스마트폰은 위치 기반 서비스를 위한 범용 플랫폼으로 활용되고 있으며, 최근에는 정밀한 위치 추정을 위해 Real-Time Kinematic (RTK) 기법의 적용이 확대되고 있다. 그러나 도심 보행 환경에서는 고층 건물 에 의한 Global Navigation Satellite System (GNSS) 신호의 반사 및 차폐로 인해 다중경로 오차와 사이클슬립이 빈번히 발생하고, 이로 인해 스마트폰 RTK의 위치 정확도와 수렴 안정성이 저하된다. 본 연 구 에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 위성 고도각과 Carrier-to-Noise Ratio (C/N0)를 결합한 가중치 모델을 설계하고, 관측 잔차의 사분위수를 기반으로 이상치를 검출하는 기법을 적용하였다. 고도각과 C/N₀는 관측 품질을 판단하기 위한 지표로 활용되며, 이들을 결합하여 품질이 낮은 위성에 더 큰 잡음 분산이 부여되도록 구성하였다. 이후, 위성별로 일정 기간 동안 누적된 잔차를 기반으로 사분위수 경계 를 설정하고, 각 관측 시점의 잔차가 이 경계를 초과할 경우 해당 관측의 분산을 조정하여 이상치의 영향을 완화하였다. 제안된 방법은 도심 보행 환경에서 수집된 스마트폰 GNSS 데이터를 바탕으로 성 능을 검증하였으며, 수평 Root Mean Square Error (RMSE) 기준으로 기존 방식 대비 약 12%의 위치 정확도 향상을 나타냈다.

Robust Filtering Method for Enhancing Smartphone RTK Positioning Performance in Urban Pedestrian Environments

Jong-Sung Lee*, Bong-Gyu Park, Miso Kim, Kwan-Dong Park

Smartphones are widely used as general-purpose platforms for location-based services, and the application of Real-Time Kinematic (RTK) techniques has recently expanded to achieve precise positioning. However, in urban pedestrian environments, signal reflection and obstruction caused by tall buildings lead to frequent multipath errors and cycle slips, which degrade the accuracy and convergence stability of smartphone RTK positioning. To address these issues, this study proposes a weighting model that combines satellite elevation angle and carrier-to-noise density ratio (C/N₀), along with an outlier detection method based on the quartile statistics of observation residuals. Elevation and C/N₀ are used as indicators of observation quality, and the combined model is designed to assign larger noise variances to satellites with lower quality. Subsequently, a sliding window approach is applied to accumulate recent residuals for each satellite, from which quartile-based thresholds are established. If the residual at a given observation epoch exceeds these thresholds, the noise variance is further adjusted using a weighting function to mitigate the impact of potential outliers. The proposed method was validated using smartphone GNSS data collected in an urban pedestrian environment and demonstrated approximately 12% improvement in horizontal positioning accuracy, as measured by Root Mean Square Error (RMSE), compared to the conventional approach.

Keywords: smartphone, GNSS, quartile model, robustness

Speaker 이종성* 인하대학교