Global Positioning System (GPS) Precise Point Positioning (PPP) has been extensively used for geodetic applications. Since December 2012, BeiDou navigation satellite system has provided regional positioning, navigation and timing (PNT) services over the Asia-Pacific region. Recently, many studies on BeiDou system have been conducted, particularly in the area of precise orbit determination and precise positioning. In this paper PPP method based on BeiDou observations are presented. GPS and BeiDou data obtained from Mokpo (MKPO) station are processed using the Korea Astronomy and Space Science Institute Global Navigation Satellite System (GNSS) PPP software. The positions are derived from the GPS PPP, BeiDou B1/B2 PPP and BeiDou B1/B3 PPP, respectively. The position errors on BeiDou PPP show a mean bias < 2 cm in the east and north components and approximately 3 cm in the vertical component. It indicates that BeiDou PPP is ready for the precise positioning applications in the Asia-Pacific region. In addition, BeiDou tropospheric zenith total delay (ZTD) is compared to GPS ZTD at MKPO station. The mean value of their difference is approximately 0.52 cm.
Recently, data analysis research has been carried out using the deep learning technique in various fields such as image interpretation and/or classification. Various types of algorithms are being developed for many applications. In this paper, we propose a precipitation prediction algorithm based on deep learning with high accuracy in order to take care of the possible severe damage caused by climate change. Since the geographical and seasonal characteristics of Korea are clearly distinct, the meteorological factors have repetitive patterns in a time series. Since the LSTM (Long Short-Term Memory) is a powerful algorithm for consecutive data, it was used to predict precipitation in this study. For the numerical test, we calculated the PWV (Precipitable Water Vapor) based on the tropospheric delay of the GNSS (Global Navigation Satellite System) signals, and then applied the deep learning technique to the precipitation prediction. The GNSS data was processed by scientific software with the troposphere model of Saastamoinen and the Niell mapping function. The RMSE (Root Mean Squared Error) of the precipitation prediction based on LSTM performs better than that of ANN (Artificial Neural Network). By adding GNSS-based PWV as a feature, the over-fitting that is a latent problem of deep learning was prevented considerably as discussed in this study.
GPS/Meteorology technique for PWV monitoring is currently actively being researched an advanced nation. But, there is no detailed research on an evaluation of precision of GPS derived PWV measurements during the period of foul weather condition. Here, we deal with the precision of GPS derived PWV during the passage of Typhoon RUSA. Typhoon RUSA which caused a series damage was passed over in Korea from August 30 to September 1, 2002. We compared th tropospheric wet delay estimated from GPS observation and radio-sonde data at four sites(Suwon, Kwangju, Taegu, Cheju). The mean standard deviation of PWV differences at each site is ${\pm}$0.005mm. We also obtained GPS PWV at 13 GPS permanent stations(Seoul, Wonju, Seosan, Sangju, Junju, Cheongju, Taegu, Wuljin, Jinju, Daejeon, Mokpo, Sokcho, Jeju). GPS PWV time series shows, in general, peak value before and during th passage of RUSA, and low after the RUSA. GPS PWV peak time at each station is related to the progress of a typhoon RUSA. We obtained very similar result as we compare GMS satellite image with tomograph using GPS PWV and we could present th possibility of practical use by numerical model for weather forecast.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.47-51
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2006
Among Solar activities' events, the geomagnetic storms are believed to cause the largest atmospheric effects. The geomagnetic storm is a complex process of solar wind/magnetospheric origin. It is well known to affect severely on the ionosphere. However, this effect of this complex process will maybe act at various altitudes in the atmosphere, even including the lower layer and the neutral middle atmosphere, particularly the stratosphere. Nowadays, the GPS-derived ZTD (zenith tropospheric delay) can be transformed into the precipitable water vapor (PWV) through a function relation, and further has been widely used in meteorology, especially in improving the precision of Numerical Weather Prediction (NWP) models. However, such geomagnetic effects on the atmosphere are ignored in GPS meteorology applications. In this paper, we will investigate the geomagnetic storms' effects on the middle atmosphere and troposphere (0-100km) by GPS observations and other data. It has found that geomagnetic storms' effect on the atmosphere also appears in the troposphere, but the mechanism to interpret correlations in the troposphere need be further studied.
본 논문에서는 저비용 단일 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기를 이용하여 정밀한 위치를 추정하는 방법으로 반송파 위상 TD(Time Differenced) 측정치를 이용한 상대위치 결정기법을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안하는 상대위치 결정기법은 반송파 위상 측정치를 활용하지만 시각 간 차분을 사용하므로 하나의 GNSS 수신기로 동작하며, 미지정수 결정 문제를 고려하지 않아도 된다. 또한 차분 간격이 짧은 시간일 경우 공간적 공통오차 및 위성시계 오차를 효율적으로 제거할 수 있다. 제안하는 위치결정 알고리즘은 오차해석을 통해 코드측정치를 이용한 절대위치 결정기법보다 성능이 우수함을 증명하고 실차 실험으로 구현된 알고리즘 및 오차해석 결과를 검증하였다. 그 결과, 위치추정 성능은 약 10분 동안 3m이내에 수렴하여 코드기반의 절대위치기법에 비하여 약 4배 이상 향상된 정확도 및 정밀도를 확인할 수 있었다.
GNSS 가강수량은 태풍이나 집중호우의 일기예보를 위한 중요한 요소로 인식되고 있으며, 가강수량을 수치예보 모델에 초기 입력값으로 적용하여 일기예보가 향상되는 연구가 국내${\cdot}$외로 발표되고 있다. 호우 관련 일기예보를 위해서는 가강수량이 실시간 또는 준실시간으로 제공되어야 하며 가강수량 자료의 정밀함과 무결성이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 정밀절대측위를 이용한 준실시간 가강수량 산출 시스템 개발 과정에 대해 제시하였다. 이를 위하여 정밀절대측위의 대류권 지연 추정과 관련된 변수를 최적화하고 준실시간 GNSS 가강수량 시스템을 개발하였다. 시스템의 분석을 위해 정밀절대측위와 상대측위의 준실시간 가강수량 정밀도를 비교하였다. 비교결과 정밀절대 측위의 가강수량 정밀도가 상대측위 보다 낮게 산출되었지만 자료의 무결성 부분에서는 좋은 결과가 도출되었다. 향후에는 정밀절대측위 방식의 가강수량 정밀도를 높이는 연구가 필요할 것이다.
The conventional single-reference station positioning is affected by systematic errors such as ionospheric and tropospheric delay, so that the rover must be located within 10 km from the reference station in order to acquire centimeter-level accuracy. The medium-range real-time kinematic has been proven feasible and can be used for high precision applications. However, the longer of the baseline, the more of the time for resolving the integral ambiguity is required. This is due to the fact that systematic errors can not be eliminated effectively by double-differencing. Recently, network approaches have been proposed to overcome the limitation of the single-reference station positioning. The real-time systematic error modeling can be achieved with the use of GPS network. For expanding the effective range and decreasing the density of the reference stations, Land Survey Bureau, Ministry of the Interior in Taiwan set up a national GPS network. In order to obtain the high precision positioning and provide the multi-goals services, a GPS network including 66 stations already been constructed in Taiwan. The users can download the corrections from the data center via the wireless internet and obtain the centimeter-level accuracy positioning. The service is very useful for surveyors and the high precision coordinates can be obtained real time.
전리층에 의한 신호지연은 SA 해제이후 GPS 측위에 가장 큰 오차 요인이다. 전리층 오차는 이중주파수 수신기를 이용할 경우 무전리층 조합으로 쉽게 제거할 수 있지만 단일주파수 수신기는 무전리층 조합을 수행할 수 없기 때문에 전리층 오차를 쉽게 제거할 수 없다는 단점이 존재한다. 따라서 이 연구에서는 단일주파수 사용자를 위한 격자형 지역 전리층 모델을 개발하였다. 개발된 지역 전리층 모델을 평가하기 위해 IGS의 전지구 모델과 비교하였으며 그 결과 열흘 평균 3.8 TECU의 RMSE를 나타내었다. 그리고 측위 정확도에 미치는 영향을 평가하기 위해 생성된 지역 전리층 모델을 적용하여 L1 관측치만을 이용한 중 장기선 상대측위를 수행하였다. 전리층과 대류권 오차를 보정한 결과 두 오차를 보정하기 전의 측위 결과와 비교하여 평균 46.7%의 측위 정확도가 향상되었으며 대류권 오차만 보정한 측위 결과와 비교하여 전리층 오차 보정 후에는 평균 14.5%의 측위 정확도가 향상되었다.
휴대용 단말에 간편하게 구현 가능하도록 GPS의 코드의사거리 관측치 기반의 정밀단독측위(PPP; Precise Point Positioning) 알고리즘을 개발하고 그 성능을 검증하였다. PPP에 필요한 기본 모델로 그룹 딜레이, 상대성 효과, 위성안테나 위상중심오프셋 보정모델을 적용하였다. 위성 궤도와 시계오차는 IGS(International GNSS Service) 공식 산출물에 최적의 알고리즘을 통해 보간하고, 대류권과 전리층 오차는 각각 과학기술용 GPS 자료처리 소프트웨어로 산출한 참값과 GIM(Global Ionosphere Model)을 사상함수를 적용해 시선방향 오차로 변환해 적용하였다. 개발된 알고리즘을 4일간 테스트한 결과 수평오차는 0.8~1.6m, 수직오차는 1.6~2.2m 수준으로 나타났다. 이는 DGPS 측위결과와 유사한 성능으로 향후 PPP 알고리즘의 추가개선이 이루어질 경우 다양한 측량 및 위치기반서비스 분야에 활용 가능할 것으로 기대된다.
Su-Kyung Kim;Sung Chun Bu;Chulsoo Lee;Beomsoo Kim;Donguk Kim
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권4호
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pp.359-367
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2023
In order to ensure the high-integrity of reference stations of satellite navigation system, cycle slip should be precisely monitored and compensated. In this paper, we proposed a cycle slip algorithm for the integrity monitoring of the reference stations. Unlike the legacy method using the Melbourne-Wübbena (MW) combination and ionosphere combination, the proposed algorithm is based on ionosphere combination only, which uses high precision carrier phase observations without pseudorange observations. Two independent and complementary ionosphere combinations, Ionospheric Negative (IN) and Ionospheric Positive (IP), were adopted to avoid insensitive cycle slip pairs. In addition, a second-order time difference was applied to the IN and IP combinations to minimize the influence of ionospheric and tropospheric delay even under severe atmosphere conditions. Then, the cycle slip was detected by the thresholds determined based on error propagation rules, and the cycle slip was identified through weighted least square method. The performance of the proposed cycle slip algorithm was validated with the 1 Hz dual-frequency carrier phase data collected under the difference levels of ionospheric activities. For this experiment, 15 insensitive cycle slip pairs were intentionally inserted into the raw carrier phase observations, which is difficult to be detected with the traditional cycle slip approach. The results indicate that the proposed approach can successfully detect and compensate all of the inserted cycle slip pairs regardless of ionospheric activity. As a consequence, the proposed cycle slip algorithm is confirmed to be suitable for the reference station where real time high-integrity monitoring is crucial.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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