DOI QR코드

DOI QR Code

Comparison of Tropospheric Signal Delay Models for GNSS Error Simulation

GNSS 시뮬레이터 오차생성을 위한 대류층 신호지연량 산출 모델 비교

  • Kim, Hye-In (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University) ;
  • Ha, Ji-Hyun (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University) ;
  • Park, Kwan-Dong (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University) ;
  • Lee, Sang-Uk (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
  • Kim, Jae-Hoon (Electronics and Telecommunications Research Institute)
  • 김혜인 (인하대학교 공과대학 지리정보공학과) ;
  • 하지현 (인하대학교 공과대학 지리정보공학과) ;
  • 박관동 (인하대학교 공과대학 지리정보공학과) ;
  • 이상욱 (한국전자통신연구원 위성관제.항법연구팀) ;
  • 김재훈 (한국전자통신연구원 위성관제.항법연구팀)
  • Published : 2009.06.15

Abstract

As one of the GNSS error simulation case studies, we computed tropospheric signal delays based on three well-known models (Hopfield, Modified Hopfield and Saastamoinen) and a simple model. In the computation, default meteorological values were used. The result was compared with the GIPSY result, which we assumed as truth. The RMS of a simple model with Marini mapping function was the largest, 31.0 cm. For the other models, the average RMS is 5.2 cm. In addition, to quantify the influence of the accuracy of meteorological information on the signal delay, we did sensitivity analysis of pressure and temperature. As a result, all models used this study were not very sensitive to pressure variations. Also all models, except for the modified Hopfield model, were not sensitive to temperature variations.

이 연구에서는 GNSS 시뮬레이터 오차생성을 위하여 Hopfield 모델, 수정 Hopfield 모델, Saastamoinen 모델, 그리고 단순모델에 기상 기본값을 적용함으로써 대류층 신호지연량을 산출하였다. 그리고 GIPSY로 산출한 신호지연량을 참값으로 가정한 후 각 모델을 이용하여 산출한 신호지연량과 비교하였다. 그 결과 단순모델에 Marini 사상함수를 적용하였을 때 RMS가 31.0cm로 가장 컸으며, 다른 모델의 경우 평균 5.2cm로 나타났다. 또한 기상 기본값이 대류층 신호지연량 산출에 미치는 영향을 파악하기 위하여, 기상관측값에 따른 신호지연량을 분석하였다. 그 결과, 이 연구에서 사용한 모든 모델들이 대기압의 변화에 큰 영향을 받지 않았으며, 수정 Hopfield 모델을 제외한 모델들은 온도에도 민감하지 않은 것을 확인할 수 있었다.

Keywords

References

  1. 정성욱, 백정호, 조중현, 이재원, 박인관, 조성기, 박종욱 2008, 한국우주과학회지, 25, 267 https://doi.org/10.5140/JASS.2008.25.3.267
  2. Bevis, M., Businger, S., Herring, T. A., Rocken, C., Anthes, R. A., & Ware, R. H. 1992, JGR, 97, 15784 https://doi.org/10.1029/92JD01517
  3. Davis, J. L., Herring, T. A., Shaprio, I. I., Rogers, A. E., & Elgered, G. 1985, Radio Science, 20, 1593 https://doi.org/10.1029/RS020i006p01593
  4. Elgered, G., Davis, J. L., Herring, T. A., & Shapiro, I. I. 1991, JGR, 96, 6541 https://doi.org/10.1029/90JB00834
  5. Goad, C. C. & Goodman, L. 1974, , in AGU Annual Fall Meeting Proceedings, ed. F. D. Bloss (CA; AGU), p.28
  6. Herring, T. A. 1992, Netherlands, Geodetic Commission Serises 36, 157
  7. Hofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H., & Wasle, E. 2007, GNSS-Global Navigation Satellite Systems(Wien, New York: Springer-Verlag), p.128
  8. Hopfield, H. S. 1969, JGR, 74, 4487 https://doi.org/10.1029/JC074i018p04487
  9. Marini, J. A. 1972, Radio Science, 7, 223 https://doi.org/10.1029/RS007i002p00223
  10. Mendes, V. B. 1999, Geodesy and Geomatics Engineering UNB Technical Report 199
  11. Niell, A. E. 1996, JGR, 101, 3227 https://doi.org/10.1029/95JB03048
  12. Saastamoinen, J. 1972, in Geophysical Monograph, 15, eds. S. W. Henriksen, A. Mancini, & B. H. Chovitx (Washington, D. C.: AGU), p. 247
  13. Webb, F. H. & Zumberge, J. F. 1993. An Introduction to the GIPSY/OASIS-II (CA: JPL Pub.), D-11088