This study develops a Global Positioning System (GPS) Code Multipath Grid Map (CMGM) of each individual domestic reference station from the extracted code multipath of measurement data. Multipath corresponds to signal reflection/refraction caused by obstacles around the receiver antenna, and it is a major source of error that cannot be eliminated by differencing. From the receiver-independent exchange format (RINEX) data for two days, the associated code multipath of a satellite tracking arc is extracted. These code multipath data go through bias correction and interpolation to yield the CMGM with respect to the azimuth and elevation angles. The effect of the CMGM on multipath mitigation is then quantitatively analyzed to improve the Root Mean Square (RMS) of averaged pseudo multipath. Furthermore, the single point positioning (SPP) accuracy is analyzed in terms of the RMS of the horizontal and vertical errors. During two weeks in February 2023, the RMSs of the averaged pseudo multipath for five reference stations decreased by about 40% on average after CMGM application. Also, the SPP accuracies increased by about 7% for horizontal errors and about 10% for vertical errors on average after CMGM application. The overall quantitative analysis indicates that the proposed approach will reduce the convergence time of Differential Global Navigation Satellite System (DGNSS), Real-Time Kinematic (RTK), and Precise Point Positioning (PPP)-RTK correction information in real-time to use measurement data whose code multipath is corrected and mitigated by the CMGM.
This paper discusses the surveying of a power transmission line using Real Time Kinematic(RTK) GPS technology. The use of RTK provides users with an accurate position at the moment in time. Application result of a 765kV transmission line surveying proved to be more accurate and efficient than using a traditional EDM (Electro-magnetic distance measurement) method. More, decrease in numbers of trees cut down which is a major cause of public discontents was achieved. Improvements in doing a surveying of a power transmission line using GPS is expected in the future.
본 논문에서는 무선 센서네트워크 환경에 적용할 수 있는 불법 침입자를 감지하는 시스템으로 GPS의 위성시간과 단말기 노드 내부의 암호화 동기 시간 설정 알고리즘을 혼합하여 시간 중심의 암호화 인증시스템을 설계하여 불법적인 외부노드의 침입을 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 GPS의 시간 정보와 RTC(Real Time Clock) 칩과 동기화 하여 시간 정보를 실내에서도 사용할 수 있으며, 마이크로프로세서 내부 타이머 설정 시간 등을 고려하여 다중화된 시간 정보를 이용하여 보다 높은 수준의 침입 감지 시스템을 개발하여 효율성을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 소프트웨어로 검증된 GPS 신호생성 알고리즘을 FPGA 기반으로 구현함으로써 RF레벨에서 다중 위성신호를 실시간으로 생성 가능한 GPS 신호생성기에 대해 기술한다. 탑재된 신호생성 알고리즘은 궤도 및 환경 오차 모델을 반영하고 수신기 위치를 기반으로 위성 신호를 모의한다. GPS 신호생성기 하드웨어는 16개의 위성 신호를 실시간으로 생성할 수 있는 디지털보드와 IF Data를 RF 신호로 변환해주는 아날로그보드로 구성되어 있다. Windows 기반의 신호생성 시뮬레이터를 제어하는 소프트웨어를 통해 항법신호뿐만 아니라 기만신호, 재밍신호를 생성이 가능하며 GIS 화면위에서 수신기의 경로를 편집할 수 있는 시나리오 구성 기능이 제공된다. GPS 신호생성기는 성능은 상용수신기를 이용해 검증하였다. GPS 신호생성기를 이용한 응용 예로써 실내측위 시스템을 구성하고 시험하였으며 실내측위 시스템의 정확도를 개선하는 것은 추가적인 연구를 진행하고 있다.
본 논문은 차등 위성항법 보정 시스템을 이용한 측위 오차 보정을 통해 소형 드론의 위치를 정밀하게 계측할 수 있는 시스템 구현에 대해 서술하고 있다. 본 시스템은 고정된 위치에 자리하는 기준국과 실시간으로 움직이는 이동국(드론)으로 이루어져 있다. 자체 기준국 위치 정보와 국가에서 제공하는 관측 정보를 함께 후처리하여 기준국의 정밀 좌표를 획득하는 과정에 대해 서술하고, 이동국을 정밀 추적하기 위한 차등 위성 항법 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 구성에 대해 설명한다. 기준국 및 이동국 구현에 있어 저가의 경량 위성 항법 수신기 및 오픈소스 소프트웨어 코드와 라이브러리를 활용하여 범용성과 경제성을 극대화 하였으며, 오차 보정 정보 송수신에는 비 면허 주파수 대역 무선통신인 지그비(Zigbee)를 사용하였다. 본 시스템을 이용하여 소형 드론 위치 추적 시험 결과, 평균 측위 오차가 0.8m 및 최대 측위 오차가 1.2m로, 단일 위성 항법 수신기를 사용했을 경우 대비 오차가 86% 개선됨을 확인할 수 있었다.
글로벌 해운물류에서 계속적으로 이동하는 화물의 위치 정보를 추적하고 관리하는 것은 물류주체에게 중요한 일이다. 화물에 부착된 태그의 GPS 좌표 흐름을 분석하면 물류거점을 기반으로 한 화물의 위치정보를 쉽게 추적할 수 있다. 즉, 태그와 물류거점간의 동적인 위치변화를 이용하여 거점 단위의 위치 이동을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 전세계 물류거점을 대상으로 이러한 거점 단위 위치추적 알고리즘의 정확성과 오동작을 측정하기 위해 시뮬레이션 시스템을 개발하였다. 실제 태그를 제작하여 실험하기에는 많은 제약이 따르기 때문에 실제 태그와 유사하게 동작하는 태그 에뮬레이터를 개발하여 가상 태그를 생성한다. 실제 태그와 같은 통신 프로토콜을 이용하여 위치추적 시스템에 데이터를 전송함으로써 위치추적 시스템이 잘 동작함을 보인다.
최근 높은 스마트폰 보급율과 ITS (intelligent transportation systems) 인프라 확충 등 정보통신기술(information and communications technology, ICT) 이용 활성화로 실시간 교통정보의 수집원이 증가하였다. 이렇게 다양하게 수집되는 실시간 교통정보의 정확도는 VDS(vehicle detection system), DSRC (dedicated short-range communications), GPS (global positioning system) probe와 같은 다양한 교통정보 수집원별 시공간 혹은 교통상황 등 다양한 환경에 따라 다르게 나타날 수 있다. 본 연구의 목적은 이질적 교통정보가 동시에 수집될 경우, 실시간 교통정보의 정확도를 향상시키기 위한 융합 전략의 제시에 있다. 이를 위해 고속국도(892.2 km, 227개 링크), 일반국도(937.0 km, 2,074개 링크)를 대상으로 주행 조사를 실시하였으며, 해당 링크 및 시간대에 probe 차량 5대의 평균 통행속도는 실시간 교통정보 수집원별(VDS or DSRC, GPS-based A, B) 정확도 평가의 기준 혹은 참값으로 활용되었다. 결과적으로 제시된 융합 전략에 대한 정확도 개선 효과는 일반국도에서 1개 수집원을 제외하고 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 향후 다양한 기관으로부터 서비스되는 실시간 교통정보가 동시에 연계되는 환경에서 보다 정확한 교통정보 서비스의 가능성을 확인하였다.
본 연구에서 RTK GPS의 매핑 도구로서의 가능성을 알아보고 RTK GPS의 정확도에 영향을 주는 요인을 알아보기 위해 각각 봄과 여름에 동일대상지역에서 두 번의 현장 작업을 수행하였다. 실험결과, 겨울뿐만 아니라 나무숲이 우거진 봄에도 고층건물과 나무숲으로 둘러싸인 일부환경을 제외한 곳에서 RTK GPS로 매핑이 가능하였다. 하지만 RTK GPS의 이용성과 매핑 정확도는 높지 않았다. 따라서 위성신호수신이 용이하지 않은 도심지 등에서 RTK 매핑 시 Total Station 등의 기타 장비에 의한 현장보완측량이 필요할 것으로 사료된다.
In this paper, a high precision outdoor positioning system is newly proposed using multiple GPS receivers based on the Extended Kalman Filter (EKF). Typically, the GPS signal has the instantaneous errors that degrade the positioning seriously. Using the multiple GPS receivers instead of an expensive DGPS receiver, the positioning reliability and accuracy are improved in this research as a low cost solution. To incorporate the small displacement, an INS data have been tightly coupled to the GPS data, which has the inherit disadvantage of the cumulative error occurring over time. To achieve a stabilized and accurate positioning system, the multiple GPS receiver data are fused with the INS data through the EKF process. Through real navigation experiments of an outdoor mobile robot, the performance of the proposed system has been verified to be accurate comparable to DGPS system with a lower cost.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권3호
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pp.176-184
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2023
Points of interest (POIs) are widely used in tourism recommendations and to provide information about areas of interest. Currently, situation judgement using POI and GPS data is mainly rule-based. However, this approach has the limitation that inferences can only be made using predefined POI information. In this study, we propose an algorithm that uses POI data, GPS data, and schedule information to calculate the current speed, location, schedule matching, movement trajectory, and POI coverage, and uses machine learning to determine whether to stay or go. Based on the input data, the clustered information is labelled by k-means algorithm as unsupervised learning. This result is trained as the input vector of the SVM model to calculate the probability of moving and staying. Therefore, in this study, we implemented an algorithm that can adjust the schedule using the travel schedule, POI data, and GPS information. The results show that the algorithm does not rely on predefined information, but can make judgements using GPS data and POI data in real time, which is more flexible and reliable than traditional rule-based approaches. Therefore, this study can optimize tourism scheduling. Therefore, the stay detection algorithm using GPS movement trajectories and POIs developed in this study provides important information for tourism schedule planning and is expected to provide much value for tourism services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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