강수 현상이 있을 때 Network Real Time Kinematics (NRTK)의 성능이 저하된다고 알려져 있다. 이는 기존의 NRTK 가중치 모델이 대류층 지연 오차를 선형 평면 모델로 가정하지만, 강수 현상이 있을 땐 대류층 지연 오차가 비선형적으로 분포하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 우천시 NRTK의 성능 향상을 위하여 대류층 지연 오차를 비선형 평면 모델로 가정한 가중치 모델을 제안하였다. 2차 평면 모 델과 Spherical Harmonics (SH) 모델을 사용하여 비선형 가중치 모델을 제안하였고, 제안한 비선형 가중치 모델의 성능은 실제 강수 현상이 있는 날의 NRTK 네트워크에서 분석을 하였다. 분석 결과 비선 형 가중치 모델을 사용시 기존 가중치 모델에 비해 50% 정도의 잔여 오차 감소 효과를 확인하였다.

Nonlinear Weighting Model for Network RTK User on Rainy Days

Bu-Gyeom Kim, Changdon Kee*, Donguk Kim

It is known that performance of Network Real Time Kinematics (NRTK) is degraded on rainy days. This is because tropospheric delay is distributed nonlinearly on rainy days, but conventional NRTK weighting models assume the distribution of the tropospheric delay as a linear planar model. Therefore, in this paper, NRTK weighting models assuming the tropospheric delay as a nonlinear model is proposed to improve the performance of NRTK on rainy days. The performance of the proposed nonlinear weighting model is analyzed in the NRTK network in an actual raining environment. Analysis results show that residual errors of tropospheric delay are reduced by about 50% when the proposed nonlinear model is used compared to when the conventional weighting models is used.

Keywords: GPS, precise navigation, network RTK

Speaker 김부겸 서울대학교