스마트폰 Global Navigation Satellite System (GNSS) 원시 측정 데이터에 접근이 가능해짐으로써 스마트폰을 이용한 위치 정확도 향상 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰의 경우, 다중경로 오차에 큰 영향을 받으 므로 주로 Signal to Noise Ratio (SNR) 기반의 가중값 모델을 사용한다. 하지만 SNR 단독으로 가중값을 산출하는 방식은 스마트폰 관측값의 잡음 문제를 반영하지 못해 결과가 불안정할 수 있다. 본 연구에서는 다중경 로 오차와 관측 잡음을 개별적인 오차로 보지 않고 복합적인 오차로 고려하여 측위 정확도를 향상시킬 수 있는 가중값 모델을 제안한다. 슬라이딩 윈도우 기법을 이용하여 코드의사거리 관측값의 곡선접합으로 잔차를 구해 관측 잡음 수준을 측정하였다. 이를 바탕으로 수학적 모델링을 통해 SNR과 관측값의 잔차를 결합하여 가중값 모델을 구성하였다. 인하대학교에서 수행한 테스트 결과, 제안된 새로운 가중값 모델은 기존의 고도 각, SNR 기반의 모델 대비 수평과 수직 각각 8%, 10%의 향상된 측위 정확도를 나타냈다. 본 연구는 스마트폰 측위에서 실시간으로 측정한 관측 잡음과 SNR을 결합으로써 더 높은 정확도와 정밀도 확보가 가능하다는 것을 확인하였다.

Development of a Combined SNR and Observation Noise Weighting Model for Improving Smartphone GNSS Positioning Accuracy

Jong-Sung Lee*, Kwan-Dong Park

With the availability of access to smartphone Global Navigation Satellite System (GNSS) raw measurement data, research on improving location accuracy using smartphones has become active. Smartphones are heavily affected by multipath errors, so Signal to Noise Ratio (SNR)-based weighting models are commonly used. However, calculating the weighting values based solely on SNR does not reflect the noise issues in smartphone observations, leading to unstable results. This study proposes a weighting model that improves positioning accuracy by considering multipath errors and observation noise as a combined error rather than separate ones. Using a sliding window technique, residuals from curve fitting of code pseudorange observations were used to measure the observation noise level. Through mathematical modeling, SNR and the residuals of the observations were combined to develop a weighting model. Tests conducted at Inha University showed that the proposed new model improved horizontal and vertical positioning accuracy by 8% and 10%, respectively, compared to traditional elevation and SNR-based models. This study confirms that combining real-time measured observation noise and SNR can achieve higher accuracy and precision in smartphone positioning.

Keywords: smartphone GNSS, SNR, observation noise

Speaker 이종성* 인하대학교