이 연구는 GPS를 이용한 서울-제천지역에 대한 대류층 천정 지연 분석에 관한 것이다. 다양한 기상조건하에서 정확도를 보장하는 GPS 측위를 위하여 대류층 천정 지연과 GPS 정밀도와의 연관성을 분석하였다. Bernese 4.0소프트웨어로 산출한 대류층 천정 지연값의 증가시 GPS 측위 오차도 증가하였다. 대류층에 의한 오차는 평균 20 cm 였으며, 보정 모델 사용시 모두 5cm 범위내로 줄일 수 있었으며, 보정 모델 간에는 차이가 거의 없었다. GPS 측위오차와 대류층 천정 지연의 상관관계를 밝힘으로써 전선의 이동상황을 모니터링할 수 있으며 이는 GPS 기준망의 확장으로 가능할 것이다.
This research proposes the best combination of tropospheric delay models for Korean Positioning System (KPS). The overall results are based on real observation data of Japanese Quasi-Zenith satellite system (QZSS), whose constellation is similar to the proposed constellation of KPS. The tropospheric delay models are constructed as the combinations of three types of zenith path delay (ZPD) models and four types of mapping functions (MFs). Two sets of International GNSS Service (IGS) stations with the same receiver are considered. Comparison of observation residuals reveals that the ZPD models are more influential to the measurement model rather than MFs, and that the best tropospheric delay model is the combination of GPT3 with 5 degrees grid and Vienna Mapping Function 1 (VMF1). While the bias of observation residual depends on the receivers, it still remains to be further analyzed.
최근 딥러닝을 활용한 데이터 분석 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델인 MLP (Multi-Layer Perceptron)와 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델을 통해 ZWD (Zenith tropospheric Wet Delay)을 추정함으로써 딥러닝을 활용한 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 기상 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델은 기상 데이터와 천정방향 대류권 총 지연, 건조지연을 통해 추정한 ZWD로 학습되었고, 학습에 사용되지 않은 기상 데이터를 학습된 모델에 적용하여 두 모델에서 센티미터 수준의 RMSE (Root Mean Square Error)로 ZWD 결과를 산출하였다. 추후 해안지역의 GNSS 데이터를 함께 사용하고 시간 해상도를 높여 다양한 상황에서도 ZWD가 추정될 수 있도록 추가적인 연구가 수행될 필요가 있다.
Extreme tropospheric anomalies such as typhoons or regional torrential rain can degrade positioning accuracy of the GPS signal. It becomes one of the main error terms affecting high-precision positioning solutions in network RTK. This paper proposed a detection algorithm to be used during atmospheric anomalies in order to detect the tropospheric irregularities that can degrade the quality of correction data due to network errors caused by inhomogeneous atmospheric conditions between multi-reference stations. It uses an atmospheric grid that consists of four meteorological stations and estimates the troposphere zenith total delay difference at a low performance point in an atmospheric grid. AWS (automatic weather station) meteorological data can be applied to the proposed tropospheric anomaly detection algorithm when there are different atmospheric conditions between the stations. The concept of probability density distribution of the delta troposphere slant delay was proposed for the threshold determination.
GPS의 SA 해제 이후, 상대적으로 비중이 작았던 대기층지연, 다중경로(Multipath) 등 모델링 연구를 통하여 측위 정확도를 보다 향상시킬 수 있는 오차요인의 보정에 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 Goad&Goodman, A&K, Hopfield 및 Sasstamoinen 보정모델에 의한 대류층 지연량의 예측은 물론 천정방향의 지연량에 Niell, Chao 및 Marini 맵핑 함수를 적용한 조합 프로그램을 작성하여 기상센서가 운용되는 특정 관측소의 기상자료를 적용하고 GPS 위성의 고도 변화에 따른 대류층 신호 지연량의 변화와 보정모델 및 맵핑 함수의 조합에 따른 지연량의 변화 양상을 비교.고찰한 것으로 특히, 고도각이 $10^{\circ}$ 이하인 저고도 GPS관측자료의 대류층 지연보정시, 천정방향 보정모델과 맵핑 함수의 조합 및 맵핑 함수의 특성 등을 고려하여 보정함이 타당할 것으로 사료되었다.
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.
본 논문은 GPS 시각 전송 기법 중 GPS 신호가 전달되면서 발생하는 대류층 지연이 시각오프셋 결정에 미치는 영향 정도를 분석하기 위한 연구이다. GPS 시각 전송은 CGGTTS 국제표준을 따르고 있다. 일반적인 측지용 GPS 수신기의 경우, CGGTTS 형태의 시각 전송 값을 출력하지 않고 RINEX 형태의 값을 출력하는데, ROB에서 RINEX 형태의 값을 CGGTTS 형태로 변환하는 r2cggtts 라는 프로그램을 공급하고 있다. 전 세계 표준 시각을 결정하기 위해 TAI link에 참여하는 시각 실험실들은 모두 이 프로그램을 사용하여 주기적으로 CGGTTS 값을 BIPM에 전송한다. r2cggtts 프로그램의 대류층 지연모델은 Chao mapping function과 NATO 천정지연모델이 구현되어 있다. 현재 대표적 대류층 지연 모델은 Niell mapping function과 Saastamoinen 천정지연모델이 사용되고 있는 바, 이 모델들을 r2cggtts 프로그램에 적용하여 시각 오프셋 결정을 위한 두 모델의 지연 결과 값들의 영향을 비교하고 분석한다.
Tropospheric parameters, in the form of Total Zenith Delay (TZD) corrections, were estimated with the current GPS network of Korea. We estimated the TZD using the Korea Astronomy Observatory GPS Network of nine permanent stations. About four years of data were processed to get the continuous time series of the TZD. The longest time series is obtained from the site DAEJ, which has been in operation for about 10 years. We analyzed the seasonal and annual signals in the TZD estimates at DAEJ and spatial correlations among eight sites.
As the GPS signals propagate from the GPS satellites to the receivers on the ground, they are delayed by the atmosphere. The tropospheric delay consists of two components. The hydrostatic (or "dry") component that is dependent on the dry air gasses in the atmosphere and accounts for approximately 90% of the delay. And the "wet" component that depends on the moisture content of the atmosphere and accounts for the remaining effect of the delay. The Zenith Hydrostatic Delay (ZHD) can be calculated from the local surface pressure. The Total Zenith Delay (TZD) will be estimated and the wet component extracted later. Integrated water Vapor (IWV) gives the total amount of water vapor that a signal from the zenith direction would encounter. Precipitable Water Vapor (PWV) is the IWV scaled by the density of water. The quality of this PWV has been verified by comparison with radiosonde data(at Osan). We processed data for JULY 2 and JULY 14, 1999 from four stations(Cheju, Kwangju, Suwon, Daegu). We found the coincidence between PWV of the estimations using GPS and PWV of pressing the radiosonde data. The average of the difference between PWV using GPS and PWV using radiosonde was 3.77 mm(Std. = $\pm$0.013 mm) and 2.70 mm(Std. = $\pm$0.0011 mm) at Suwon & Kwangju.
Localized atmospheric conditions between multi-reference stations can bring the tropospheric delay irregularity that becomes an error terms affecting positioning accuracy in network RTK environment. Imbalanced network error can affect the network solutions and it can corrupt the entire network solution and degrade the correction accuracy. If an anomaly could be detected before the correction message was generated, it is possible to eliminate the anomalous satellite that can cause degradation of the network solution during the tropospheric delay anomaly. An atmospheric grid that consists of four meteorological stations was used to detect an inhomogeneous weather conditions and tropospheric anomaly applied AWSs (automatic weather stations) meteorological data. The threshold of anomaly detection algorithm was determined based on the statistical weather data of AWSs for 5 years in an atmospheric grid. From the analytic results of anomaly detection algorithm it showed that the proposed algorithm can detect an anomalous satellite with an anomaly flag generation caused tropospheric delay anomaly during localized atmospheric conditions between stations. It was shown that the different precipitation condition between stations is the main factor affecting tropospheric anomalies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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