Fixed Point Algorithm for GPS Measurement Solution

GPS 관측치 위치계산을 위한 부동점 알고리즘

A GPS measurement solution, in general, is obtained as a least squares solution since the measurement includes errors such as clock errors, ionospheric and tropospheric delays, multipath effect etc. Because of the nonlinearity of the measurement equation, we utilize the nonlinear Newton algorithm to obtain a least squares solution, or mostly, use its linearized algorithm which is more convenient and effective. In this study we developed a fixed point algorithm and proved its availability to replace the nonlinear Newton algorithm and the linearized algorithm. A nonlinear Newton algorithm and a linearized algorithm have the advantage of fast convergence, while their initial values have to be near the unknown solution. On the contrary, the fixed point algorithm provides more reliable but slower convergence even if the initial values are quite far from the solution. Therefore, two types of algorithms may be combined to achieve better performance.

GPS에 의한 관측치는 시각오차, 전리층과 대류층 지연오차, 다중경로 오차와 같은 다양한 오차를 내포하고 있어서 GPS 관측치 위치계산시 일반적으로 최소자승해를 구하게 된다. GPS 관측치는 비선형 방정식을 만족하므로 최소자승해를 구하기 위해서는 비선형 Newton 알고리즘을 이용할 수도 있으나 대개 간편성과 효율성 때문에 선형화 알고리즘을 적용하게 된다. 본 연구에서는 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘을 대체할 수 있는 부동점 알고리즘을 개발하여 그 유용성을 증명하였다. 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘은 수렴속도가 빠른 장점을 가지고 있으나 초기값이 해와 근사하여야 한다는 단점이 있다. 반면 부동점 알고리즘은 수령속도는 다소 느리나 초기값이 대단히 부정확하여도 수렴가능한 장점이 있으므로 두 알고리즘을 적절히 혼용하는 것이 좋을 것이다.