• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.29 no.6
• /
• pp.651-657
• /
• 2011

There exists a high correlation between the ionospheric delays and the integer ambiguity in GPS observation equation, so that the sufficient time span is required to revolve the integer ambiguity. This means that the ambiguity resolution plays a key role especially in rapid-static positioning mode. To analyze the effect of ionospheric disturbances on the positioning accuracy, 02/19/2011 day of dataset was selected processed in rapid-static positioning mode. The total of 141 30-minute sessions were processed, i.e., the estimation procedure started every 10 minutes, and the time-to-fix information of each data interval is obtained. In this study, the analysis is performed by comparing the time-to-fix with the magnitudes of ionospheric delays. The computed correlation coefficient between the time-to-fix and the magnitudes of ionospheric delays is 0.31, which indicates the ionospheric disturbances affect the positioning accuracy in rapid-static positioning mode. Therefore, it is required to collect and process sufficient data when the GPS surveying is performed in unfavorable ionospheric conditions.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.30 no.6_1
• /
• pp.575-581
• /
• 2012

In general, various modeling and estimation techniques have been proposed to extract the tropospheric and ionospheric delays from the GPS CORS. In this study, Kalman filter approach is adopted to estimate the tropospheric and ionospheric delays and the proper modeling for the state vector and the variance-covariance matrix for the process noises are performed. The coordinates of reference stations and the zenith wet delays are estimated with the assumption of random walk stochastic process. Also, the first-order Gauss-Markov stochastic process is applied to compute the ionospheric effects. For the evaluation of the proposed modeling technique, Kalman filter algorithm is implemented and the numerical test is performed with the CORS data. The results show that the atmospheric effects can be estimated successfully and, as a consequence, can be used for the generation of VRS data.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.157.1-157.1
• /
• 2012

1990년대 제안된 RTK(Real-Time Kinematics)는 GNSS/GPS 반송파 위상(carrier phase) 관측값을 이용한 방식으로 cm 수준의 정확도를 실시간으로 산출할 수 있어 측지 측량 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 한 가지 중요한 단점은 이 방식을 사용하는 기준국과 사용자는 10~20km 이내에 존재해야만 빠르고 신뢰할 수 있는 해를 산출할 수 있다는 점이다. 이는 궤도오차, 대류층 및 전리층 오차에 공간 상관성(spatially correlated) 있기 때문인데, 사용자 주변을 둘러싼 다중 기준국들의 측정치를 조합하여 보상하거나 모델링하여 줄이는 방식인 다중 기준국 네트워크 기반의 RTK 알고리즘이 제안되어 사용되고 있다. 다중 기준국 네트워크 기반의 RTK 프로세스에서 기준국간 미지정수 결정은 전 과정의 핵심 프로세스라고 할 수 있으며, 관련되어 많은 기술들이 제안되고 연구되어 왔다. 특히, 1980년대 말부터 현재까지 후처리 기반으로 꾸준하게 연구되고 있는 Blewitt에 의해 전리층 제거 조합과 Wide-lane 반송파 위상 조합을 활용한 미지정수 검색 방법이 대표적이며 이후에도 Gao, Colombo등 다양한 연구자에 의해 활용되었다. 이 연구에서는 실시간으로 다중 기준국 반송파 미지정수를 결정하는 기술에 대한 연구를 수행하였다. L1, L2 관측값 조합으로 인한 관측값의 잡음 수준이 증가하는 영향을 피하기 위해 L1, L2 반송파 위상 및 의사거리를 그대로 관측값으로 사용하여 사용자 위치 및 속도, 기준국간 이중 차분된 전리층 지연 수직성분, 대류층 wet 지연 수직 성분, 이중 차분된 미지정수를 미지의 상태변수로 확장 칼만필터를 통해 직접적으로 추정하는 방식으로 미지정수의 실수해를 결정하였고, 정수해는 실시간에 적합한 MLAMBDA 기법과 비율테스트를 통한 정수해 검정기법을 통해 결정하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.33 no.2
• /
• pp.123-129
• /
• 2015

The Kalman filter has been widely used in the kinematic GPS positioning due to its flexibility and efficiency in computational points of view. At the same time, the relative positioning technique also provided the high precision positioning results by removing the systematic errors in the measurements significantly. However, the positioning quality may be degraded following to longer in baseline length. For this case, it is required that the remaining atmospheric effects, such as double-difference ionospheric delay and zenith wet delay, should be properly modeled by examining the characteristics of the stochastic processes. In general, atmospheric effects are estimated with the assumption of random walk, or the first-order Gauss-Markov stochastic process, which requires the precise modeling on the corresponding process noises. Therefore, we determined and provided the parameters for modelling the process noises for atmospheric effects. The auto-correlation functions are empirically determined at first, and then the parameters are extracted from the empirical auto-correlation function. In fact, the test results can be either applied directly, or used as guidance values for the modeling of process noises in the kinematic GPS positioning.