대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.748-751
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2006
Positioning accuracy by the Global Positioning System (GPS) is of great concern in a variety of research tasks. It is limited due to error sources such as ionospheric effect, orbital uncertainty, antenna phase center variation, signal multipath, and tropospheric influence. In this study, the tropospheric influence, primarily due to water vapour inhomogeneity, on GPS positioning height is investigated. The data collected by the GPS receivers along with co-located surface meteorological instruments in 2003 are utilized. The GPS receivers are established as continuously operating reference stations by the Ministry of the Interior (MOI), Central Weather Bureau (CWB), and Industrial Technology Research Institute (ITRI) of Taiwan, and International GNSS Service (IGS). The total number of GPS receivers is 21. The surface meteorological measurements include temperature, pressure, and humidity. They are introduced to GPS data processing with 24 troposphere parameters for the station heights, which are compared with those obtained without a priori knowledge of surface meteorological measurements. The results suggest that surface meteorological measurements have an expected impact on the GPS height. The daily correction maximum with the meteorological effect may be as large as 9.3 mm for the cases of concern.
Ionosphere is one of the largest error sources when the navigational signals produced by Global Positioning System (GPS) satellites are transmitted. Therefore it is very important to estimate total electron contents (TEC) in ionosphere precisely for navigation, precise positioning and some other applications. When we provide ionospheric TEC values in real-time, its application can be expanded to other areas. In this study we have used data obtained from nine Global Navigation Satellite System (GNSS) reference stations which have been operated by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) to detect ionospheric TEC over South Korea in real-time. We performed data processing that covers converting 1Hz raw data delivered from GNSS reference stations to Receiver INdependent Exchange (RINEX) format files at intervals of 5 minutes. We also analyzed the elevation angles of GPS satellites, vertical TEC (VTEC) values and their changes.
Ionopheric deley is the largest error sources in GNSS positining. The single frequency receiver user needs an ionospheric model like the Klobuchar model or NeQuick model to eliminate the ionospheric error. In this study we estimated VTEC(Vertical Total Electron Content) over DAEJ station using the two models in each season. We compared the results with Global Ionosphere Maps and International Reference Ionosphere model predictions. As a result, the NeQuick model was more accurate than Klobuchar model.
GPS 신호의 주요 오차 요인 중 전리층 지연 오차는 신호 주파수에 따라 지연량이 달라지는 특성을 가진다. 이중 주파수 사용자는 L1, L2 주파수의 의사거리 측정치의 차이 값을 이용하여 보정하게 되는데, 이렇게 추정된 전리층 지연 추정치에는 의사거리 잡음에 의한 오차가 포함되게 되므로 일반적으로 필터를 통해 의사거리 측정치를 평활화 시킨 후 전리층 지연을 계산하게 된다. Weighted hatch filter는 측정치의 잡음 수준을 고려하여 최적의 평활화 된 의사거리 측정치를 계산해 낼 수 있으나, 이를 이용하기 위해서는 측정치 잡음에 대한 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 NDGPS 기준국들에 대하여 측정치 잡음 모델링을 수행하였다. 그리고 모델링 결과를 바탕으로 weighted hatch filter를 구성하여 평활화 된 의사거리 측정치 및 전리층 지연을 추정한 결과 필터를 적용하지 않은 것에 비하여 전리층 지연 오차의 표준편차가 1/25 가량으로 줄어드는 것을 확인하였다.
Lim, Cheolsoon;Lee, Yebin;Cha, Yunho;Park, Byungwoon;Park, Sul Gee;Park, Sang Hyun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권4호
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pp.251-261
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2022
The Centimeter Level Augmentation Service (CLAS) is the Precise Point Positioning (PPP) - Real Time Kinematic (RTK) correction service utilizing the Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) L6 (1278.65 MHz) signal to broadcast the Global Navigation Satellite System (GNSS) error corrections. Compact State-Space Representation (CSSR) corrections for mitigating GNSS measurement error sources such as satellite orbit, clock, code and phase biases, tropospheric error, ionospheric error are estimated from the ground segment of QZSS CLAS using the code and carrier-phase measurements collected in the Japan's GNSS Earth Observation Network (GEONET). Since the CLAS service begun on November 1, 2018, users with dedicated receivers can perform cm-level precise positioning using CSSR corrections. In this paper, CLAS-based VRS-RTK performance evaluation was performed using Global Positioning System (GPS) observables collected from the refence station, TSK2, located in Japan. As a result of performing GPS-only RTK positioning using the open-source software CLASLIB and RTKLIB, it took about 15 minutes to resolve the carrier-phase ambiguities, and the RTK fix rate was only about 41%. Also, the Root Mean Squares (RMS) values of position errors (fixed only) are about 4cm horizontally and 7 cm vertically.
The ocean loading displacement of the crust is one of the major error sources in space geodesy techniques. In the western part of the Korean Peninsula, the vertical displacement due to ocean loading reaches up to 3cm. To check out the possibility of correcting the inaccurate ocean tide model in the Yellow Sea, we used four GPS sites to compute the height variations and compared them with the model-predicted ones. The comparison shows relatively good agreement except for small differences in the phase and amplitude.
GPS의 이동측량 방법을 사용하여 위치정보와 속성정보를 취득하는 경우, 대상지의 지형학적 위치와 여러가지 오차요인에 의해 이상점이 발생하게 된다. 본 연구에서는 절사평균 방법과 1차 미분을 이용한 이상점 검출 알고리즘을 작성하고, 선형보간법과 다항식보간법을 사용하여 이상점 보간을 하였다. 또한 정확하게 보간된 데이터를 이용하여 국도 30 km구간에 대해 수치지도를 제작하였으며 수치지도를 제작하는 과정에서 발생될 수 있는 문제점들을 고찰하고 문제점들의 해결을 통해 정확한 GIS 커버리지 맵을 작성하였다.
This paper shows a practical approach that is robust to the errors causing path-delay in mobile wireless location, and analyzes its performance by comparing with other methods. NLOS(non-line-of-sight) error and multipath are two big sources of positioning error in wireless location. Contrary to GPS(global positioning system), they result from the terrestrial propagation of a signal. Especially, since LOS(line-of-sight) path between a transceiver and a receiver is blocked by intermediate buildings and topography, NLOS causes a signal to be reflected and diffracted. This path-delay error is very localized, and so, it is not easy to be estimated and mitigated. To treat such localized error, therefore ...
이 논문에서는 하나의 표적을 다수의 레이더에서 감지하였을 때 3차원 선형 최소제곱오차 알고리즘을 활용하여 정보를 융합함으로써 표적의 위치를 추정하는 기법을 유도하고, 표적에 대한 GPS 측정 정보를 결합하는 기법과 정보에 가중치를 두어 결합하는 기법으로 확장하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 표적 위치 추정기법들이 추정 오차를 줄일 수 있음을 확인하고, 가중치를 두어 정보를 결합하면 측정 정보가 부정확한 경우에도 표적 위치 추정 성능이 강인할 수 있음을 보인다.
Precise Point Positioning (PPP) is an increasingly recognized precisely the GPS/GNSS positioning technique. In order to improve the accuracy of PPP, the error sources in PPP measurements should be reduced as much as possible and the ambiguities should be correctly resolved. The correct ambiguity resolution requires a careful control of residual errors that are normally categorized into random and systematic errors. To understand effects from two categorized errors on the PPP ambiguity resolution, those two GPS datasets are simulated by generating in locations in South Korea (denoted as SUWN) and Hong Kong (PolyU). Both simulation cases are studied for each dataset; the first case is that all the satellites are affected by systematic and random errors, and the second case is that only a few satellites are affected. In the first case with random errors only, when the magnitude of random errors is increased, L1 ambiguities have a much higher chance to be incorrectly fixed. However, the size of ambiguity error is not exactly proportional to the magnitude of random error. Satellite geometry has more impacts on the L1 ambiguity resolution than the magnitude of random errors. In the first case when all the satellites have both random and systematic errors, the accuracy of fixed ambiguities is considerably affected by the systematic error. A pseudorange systematic error of 5 cm is the much more detrimental to ambiguity resolutions than carrier phase systematic error of 2 mm. In the $2^{nd}$ case when only a portion of satellites have systematic and random errors, the L1 ambiguity resolution in PPP can be still corrected. The number of allowable satellites varies from stations to stations, depending on the geometry of satellites. Through extensive simulation tests under different schemes, this paper sheds light on how the PPP ambiguity resolution (more precisely L1 ambiguity resolution) is affected by the characteristics of the residual errors in PPP observations. The numerical examples recall the PPP data analysts that how accurate the error correction models must achieve in order to get all the ambiguities resolved correctly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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