위성 항법 기반의 Real-Time-Kinematic (RTK) 기법은 두 수신기 사이의 정밀 상대벡터를 계산할 때 주로 사용된다. 정확하고 신뢰성 있는 미지정수 결정은 정밀한 항법 해 도출에 있어서 필수적이다. 다수의 정적인 기준 국으로부터 얻은 측정치를 이용하는 방식의 antenna array-aided RTK는 이동국의 위치를 추정하거나 반송파 미지정수를 결정하는데 있어 기존의 RTK 방식보다 더 나은 성능을 보인다. 본 논문에서는 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)의 편대 비행과 같이 각 기체간 정밀 상대벡터를 요구하는 동적 상황에 적합한 칼만필터 기반 antenna array-aided RTK 기법을 고안하였다. 지상의 고정 기준국 대신에 각 UAV를 동적 기준국으로 사용한 다. 따라서 동적 기준국 사이에는 오랜 기간 측량된 정확한 기저선이 없기 때문에 기저선을 추정해야 하며, 이를 기존의 antenna array-aided RTK을 칼만필터 식으로 확장하여 추정한다. 또한 기준국으로부터 수신된 기 저선과 고정된 미지정수해는 칼만필터에 의해 추정되었으므로 결함 감지 모니터링 과정이 필요하다. 제안된 RTK 기법은 다수의 UAV와 지상 기지국을 이용한 실험을 통하여 위치 정확도, 미지정수 결정 성공 확률, time to first fix 측면에서 기존 RTK 및 antenna array-aided RTK의 성능과 비교하였다.

Precise Relative Positioning Method Between Moving Vehicles Using Kalman Filter-based Antenna Array RTK

Sae-Kyeol Kim, Eui-Ho Kim*

A Global Navigation Satellite Systems (GNSS) Real Time Kinematic (RTK) has often used to obtain the precise relative vector between two receivers. Accurate and reliable ambiguity resolution is essential for precise navigation solutions. The antenna array-aided RTK method using measurements obtained from multiple static reference stations intended to have better performance than the conventional RTK method in estimating the rover position and resolving carrier phase integer ambiguities. In this paper, we proposed a Kalman filter-based antenna array-aided RTK suitable for operation of a swarm of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) that requires precise relative vectors between each UAV. Instead of using a ground-fixed reference station, UAVs are used as a dynamic reference station. We estimate the baseline between dynamic reference stations by extending the conventional antenna array RTK with the Kalman filter equation. As the baselines and the resolved integer information received from the reference stations were estimated by the Kalman filter, the fault detection monitoring process is required. The proposed RTK method performance was compared with the conventional RTK and antenna array-aided RTK in terms of positioning accuracy, success probability of integer ambiguity fixes and time to first fix through flight experiments using multiple UAVs and ground-fixed base stations.

Keywords: global navigation satellite systems (GNSS), real-time kinematic (RTK), Kalman filter, antenna array-aided RTK

Speaker 김새결 홍익대학교