Global Navigation Satellite System (GNSS)는 Total Electron Content (TEC) 추정을 통해 전리층 이상 현상을 감시하는 데 널리 활용되고 있다. 일반적으로 위성 항법 측정치에 포함된 TEC를 추정하기 위해 Geometry-Free (GF) 선형 조합 측정치가 주로 활용된다. GF 측정치에 포함된 위성 및 수신기 Differential Code Bias (DCB)는 GNSS 관측 데이터로부터 TEC를 추정하는 데 있어 방해 요인으로 작용하므로 TEC를 정확하게 추정하기 위해서는 위성 및 수신기 DCB도 함께 추정하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 Batch Process 기반의 DCB 추정 알고리즘을 소개하고, International GNSS Service (IGS)에서 제공하는 상시 관측소 관측 데이터와 DCB Product를 활용하여 알 고리즘 성능을 분석하였다.

DCB Estimation Based on Batch Process

Cheolsoon Lim*, Chulsoo Lee, JinHyeok Jang, Serim Bak

Global navigation satellite system (GNSS) has been widely used to monitor ionospheric anomalies by estimating total electron content (TEC). Geometry-free (GF) code linear combinations are generally used to estimate TEC. Satellite and receiver differential code biases (DCBs) included in GF linear combinations interfere with estimating TEC from GNSS observables, so satellite and receiver DCBs should be estimated together to accurately estimate TEC. In this paper, we introduce DCB estimation algorithms based on batch processing, and analyze the performance of DCB estimation using continuous operating reference station (CORS) data and DCB products from the international GNSS service (IGS).

Keywords: GNSS, DCB, TEC, ionosphere

Speaker 임철순* LIG넥스원