전 세계적으로 Global Navigation Satellite System (GNSS)의 활용이 증가함에 따라 위성 수 또한 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 도심지와 같은 복잡한 환경에서는 다중 경로(multipath) 및 비가시선(Non line of Sight, NLOS) 현상으로 인해 수신 신호에 다수의 이상치(outlier)가 포함되는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 이상치 제거 기법이 제안되어 왔으며, 그중 Random Sample Consensus (RANSAC) 알고리즘은 관측 데이터 일부를 샘플링하여 모델을 추정하고, 잔차(residual)를 기준으로 이상치를 제거하는 방식으로 다수의 이상치를 효과적으로 제거할 수 있다. 그러나 기존 RANSAC은 위 성 간의 공간적 관계나 신호 수신 조건의 물리적 제약을 고려하지 않아, 도심지와 같은 구조물이 밀집된 환경에서 발생하는 이상치의 공간적 분포 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구 에 서는 위성 간의 공간적 기하 정보를 반영한 그래프 기반 제약조건을 RANSAC에 통합하여, 공간적으로 일관성 있는 이상치 제거가 가능하도록 하였다.

Outlier Detection Using Graph-Based RANSAC in Urban Environments

Taeho Kim, Jeonghyeon Yun, Byungwoon Park*

With the global proliferation of Global Navigation Satellite System (GNSS) applications, the number of operational satellites has steadily increased. However, in complex urban environments, GNSS signals are frequently affected by multipath error and non-line-of-sight (NLOS) conditions, resulting in the presence of numerous outliers in the received observations. To address these issues, various outlier detection techniques have been proposed. Among them, the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm effectively eliminates numerous outliers by sampling subsets of observation data, estimating models, and rejecting outliers based on residual thresholds Nevertheless, conventional RANSAC does not account for the spatial relationships among satellites or the physical constraints of signal propagation. As a result, it fails to effectively eliminate structurally correlated outliers that frequently arise in urban areas characterized by dense architectural obstructions. To overcome this limitation, this study integrates a graph- based constraint model into the RANSAC framework, incorporating geometric information such as azimuth and elevation angles of satellites. This enhancement enables spatially consistent outlier rejection and improves the robustness and accuracy of outlier detection in challenging environments. Keywords: android smartphone, Doppler, outlier detection, GNSS

Speaker 김태호 세종대학교