수 있는 보조 항법시스템 도입이 필수적이라 판단된다.
UAM의 항법 시스템은 GNSS를 기반으로 하며 PBN의 이행을 계획하고 있다. 이를 고려하였을 때 ICAO에서 정의한 기존의 RNP 규격은 UAM에 적용하기 어려워 UAM 시스템을 구축 중인 해외의 유관 기관은 UAM의 운용 특성을 반영하여 항법 성능 요구도를 제시하고 있다. 본 논문에서는 UAM의 비행단계 별 특성을 분석하고 해외 사례의 K-UAM 적용 가능성을 검토하여 K-UAM의 항법 요구도를 제시하였다.

후속연구

전 세계적으로 UAM의 개발이 활발히 진행됨에 따라 한국 역시 K-UAM 개발에 박차를 가하고 있다. UAM은 도심에서 운용된다는 점이 민항기와의 가장 큰 차이점이며, 기술의 성숙에 따라 동시에 수 백대가 운용될 계획이다. UAM의 항법 시스템은 GNSS를 기반으로 하며 PBN의 이행을 계획하고 있다.
27 m 발생하였다. 이러한 오차는 UAM 기체의 도심환경에서 이착륙 단계에서 요구되는 정밀도에 부합하지 않으므로, 향후 K-UAM의 항법성능 요구도를 구체화하는 단계에서 위성보강항법 (Satellite Based Augmented System) 또는 지상보강항법 (Ground Based Augmentation System), 또는 탑재센서로서 Lidar 또는 영상카메라 등을 사용하여 GNSS 항법해의 정밀도를 높이고 보완할 수 있는 보조 항법시스템 도입이 필수적이라 판단된다.

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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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