Abstract
In case of more than 50km baseline length, the correlation between receivers is reduced. Therefore, there are still some rooms for improvement of its positional accuracy. In this paper, the stochastic modeling of the ionospheric delay is applied and its effects are analyzed. The data processing has been performed by constructing a Kalman filter with states of positions, ambiguities, and the ionospheric delays in the double differenced mode. Considering the medium or long baseline length, both double differenced GPS phase and code observations are used as observables and LAMBDA has been applied to fix the ambiguities. The ionospheric delay is stochastically modeled by well-known 1st order Gauss-Markov process. And the correlation time and variation of 1st order Gauss-Markov process are calculated. This paper gives analyzed results of developed algorithm compared with commercial software and Bernese.
GPS를 이용한 상대측위에 있어서 기선의 길이가 길어질수록 측위지점 사이의 상관관계 저하로 인하여 전리층 지연 효과와 같은 오차가 관측치내에 존재하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 중기선 이상의 상대측위에서 가장 큰 오차요인으로 알려져 있는 전리층 지연 효과를 통계적 모델을 이용하여 모델링하고, 이론적 경험적으로 가장 좋다고 알려져 있는 LAMBDA방법을 이용하여 모호정수를 결정하였다. 상시관측소데이터를 이용하여 통계적 모델을 경험적으로 Gauss-Markov 1차를 결정하였으며, 모델 파라미터인 상관시간(correlation time) 및 모델의 분산을 산출하였다. 최종적으로 개발된 알고리즘의 적용 및 정확도 분석을 위하여 상용소프트웨어 및 Bernese와 비교하였다.
