KR20200073691A - Gnss 수신기의 데이터 신호 처리 방법, 기록매체 및 gnss 수신기 시스템, - Google Patents

Gnss 수신기의 데이터 신호 처리 방법, 기록매체 및 gnss 수신기 시스템, Download PDF

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Abstract

적어도 하나의 GNSS 위성으로부터 데이터 신호를 수신하고, 데이터 신호를 이용하여 GNSS 위성의 의사거리를 획득하는 단계, 의사거리를 바탕으로 의사거리 가속도를 획득하는 단계 및 의사거리 가속도에 노이즈 모델에 따른 가중치를 부여한 분산(variance)을 데이터 신호에 적용하는 단계를 포함하는 데이터 신호 처리 방법을 개시한다.

Description

GNSS 수신기의 데이터 신호 처리 방법, 기록매체 및 GNSS 수신기 시스템, {Data signal treating method for GNSS receiver, computer readable medium and GNSS receiver system}
본 발명의 실시예들은 GNSS 수신기의 데이터 신호 처리 방법, 기록매체 및 GNSS 수신기에 관한 것이다.
GNSS(Global Navigation Satellite System)는 우주 궤도를 돌고 있는 인공위성을 이용하여 지상에 있는 물체의 위치·속도에 관한 정보를 제공하는 시스템이다. 작게는 1m 이하 해상도의 정밀한 위치 정보까지 파악할 수 있으며, 군사적 용도뿐 아니라 항공기·선박·자동차 등 교통수단의 위치 안내나 측지·긴급구조·통신 등 민간 분야에서도 폭넓게 응용된다. 현존하는 GNSS는 미국 국방부가 개발하여 운영하고 있는 지피에스(GPS；Global Positioning System), 러시아의 글로나스(GLONASS；GLObal Navigation Satellite System), 유럽연합(EU)의 갈릴레오(Galileo), 중국의 베이더우(北斗, Beidou)가 있다.
GNSS는 적어도 하나의 인공위성, 신호를 수신하는 수신기, 지상의 감시국 및 시스템 감시체계를 포함한다. 인공위성에서 발신된 전파를 수신기에서 받아 위성으로부터의 거리를 구하여 수신기의 위치를 결정하는 방식이다.
그러나 건물이 밀집한 도심환경에서는 다중경로오차와 신호 차단으로 인해 오차가 수백 미터 이상 발생할 수 있기 때문에 다중경로오차는 GNSS의 심각한 한계점으로 간주되고 있다. 다중경로오차는 GNSS 측위의 주요 오차 중 하나로 수신기 주변 지형이나 건물에 위성 신호가 반사되며 발생한다. 건물이 밀집한 도심지역과 저앙각 위성 신호에서 많이 발생하며 이온층, 대류권 지연과 달리 상대 측위로도 소거되지 않고 예측이 어려워 다중경로오차의 영향을 저감하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 신호대잡음비(SNR, Signal-to-Noise Ratio)와 고도각을 가중치로 사용하여 다중경로오차를 저감하는 시도가 있었다. Li and Wu(2009)는 GNSS 신호가 건물에 반사될 때 SNR이 줄어드는 특성을 이용하여 지수함수 형태로 SNR을 모델링함으로써 도심환경에서 다중경로오차를 저감하는 가중치 모델을 제안하였고, Tay and Marais(2013)는 고도각이 낮은 위성이 상대적으로 건물의 영향을 많이 받는 특성을 이용하여 고도각과 SNR을 같이 이용하는 가중치 모델을 제안하였다. SNR의 지수함수 모델과 고도각-SNR 조합 모델이 효과적이기는 하지만, 여전히 도심환경에서 10 미터 이상의 측위 오차가 발생하는 한계를 보이고 있다.
본 발명은 상술한 필요성에 따른 것으로, 본 발명이 해결하고자 하는 일 과제는, 도심환경에서 안정적인 GNSS 측위 정확도 확보를 위해 코드 의사거리 관측값의 변화특성을 이용해 다중경로오차를 저감하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
더욱 구체적으로, 본 발명은 다중경로오차를 저감하기 위해, 수신기에서 생성되는 코드 의사거리 관측값의 가속도를 가중치로 사용하는 방법 및 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 위성으로부터 수신된 데이터 신호의 다중경로오차를 감소시키기 위한 수신기 시스템의 데이터 신호 처리 방법은, 적어도 하나의 위성으로부터 데이터 신호를 수신하고, 상기 데이터 신호를 이용하여 상기 위성의 의사거리를 획득하는 단계; 상기 의사거리를 바탕으로 의사거리 가속도를 획득하는 단계; 및 상기 의사거리 가속도에 노이즈 모델에 따른 가중치를 부여한 분산(variance)을 상기 데이터 신호에 적용하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 의사거리 가속도를 획득하는 단계는 상기 의사거리를 시간에 대하여 미분을 수행한 2차 미분 값(second time derivative) 을 상기 의사거리 가속도로 획득할 수 있다.
또한, 상기 노이즈 모델은 선형(linear) 모델, 다항식(polynomial) 모델 및 지수(exponential) 모델 중 적어도 하나일 수 있다.
또한, 상기 데이터 처리 방법은, 상기 노이즈 모델에 따른 가중치가 적용된 데이터 신호를 바탕으로 정확도를 평가하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 기록매체는 위성으로부터 수신된 데이터 신호의 다중경로오차를 감소시키기 위한 데이터 신호 처리 방법을 수행하기 위해, 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있으며 컴퓨터에 의해 읽을 수 있는　기록매체일 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 기록매체는 위성으로부터 수신된 데이터 신호의 다중경로오차를 감소시키기 위한 수신기 시스템은 적어도 하나의 위성으로부터 데이터 신호를 수신하는 데이터 수신부; 상기 데이터 신호를 이용하여 상기 위성의 의사거리를 획득하는 의사거리 획득부; 상기 의사거리를 바탕으로 의사거리 가속도를 획득하고, 상기 의사거리 가속도를 이용하여 노이즈 모델에 따라 가중치를 생성하는 가중치 생성부; 및 상기 의사거리 가속도에 상기 가중치를 부여한 분산(variance)을 상기 데이터 신호에 적용하는 데이터 처리부;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 가중치 생성부는, 상기 의사거리를 시간에 대하여 미분을 수행한 2차 미분 값(second time derivative) 을 상기 의사거리 가속도로 획득할 수 있다.
또한, 상기 노이즈 모델은 선형(linear) 모델, 다항식(polynomial) 모델 및 지수(exponential) 모델 중 적어도 하나일 수 있다.
또한, 상기 노이즈 모델에 따른 가중치가 적용된 데이터 신호를 바탕으로 정확도를 평가하는 정확도 평가부;를 더 포함할 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 청구범위 및 발명의 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명에 따르면, 가중치를 적용하지 않은 경우에 비해 GNSS 측위의 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 가속도 이외에도 SNR 값의 문턱값에 따른 데이터 처리를 추가적으로 적용할 경우, GNSS 측위의 정확도가 더욱 향상될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신호 수신기를 통한 GNSS(Global Navigation Satellite System)을 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기 시스템의 구성요소를 설명하기 위한 간단한 블록도이다.
도 3은 수신기를 통해 총 60분 동안 신호를 수신한 후의 위성신호 스카이플롯(skyplot)을 도시한다.
도 4a 내지 4c는 본 발명의 수신기가 60분 동안 관측한 PRN 2 위성의 의사거리, 의사거리 속도 및 의사거리 가속도의 특성을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 수신기의 PRN 2 위성 관측 결과를 통해 의사거리 가속도에 대한 특성을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 수신기가 관측한 PRN 1 내지 10 위성의 의사거리 가속도를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기가 의사거리 가속도를 복수의 방법으로 가중치를 적용한 것에 대한 효과를 비교하기 위한 그래프이다.
도 8은 수신기가 관측하는 의사거리 가속도의 불균일성을 설명하기 위한 도면이다.
도 9a 내지 9c는 수신기가 수신하는 신호의 SNR과, 위성의 고도 및 차폐 정도 간의 상관관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 도 3의 스카이플롯에 도시된 위성 중 다중경로의 영향을 받는 위성 4개(PRN 2, 3, 5, 7)에 대한 SNR 통계를 도시한 그래프이다.
도 11은 수신기가 일정 시간 동안 관측한 모든 위성에 대한 SNR을 함께 도시한 스카이플롯이다.
도 12a 및 12b는 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기의 데이터 처리 효과를 종래의 데이터 처리 방법과 비교하기 위한 도면이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
또한, 본 문서에서 사용된 "제 1," "제 2," 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제 1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 개시의 실시 예에서 "모듈", "유닛", "부(part)" 등과 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 구성요소를 지칭하기 위한 용어이며, 이러한 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈", "유닛", "부(part)" 등은 각각이 개별적인 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 경우를 제외하고는, 적어도 하나의 모듈이나 칩으로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
이하에서, 첨부된 도면을 이용하여 본 발명의 다양한 실시 예들에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 GNSS(Global Navigation Satellite System) 및 신호 수신기를 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
특히 도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 신호 수신기를 통한 GNSS(Global Navigation Satellite System)을 도시한다.
도 1을 참조하면, 수신기 시스템(100)은 건물 등과 같이 신호를 차폐하는 방해물(30)이 존재하는 환경에서 신호를 수신할 수 있다. 수신기 시스템(100)은 복수의 위성으로부터 송신된 데이터 신호를 안테나를 통해 수신할 수 있으며, 예시로 제1 위성(10)과 제2 위성(20)으로부터 데이터 신호를 수신할 수 있다. 이때, 수신기 시스템(100)은 u-blox EVK-M8T일 수 있고, 안테나는 평가 키트(evaluation kit)에 포함된 소형 능동 안테나(small active antenna)일 수 있으나, 이에 한정하지 않는다. 도면에서 수신기 시스템(100)은 고정 설치되는 것으로 도시되어 있으나, 본 발명은 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 수신기 시스템(100)은 휴대용 및/또는 모바일 수신기일 수 있다.
한편, 제1 위성(10) 또는 제2 위성(20)이 송신하는 신호는 2개의 반송파 L1(1575.42MHz)과 L2(1227.6MHz)를 통한 것일 수 있다. 이때, 반송파 코드는 C/A 코드와 P 코드의 불규칙 코드로 위상 변조되며, 각각 비트율 1.023Mbps, 10.23Mbps로 위성마다 고유한 의사잡음신호(PRN, Pseudo-Random Noise)가 담긴다.
C/A 코드는 민간에 개방되어 있으나 P 코드는 군사 목적으로 전용하기 위해 공개되지 않은 W 코드를 이용해 암호화되는데, 암호화된 P 코드를 Y 코드 또는 P(Y) 코드라고 한다. 항법 정보는 표준 측위서비스(SPS: Standard Positioning System)와 고정도측위서비스(PPS: Precise Positioning System)로 구분하여 서비스를 제공하고 있다. SPS는 측위와 시각 전송의 업무로서 민간용으로 이용되어 L1 주파수의 C/A 코드만 사용할 수 있고, PPS는 주로 군용으로 설계되어 측위, 타이밍, 속도 기능을 가지며 L1, L2의 P(Y) 코드가 사용되고 있다. 의사잡음신호(PRN, Pseudo-Random Noise)는 잡음과 같은 성질을 지닌 1과 0의 2진 시퀀스(sequence)일 수 있다.
수신기 시스템(100)은 제1 위성(10)으로부터 직접 신호(direct signal)를 수신할 수 있다. 반면, 수신기 시스템(100)은 제2 위성(20)으로부터 신호를 수신하는 경우 방해물(30)에 신호가 차폐되어 간접적으로 신호를 수신할 수 있다.
C/A 코드나 P 코드를 사용하여 DLL(Delay-Lock loop)에 의해 측정된 위성과 수신기 시스템(100)의 안테나 사이의 위상거리인 의사거리는 수신기 시스템(100)의 시계에 의한 오차와 대기층에 대한 전파지역이 포함될 수 있다. 단독 위치결정에서 상기 의사거리는 4개의 위성 거리를 관측하여 구해지는데 거리는 전파가 위성을 출발한 시각과 수신기에 도착한 시각의 차로 구하여 획득할 수 있다. 이러한 의사거리는 일차적으로 수신기 시스템(100) 시계에 포함된 오차와 이차적으로 위성 시계에 포함된 오차, 대기의 영향 오차 등을 포함할 수 있다.
한편, 의사거리 계산은 위성(10, 20)에서 발사되는 신호가 지상까지 도달하는데 걸리는 시간이 가장 중요한 요인이기 때문에 신호가 일직선으로 들어와야 한다. 예를 들어, 제2 위성(20)에서 전송된 신호가 방해물(30)을 비롯한 빌딩 숲을 통해 부딪혀서 들어오면 그만큼 지연시간이 발생하게 되고 오차가 발생하게 된다. 이와 같이 제2 위성(20)에서 오는 신호는 바로 오는 직접 신호(direct signal)가 아닌 반사되어 들어오는 다중경로 신호이다. 다중경로 신호는 더 길어진 경로를 통해 수신기에 들어옴으로써 결과적으로 틀린 위치를 계산하게 만들고 다중경로 오차를 발생시킬 수 있다.
또한, 다중경로 신호는 여러 번 부딪히면서 그 신호의 세기가 약해질 수 있다. 이온층, 대류층 오차와 마찬가지로 다중 경로 오차도 위성이 지평선에 가까울수록 그 영향이 커진다. 즉, 수신기 시스템(100)은 고도각(elevation angle)이 낮은 위성일수록 그 신호의 정확도가 떨어지므로 어느 정도 이상의 고도각(마스크 앵글, mask angle)을 가지는 위성만 이용하여 위치를 측정할 수 있다.
도 1을 참조하면, 수신기 시스템(100)은 제1 위성(10)으로부터는 LoS(Line of Sight) 신호를 포함하는 직접 신호(direct signal)를 수신할 수 있으나, 제2 위성(20)을 통한 신호는 방해물(30)을 통과한 다중경로 신호로써, 다중경로 오차가 포함된 신호를 수신할 수 있다. 나아가, 제2 위성(20)의 고도각은 제1 위성(10)보다 낮은 위성이라는 점에서 제2 위성(20)으로부터 수신하는 신호의 정확도가 떨어질 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수신기 시스템(100)은 다중경로 신호와 같이 신호가 방해물 등에 반사될 때 SNR(Signal to Noise Ratio)이 줄어드는 특성을 이용하여 지수함수 형태로 SNR을 모델링함으로써 제2 위성(20)으로부터의 신호에 대한 다중경로오차를 저감하는 가중치 모델을 이용할 수 있다. 또한, 수신기 시스템(100)은 고도각이 낮은 제2 위성(20)이 상대적으로 방해물(30)의 영향을 많이 받는 특성을 이용하여 고도각과 SNR을 같이 이용하는 가중치 모델을 이용할 수 있다. 다만, SNR의 지수함수 모델과 고도각-SNR 조합 모델은 여전히 도심환경에서 10미터 이상의 측위 오차가 발생하는 한계가 있다.
이에 따라, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수신기 시스템(100)은, LoS 신호를 포함하는 직접수신 신호에 비해 방해물 등에 반사된 신호의 변동률이 매우 크다는 특징을 이용하여, 수신기 시스템(100)에서 생성되는 코드 의사거리(Code Pseudo-range) 관측값의 가속도를 가중치로 사용하는 모델을 이용할 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 수신기 시스템(100)은, 상당한 에포크(epoch)에서 LoS 신호와 유사한 가속도가 측정되는 점을 보완하기 위해, 가속도 이외에도 SNR 값의 문턱값(Threshold value)을 추가로 적용한 모델을 이용할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기 시스템의 구성요소를 설명하기 위한 간단한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 수신기 시스템(100)은 GNSS 데이터 수신부(110), 코드 의사거리 획득부(120), 가중치 생성부(130), 데이터 처리부(140), SNR 획득부(150) 를 포함할 수 있다.
GNSS 데이터 수신부(110)는 적어도 하나의 GNSS 위성으로부터 데이터 신호를 수신할 수 있다. 데이터 신호는 2개의 반송파 L1(1575.42MHz)과 L2(1227.6MHz)를 통한 것일 수 있다. 이때, 반송파 코드는 C/A 코드와 P 코드의 불규칙 코드로 위상 변조되며, 각각 비트율 1.023Mbps, 10.23Mbps로 위성마다 고유한 의사잡음신호(PRN, Pseudo-Random Noise)가 담긴다. GNSS 데이터 수신부(110)는 소형 능동 안테나(small active antenna)일 수 있으나 이에 한정하지 않는다.
코드 의사거리 획득부(120)는 GNSS 데이터 수신부(110)로부터 수신한 데이터 신호를 바탕으로 적어도 하나의 GNSS 위성과의 의사거리(Pseudo-Range)를 획득할 수 있다. 이때, 의사거리는 GNSS 위성과 수신기 시스템(100)과의 대략적인 거리를 의미한 것으로써, GNSS 위성에서 송출된 데이터 신호가 수신기 시스템(100)의 GNSS 데이터 수신부(110)에 수신되는 데 걸리는 시간에 광속도를 곱하여 계산될 수 있다.
가중치 생성부(130)는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 신호에 적용할 가중치를 생성할 수 있다. 구체적으로 가중치 생성부(130)는 본 발명의 일 실시예에 따른 선형(linear) 모델, 다항식(polynomial) 모델 또는 지수(exponential) 모델에 따른 가중치를 생성할 수 있다. 이때, 가중치 생성부(130)는 각 가중치 모델의 변수로써 코드 의사거리 획득부(120)에서 얻은 의사거리를 바탕으로 획득한 의사거리 가속도를 사용할 수 있다. 즉, 가중치 생성부(130)는 의사거리 가속도에 대하여 각 가중치 모델에 따른 가중치를 적용할 수 있다.
한편, SNR 획득부(150)는 GNSS 데이터 수신부(110)를 통해 수신한 데이터 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio)를 획득할 수 있다. SNR 획득부(150)는 획득한 SNR이 기설정된 제1 값보다 낮은 SNR을 나타내는 데이터 신호를 식별할 수 있고, 이에 대한 정보를 가중치 생성부(130)로 전달할 수 있다. 상기 제1 값은 임의로 설정된 값일 수 있는 데, 예를 들면, 40데시벨이 될 수 있다.
가중치 생성부(130)는 SNR 획득부(150)로부터 제1 값보다 낮은 SNR을 나타내는 데이터 신호에 대하여 기설정된 제2 값을 해당 데이터 신호의 의사거리 가속도로 의제할 수 있다. 즉, 가중치 생성부(130)는 제2 값에 대하여 가중치를 적용할 수 있다. 상기 제2 값은 임의로 설정된 값일 수 있는 데, 예를 들면, 100m/s2일 수 있다.
데이터 처리부(140)는 획득한 데이터 신호에 가중치 생성부(130)에서 획득한 가중치 값을 통해 데이터 처리를 수행할 수 있다. 구체적으로, 데이터 처리부(140)는 가중치 생성부(130)에서 각 가중치 모델에 따른 결과 값을 분산으로 하여 획득한 데이터 신호에 적용할 수 있다.
정확도 평가부(200)는 소정의 기간 동안 최소제곱법을 통해 산출된 RMSE(Root Mean Square Error) 정확도를 평가할 수 있다. 다만, 이는 일 예에 불과하고, 정확도 평가부(200)는 RMSE 외에도 MAE(Mean Absolute Error)를 통한 회귀 모델, ROC(Receiver Operating Characteristic curve) 등을 통한 분류 모델 및 CEP(Circular Error Probable), SEP(Spherical Error Probable), dRMS, R95 등 다양한 도구(tool)를 통해 정확도를 평가할 수 있다.
도 2에서 정확도 평가부(200)는 수신기 시스템(100)과 별도의 구성으로 구현된 것을 도시하였으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 정확도 평가부(200)는 수신기 시스템(100)에 포함된 구성일 수 있다. 뿐만 아니라, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 수신기 시스템(100)을 구성하는 각 구성요소 중 적어도 하나는 수신기 시스템(100)와는 별도의 구성으로 구현될 수 있다.
도 3은 수신기를 통해 총 60분 동안 신호를 수신한 후의 위성신호 스카이플롯(skyplot)을 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기 시스템(100)이 06:36부터 07:36까지 총 60분 동안 위성 신호를 관측한 스카이플롯(skyplot)을 도시한다. 스카이플롯에는 총 10개의 위성이 관측되었고, 각각의 위성은 각각 PRN 1 내지 10을 가진다. 이때, PRN 1 내지 10은 설명의 편의를 위해 예시적으로 나열한 것이고, PRN(Pseudo-Random Noise)은 각각의 위성마다 포함하고 있는 고유한 의사잡음신호이다.
한편, 각각의 위성의 궤적 방향은 스카이플롯에 화살표로 표시하였으며, 화살표가 시작하는 부분이 처음 관측 시 각각의 위성의 위치이다. 스카이플롯의 우측의 막대는 관측된 신호의 SNR에 대한 정보를 나타낸다(SNR 10 내지 50). 도 3을 참조하면, 고도각이 높은 위성(스카이플롯을 기준으로 중앙에 가까움)이 높은 SNR 값을 보인다.
스카이플롯에는 건물과 같은 방해물의 외곽선(30-1)을 도시한다. 도 3을 참조하면, 방해물(30)은 방위각 120도에서 240도를 차지하고 150~180 방위각 범위에서 45도 고도각 이상의 신호를 차폐할 수 있다.
즉, 방해물(30)에 차폐되어 LoS(Line of Sight)가 확보되지 않는 현상이 발견되는 위성의 PRN(pseudo- random noise)은 각각 1, 2, 3, 4, 5로 총 5개이다. 그 중 위성 PRN 2, 3, 4 는 건물 외곽선(30-1)을 통과하여 관측된 것으로 판단될 수 있다.
수신기 시스템(100)은 위성 PRN 2, 3, 4에 대하여 외곽선(30-1) 내부, 즉 LoS가 확보되지 않은 구간에서는 SNR 값이 매우 낮은 것으로 관측할 수 있다. 다만, 수신기 시스템(100)은 위성 PRN 2, 3, 4가 각각 외곽선(30-1)을 벗어나면서, SNR가 급격하게 상승하는 것으로 관측할 수 있다. 수신기 시스템(100)은 LoS가 확보되지 않는 지역에서 수신된 신호는 다중경로오차로 인해 낮은 SNR로 신호를 수신하지만, 방해물(30)에 의해 신호가 차폐가 되지 않는 상황에서는 정상적인 SNR로 신호를 수신할 수 있다.
도 4a 내지 4c 및 도 5는 반사된 신호의 코드 의사거리 가속도의 변동률에 대해서 설명하기 위한 도면이다.
특히 도 4a 내지 4c는 본 발명의 수신기가 60분 동안 관측한 PRN 2 위성의 의사거리, 의사거리 속도 및 의사거리 가속도의 특성을 설명하기 위한 도면이다.
수신기 시스템(100)은 위성으로부터의 신호를 수집한 후 측정한 코드 의사거리(Pseudo-range)와 코드 의사거리의 시간에 대해 미분을 수행한 의사거리 속도(range-rate), 그리고 시간변화율에 한번 더 시간에 대해 미분을 수행한 2차 미분 값(second-time-derivative)인 의사거리 가속도(range-acceleration)의 변동 특성을 획득할 수 있다.
도 4a를 참조하면, 수신기 시스템(100)은 위성 PRN 2에 대하여 06:36에서부터 07:36까지 60분 동안 관측할 수 있고, 위성 PRN 2의 코드 의사거리를 획득할 수 있다.
구체적으로 도 4a의 obs는 수신기 시스템(100)에 기록된 C/A 코드의사거리 관측값이다. 그리고 도 4a의 com은 항법메시지로 위성 PRN 2의 좌표를 예측한 다음 기존에 정확하게 측량한 수신기 시스템(100)의 좌표를 입력해 계산한 거리 값이다. 이때, 수신기 시스템(100)의 좌표는 사전에 RTK(Real-Time Kinematic)로 측량할 수 있으나 이에 한정하지 않는다.
도 4a를 참조하면, 위성 PRN 2는 06:36부터 07:00까지는 방해물(30)에 가려서 수신기 시스템(100)과 LoS가 확보되지 않을 수 있다. 그럼에도 불구하고 수신기 시스템(100)은 위성 PRN 2의 신호를 회절 및 반사 등 다중경로를 통해 수신할 수 있다. 수신기 시스템(100)은 일부 에포크(epoch)에서는 과다한 신호 간섭 때문에 신호 수신을 실패할 수 있고, 간헐적으로 관측값을 누락할 수 있다.
수신기 시스템(100)에 의해 관측된 의사거리(obs)는 계산된 거리(com)와 바이어스가 존재할 수 있다. 그 바이어스의 크기는 22,254m에서 시작해 17,811m로 서서히 줄어든다. 상술한 바이어스의 크기를 시간으로 환산하면 0.742 msec와 0.594 msec 정도에 해당한다. 이와 같은 바이어스는 수신기 시스템(100)의 계산 오차에 의한 것이며, 의사거리 관측에는 수신기 시스템(100)의 시계 오차 이외에 대류권 오차과 이온층 오차가 영향을 줄 수 있다.
도 4b는 수신기 시스템(100)에 기록된 코드 의사거리의 시간에 대해 미분을 수행한 의사거리 속도(range-rate)를 도시한다. 위성 PRN 2와 같은 GNSS 위성은 지구의 질량중심을 기준으로 공전하고 있고, 관측점이 지표면 상에 위치하고 있기 때문에, 수신기 시스템(100)과 위성 PRN 2 간의 거리는 일정하지 않을 수 있다. 따라서 의사거리의 시간변화율은 0이 될 수 없고, 그 크기는 대략 ±800m/sec 범위에서 변동할 수 있다. 도 3의 스카이플롯에서 확인할 수 있는 바와 같이 위성 PRN 2번은 고도가 상승하기 시작하는 위성이므로, 수신기 시스템(100)은 관측 이후 의사거리 속도가 줄어들고 있다고 판단할 수 있고, 그 값은 -700m/sec 에서 -200m/sec으로 ±800m/sec 이내라고 판단할 수 있다.
수신기 시스템(100)의 좌표와 위성 PRN 2의 궤도 정보를 바탕으로 계산한 속도인 ρ-'com 값은 매우 스무드(smooth)하게 변동하고 있다고 있다. 반면, 수신기 시스템(100)에 기록된 의사거리 속도인 ρ'obs는 건물로 인해 LoS가 확보되지 않는 06:36부터 07:00까지 매우 불안정하고 노이즈가 심하게 나타난다. 06:36부터 07:00 구간에서는 다중경로의 신호를 수신하기 때문에, 수신기 시스템(100)은 ρ'obs-- 값의 노이즈가 크다고 측정할 수 있다.
수신기 시스템(100)은 ρ'obs-- 값의 불안정성을 다중경로의 영향으로 간주하고 ρ'obs-- 값을 측위 알고리즘에 적용할 가중치로 사용할 수도 있다 다만, ρ'obs-- 값은 위성의 방위각, 고도각 및 운동 방향에 따라 ±800m/sec의 값을 가진다. 즉, 수신기 시스템(100)은 다중경로 신호로 판단하기 위한 특정 값을 기준으로 사용하기 어렵다. 이에, ρ''obs값의 특성을 도 4c 및 도 5를 통해 검토해볼 수 있다.
도 4c는 의사거리 속도 또는 거리 속도를 시간에 대해 미분한 것을 도시한다. 도 4c를 참조하면 계산에 의한 가속도 ρ''com은 0m/s2에 가깝게 분포하고 있다. 반면, ρ''obs 값은 위성 PRN 2와 수신기 시스템(100)의 LoS가 확보되는 7:00~7:36 구간에서는 0m/s2에 가깝게 분포하는 것으로 측정되나, 다중경로의 영향을 받은 구간에서 ±50 m/s2의 범위에서 급격하게 변동한다.
특히 도 5는 본 발명의 수신기의 PRN 2 위성 관측 결과를 통해 의사거리 가속도에 대한 특성을 설명하기 위한 도면이다.
구체적으로 도 5는 위성 PRN 2에 대한 ρ''의 값을 도시한 그래프에서 방해물(30)의 영향에서 완전히 벗어난 시간인 7:00 이후 부분을 수직축을 범위로 ±2m/s2으로 제한해 확대하여 도시한 것이다. 수신기 시스템(100)은 7:00 이후 위성 PRN 2와 LoS가 확보되어 직접 신호(direct signal)을 수신할 수 있다.
도 5를 참조하면, ρ''com은 거의 0m/s2에 가깝게 분포하고 있다. 반면 ρ''obs 값은 최대값이 1.0 m/s2이고, 평균값은 0.21 m/s2, 표준편차는 0.15 m/s2이다. 즉, LoS가 확보되는 상황인 7:00 이후에는 ρ''obs 값 역시 ±1m/s2 범위 이내로 안정적인 값을 보인다. 즉, ρ''obs 값이 ρ'obs-- 값보다 다중경로의 영향으로 더욱 확연히 구분되는 특성이 있기 때문에, 본 발명의 일 실시 예에 따르면 수신기 시스템(100)은 ρ''obs값을 데이터 처리의 가중치 모델로 사용할 수 있다. .
도 6은 본 발명의 수신기가 관측한 PRN 1 내지 10 위성의 의사거리 가속도를 도시한 도면이다.
도 4c에서는 위성 PRN 2의 의사거리 가속도 값은 LoS가 확보되는 경우, 0m/s2에 가까운 값으로 안정적으로 유지되는 반면, LoS가 확보되지 않는 다중경로 환경에서는 그 변동폭이 매우 크게 나타났다. 마찬가지로, 도 3의 스카이플롯을 보면 PRN 2번 이외에도 PRN 1, 3, 4, 5번 위성이 방해물(30)에 가려지는 것을 확인할 수 있다.
도 6을 참조하면, 위성 PRN 1, 5는 거의 대부분의 시간을 방해물(30)에 가려 있어 가장 긴 시간 동안 큰 폭의 의사거리 가속도 변동을 보인다. 방해물(30)에 가렸다가 벗어나는 위성 PRN 2, 3, 4는 방해물(30)로 인한 차폐의 영향을 벗어나면 바로 의사거리 가속도(RA, Range acceleration)가 0m/s2 근처에서 안정적인 값을 유지하고 있다.
또한, 방해물(30)의 영향을 받지 않는 5개의 위성 PRN 5 내지 10은 모든 구간에서 0m/s2에 근사한 RA 값을 보이고 있다. 위성 PRN 5 내지 10의 ρ''obs 값의 평균값과 표준편차는 PRN 5부터 10의 순서로 각각 0.24 ± 0.19 m/s2, 0.16 ± 0.14 m/s2, 0.19 ± 0.15 m/s2, 0.18 ± 0.14 m/s2, 0.24 ± 0.19 m/s2이다. 즉, 각각의 ρ''obs 값의 평균값은 모두 0 이상으로 나타나고, 최대값이 0.24 m/s2이며 표준편차는 모두 0.2 m/s2이하이다.
상술한 바와 같이 위성 10개의 RA 관측값의 노이즈 수준은 건물과 같은 방해물(30)의 신호차폐 여부와 매우 밀접한 관계를 보인다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기 시스템(100)은 의사거리 가속도(RA, Range acceleration)에 가중치를 부여하여 데이터 처리를 함으로써, 수신되는 신호가 다중경로 신호인지 효과적으로 판단할 수 있다. 다중경로 환경에서는 RA의 노이즈가 심하다는 특성을 이용하여, 수신기 시스템(100)은 RA를 가중치로 이용하기 위해 계산된 RA(ρ''com)와 관측된 RA(ρ''obs)의 차이를 이용할 수 있다. 즉, 수신기 시스템(100)은 차이 Δρ'' = ρ''obs - ρ''com가 기설정된 값 이상인 경우, 신호가 수신되는 환경이 다중경로 환경이라고 판단할 수 있다.
한편, 수신기 시스템(100)은 Δρ'' 를 데이터처리의 가중치로 사용하기 위해서는 ρ''com를 계산해야 하고, 이때 수신기 시스템(100) 좌표가 필요하다. 그러나 실제 측위에서는 수신기 시스템(100)의 좌표를 매 시각 추정해야 하고, 관측환경이 좋지 않는 곳에서 추정한 좌표의 신뢰성은 낮을 수밖에 없다.
따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기 시스템(100)은 Δρ'' 대신 더 활용도가 높은 관측된 RA(ρ''obs)를 가중치의 기준으로 사용할 수 있다. 구체적으로, 계산된 RA(ρ''com)은 관측된 RA(ρ''obs)에 비해 매우 안정적이고 그 값은 거의 0m/s2 근처에 분포한다. 즉, 도 4c에서 최대 ±50m/s2를 보인 관측된 RA(ρ''obs)에 비해 계산된 RA(ρ''com)의 변동폭이 매우 작다. 따라서 계산된 RA(ρ''com)는 실제 측위 알고리즘에 가중치로 적용하지 않아도 무시할 수 있을 정도로 작은 영향일 수 있다. 이에 따라, 수신기 시스템(100)은 측위 알고리즘에 가중치로 사용할 RA로 Δρ'' = ρ''obs - ρ''com에서 계산된 RA(ρ''com)를 제외하고 관측된 RA(ρ''obs)만 사용할 수 있다. 즉, 수신기 시스템(100)은 수신기 시스템(100)의 좌표와 무관하게 수신기 시스템(100)에 기록된 의사거리 관측치만으로 가중치를 설정할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기가 의사거리 가속도를 복수의 방법으로 가중치를 적용한 것에 대한 효과를 비교하기 위한 그래프이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 수신기 시스템(100)은 의사거리 가속도에 가중치를 부여하는 노이즈 모델(Noise model)로 선형(linear) 모델, 다항식(polynomial) 모델, 지수(exponential) 모델로 3가지를 적용할 수 있다. 선형(linear) 모델은 σi= α*ρ''obs이고, 다항식(polynomial) 모델은 σi= α*(ρ''obs)2, 그리고 지수(exponential) 모델은 σi = α*exp(k*ρ''obs )일 수 있다. 여기에서 σi는 각 관측값에 적용할 분산(variance)이고, α 와 k 는 실험적으로 결정된 최적 매개변수일 수 있다. 이때 분산 (variance)을 데이터 처리에 적용할 때 단위는 m/s2을 적용할 수 있다. 수신기 시스템(100)은 C/A 코드 의사거리 데이터를 매 초마다 06:36부터 07:36까지 1시간 동안 처리할 수 있고, 이때 최소제곱법(Least Square, LS)을 적용하면서 수신기 시스템(100) 좌표 3개와 시계오차 1개, 총 4개의 미지수를 추정할 수 있다. 수신기 시스템(100)의 위치는 RTK 측량으로 결정할 수 있다.
가중치 모델의 위치 정확도(positioning accuracy)를 평가하기 위해, 총 1시간의 최소제곱법을 통해 산출된 RMSE(Root Mean Square Error) 정확도는 도 7과 같다.
도 7을 참조하면, 의사거리 가속도에 가중치를 적용하지 않은 RMSE의 정확도는 수평 32.1m, 수직 37.0m를 나타낸다. 선형(linear) 모델의 RMSE는 수평 10.9m, 수직 10.5m를 나타내어 의사거리 가속도에 가중치로 적용하지 않은 경우에 비하여 대략 65% 정확도가 향상되었다. 2차 다항식(polynomial) 모델을 적용한 RMSE는 수평 9.1m, 수직 8.1m로 약 70% 정확도가 향상되었으며 이는 선형모델보다 더 높은 정확도를 나타냈다. 마지막으로 지수(exponential) 모델의 RMSE는 수평과 수직이 8.2m와 7.9m로 향상율은 각각 75%와 79%이다.
즉, 3가지 모델 중에서는 지수(exponential) 모델이 가장 높은 향상률을 보일 수 있다. 이에, 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기 시스템(100)은 지수(exponential) 모델을 통해 의사거리 가속도를 가중치로 적용할 수 있다.
도 8은 수신기가 관측하는 의사거리 가속도의 불균일성을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 수신기 시스템(100)은 다중경로오차 지표인 RA(ρ''obs)를 가중치로 하여 다중경로오차 저감모델로 사용하지만, 일부 에포크(epoch)에서는 오히려 정확도가 저하될 수 있다. 이런 현상은 다중경로 신호의 경우에도 RA(ρ''obs) 값이 낮은 경우 발생할 수 있다. 즉 다중경로 신호의 경우에도 직접 신호와 같이 낮은 RA(ρ''obs)가 측정되는 경우, 수신기 시스템(100)은 알고리즘상 건물의 영향을 받지 않은 정상신호와 구분할 수 없다는 단점이 있을 수 있다. 다중경로오차의 영향을 받고 있는 것이 명백함에도 낮은 RA(ρ''obs) 값이 나오는 경우, 수신기 시스템(100)은 계산된 RA(ρ''obs) 그대로 가중치에 적용했을 때 해당 에포크(epoch)에서 크게 저하된 정확도의 결과를 획득한다.
도 8은 건물과 같은 방해물(30)에 반사되는 신호가 수신기 시스템(100)에 기록된 것이 분명한 일부 시간 구간의 RA(ρ''obs) 값을 ±5m/s2 범위 내에서 확대하여 도시한 것이다. 구체적으로 도 8은 는 도 4c에 도시한 위성 PRN 2의 RA(ρ''obs) 값 중 06H:40M:00S부터 06H:45M:59S 까지 1초 간격으로 총 360개의 에포크(epoch)를 도시한 것이다.
도 8을 참조하면, 회색 실선은 데이터가 누락되는 에포크(epoch)일 수 있다. 총 360개의 RA(ρ''obs) 관측값이 나타나야 하는데, 회색 실선으로 표시되어 누락된 에포크는 총 73개로 20.3%에 달한다. 이는 다중경로와 같은 신호 간섭으로 인해 데이터가 수신기 시스템(100)에 기록되지 않은 경우일 수 있다. 그리고 ±1m/s2 범위를 벗어나는 큰 RA 관측값을 보이는 에포크는 223개로 62%이고, ±1m/s2 이내의 RA 관측값을 보이는 에포크는 64개로 17.8%임을 알 수 있다. 즉, ±1m/s2 범위를 벗어나는 큰 RA 관측값을 보이는 에포크가 절대다수인 것으로 보아 다중경로의 영향을 받는 환경임이 분명한 경우에도, 수신기 시스템(100)은 전체의 17.8%에 해당하는 에포크(epoch)에 대하여 마치 LoS가 확보되는 신호와 같이 낮은 RA 값으로 관측한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 수신기 시스템(100)은 다중경로 환경에서도 일부 에포크(epoch)에서 낮은 RA 값이 관측되는 현상을 고려하여, 수신기 시스템(100)에 기록되는 신호 세기인 SNR를 추가적인 지표로 이용할 수 있다. 이에 대하여 도 9a 내지 9c를 이용하여 상세히 설명하기로 한다.
도 9a 내지 9c는 수신기가 수신하는 신호의 SNR과, 위성의 고도 및 차폐 정도 간의 상관관계를 설명하기 위한 도면이다. 도 9a 내지 도 9c의 위성 PRN 2, 8, 7은 각각 도 3에서 획득한 스카이플롯에 표시된 예시적인 위성에 대한 것이다.
도 9a는 위성 PRN 2, 도 9b는 위성 PRN 8, 도 9c는 위성 PRN 7의 고도각과 SNR 값의 시간에 따른 변화를 각각 도시한다. 도 9a 및 9c에서 차폐 영역(900)은 위성이 건물과 같은 방해물에 가려서 LoS가 완벽하게 확보되지 않은 구간일 수 있다.
도 9a를 참조하면, 위성 PRN 2는 09:12에서 고도각이 75°로 최대값을 나타내며, 13:00에 고도각이 10°로 최소값을 나타낸다. 위성 PRN 2으로부터 수신한 신호의 SNR은 고도각 75°에서 약 50 데시벨(db)이고, 고도각 10°에서 약 40데시벨을 나타낸다. 위성 PRN 2는 07:00시 이전 차폐 영역(900)에서의 SNR은 약 30데시벨 정도로 낮은 값을 나타내다가, 이후 건물의 경계(차폐 영역의 말단부)에 근접하면서 SNR이 급격하게 상승한다. 특히, 위성 PRN 2의 고도의 상승률보다 SNR의 상승률이 차폐 영역(900)의 말단부에서 비약적으로 증가하게 된다.
도 9b를 참조하면, 위성 PRN 8은 관측시간 내내 차폐의 영향을 받지 않아 대략 일관된 LoS가 확보될 수 있다. 위성 PRN 8은 최대 고도각 67°에서 SNR은 47데시벨을 나타내고, 가장 낮은 고도각인 10°에서도 비교적 높은 SNR인 40데시벨을 나타낸다.
도 9c를 참조하면, 위성 PRN 14은 위성 PRN 2과 마찬가지로 건물의 영향을 받는 차폐 영역(900)에서부터 낮은 SNR을 나타낸다.
즉, 도 9a 내지 9c의 위성들의 SNR 특성을 분석하면, 위성 신호의 SNR은 고도각에 영향을 받지만, 건물의 영향이 없을 때(차폐 영역이 아닌 경우) 35 데시벨 이상을 유지한다. 다만, 건물의 영향이 있을 때(차폐 영역인 경우) 위성 신호의 SNR은 고도각과 무관하게 급격히 낮아진다.
결론적으로 위성의 LoS가 확보될 경우에는, 위성 신호의 SNR 값은 고도각이 낮아진다고 해도 급격하게 낮아지지 않지만, 건물에 의한 간섭으로 인한 다중경로 신호가 되는 차폐 영역(900)에서는 위성 신호의 SNR이 현저하게 감소한다.
이는 도 3의 스카이플롯을 볼 때, 수신기 시스템(100)이 방해물의 경계선(30-1) 인근에서 급격하게 증가하거나 감소하는 SNR 값을 수신한다는 것과 동일한 결론일 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기 시스템(100)은 SNR을 방해물에 의한 다중경로 신호의 추가적인 지표로 사용할 수 있다
한편, 본 발명의 수신기 시스템(100)이 다중경로 신호의 추가적인 지표로 사용할 SNR의 기준(문턱 값)을 선정하는 방법을 도 10을 통해 설명한다.
도 10은 도 3의 스카이플롯에 도시된 위성 중 다중경로의 영향을 받는 위성 4개(PRN 2, 3, 5, 7)에 대한 SNR 통계를 도시한 그래프이다.
도 10에는 각 위성의 SNR 변동 캡(1000) 및 변동 결과 평균 SNR(1010)이 도시된다. 도 10을 참조하면, 4개의 위성은 건물로 인한 다중경로의 영향을 받는 영역(inside)에서는 평균 SNR이 27~32 데시벨 수준이고, 다중경로의 영향을 받지 않는 영역(outside)에서는 45~47 데시벨 정도의 범위를 가진다.
본 발명의 수신기 시스템(100)은 특정 SNR 값을 문턱 값(threshold value)으로 설정할 수 있고, 문턱 값보다 낮은 SNR을 나타내는 신호는 다중경로의 영향을 받는 신호로 판단할 수 있다. 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기 시스템(100)은 1차적으로 ρ''obs 값을 기준으로 지수 모델(σi = α*exp(k*ρ''obs) )을 적용할 수 있고, 2차적으로 SNR 문턱값을 적용할 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 수신기 시스템(100)은 다양한 테스트를 통해 SNR 문턱값을 40데시벨로 설정할 수 있고, 그보다 낮은 SNR을 나타내는 신호의 경우, 신호의 의사거리 가속도(ρ''obs) 값을 100m/s2로 적용할 수 있다. 상술한 예시의 문턱값과 적용할 의사거리 가속도 값은 일 예시에 불과하며, 본 발명의 수신기 시스템(100)은 다양한 문턱값과 적용할 의사거리 가속도값을 이용할 수 있다.
상술한 실시예에 의하면, 본 발명의 수신기 시스템(100)은 다중경로 신호 중 우연한 이유로 직접 신호처럼 낮은 가속도로 관측된 신호에 대해서, 다중경로 신호로 판단하고, 높은 가속도를 나타내는 다중경로 신호와 같이 처리할 수 있다.
도 11은 수신기가 일정 시간 동안 관측한 모든 위성에 대한 SNR을 함께 도시한 스카이플롯이다.
도 11은 상술한 예시에 따른 수신기 시스템(100)이 06:35부터 15:00까지 약 8시간 25분 동안 관측된 모든 위성에 대한 스카이플롯이고, SNR이 35 데시벨 이상인 경우 파란색, 40 데시벨 이하인 경우 빨간색으로 도시한다.
본 예시에 의하면, 건물 외곽선(30-1)이 SNR의 변화를 나타내는 파란색과 빨간색의 경계선과 상당히 일치한다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 예시에서는 수신기 시스템(100)이 SNR 40데시벨을 문턱 값으로 설정하는 것이 합리적인 근거가 됨을 알 수 있다. 다만, 상술한 바와 같이, 이는 일 예시에 불과하며, 수신기 시스템(100)은 다양한 방법에 의해 다양한 데시벨을 문턱값으로 설정할 수 있다.
도 12a 및 12b는 본 발명의 일 실시예에 따른 수신기의 데이터 처리 효과를 종래의 데이터 처리 방법과 비교하기 위한 도면이다. 측위 정확도는 RMS 오차(RMSE; Root-Mean-Square Error) 값을 이용하여 비교할 수 있다. 수신기 시스템(100)은 관측한 데이터를 이용해 Li and Wu (2009) 모델, Tay and Marais (2013) 모델 및 본 발명의 모델을 가중치로 적용하고 그 정확도를 수평과 수직 RMSE로 산출할 수 있다. 설명의 편의를 위해 이하 본 발명의 가중치 모델을 RA, Li and Wu (2009) 모델은 LW, Tay and Marais (2013) 모델은 TM이라 한다. 수신기 시스템(100)에 의해 수집된 데이터는 최소제곱법 추정으로 처리한 다음 그 결과를 비교하였다. 　
도 12a는 수신기 시스템(100)이 건물옥상에서 수집한 데이터를 다양한 방법으로 분석한 것을 도시한다. 건물 옥상은 개활지에 하나의 방해물이 존재하는 환경일 수 있다.
측위 결과 가중치를 적용하지 않은 경우 수신기 시스템(100)은 수평 22.1m 수직 22.9m, 3D 31.8m의 RMSE로 획득할 수 있다. 또한, 수신기 시스템(100)은 LW 모델을 적용한 경우 수평 19.5m, 수직 18.8m, 3D 27.1m의 RMSE로 획득했고, TM 모델을 적용한 경우 수평 5.7m, 수직 6.2m, 3D 8.4m의 RMSE로 획득할 수 있다. 이는 LW 및 TM 모델을 적용한 경우 모두 가중치를 적용하지 않았을 경우에 비해 정확도가 향상된다는 것을 나타낸다.
한편, 본 발명의 RA 모델은 수평 3.7m, 수직 3.7m, 3D 5.2m의 RMSE로 수평 83%, 수직 84%, 3D 84%만큼 향상된 정확도를 나타냈고, 이는 LW 모델의 수평 12%, 수직 18%, 3D 15%, 및 TM 모델의 수평 74%, 수직 73%, 3D 74%에 비해 더 큰 향상률이다. 즉, 본 발명의 RA 모델은 기존의 가중치 모델에 비해 다중경로오차 저감 효용성을 증대시킬 수 있다는 효과를 가진다.
도 12b는 수신기 시스템(100)이 어번 캐니언(Urban Canyon)에서 수집한 데이터를 다양한 방법으로 분석한 것을 도시한다. 어번 캐니언(Urban Canyon)은 고층 건축 등이 밀집하고 있는 시가지 환경일 수 있다.
도 12b는 도 12a과 마찬가지로, 각 모델 별 측위 결과를 막대그래프로 나타낸 것이다. 측위 결과 가중치를 적용하지 않은 경우, 수신기 시스템(100)은 수평 38.0m, 수직 58.0m, 3D 69.3m의 RMSE를 획득할 수 있다. 기존 모델 적용 결과 수신기 시스템(100)은 LW 모델은 수평 43.1m, 수직 64.8m, 3D 77.8m의 RMSE를 획득하고, TM 모델은 수평 9.6m, 수직 12.7m, 3D 16.0m의 RMSE를 획득할 수 있다.
도 12b를 참조하면, LW 모델의 경우 가중치를 적용하지 않은 경우보다 오히려 정확도가 감소할 수 있다는 것을 도시하고, TM 모델은 수평 75%, 수직 78%, 3D 77%의 정확도 향상률을 나타낸다. 본 발명의 RA 모델은 수평 6.2m, 수직 7.1m, 3D 9.4m의 RMSE로, 가중치를 적용하지 않은 경우보다 수평 83%, 수직 88%, 3D 86% 정확도가 향상되었다. 즉, 본 발명에 따르면 도심환경에서도 80% 이상의 높은 정확도 향상률을 나타냈고 기존 TM 모델과 비교하여도 수평 35%, 수직 44%, 3D 41% 정확도가 향상되었다.
이에 따라, 본 발명의 수신기 시스템(100)은 코드 의사거리 관측값을 사용하는 RA 모델을 적용하여, 관측환경이 열악한 도심환경에서도 기존의 모델보다 다중경로오차가 저감되도록 관측할 수 있다는 효과를 확인할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 설치 가능한 어플리케이션 형태로 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드만으로도 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들은 전자 장치에 구비된 임베디드 서버, 또는 전자장치의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다.
한편, 본 발명의 일시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체(computer readable recording medium)에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 일부 경우에 있어 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있다.
한편, 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 장치를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다.
기기로 읽을 수 있는 기록매체는, 비일시적 기록매체(non-transitory computer readable recording medium)의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다. 이때 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.
또한, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈, 프로그램, 장치 등) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈, 프로그램, 장치 등)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
따라서, 본 발명의 사상은 앞에서 설명된 실시예들에 국한하여 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위가 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 수신기
110: GNSS 데이터 수신부
120: 코드 의사거리 획득부
130: 가중치 생성부
140: 데이터 처리부
150: SNR 획득부
200: 정확도 평가부

Claims (9)

  1. 위성으로부터 수신된 데이터 신호의 다중경로오차를 감소시키기 위한 수신기 시스템의 데이터 신호 처리 방법에 있어서,
    적어도 하나의 위성으로부터 데이터 신호를 수신하고, 상기 데이터 신호를 이용하여 상기 위성의 의사거리를 획득하는 단계;
    상기 의사거리를 바탕으로 의사거리 가속도를 획득하는 단계; 및
    상기 의사거리 가속도에 노이즈 모델에 따른 가중치를 부여한 분산(variance)을 상기 데이터 신호에 적용하는 단계;를 포함하는 데이터 신호 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 의사거리 가속도를 획득하는 단계는 상기 의사거리를 시간에 대하여 미분을 수행한 2차 미분 값(second time derivative) 을 상기 의사거리 가속도로 획득하는 데이터 신호 처리 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 노이즈 모델은 선형(linear) 모델, 다항식(polynomial) 모델 및 지수(exponential) 모델 중 적어도 하나인 데이터 신호 처리 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리 방법은,
    상기 노이즈 모델에 따른 가중치가 적용된 데이터 신호를 바탕으로 정확도를 평가하는 단계;를 더 포함하는 데이터 신호 처리 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 기재된 데이터 신호 처리 방법을 수행하기 위해, 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있으며 컴퓨터에 의해 읽을 수 있는　기록매체.
  6. 적어도 하나의 위성으로부터 데이터 신호를 수신하는 데이터 수신부;
    상기 데이터 신호를 이용하여 상기 위성의 의사거리를 획득하는 의사거리 획득부;
    상기 의사거리를 바탕으로 의사거리 가속도를 획득하고, 상기 의사거리 가속도를 이용하여 노이즈 모델에 따라 가중치를 생성하는 가중치 생성부; 및
    상기 의사거리 가속도에 상기 가중치를 부여한 분산(variance)을 상기 데이터 신호에 적용하는 데이터 처리부;를 포함하는 GNSS 수신기 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 가중치 생성부는, 상기 의사거리를 시간에 대하여 미분을 수행한 2차 미분 값(second time derivative) 을 상기 의사거리 가속도로 획득하도록 구비된 GNSS 수신기 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 노이즈 모델은 선형(linear) 모델, 다항식(polynomial) 모델 및 지수(exponential) 모델 중 적어도 하나인 GNSS 수신기 시스템.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 노이즈 모델에 따른 가중치가 적용된 데이터 신호를 바탕으로 정확도를 평가하는 정확도 평가부;를 더 포함하는 GNSS 수신기 시스템.
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