국제해사기구가(IMO)가 연안, 항만지역에서 서비스하도록 규정한 측위 정확도와 신뢰성을 만족시키기 위해선 위성전파항법시스템뿐만 아니라 위성전파항법시스템의 오차를 보정할 수 있는 DGPS(Differential Global Positioning System)와 같은 위성전파항법 보강시스템이 함께 이용되어야 한다. 특히 이런 DGPS 사용자의 위치 정확도는 DGPS 기준국에서 전송하는 의사거리 보정정보의 정확도에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서는 정확한 의사거리 보정정보를 생성하기 위해 비공통 오차 추정 필터를 채용한 의사거리 보정정보 생성 알고리즘을 보이고, 이를 이용하여 생성한 의사거리 보정정보가 RTCM(Radio Technical Commission for Maritime Services) 에서 규정한 요구 성능을 만족하는지 분석한다.
위성기반보정시스템(SBAS: Satellite Based Augmentation System)은 GPS(Global Positioning System) 항법위성 제공 신호에 각종 요인으로 인한 오차 등의 발생이 수반되므로 GPS 신호감시 및 제공 메시지 사용여부 등을 위한 무결성기능, 각종 오차 등을 차등적 보정에 의한 정확도 향상 기능, 항법신호 가용성 및 연속성을 위한 레인징 신호제공 기능 등을 통해 항공기 안전운항에 사용될 수 있도록 한 시스템이다. 본 시스템은 국제민간항공기구(ICAO: International Civilian Aviation Organization)가 국제표준으로 정해진 상태로 단계별로 정밀한 항법서비스를 제공한다. 현재 미국 WAAS(Wide Area Augmentation System), 유럽 EGNOS(European Geostationary Navigation Overlay System), 일본 MSAS (MTSAT Satellite Based Augmentation System)는 운용 중이고 우리나라도 한국형 SBAS 시스템을 개발키로 한 바, 본고에서 국내외 SBAS 시스템에 대해 개발동향을 살펴보고자 한다.
Inertial Navigation System (INS)/Global Navigation Satellite System (GNSS) integrated navigation system can be used for land vehicle navigation. When the GNSS signal is blocked in a dense urban area or tunnel, however, the problem of increasing the error over time is unavoidable because navigation must be performed only with the INS. In this paper, Non-Holonomic Constraints (NHC) information is utilized to solve this problem. The NHC may correct some of the errors of the INS. However, it should be noted that NHC information is not applicable to all areas within the vehicle. In other words, the lever arm effect occurs according to the distance between the Inertial Measurement Unit (IMU) mounting position and the NHC effective point, which causes the NHC condition not to be satisfied at the IMU mounting position. In this paper, an INS/GNSS/NHC integrated navigation filter is designed, and this filter has a function to compensate for the lever arm effect. Therefore, NHC information can be safely used regardless of the vehicle's driving environment. The performance of the proposed technology is verified through Monte-Carlo simulation, and the performance is confirmed through experimental test.
GPS(Global Positional System)는 인공위성을 이용하여 언제, 어디서나 자신의 위치를 정확히 측정할 수 있는 항법 시스템이다. 본 논문에서는 이 GPS 신호에서 항법 데이터를 복원하는 수신기의 지연동기 루프를 이론적으로 해석하고, 디지털 로직으로 설계하였다. 또한 동기과정의 논리동작을 분석하였다. 설계한 시스템은 수신된 C/A(coarse/acquisition) 코드와 수신기에서 발생된 C/A 코드와의 상관값을 구하는 상관기, 선택된 위성의 C/A 코드를 발생시키는 C/A코드 발생기, 그리고 C/A코드의 위상과 클럭속도를 조절할 수 있도록 C/A 코드 발생기의 클럭을 만드는 직접 디지탈 클럭 발생기로 구성된다. 제안한 디지탈 지연동기루프 시스템을 해석한 결과, 시스템 입력 신호전력이 -113.98dB이상이면 시스템이 90%이상의 검파 능력을 갖음을 확인하였다. 디지탈동기루프이 입력신호 즉, A/D 컴버터 전단의 입력신호 크기에 따라 디지탈 동기 루프의 성능 그래프와 문턱전압의 크기에 따른 성능분석의 그래프를 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 그리고 설계된 디지탈 지연동기루프를 로직 시뮬레이션한 결과, GPS 항법 데이타를 정확히 복원함을 확인하였다. 개선됨을 알 수 있었다.
이 논문에서는 한국형 GPS 정밀궤도 결정 기술 개발을 위한 기반 연구로써 항법위성의 기준궤도 추정을 위한 스크립트를 개발하고 성능을 분석하였다. 이를 위해 JPL Flinn AC의 자료처리 전략을 적용하였으며, GIPSY-OASIS를 이용하여 리눅스기반 스크립트를 개발하였다. 추정된 기준궤도의 정확도 분석을 위해 국제 데이터센터에서 제공되고 있는 정밀궤도력과 비교하였다. 그 결과 추정된 기준궤도와 정밀궤도력 간 위성좌표가 거의 동일한 경향을 보였으며, 분석 시작 및 종료 시점에서 일부 위성의 오차가 비교적 큰 것으로 나타났으나 대부분의 위성이 ±2 cm 범위에서 수렴하는 것으로 나타났다. 두 궤도력 간 평균오차는 모든 방향으로 1 cm 이하로 나타났으며, 표준편차 역시 1 cm 수준으로 나타나 기준궤도 추정성능이 우수한 것을 알 수 있었다.
This paper introduces the development of the iterative multiple signal classification (MUSIC)-based direction-of-arrival (DOA) estimation system using a rotator that can control the direction of antenna for the global navigation satellite system (GNSS) interference. The system calculates the spatial spectrum according to the noise eigenvector of all dimensions to measure the number of signals (NOS). Also, to detect the false peak, the system adjusts the array antenna's direction and checks the change's peak angles. The phase delay and gain correction values for system calibration are calculated in consideration of the chamber's structure and the characteristics of radio waves. The developed system estimated DOAs of interferences located about 1km away. The field test results show that the developed system can estimate the DOA without NOS information and detect the false peak even though the inter-element spacing is longer than the half-wavelength of the interference.
Recently, data analysis research has been carried out using the deep learning technique in various fields such as image interpretation and/or classification. Various types of algorithms are being developed for many applications. In this paper, we propose a precipitation prediction algorithm based on deep learning with high accuracy in order to take care of the possible severe damage caused by climate change. Since the geographical and seasonal characteristics of Korea are clearly distinct, the meteorological factors have repetitive patterns in a time series. Since the LSTM (Long Short-Term Memory) is a powerful algorithm for consecutive data, it was used to predict precipitation in this study. For the numerical test, we calculated the PWV (Precipitable Water Vapor) based on the tropospheric delay of the GNSS (Global Navigation Satellite System) signals, and then applied the deep learning technique to the precipitation prediction. The GNSS data was processed by scientific software with the troposphere model of Saastamoinen and the Niell mapping function. The RMSE (Root Mean Squared Error) of the precipitation prediction based on LSTM performs better than that of ANN (Artificial Neural Network). By adding GNSS-based PWV as a feature, the over-fitting that is a latent problem of deep learning was prevented considerably as discussed in this study.
미국의 GPS, 러시아의 GLONASS, 유럽의 Galileo, 중국의 Beidou 등과 같은 GNSS(Global Navigation Satellite System)의 핵심요소인 정밀 시각은 전 세계에서 다양한 경제적 활동의 중요한 근간이 되어 있다. 통신시스템, 전력 그리드, 금융 네트워크 등은 기본적인 작동 원리의 근간뿐만 아니라 작업들 간의 동기와 운영적 효율을 위해 정밀 시각을 기반으로 동작한다. 본 논문에서는 GNSS 신호 관측을 통해 클럭의 오류(클럭 솔루션)를 계산하는 방법인 정밀 절대측위 기법을 구현한 벨기에의 아토미움을 국내에서 처음으로 소개하고 한국표준과학연구원 관측 데이터를 적용하여 클럭 솔루션을 추출한 결과를 제시한다.
본 논문은 GNSS 데이터를 이용한 사장교의 고유진동수와 모드형상 추출을 다루고 있다. 서해대교 사장교에 설치된 6개의 GNSS 측정점으로부터 응답신호를 얻어 동특성 분석에 사용하였다. 측정된 GNSS 신호에 대해 정규화 과정과 버터워스 필터를 사용하여 관심영역의 신호를 분리한 뒤, 이중 미분을 수행하여 가속도 데이터로 변환하였다. 변환된 가속도에 대한 FFT 분석을 통해 5개의 고유진동수를 추출하였으며, 이를 기존 연구결과와 비교 검증하였다. 또한 TDD기법을 이용하여 GNSS 데이터로부터 교량의 모드형상까지 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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