Abstract
In this paper, the performances of modeling methods for combining corrections from multiple reference stations for network user were compared and analyzed. The longer the distance between reference station and user is, the more the GPS errors are decorrelated. Based on this point, multiple corrections from reference stations which is constituting a network should be combined properly to be applied for user observation to eliminate GPS errors. There are many widely used conventional modeling methods and they are applied for Compact Network RTK users and user position accuracy is predicted by using residual errors in observation of user. Compact Network RTK is a technique of generating corrections which was developed by Seoul National University. As a result, the horizontal and vertical accuracies were within about 5 cm and 7 cm respectively with 95 % probability for all conventional modeling methods. In addition, we analyzed condition for reference station constellation for modeling method using height information.
본 논문에서는 Network RTK 보정정보를 사용자에 적용 시, 다중 기준국 보정정보 모델링 방식에 따른 사용자 성능 비교를 수행하였다. 기준국과 사용자 거리가 멀어질수록 사용자와 기준국의 GPS 오차요소 상관성이 감소하므로, 이와 같은 GPS 오차요소의 공간적 특성에 입각하여 다수의 네트워크 보정정보를 적절히 조합하여 사용자에 적용해주어야 한다. 기존에 기준국간 수평 거리 및 고도를 활용한 다양한 보정정보 모델링 방식을 활용하여, MAC 방식의 Compact Network RTK에 적용 가능한지 이론적으로 분석하였다. 한국 내 설치된 상시 기준국에서 습득한 실측 GPS 데이터를 활용하여, 서울대학교에서 제안한 Compact RTK와 기존의 Network RTK가 결합된 방식인 Compact Network RTK 사용자에 대해 각 모델링 방식 별 사용자 성능을 측정치 잔여오차 및 위치 정확도 예측치 관점에서 비교 및 분석을 수행하였다. 그 결과, 각 보정정보 모델링 방식에 대해 사용자 수평 위치 정확도 예측치의 경우 모두 2DRMS 5 cm 이내의 정확도를 보였고, 수직 위치 정확도 예측치의 경우 모두 95 % 신뢰도로 7 cm 이내의 정확도를 나타내었다. 또한, 기존 보정정보 모델 방식 중, 기준국간 고도 차이를 사용한 모델링 방법의 적용 가능 기준국 배치 조건에 대해 분석하였다.
