본 논문에서는 GPS 신호가 자주 단절되는 환경하에서도 안정한 위치 해를 제공하는 반송파 DGPS 방법을 제안한다. 시계 바이어스 변화율을 이용하여 큰 오차가 포함된 측정치 채널을 제거함으로써 더욱 정확한 위치 해를 제공하는 알고리듬을 구현하였다. 가시위성의 앙각과 시계 바이어스 변화율의 관계를 살펴보고, 적절한 임계치를 제안하였으며, 구현된 알고리듬이 실데이터에서도 성능이 우수함을 상용프로그램과 비교하여 보였다.
본 논문에서는 저급 관성 센서를 이용한 개인 항법 장치의 모델 및 오차 보정 기법을 제시하고 성능 평가를 위하여 시뮬레이션을 수행하였다. 걸음 검출에 의한 보행 항법에서 중요한 변수인 보폭은 신경 회로망(Neural Network)을 이용하여 결정하였고, 자이로 바이어스 등에 의하여 누적되는 오차는 GPS와의 결합에 의하여 추정, 보상하였다. 이때 GPS와의 결합은 칼만필터를 이용하였으며 칼말필터를 구성하는데 필요한 오차 모델 및 결합 방법을 제시하였다. WNS/GPS 결합에 의하여 오차의 발산을 막을 수 있으며 GPS신호가 중간에 단절되는 경우에도 오차가 발산하지 않고 좋은 결과를 유지함을 보인다.
IGS에서 제공하는 RTS (real-time service) 정보는 인터넷으로 GNSS 궤도 및 시계에 대한 실시간 보정값을 제공하므로 실시간 정밀 위치추정에 많이 사용된다. 하지만 인터넷 환경이 불안정한 경우 RTS 신호가 단절될 수 있는데, 주로 다항식을 이용하여 손실된 신호예측을 수행한다. GNSS 항법메시지 IOD (issue of data)가 변화하는 구간에서는 RTS 보정정보도 급격히 변화하여 불연 속성이 증가하고, 신호단절이 발생할 경우 예측이 어려운 문제가 발생한다. 본 연구에서는 IOD 변화에 의한 항법메시지 궤도 차이를 적용하여 연속적인 RTS 보정정보를 생성하는 방법을 제안하였다. 이를 이용하면 RTS 신호손실이 IOD 변화 직후 발생할 경우 예측 성능을 높일 수 있다. RTS 예측성능을 높이기 위한 최적화 연구를 수행한 뒤, 예측된 RTS 궤도정보를 정밀위치결정(PPP; precise point positioning)에 적용하였다. 기존 방법에 비해 위치오차가 상당히 감소하였으며, 신호손실 구간이 길어질수록 위치오차가 급증하는 경향도 감소하였다.
도시에 산재한 각종 시설물의 유지 관리는 대부분 측량지식이 부족한 일반 관리자에 의해 수행되므로, 기 구축된 GIS 도면만으로는 대상물의 정확한 위치를 신속히 찾아내기가 어렵다. 따라서 최근에는 GIS도면이 입력된 UMPC 또는 PDA 등의 단말기에 VRS-RTK 또는 SBAS DGPS 장비 등을 연결하여 대상물의 위치를 신속히 찾아가는 모바일현장시스템이 사용되고 있으나, 2~3층 규모의 주택이 밀집되어 있는 지역에서는 가시위성수의 부족과 위치보정신호의 단절 및 다중경로의 오차 등으로 인해 측위에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 가시 위성수 증강을 위해 GLONASS 신호 수신이 가능한 휴대용 DGPS 장비를 사용하고, 이에 수신율이 양호한 국토지리정보원의 네트워크 DGPS 보정신호를 적용하여 현장 실험을 실시하였다. 실험결과 네트워크 DGPS 장비는 주택가 밀집지역에서도 0.3~0.84m 이내의 높은 정확도로 측위가 가능하고 측위율도 매우 높게 나타나 향후 골목길에서의 각종시설물 관리에 널리 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
IGS (international gnss service)에서는 GNSS (global navigation satellite system) 위성의 항법메시지에 적용할 수 있는 RTS (real-time service) 궤도 및 시계 보정정보를 제공한다. 하지만, 인터넷 단절이 발생하면 RTS 값을 수신할 수 없으므로, 안정적인 PPP (precise point positioning)를 수행하기 위해 신호 단절이 발생한 경우 RTS 보정정보를 예측해서 사용해야 한다. 본 논문에서는 실시간으로 신호 단절 구간에서 LSTM (long short-term memory) 알고리듬으로 궤도 및 시계 보정정보를 예측하여 PPP를 진행하였다. 연산 처리 속도가 빠르지 않은 Raspberry Pi (RPI)에 LSTM 알고리듬을 구현하여 예측성능을 분석하였다. 다항식 예측기법과 비교하여 LSTM은 장기간 예측에서 우수한 성능을 보였다.
무인항공기 (UAV, Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재되는 다양한 센서들 중에서 GPS (Global Positioning System) 수신기는 GPS 신호를 기반으로 정지비행 (hovering flight), 경로비행 (waypoint flight) 등 다양한 임무의 수행을 돕는다. GPS신호가 원활하게 수신되는 환경에서는 GPS 수신기를 활용할 수 있지만, 최근에 무인항공기의 활용을 시설물 모니터링, 배송, 레저 등 다양한 분야로 용도가 확대하면서 무인항공기의 비행 장소가 다양해지고 있다. 이러한 원인으로 무인항공기가 GPS 신호의 제약을 받는 음영지역이나 고층 빌딩이 밀집한 지역 등을 비행하면서 신호가 단절되거나 멀티패스로 인해 신호 에 다양한 잡음이 포함될 수 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기의 3차원 위치 결정을 위하여 해석 사진 측량 기법과 오토트래킹 토탈스테이션 기법을 이용하였다. 해석 사진 측량 기법으로는 중심투영의 기하학적 원리인 공선조건식 (collinearity equation)을 이용한 광속조정법을 기반으로 하였으며, 오토 트래킹 토탈스테이션 기법은 360도 프리즘 타깃을 초단위 이하로 추적하는 원리를 기반으로 하였다. 두 가지 기법에서 무인항공기의 위치 결정을 위해 사용된 타깃은 무인항공기 상단에 각각 탑재하였으며, 타깃간에는 x, y, z방향으로 기하학적 이격이 존재한다. 무인항공기의 비행 속도에 따른 결과 확인을 위해 0.86m/s, 1.5m/s, 2.4m/s로 속도를 달리하여 데이터를 취득하였으며, 타깃의 기하학적 이격을 통해 정확도평가를 하였다. 그 결과 무인항공기의 이동 경로인 x, y 방향으로는 최소 1mm에서 최대 12.9cm까지 오차가 발생하였고 비교적 이동이 적은 z 방향으로는 비행 속도와 무관하게 동일하게 7cm 오차가 발생하였다.
위치 센서를 기반으로 하는 디지털 지도의 구축과 이로부터의 도로의 추출과 같은 생성물의 정확도는 센서의 위치 정확도에 좌우되며, 센서의 위치결정을 위하여 GPS, 토탈스테이션, 레이저거리계 등 다양한 거리측정시스템들이 사용되어 왔다. 일반적으로 거리측정시스템들은 주위 다양한 환경에 따라 신호단절 및 감퇴의 문제점과 낮은 시간해상도를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 관성 장치와 같은 자동 항법 장치를 이용하여 상호 보완 및 통합하여 IMU/Range 통합 시스템을 구성 할 수 있다. 본 논문에서는 항법 및 측지분야에서 성공적으로 사용되어 왔던 선형필터인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)의 문제점을 지적하고, 비선형 변환과 선택된 시그마 포인트를 이용한 시그마 포인트 칼만 필터(sigma point Kalman filter, SPKF)와 비가우시안 가정과 샘플링 방식의 파티클 필터(Particle filter, PF) 등 두가지 비선형 필터를 구현하고, 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 확장 칼만 필터의 경우와 비교하였다. 시뮬레이션의 거리측정시스템으로 GPS와 토탈스테이션이 사용되었고 IMU의 경우, 정밀도 레벨에 따른 일반적인 3가지 센서(IMU400C, HG1700, LN100)가 선택되었다. 모든 IMU와 거리측정시스템에 대해서 샘플링 기반의 비선형 필터인 SPKF와 PF가 EKF에 비해 통계 결과에서 향상된 위치 결과를 보여 주었으며 특히 거리측정시스템의 갱신간격이 길어질수록(1초$\rightarrow$5초) 비선형 필터의 우수성이 나타났다. 따라서 저가형 위치센서의 경우, 비선형 필터를 적용하여 센서 위치의 정확도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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