A Novel Short Delay Multipath Mitigation Algorithm for a GNSS based Land Vehicle in Urban Environment

도심환경에서의 GNSS 기반 육상 이동체를 위한 짧은 지연 다중경로 감쇄 기법

Abstract

For GNSS navigation in urban environment, a novel short delay multipath mitigation algorithm is proposed in this paper. This algorithm detects which satellite's signal is the multipath signal by using the constraint that GNSS receiver is equipped in a ground vehicle, then estimate new position after separating the measurement of that satellite. A criterion for detecting and validating the multipath signal depends on the performance grade of the GNSS receiver and the dynamics of the vehicle. In order to evaluate the proposed algorithm, the real data had been collected at the multipath environment of 4 scenarios. By post-processing the real data with both of the multipath mitigation algorithm in the receiver and the proposed algorithm, it can be checked that the position errors were less than 5 meters except the case that the number of visible satellite is lower than 5.

도심환경에서의 GNSS 항법을 위하여 짧은 지연 다중경로 감쇄 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 GNSS 수신기가 육상 교통 이동체에 탑재되어 있다는 제한 조건을 이용하여 어느 위성에서 다중경로 신호가 발생했는지를 검출하고, 해당위성의 측정치를 제거하여 새로운 항법결과를 도출한다. 이때 검출 조건은 GNSS 수신기의 성능 등급과 이동체의 동적 특성에 따라 결정된다. 제안 기법을 검증하기 위하여 4가지 시나리오에 대한 다중경로 환경에서 실제 데이터를 수집하였으며, GNSS 수신기에 기본적으로 탑재된 다중경로 감쇄 기법과 제안한 기법을 함께 적용하여 데이터를 처리한 결과 가시위성이 5개 미만인 경우를 제외하고는 측위 결과가 5 m 이하로 나타나는 것을 확인하였다.

그림 1. Standard와 narrow correlator의 상관기 칩간격 Fig. 1. Chip space of narrow and standard correlator.

그림 2. 다중경로 지연에 따른 wide correlator와 narrow correlator의 코드 위상 오차 Fig. 2. Comparison of code phase error for wide and narrow correlator according to the multipath delay.

그림 3. MEDLL 기법의 개념 Fig. 3. Concept of MEDLL.

그림 4. 다중경로 지연에 따른 wide correlator와 MEDLL의 코드 위상 오차 Fig. 4. Comparison of code phase error for wide correlator and MEDLL according to the multipath delay.

그림 5. MET 기법의 원리 Fig. 5. Principle of MET.

그림 6. 다중경로 지연에 따른 wide correlator와 MET의 코드 위상 오차 Fig. 6. Comparison of code phase error for wide correlator and MET according to the multipath delay.

그림 7. 알고리즘 순서도 Fig. 7. Flowchart of a multipath detection and mitigation algorithm.

그림 8. 시나리오 1의 수신 환경 및 이동 경로 Fig. 8. Environment and trajectory of scenario 1.

그림 9. 시나리오 2의 수신 환경 및 이동 경로 Fig. 9. Environment and trajectory of scenario 2.

그림 10. GNSS 수신기 탑재 차량 Fig. 10. GNSS receiver equipped vehicle.

그림 11. 시나리오 1의 section A의 경로와 수신 환경 Fig. 11. Trajectory and environment of the section A of the 1st scenario.

그림 12. 시나리오 1의 section A의 항법 결과 Fig. 12. Positioning results for the section A of the 1st scenario.

그림 13. 시나리오 1의 section A의 Sky-plot Fig. 13. Sky-plot for the section A of the 1st scenario.

그림 14. 시나리오 1의 section B의 경로와 수신 환경 Fig. 14. Trajectory and environment of the section B of the 1st scenario.

그림 15. 시나리오 1의 section B의 항법 결과 Fig. 15. Positioning results for the section B of the 1st scenario.

그림 16. 시나리오 1의 section B의 Sky-plot Fig. 16. Sky-plot for the section B of the 1st scenario.

그림 17. 시나리오 2의 section A의 경로와 수신 환경 Fig. 17. Trajectory and environment of the section A of the 2nd scenario.

그림 18. 시나리오 2의 section A의 항법 결과 Fig. 18. Positioning results for the section A of the 2nd scenario.

그림 19. 시나리오 2의 section A의 Sky-plot Fig. 19. Sky-plot for the section A of the 2nd scenario.

그림 20. 시나리오 2의 section B의 경로와 수신 환경 Fig. 20. Trajectory and environment of the section B of the 2nd scenario.

그림 21. 시나리오 2의 section B의 항법 결과 Fig. 21. Positioning results for the section B of the 2nd scenario.

그림 22. 시나리오 2의 section B의 Sky-plot Fig. 22. Sky-plot for the section B of the 2nd scenario.

표 1. 항법 결과 요약 Table 1. Summary of the positioning results.