The real-time kinematic (RTK) is one of precise positioning methods using Global Positioning System (GPS) data. In the long baseline GPS RTK, the ionospheric and tropospheric delays are critical factors for the positioning accuracy. In this paper we present RTK algorithms for long baselines more than 100 km with estimating tropospheric delays. The state vector is estimated by the extended Kalman filter. We show the experimental results of GPS RTK for various baselines (162.10, 393.37, 582.29, and 1283.57 km) by using the Korea Astronomy and Space Science Institute GPS data and one International GNSS Service (IGS) reference station located in Japan. As a result, we present that long baseline GPS RTK can provide the accurate positioning for users less than few centimeters.
Park, Kwan-Dong;Lee, Hae-Chang;Kim, Mi-So;Kim, Yeong-Guk;Seo, Seung Woo;Park, Junpyo
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.
일반적으로 VRS 데이터 생성 등을 위해 GPS 상시관측망으로부터 대류지연 및 전리층 지연량을 계산하여야 하며 이를 위해 다양한 모델링 기법과 추정 이론을 적용하게 된다. 본 연구에서는 대류 및 전리층 지연량의 계산을 위해 칼만필터를 기반으로 모델링을 수행하였으며 상태벡터의 특성을 고려하여 상태전이행렬 및 분산-공분산 값을 결정하였다. 수신기의 좌표 및 천정방향의 대류지연량과 이중차분전리층 지연량은 각각 random walk 및 first-order Gauss-Markov 프로세스로 모델링을 하였다. 모델링한 필터의 검증을 위해 구현된 칼만필터를 이용하여 상시관측소 데이터를 처리하였으며 그 결과 수신기의 좌표뿐만 아니라 천정방향의 대류지연량 및 이중차분전리층 지연량을 성공적으로 추출할 수 있었다. 따라서 향후 알고리즘을 통해 추출된 대기효과에 VRS 데이터 등의 생성에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
The atmospheric meteorology parameters of the earth, such as temperature, pressure, and humidity, strongly influence the propagation of signals in Global Navigation Satellite Systems (GNSSs). The propagation delays associated with GNSS signals can be modeled and explained based on the atmospheric temperature, pressure, and humidity, as well as the locations of the satellites and receivers. In this paper, we propose an optimized and simplified low cost GNSS base weather station that can be used to provide a global estimate of the integrated water vapor value. Our algorithm can be used to measure the zenith tropospheric delay based on the measured propagation delays in the received signals. We also present the results of the data measurements performed at our station located in the Tlemcen region of Algeria.
일반적으로 GPS 데이터를 이용하여 단기선 처리를 하는 경우 대류권 지연 효과는 이중차분법에 의해 충분히 제거된다고 가정을 한다. 따라서 조정계산 모델식에서 대류권 지연 효과에 대한 미지수를 설정하지 않아도 되기 때문에 계산이 용이하다는 장점과 각종 오차요인의 제거로 인해 상대적으로 높은 측위정확도의 확보가 가능하다. 즉, 변위 모니터링 등 정밀측위가 요구되는 응용분야에서는 단기선 처리를 기반으로 하는 경우가 일반적이다. 하지만 기준국과 이동국의 높이 차이가 존재하는 경우 이중차분법을 사용하더라도 대류권 지연 효과가 충분히 제거되지 않기 때문에 측위정확도의 저하를 가져올 수 있다. 본 연구에서는 대류권 지연 효과가 기선의 방향에 따라 측위정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 대류권 지연 효과가 포함된 GPS 관측값을 시뮬레이션(simulation)을 통해 생성한 후 이중차분법을 이용한 단기선 처리로 이동국의 좌표를 계산하였다. 계산된 이동국의 좌표잔차의 분석을 통해 기선 방향에 따른 대류권 지연 영향을 분석하였다. 분석 결과, 기준국과 이동국의 높이 차이가 증가함에 따라 좌표잔차에 편이가 발생하는 것으로 나타났으며 기선의 길이가 1m 증가함에 따라 0.07cm의 편이량이 계산되었다. 따라서 정밀측위를 위해서는 단기선일지라도 수직방향의 기선에 대해서는 대류권 지연 효과에 대한 충분한 고려가 있어야 한다.
본 연구에서는 GNSS (Global Navigation Satellite System) 신호가 전송되는 동안 발생하는 오차 중 대류권 지연오차를 추정하고, 이를 날씨 및 계절별 요소와 비교 분석했다. 이를 위해, 내륙지역인 충주와 평창, 해안지역인 제주, 거문도의 총 4개의 상시관측소를 선정하고, 2016년 중 매주 하루씩, 각 상시관측소마다 총 48일의 데이터를 이용하여 과학기술용 자료처리 소프트웨어로 정밀절대측위를 수행했다. 겨울철 대류권 지연오차는 평균 2400mm 미만으로, 2600mm 수준인 여름의 경우와 비교했을 때 약 200mm 가량 차이가 발생했다. 추정한 대류권 지연오차는 절대적인 지연량의 차이를 제외하면 모든 상시관측소에 대해서 변화 양상이 비슷하며, 해안지역의 지연오차가 상대적으로 크게 나타났다. 또한, 겨울에는 24시간 대류권 지연오차의 변화량이 상대적으로 적으며, 평균적인 대류권 지연오차는 상시관측소의 표고와 직접적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 건조하고 온도 차이가 큰 내륙지역에서는 습도보다 강수량에 영향을 받은 대류권 지연오차의 변화가 발생하고, 다습한 해안지역에서는 강수보다 바다의 습도로 인한 변화가 큰 것으로 판단된다. 온도와 증기압의 상관계수는 모든 지역에서 0.9 이상을 나타냈으며, 대류권 지연오차는 온도와 높은 선형적 상관성을 보였다. 향후 연간 데이터 전체를 이용하여 시간적 해상도를 높인 연구분석을 수행함으로써 보다 신뢰도 높은 상관성 분석이 이루어질 필요가 있다.
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.
한반도 지역의 GNSS 관측소의 자료들을 처리하여 가강수량을 추정하였고, 그 결과를 기상 관측 장비인 radiosonde의 추정치와 비교하였다. 실험 조건을 일반화하기 위하여, 데이터는 일반적인 기상 조건과 악화되는 기상 조건을 이용하였다. GNSS의 자료들에서 처리한 결과들은 연구에서 이용한 고 해상도의 기상 관측 장비의 예측 값들과 대부분10 mm내외에서 서로 일치하였다. 따라서GNSS가 고해상도 기상 대체 장비라는 가정하에서, 현재 WAAS 대류층 지연 모델로 쓰이고 있는 UNB3 모델이 한반도 내에서 적절한 모델로 쓰일 수 있는지에 대한 적용 가능성에 대한 실험을 수행하였다. 빠르게 변화하는 총 습윤 지연 값에 대한 결과를 비교한 결과, UNB3의 대류층 지연 모델은 한반도와 같은 습한 지역 내에서는 보정 모델로 부적절하다는 예측 결과를 보였다. 결과적으로, 향후 한국형 SBAS인 WA-DGNSS의 경우, 대류층 지연 영향을 최소화하여 고정밀 vertical 항행 해를 얻기 위해서는 현재 WAAS에서 쓰이는 기존 대류층 모델을 직접 이용하기 보다는 향후 한반도의 기상 상황에 적절히 대처할 수 있는 새로운 대류층 지연 모델이나 GNSS 관측치 또는 기상수치모델을 이용한 준 실시간 모델이 적절할 것으로 조사되었다.
본 연구에서는 GPS 관측 데이터로부터 가강수량을 복원하는 과정에 있어서 한국의 계절별 특성을 고려한 가중 평균 기온 모델(Tm)을 개발하고 4개소의 GPS 상시관측소에 대하여 이를 적용하였다. 가중 평균 기온은 지역의 수증기 압력과 기온 프로파일에 관계하기 때문에, GPS 대류권 습윤 지연으로부터 추정한 수증기 정보의 정확도는 가중 평균 기온 추정 정확도에 비례하게 된다. 다른 국가에서 제시한 모델들과 비교하여 한국의 계절별 가중 평균 기온 모델의 적용이 GPS 가강수량 추정 정확도를 개선시킬 수 있다는 결과를 제공하였다. 따라서 실제 습윤 지연량을 가강수량으로 환산하는 단계에서 계절적으로 적합한 가중 평균 기온 모델은 다른 모델들에 비하여 대류권에서의 GPS 신호 지연으로부터 가강수량 추정의 상대적 편의 제거 효과가 크기 때문에 고정확도 수증기량 추정에 유용하다고 판단된다.
Errors included in Global Navigation Satellite System (GNSS) measurements degrade the performance of user position estimation but can be mitigated by spatial correlation properties. Augmentation systems providing correction data can be broadly categorized into State Space Representation (SSR) and Observation Space Representation (OSR) methods. The satellite-based cm-level augmentation service based on the SSR broadcasts correction data via satellite signals, unlike the traditional Real-Time Kinematic (RTK) and Network RTK methods, which use OSR. To provide a large amount of correction data via the limited bandwidth of the satellite communication, efficient message structure design considering service area, correction generation, and broadcast intervals is necessary. For systematic message design, it is necessary to analyze the influence of error components included in GNSS measurements. In this study, errors in satellite orbits, satellite clocks for GPS, Galileo, BeiDou, and QZSS satellite constellations ionospheric and tropospheric delays over one year were analyzed, and their spatial decorrelations and linear modeling characteristics were examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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