• 한국항행학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.23-28
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• 2016

본 논문에서는 한반도 지역에서 SBAS (satellite based augmentation system) 대류층 지연 보정 모델의 정확도 성능을 검증하였다. 정확도 분석을 위한 대류층 지연량 참값으로 IGS (International GNSS Service)에서 제공하는 정밀 대류층 천정 지연량인 ZPD(zenith path delay) 데이터를 활용하였다. 그리고 대표적인 대류층 지연 모델인 Saastamoinen 모델 및 Hopfield 모델과 성능을 비교하였다. 그 결과 SBAS 대류층 지연 보정 모델의 잔여 오차는 약 50 mm 수준으로, Saastamoinen 모델 및 Hopfield 모델보다 성능이 떨어졌다. 이 대류층 지연 모델에 의한 잔여오차는 SBAS 정확도 요구조건에는 문제가 없지만, 사용자 측위 성능에는 영향을 미칠 수 있다. 만약 한반도 기상 환경에 적합하도록 SBAS 대류층 보정 모델의 기상 파라미터를 수정한다면, 더 좋은 성능의 SBAS 서비스를 한반도에 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제7권3호
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• pp.183-188
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• 2018

The Global Navigation Satellite System (GNSS) signal gets delayed as it goes through the troposphere before reaching the GNSS antenna. Various tropospheric models are being used to correct the tropospheric delay. In this study, we compared effectiveness of two popular troposphere correction models: Global Pressure and Temperature (GPT) and Satellite-Based Augmentation System (SBAS). One-year data from a particular site was chosen as the test case. Tropospheric delays were computed using the GPT and SBAS models and compared with the International GNSS Service tropospheric product. The bias of SBAS model computations was 3.4 cm, which is four times lower than that of the GPT model. The cause of higher biases observed in the GPT model is the fact that one cannot get wet delays from the model. If SBAS-based wet delays are added to the hydrostatic delays computed using the GPT model, then the accuracy is similar to that of the full SBAS model. From this study, one can conclude that it is better to use the SBAS model than to use the GPT model in the standard code-pseudorange data processing.