다중경로오차 추정을 통한 위성항법 기준국 관측환경 감시 방안 연구 = A Study on the Monitoring of Environmental Effect on the Reference Station using the GNSS Multipath Estimation
저자
발행사항
서울 : 세종대학교 일반대학원, 2016
학위논문사항
학위논문(석사)-- 세종대학교 일반대학원 : 항공우주공학과 항공우주공학 2016. 8
발행연도
2016
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
110 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 박병운
UCI식별코드
I804:11042-000002296272
소장기관
본 논문은 위성항법 기준국에서의 위성 앙각과 방위각별 다중경로 오차를 추정하고 기준국 주변의 관측환경 변화 감시에 이를 활용할 것을 제안하였다. EGNOS(European Geostationary Navigation Overlay System)와 WAAS(Wide Area Augmenatation System) 등 위성기반 보강항법시스템의 기준국에서는 정확한 보정정보 추출을 위하여 다중경로 오차 추정 모듈을 포함하고 있고, 시스템 운용 중에도 Offline Monitoring 등을 통해 지속적으로 기준국 주변 전파 환경을 감시하여야 한다. 본 연구에서는 현재까지 연구하고 기준국에서 사용 중인 다중경로 오차 추정을 위한 기법을 분석하고, 이러한 방법들 중 기준국의 관측환경 감시에 적합한 다중경로 추정 방법을 도출하였다. 먼저, 후처리를 통해 다중경로 오차를 계산하고 동일 PRN 위성을 대상으로 세션별 바이어스를 조정한 후 위성의 앙각 및 방위각별 5도 간격으로 설정한 교차 지점에서의 각 PRN별 바이어스를 조정하여 다중경로 오차 추정 모델을 생성하였다.
본 논문에서 제시한 다중경로 오차 추정 알고리즘 검증은 미국의 위성기반 보강항법 시스템, WAAS의 기준국 데이터인 NSTB(National Station Test Bed)를 이용하여 단계별로 알고리즘을 검증하였다. 2016년 1월 20일 데이터와 1월 21일 데이터를 알고리즘을 통해 처리하여 생성한 다중경로 오차 추정 모델을 비교한 결과는 RMS 30cm, Mean 1mm 수준으로 나타났으며 Spearman 상관계수는 0.65로 강한 상관성을 보여주었다.
다음으로 기준국 관측환경 감시에 적절성을 분석하기 위해 2012년 5월 21일 기준점 이설이 있었던 국토지리정보원의 태백(TABK) 기준점의 이설 전의 여러 날 데이터와 이설 후 여러 날 데이터를 수집하였다. 기준점 이설 전 상호 모델을 통계적으로 비교한 결과는 RMS 7cm, Mean 3mm, Spearman 상관계수 0.65 수준으로 나타났으며 이설 후 결과는 RMS 8cm, Mean 5mm, Spearman 상관계수는 0.55 수준으로 상호 모델 간 상관성이 높게 나타났다. 반면, 이설 전과 후의 상호 모델을 비교한 결과는 RMS 9cm, Mean 1cm, Spearman 상관계수는 0.3 수준으로 상호 모델 간에 상관성이 이설 전후 각각의 상관성보다 크게 작은 것으로 나타났다.
따라서 기준점 이설이 있었던 태백 기준점의 다중경로 오차 추정 모델을 비교분석 결과, 기준점 이설 전과 후 다중경로 오차 추정 모델이 변화되었음을 확인하였으며 두 모델 간에 상관성이 낮아짐을 통해 기준국의 관측환경 감시가 가능함을 확인하였다.
This paper suggests that multipath estimation for each elevation and azimuth angle of satellite at GNSS reference station should be utilized for monitoring of environmental effects on GNSS observation at a station. The SBAS(Satellite Based Augmentation System) System such as EGNOS(European Geostationary Navigation Overlay System) and WAAS(Wide Area Augmentation System) includes a module of multipath estimation in order to generate accurate corrections and to monitor the observation environmental effect at the reference station.
This paper reviewed current multipath estimation methods, and then selected one which is suitable for monitoring environmental effects on the observations at the reference station. Based on the selected algorithm, this paper suggests a methodology to monitor the environmental effect using the GNSS multipath estimation.
First, a linear combination of pseudorange and carrier phase should be calculated for the multipath estimation by a post-processing. Second, a bias in the linear combination should be adjusted, which was different by each session in the same satellite. And then, each satellite’s bias on cross-over point whose interval is 5 degrees should be leveled. Last, the multipath model on each elevation and azimuth angle is generated.
To verify the suggested multipath estimation algorithm, NSTB(National Station Test Bed) data of WAAS reference station on 20th and 21st, January in USA is used. The statistical results comparing the multipath estimation models on the different days showed RMS(Root Mean Square) error of 30cm, MEAN of 1mm, and Spearman’s correlation coefficient between the two models was 0.65, which means a strong correlation.
To check the feasibility on monitoring the variation of the environmental effect by the multipath estimation, data sets from Taebak reference station of NGII(National Geographic Information Institute) were used. The coordinate of Taebak was moved on 21st, May, 2012. A data set to process the multipath estimation before the movement was selected from 2nd to 4th, May, 2012, and another set after the movement was from 28th and 30th. The statistical results comparing the multipath estimation models on the different days before movement showed RMS error of 8cm, MEAN of 5mm, and Spearman’s correlation coefficient between three models was 0.65, which means a strong correlation. And after movement showed RMS error of 8cm, MEAN of 5mm, Spearman’s correlation coefficient between three models was 0.55, which means a moderate but near strong. On the other hand, the comparing results between before and after the movement shows that the Spearman’s coefficient is about 0.3, and the result can be used to confirm that the multipath estimation model was changed by movement of the reference point.
Therefore the suggested algorithm can be applied to monitor the environmental effects on reference station by comparing current correlation coefficient with the cumulated one, because the correlation property is decreased when the environmental effect is changed.
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