KR101222468B1 - Gnss hardware bias calculating system and method - Google Patents

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최병규
정종균
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한국 천문 연구원
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Abstract

PURPOSE: A GNSS(Global Navigation Satellite System) hardware bias calculating system and a method thereof are provided to reduce positional information errors of users. CONSTITUTION: A GNSS hardware bias calculating system comprises a hardware bias estimator(300), a TEC(Total Electron Contents) calculator(400), a ionosphere variance analyzer(500), and error information generator(600). The hardware bias estimator, which is authorized with GNSS data by data server(200), estimates a hardware bias value of GNSS. The TEC calculator, which is authorized with GNSS data by data server and with the hardware bias estimated data from the hardware bias estimator, calculates an ionosphere TEC value. The ionosphere TEC variance analyzer, which is authorized with the ionosphere TEC value by the TEC calculator, analyzes the TEC variance. The error information generator generates error information by using the TEC value and TEC variance value sent from the TEC calculator and ionosphere TEC variance. [Reference numerals] (100) GNSS base station network; (200) Data server; (300) Hardware bias estimator; (400) TEC calculator; (500) Ionosphere variance analyzer; (600) Error information generator; (700) Standard GNSS receiver; (AA) GNSS antenna

Description

지엔에스에스 하드웨어 바이어스 계산 시스템 및 방법{GNSS HARDWARE BIAS CALCULATING SYSTEM AND METHOD}GNSS HARDWARE BIAS CALCULATING SYSTEM AND METHOD}

본 발명은 GNSS 하드웨어 바이어스 계산 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a GNSS hardware bias calculation system and method.

일반적으로, GPS(Global Positioning System)나 GLONASS(Global Navigation Satellite System)와 같은 위성 측위 시스템(GNSS, Global Navigation Satellite System)를 이용하여 생성되는 전리층(이온층) 오차, 대류층 오차, 위성궤도 및 시계오차, 다중경로 오차 및 사이클 슬립(cycle slip) 등에 의해 정확성이 감소하는데, 이중 전리층의 오차에 의해 위치 정보의 정확성이 가장 크게 감소한다.In general, ionospheric (conductor) errors, convective errors, satellite orbits, and clock errors generated using a Global Positioning System (GNSS) such as Global Positioning System (GPS) or Global Navigation Satellite System (GLONASS). However, the accuracy is reduced due to the multipath error and the cycle slip, and the accuracy of the location information is greatly reduced by the error of the double ionization layer.

전리층 오차는 전리층의 약 350km고도에 집중적으로 분포되어 있는 자유 전자와 위성에서 발생되는 신호와의 간섭 현상에 의해 발생하는데, 이러한 전리층 오차로 인해, 실제 위치 정보와 GNSS에 의해 측정된 위치 정보간의 오차 크기는 약 7m 이다.The ionospheric error is caused by interference between free electrons and signals generated from satellites, which are concentrated at about 350km altitude of the ionosphere. Due to this ionospheric error, the error between the actual position information and the position information measured by GNSS The size is about 7m.

대류층 오차는 고도 50km까지의 대류층에 의해 발생하는 것으로, GNSS의 위치 정보에 대한 굴절(refraction) 현상으로 인해 발생하며, 날씨에 따라 오차 발생 정도가 크게 변한다.Convective errors are caused by convective layers up to 50 km in altitude, and are caused by refraction in the GNSS's location information.

또한, 위성궤도 오차는 GNSS에서 위치 정보를 구하는데 필요한 위성, 즉 GNSS에 구비된 위성의 궤도가 부정확함에 따라 발생하는 오차이며, 위성시계 오차는 위성에 내장되어 있는 시계의 부정확성으로 인해 발생한다.In addition, the satellite orbit error is an error caused by the inaccurate orbit of the satellite necessary for obtaining position information in the GNSS, that is, the satellite provided in the GNSS, and the satellite clock error is caused by the inaccuracy of the clock embedded in the satellite.

따라서, GNSS는 이러한 오차정보를 이용하여 오차를 조절하고 있으나, 오차 발생에 가장 큰 영향을 미치는 전리층 오차의 크기를 줄이는 것도 GNSS로부터 전리층의 오차를 정밀하게 계산하지 못하여 아주 정밀한 위치추적이 어려운 문제점이 있다.Therefore, the GNSS adjusts the error by using the error information. However, reducing the magnitude of the ionospheric error, which has the greatest influence on the error, does not accurately calculate the error of the ionosphere from the GNSS. have.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 전리층의 오차를 정밀하게 계산하여 위치 정보의 오차를 줄이기 위한 것이다.The technical problem to be achieved by the present invention is to reduce the error of the position information by accurately calculating the error of the ionosphere.

본 발명의 한 특징에 따른 GNSS 하드웨어 바이어스 계산 시스템은 위성에서 생성된 GNSS(Global Navigation Satellite System) 데이터를 인가 받는 복수의 GNSS 기준국망, 상기 GNSS 기준국망과 연결되어 있고, 상기 GNSS 기준국망으로부터 GNSS 데이터를 인가 받는 데이터 서버, 상기 데이터 서버와 연결되어 있고, 상기 데이터 서버로부터 GNSS 데이터를 인가 받아 GNSS의 하드웨어 바이어스 값을 추정하는 하드웨어 바이어스 추정기, 상기 데이터 서버 및 하드웨어 바이어스 추정기와 연결되어 있고, 상기 데이터 서버로부터 GNSS 데이터를 인가 받고, 상기 하드웨어 바이어스 추정기로부터 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 인가 받아 전리층의 TEC(Total Electron Contents) 값을 계산하는 TEC 계산기, 상기 TEC 계산기와 연결되어 기준 GNSS 값을 TEC 계산기로 인가하는 GNSS 안테나를 가지는 기준 GNSS수신기, 상기 TEC 계산기와 연결되어 있고, 상기 TEC 계산기로부터 TEC 값을 인가 받아 TEC의 변화를 분석하는 전리층 TEC 변화 분석기 그리고 상기 TEC 계산기 및 상기 전리층 TEC 변화 분석기와 연결되어 있고, 상기 TEC 계산기로부터 전달받은 TEC 값과, 상기 전리층 TEC 변화 분석기로부터 전달 받은 TEC 변화 값을 이용하여 오차 정보를 발생시키는 오차정보 발생기를 구비한다.According to an aspect of the present invention, a GNSS hardware bias calculation system is connected to a plurality of GNSS base station networks and GNSS base station networks receiving GNSS (Global Navigation Satellite System) data generated by satellites, and the GNSS data from the GNSS base station network. A data bias server connected to the data server, a hardware bias estimator configured to receive GNSS data from the data server to estimate a hardware bias value of a GNSS, the data server and a hardware bias estimator, A TEC calculator for receiving GNSS data from the hardware bias estimator and calculating total electron content (TEC) of the ionosphere by receiving hardware bias estimation data from the hardware bias estimator, and a GNSS for applying a reference GNSS value to the TEC calculator in connection with the TEC calculator. With antenna An ionospheric TEC change analyzer that is connected to a reference GNSS receiver, the TEC calculator, receives a TEC value from the TEC calculator, and analyzes the change of the TEC; and is connected to the TEC calculator and the ionospheric TEC change analyzer, And an error information generator for generating error information using the received TEC value and the TEC change value received from the ionospheric TEC change analyzer.

본 발명의 또 다른 특징에 따른 GNSS 하드웨어 바이어스 계산 방법은 GNSS(Global Navigation Satellite System) 기준국망으로부터 GPS(Global Positioning System) 데이터 및 GLONASS(Global Navigation Satellite System) 데이터를 데이터 서버로 받는 단계, 상기 데이터 서버로 받은 데이터를 저장하여 하드웨어 바이어스(hardware bias) 추정기로 전달하여 하드웨어 바이어스를 추정하는 단계, 상기 데이터 서버로부터 실시간 데이터와 GNSS 안테나를 갖는 기준 GNSS 수신기로부터 기준 GNSS 데이터, 그리고 상기 하드웨어 바이어스 추정기로부터 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 TEC 계산기로 각각 전달 받아서 통합하는 단계, 상기 TEC 계산기로부터 통합된 상기 GNSS 데이터와 상기 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 전달받은 전리층 TEC 변화 분석기에서 전리층 TEC 변화를 분석하는 단계, 그리고 상기 TEC 계산기로부터 통합된 상기 GNSS 데이터와 상기 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 전달받고, 상기 전리층 TEC 변화 분석기로부터 상기 전리층 TEC 변화를 분석한 데이터를 전달받아서, 받은 데이터를 비교하여 오차를 계산하고 최종 오차 정보를 출력하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, a GNSS hardware bias calculation method includes receiving Global Positioning System (GPS) data and Global Navigation Satellite System (GLONASS) data from a Global Navigation Satellite System (GNSS) reference station network, the data server Estimating a hardware bias by storing the data received from the data server and passing it to a hardware bias estimator, the reference GNSS data from a reference GNSS receiver having real-time data and a GNSS antenna from the data server, and a hardware bias from the hardware bias estimator. Receiving and integrating the estimated data into the TEC calculator, analyzing the ionospheric TEC change in the ionospheric TEC change analyzer receiving the GNSS data and the hardware bias estimation data integrated from the TEC calculator, and The GNSS data and the hardware bias estimation data are integrated from the TEC calculator, and the ionospheric TEC change analyzer receives the analysis data of the ionospheric TEC change, and compares the received data to calculate the error and the final error information. Outputting.

상기 하드웨어 바이어스 추정 단계는 바이너리 데이터(binary data)를 라이넥스 포맷(RINEX Format, Receiver Independent Exchange Format)으로 변환하는 단계, 추정시간 및 샘플링(sampling) 시간을 결정하는 단계, 항법데이터를 이용하여 위성의 위치를 계산하는 단계, 관측데이터를 이용하여 사용자의 위치를 계산하는 단계, 항법 신호의 전리층 통과지점을 계산하는 단계,The hardware bias estimating step includes converting binary data into a RINEX format, a receiver independent exchange format, determining an estimation time and a sampling time, and using navigation data to determine a satellite bias. Calculating a position, calculating a user's position using observation data, calculating an ionospheric pass point of the navigation signal,

시선방향 전리층의 오차를 계산하는 단계, 수직방향 전리층의 총 전자수를 계산하는 단계, GNSS 항법위성을 계산하는 단계, 수신기의 하드웨어 바이어스를 계산하는 단계, 상기 계산된 상기 수직방향 전리층의 총 전자수, 상기 GNSS 항법위성 그리고 상기 하드웨어 바이어스를 통해 하드웨어 바이어스 검증 프로세서를 작동하는 단계, 그리고 상기 검증 프로세서를 통해 하드웨어 바이어스 파일이 생성되는 단계를 포함한다.Calculating the error of the visual ionospheric layer, calculating the total number of electrons in the vertical ionospheric layer, calculating the GNSS navigation satellite, calculating a hardware bias of the receiver, and calculating the total number of electrons in the vertical ionospheric layer Operating a hardware bias verification processor via the GNSS navigation satellite and the hardware bias, and generating a hardware bias file through the verification processor.

상기 GNSS 항법위성을 계산하는 단계는, 사상함수를 이용한다.The step of calculating the GNSS navigation satellite uses a mapping function.

GNSS 항법위성을 계산하는 단계는, 상기 GNSS 데이터를 GPS 데이터와 GLONASS 데이터로 분류하는 단계, 상기 분류된 데이터 중 상기 GPS 데이터의 바이어스 중에서 적어도 하나의 바이어스를 선택하는 단계, 상기 분류된 데이터 중 상기 GLONASS 데이터의 바이어스 중에서 적어도 하나의 바이어스를 선택하는 단계, 상기 GPS 데이터의 바이어스 중 선택된 바이어스와 상기 GLONASS 데이터의 바이어스 중 선택된 바이어스를 전달받아 하드웨어 바이어스 파일로 통합하는 단계, 그리고 상기 통합된 하드웨어 바이어스를 저장하는 단계를 포함한다.The calculating of the GNSS navigation satellite may include classifying the GNSS data into GPS data and GLONASS data, selecting at least one bias from the bias of the GPS data among the classified data, and the GLONASS among the classified data. Selecting at least one bias among the biases of the data, receiving a selected bias of the bias of the GPS data and a bias of the bias of the GLONASS data, and integrating it into a hardware bias file, and storing the integrated hardware bias Steps.

상기 GPS 데이터의 바이어스는 GPS P1-P2 DCB(Differential Code Bias), GPS P1-C1 DCB, GPS C1-P2 DCB, GPS P2-C2 DCB 그리고 GPZ C1-C5로 분류된다.The bias of the GPS data is classified into GPS P1-P2 Differential Code Bias, GPS P1-C1 DCB, GPS C1-P2 DCB, GPS P2-C2 DCB, and GPZ C1-C5.

상기 GLONASS 데이터의 바이어스는 GLONASS P1-C1 DCB 및 GLONASS P2-C2 DCB로 분류된다.The bias of the GLONASS data is classified into GLONASS P1-C1 DCB and GLONASS P2-C2 DCB.

이러한 특징에 따르면, 전리층의 오차를 GNSS 하드웨어 바이어스를 계산하여 사용자의 위치 정보 오차를 줄일 수 있다.According to this feature, the error of the ionospheric layer can reduce the positional error of the user by calculating the GNSS hardware bias.

도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 GNSS에서의 하드웨어 바이어스 계산 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1에서의 하드웨어 바이어스 추정기에서 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 생성하는 동작을 도시한 순서도이다.
도 3은 도 2에서의 하드웨어 바이어스 계산 단계를 더욱 상세히 도시한 순서도이다.1 is a block diagram illustrating a hardware bias calculation system in a GNSS according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating an operation of generating hardware bias estimation data in the hardware bias estimator in FIG. 1.
3 is a flowchart illustrating the hardware bias calculation step in FIG. 2 in more detail.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein.

그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 한 실시예에 따른 GNSS(Global Navigation Satellite System) 하드웨어 바이어스 계산 방법에 대하여 설명한다.Next, a method of calculating a global navigation satellite system (GNSS) hardware bias according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

먼저, 도 1을 참고로 하면 본 발명의 한 실시예에 따른 GNSS의 하드웨어 바이어스 계산 시스템은 위성에서 생성된 GNSS 데이터를 인가 받는 복수의 GNSS 기준국망(100), GNSS 기준국망(100)과 연결되어 있고 GNSS 기준국망(100)으로부터 GNSS 데이터를 받는 데이터 서버(200), 데이터 서버(200)와 연결되어 있는 하드웨어 바이어스 추정기(300), 데이터 서버(200) 및 하드웨어 바이어스 추정기(300)에 연결되어 있는 TEC(Total Electron Contents) 계산기(400), TEC 계산기(400)과 연결되어 있는 전리층 TEC 변화 분석기(500), TEC 계산기(400) 및 전리층 TEC 변화 분석기와 연결되어 있는 오차정보 발생기(600) 그리고 TEC 계산기(400)와 연결되어 기준 GNSS 값을 TEC 계산기(400)로 인가하는 GNSS 안테나를 가지는 기준 GNSS수신기(700)을 구비한다.First, referring to FIG. 1, a hardware bias calculation system of a GNSS according to an embodiment of the present invention is connected to a plurality of GNSS reference station networks 100 and GNSS reference station networks 100 that receive GNSS data generated from satellites. And a data server 200 receiving GNSS data from the GNSS reference station network 100, a hardware bias estimator 300 connected to the data server 200, a data server 200, and a hardware bias estimator 300. TEC (Total Electron Contents) calculator 400, ionospheric TEC change analyzer 500 connected to TEC calculator 400, TEC calculator 400 and error information generator 600 connected to ionospheric TEC change analyzer and TEC A reference GNSS receiver 700 having a GNSS antenna connected to the calculator 400 and applying a reference GNSS value to the TEC calculator 400 is provided.

복수의 GNSS 기준국망(100) 각각은 GNSS의 위성과 GNSS의 하드웨어 바이어스 계산 시스템 간의 데이터 전송을 위한 무선 통신망이다.Each of the plurality of GNSS reference station networks 100 is a wireless communication network for data transmission between the satellites of the GNSS and the hardware bias calculation system of the GNSS.

따라서, 위성은 생성된 GNSS 데이터를 GNSS 기준국망(100)을 통해 GNSS의 하드웨어 바이어스 계산 시스템으로 전송한다.Therefore, the satellite transmits the generated GNSS data to the hardware bias calculation system of the GNSS through the GNSS reference station network 100.

사용자의 위치를 계산하기 위한 GNSS 데이터는 위치 정보 데이터이고, 본 예에서, 이 GNSS 데이터는 항법 데이터와 관측 데이터를 구비한다.The GNSS data for calculating the position of the user is positional information data, and in this example, the GNSS data includes navigation data and observation data.

여기에서 항법데이터는 GNSS 데이터에 포함된 데이터로, 각각의 GPS 위성에 대한 위치를 계산하는데 궤도 경사각, 장반경, 근지점, GPS 시간보정값 그리고 이온층의 전파 지연에 대한 변수들로 구성된다.Here, the navigation data is data included in the GNSS data, which is composed of variables for orbital inclination angle, long radius, near point, GPS time compensation value, and ion layer propagation delay.

또한, 관측 데이터는 GNSS를 관측한 데이터이다. In addition, observation data is the data which observed GNSS.

본 예에서, GNSS는 위성과 위성으로부터 데이터를 전송받는 수신기, 그리고 하드웨어 바이어스 계산 시스템을 구비하고 있는 기지국 제어부를 갖고 있으며, 하드웨어 바이어스 계산 시스템은 기지국 제어부에 포함된 사용자를 구비한다.In this example, the GNSS has a base station control unit having a satellite, a receiver for receiving data from the satellite, and a hardware bias calculation system, and the hardware bias calculation system has a user included in the base station control unit.

또한, GNSS의 위성은 GPS(Global Positioning System) 위성 또는 GLONASS(Global Navigation Satellite System) 위성 일 수 있다.In addition, the satellite of the GNSS may be a Global Positioning System (GPS) satellite or a Global Navigation Satellite System (GLONASS) satellite.

데이터 서버(200)는 복수의 GNSS 기준국망(100) 각각으로부터 GNSS 데이터를 인가 받아 저장 장치에 저장한다. 이 저장 장치는 데이터 서버(200)의 내부나 외부에 위치한다.The data server 200 receives GNSS data from each of the plurality of GNSS reference station networks 100 and stores the GNSS data in a storage device. This storage device is located inside or outside the data server 200.

하드웨어 바이어스 추정기(300)는 데이터 서버(200)로부터 입력 받은 GNSS 데이터를 이용하여 하드웨어 바이어스를 계산하기 위한 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 산출한다.The hardware bias estimator 300 calculates hardware bias estimation data for calculating hardware bias using the GNSS data received from the data server 200.

여기서, GNSS의 지상국 제어국에서 위성으로부터 전송되는 데이터나 신호 등을 수신하는 수신기와 위성에 대한 하드웨어 바이어스이다.Here, the hardware bias for the receiver and the satellite for receiving data or signals transmitted from the satellite at the ground station control station of the GNSS.

본 예에 따른 하드웨어 바이어스 추정기(300)의 동작은 도 2를 참고하여 다음에 상세히 설명한다.The operation of the hardware bias estimator 300 according to the present example will be described in detail later with reference to FIG. 2.

TEC 계산기(400)는 데이터 서버(200)의 데이터 베이스에 저장되어 있는 GNSS 데이터를 판독하여, 하드웨어 바이어스 추정기(300)에서 산출된 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 인가 받으며, 기준 GNSS 수신기(700)로부터 기준 GNSS 데이터를 인가받아 기준 GNSS 수신기(700)의 기준 GNSS 데이터를 기준점으로 잡는다.The TEC calculator 400 reads the GNSS data stored in the database of the data server 200, receives the hardware bias estimation data calculated by the hardware bias estimator 300, and receives the reference GNSS from the reference GNSS receiver 700. By receiving the data, the reference GNSS data of the reference GNSS receiver 700 is set as a reference point.

그런 다음, TEC 계산기(400)는 이들 GNSS 데이터와 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 통합하여 통합된 자료를 만들고, 통합된 자료를 기반으로 TEC 데이터를 산출하여 전리층 TEC 변화 분석기(500)로 출력한다.Then, the TEC calculator 400 integrates these GNSS data and hardware bias estimation data to create integrated data, calculates TEC data based on the integrated data, and outputs the same to the ionospheric TEC change analyzer 500.

이때, TEC 계산기(400)는 [수학식1] 및 [수학식2]를 통해 TEC 데이터, 즉 GPS TEC 데이터와 GLONASS TEC 데이터를 산출한다.At this time, the TEC calculator 400 calculates TEC data, that is, GPS TEC data and GLONASS TEC data through [Equation 1] and [Equation 2].

Figure 112012090019602-pat00001
Figure 112012090019602-pat00001

Figure 112012090019602-pat00002
Figure 112012090019602-pat00002

여기에서 G와 R은 GPS와 GLONASS 위성을, 그리고 f1과 f2는 각각 주파수를 의미한다. 또한 P1과 P2는 관측자료이고, BG와 BR은 각각 GPS의 하드웨어 바이어스와 GLONASS의 하드웨어 바이어스를 의미한다.Where G and R are GPS and GLONASS satellites, and f1 and f2 are frequencies, respectively. In addition, P 1 and P 2 are observation data, and B G and B R are hardware bias of GPS and GLONASS, respectively.

전리층 TEC 변화 분석기(500)는 TEC 계산기(400)로부터 출력 되는 TEC 데이터를 전달받아 전리층 TEC 변화를 산출한다.The ionospheric TEC change analyzer 500 receives the TEC data output from the TEC calculator 400 and calculates the ionospheric TEC change.

전리층 TEC 변화(yn)는 이동 평균 필터(Moving-average Filter)를 이용하여 [수학식3]에 의해 산출된 이동 평균 값이다.The ionospheric TEC change y n is a moving average value calculated by Equation 3 using a moving-average filter.

Figure 112012090019602-pat00003
Figure 112012090019602-pat00003

여기에서 xi는 전리층 TEC 데이터의 값, k는 관측데이터 수를 의미하며, n값은 GNSS 기준국망(100)으로부터 데이터 서버(200)로 GNSS 데이터를 내려 받는 시간 간격을 나타내는 값으로, 하드웨어 바이어스 계산을 시작하는 단계에서 사용자에 의해 설정되며, 본 실시예에서는 300으로 설정한다.Here, x i is the value of the ionosphere TEC data, k is the number of observation data, n is a value indicating the time interval to download the GNSS data from the GNSS reference network 100 to the data server 200, hardware bias It is set by the user at the start of the calculation, and is set to 300 in this embodiment.

전리층 TEC의 변화는 무빙 에버리지 필터를 통해 분석이 이루어진다. 즉, TEC 계산기(400)에서 인가된 TEC 데이터인 전리층 TEC의 샘플들을 하나씩 옮겨가면서 평균값(yn)을 얻는 원리이다.Changes in the ionosphere TEC are analyzed by moving average filters. In other words, the average value y n is obtained by moving the samples of the ionosphere TEC, which is the TEC data applied by the TEC calculator 400, one by one.

마지막으로, 오차정보 발생기(600)은 TEC 계산기(400)로부터 TEC 데이터를 인가 받고, 전리층 TEC 변화 분석기(500)로부터 전리층 TEC 변화를 분석한 데이터를 인가 받아서, 인가 받은 TEC 데이터와 전리층 TEC 변화 분석 데이터를 비교하여 두 데이터의 오차를 계산하고 최종 오차 정보를 출력하여 사용자에게 제공한다.Finally, the error information generator 600 receives the TEC data from the TEC calculator 400 and receives the data analyzing the ionospheric TEC change from the ionospheric TEC change analyzer 500, and analyzes the authorized TEC data and the ionospheric TEC change. Comparing the data, the error of the two data is calculated and the final error information is output to the user.

위와 같은 과정을 거쳐서 오차 정보를 출력하는 하드웨어 바이어스 계산 방법 중 하드웨어 바이어스 추정기(300)의 동작을 도 2를 참고로 하여 상세히 설명한다.The operation of the hardware bias estimator 300 among the hardware bias calculation methods for outputting error information through the above process will be described in detail with reference to FIG. 2.

하드웨어 바이어스 추정기(300)은 도 1에 표시된 데이터 서버(200)로부터 GNSS 데이터를 인가 받으면서 동작이 시작된다(S301).The hardware bias estimator 300 starts operation while receiving GNSS data from the data server 200 shown in FIG. 1 (S301).

GNSS 기준국망(100)에서 데이터 서버(200)으로 인가 받은 GNSS 데이터는 이진수의 포맷(format)을 가진다.The GNSS data received from the GNSS reference station network 100 to the data server 200 has a binary format.

이러한 이진수 포맷의 GNSS 데이터를 라이넥스(RINEX, Receiver Independent Exchange) 포맷으로 변환한다(S310).The GNSS data of the binary format is converted into a RINEX (Receiver Independent Exchange) format (S310).

이렇게 변환된 라이넥스 포맷의 GNSS 데이터의 추정시간 및 샘플링(sampling) 시간을 결정한다(S320).The estimated time and sampling time of the GNSS data of the converted Linex format are determined (S320).

그 후, 항법 데이터를 이용하여 위성의 위치를 계산한다(S330).Thereafter, the position of the satellite is calculated using the navigation data (S330).

또한, 관측데이터를 이용하여 사용자의 위치를 계산하고(S340), 항법 신호의 전리층 통과지점을 계산하며(S350), 시선방향 전리층의 오차를 계산한다(S360). In addition, the position of the user is calculated using the observation data (S340), the ionospheric pass point of the navigation signal is calculated (S350), and the error of the eye-to-eye ionospheric layer is calculated (S360).

위의 위성의 위치를 계산하는 단계(S330), 사용자의 위치를 계산하는 단계(S340), 항법신호의 전리층 통과지점을 계산하는 단계(S350) 그리고 시선방향 전리층의 오차를 계산하는 단계(S360)는 그 순서가 서로 바뀌어도 무관하다.Computing the position of the satellite (S330), calculating the position of the user (S340), calculating the pass point of the ionosphere of the navigation signal (S350) and calculating the error of the eye ionospheric layer (S360) The order may be reversed.

이후, GNSS 항법위성과 수신기의 하드웨어 바이어스를 계산한다(S370).Then, the GNSS navigation satellite and hardware bias of the receiver are calculated (S370).

여기에서 GNSS 항법위성은 사상함수를 이용하여 위성의 고도 정보값을 계산한다.Here, the GNSS navigation satellite calculates the altitude information of the satellite using the mapping function.

이렇게 계산된 수직방향 전리층의 총 전자수, GNSS 항법위성의 바이어스 그리고 수신기의 하드웨어 바이어스를 통해 하드웨어 바이어스 검증 프로세서를 작동하면(S380) 하드웨어 바이어스 파일이 생성된다(S390).When the hardware bias verification processor operates through the total number of electrons of the vertical ionizing layer, the bias of the GNSS navigation satellite, and the hardware bias of the receiver (S380), a hardware bias file is generated (S390).

이렇게 생성된 하드웨어 바이어스 파일이 하드웨어 바이어스 추정 데이터가 된다.The generated hardware bias file becomes hardware bias estimation data.

이러한 하드웨어 바이어스 추정기(300)의 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 출력하는 과정 중 하드웨어 바이어스를 계산하는 단계를 도 3을 참고로 하여 더욱 상세히 설명한다.The step of calculating the hardware bias in the process of outputting the hardware bias estimation data of the hardware bias estimator 300 will be described in more detail with reference to FIG. 3.

먼저, GNSS 데이터를 GPS와 GLONASS로 분류한다(S1).First, the GNSS data is classified into GPS and GLONASS (S1).

데이터 분류 단계에서 분류된 GPS 데이터의 하드웨어 바이어스는 GPS P1-P2 DCB(Differential Code Bias), GPS P1-C1 DCB, GPS C1-P2 DCB, GPS P2-C2 DCB 그리고 GPS C1-C5를 포함한다.The hardware bias of GPS data classified in the data classification step includes GPS P1-P2 Differential Code Bias (DCB), GPS P1-C1 DCB, GPS C1-P2 DCB, GPS P2-C2 DCB and GPS C1-C5.

데이터 분류 단계에서 분류된 GLONASS 데이터의 하드웨어 바이어스는 GLONASS P1-C1 DCB 및 GLONASS P2-C2 DCB를 포함한다.The hardware bias of GLONASS data classified in the data classification step includes GLONASS P1-C1 DCB and GLONASS P2-C2 DCB.

이렇게 분류된 GPS 데이터의 하드웨어 바이어스와 GLONASS 데이터의 하드웨어 바이어스 중 적어도 하나를 선택하거나 또는 전체를 선택한다(S2, S3)At least one of the hardware bias of the GPS data classified as described above and the hardware bias of the GLONASS data is selected or all of them are selected (S2, S3).

그 후 GPS 데이터의 하드웨어 바이어스와 GLONASS 데이터의 하드웨어 바이어스 중 적어도 하나를 선택하거나 또는 전체를 선택하는 단계에서 선택된 바이어스를 하드웨어 바이어스 데이터로 통합하고(S4), 통합된 하드웨어 바이어스를 저장한다(S5).Thereafter, in the step of selecting at least one of the hardware bias of the GPS data and the hardware bias of the GLONASS data or selecting the whole, the selected bias is integrated into the hardware bias data (S4), and the integrated hardware bias is stored (S5).

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, It belongs to the scope of right.

100: GNSS 기준국망 200: 데이터 서버
300: 하드웨어 바이어스 추정기 400: TEC 계산기
500: 전리층 TEC 변화 분석기 600: 오차정보 발생기
700: 기준 GNSS 수신기100: GNSS reference network 200: data server
300: Hardware Bias Estimator 400: TEC Calculator
500: ionospheric TEC change analyzer 600: error information generator
700: standard GNSS receiver

Claims (7)

위성에서 생성된 GNSS(Global Navigation Satellite System) 데이터를 인가 받는 복수의 GNSS 기준국망,
상기 GNSS 기준국망과 연결되어 있고, 상기 GNSS 기준국망으로부터 GNSS 데이터를 인가 받는 데이터 서버,
상기 데이터 서버와 연결되어 있고, 상기 데이터 서버로부터 GNSS 데이터를 인가 받아 GNSS의 하드웨어 바이어스 값을 추정하는 하드웨어 바이어스 추정기,
상기 데이터 서버 및 하드웨어 바이어스 추정기와 연결되어 있고, 상기 데이터 서버로부터 GNSS 데이터를 인가 받고, 상기 하드웨어 바이어스 추정기로부터 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 인가 받아 전리층의 TEC(Total Electron Contents) 값을 계산하는 TEC 계산기,
상기 TEC 계산기와 연결되어 기준 GNSS 값을 TEC 계산기로 인가하는 GNSS 안테나를 가지는 기준 GNSS수신기,
상기 TEC 계산기와 연결되어 있고, 상기 TEC 계산기로부터 TEC 값을 인가 받아 TEC의 변화를 분석하는 전리층 TEC 변화 분석기 그리고
상기 TEC 계산기 및 상기 전리층 TEC 변화 분석기와 연결되어 있고, 상기 TEC 계산기로부터 전달받은 TEC 값과, 상기 전리층 TEC 변화 분석기로부터 전달 받은 TEC 변화 값을 이용하여 오차 정보를 발생시키는 오차정보 발생기
를 구비하는 하드웨어 바이어스 계산 시스템.A plurality of GNSS reference stations that receive GNSS (Global Navigation Satellite System) data generated from satellites,
A data server connected to the GNSS reference station network and receiving GNSS data from the GNSS reference station network;
A hardware bias estimator connected to the data server and configured to receive GNSS data from the data server to estimate a hardware bias value of the GNSS;
A TEC calculator connected to the data server and a hardware bias estimator, receiving GNSS data from the data server, and receiving hardware bias estimation data from the hardware bias estimator to calculate Total Electron Contents (TEC) values of the ionosphere;
A reference GNSS receiver having a GNSS antenna connected to the TEC calculator to apply a reference GNSS value to the TEC calculator;
An ionospheric TEC change analyzer connected to the TEC calculator and analyzing the change of the TEC by receiving a TEC value from the TEC calculator;
An error information generator connected to the TEC calculator and the ionospheric TEC change analyzer and generating error information using the TEC value received from the TEC calculator and the TEC change value received from the ionospheric TEC change analyzer.
Hardware bias calculation system having a. GNSS(Global Navigation Satellite System) 기준국망으로부터 GPS(Global Positioning System) 데이터 및 GLONASS(Global Navigation Satellite System) 데이터를 데이터 서버로 받는 단계,
상기 데이터 서버로 받은 데이터를 저장하여 하드웨어 바이어스(hardware bias) 추정기로 전달하여 하드웨어 바이어스를 추정하는 단계,
상기 데이터 서버로부터 실시간 데이터와 GNSS 안테나를 갖는 기준 GNSS 수신기로부터 기준 GNSS 데이터, 그리고 상기 하드웨어 바이어스 추정기로부터 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 TEC 계산기로 각각 전달 받아서 통합하는 단계,
상기 TEC 계산기로부터 통합된 상기 GNSS 데이터와 상기 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 전달받은 전리층 TEC 변화 분석기에서 전리층 TEC 변화를 분석하는 단계, 그리고
상기 TEC 계산기로부터 통합된 상기 GNSS 데이터와 상기 하드웨어 바이어스 추정 데이터를 전달받고, 상기 전리층 TEC 변화 분석기로부터 상기 전리층 TEC 변화를 분석한 데이터를 전달받아서, 받은 데이터를 비교하여 오차를 계산하고 최종 오차 정보를 출력하는 단계
를 포함하는 GNSS 하드웨어 바이어스 계산 방법.Receiving Global Positioning System (GPS) data and Global Navigation Satellite System (GLONASS) data from a Global Navigation Satellite System (GNSS) reference network;
Estimating a hardware bias by storing the data received from the data server and transferring the data to a hardware bias estimator;
Receiving and integrating real-time data from the data server and reference GNSS data from a reference GNSS receiver having a GNSS antenna, and hardware bias estimation data from the hardware bias estimator to a TEC calculator, respectively;
Analyzing an ionospheric TEC change in an ionospheric TEC change analyzer receiving the GNSS data and the hardware bias estimation data integrated from the TEC calculator, and
Receive the GNSS data and the hardware bias estimation data integrated from the TEC calculator, receive the data analyzing the ionospheric TEC change from the ionospheric TEC change analyzer, compare the received data to calculate the error and obtain the final error information Output stage
GNSS hardware bias calculation method comprising a. 제 2항에서,
상기 하드웨어 바이어스 추정 단계는
바이너리 데이터(binary data)를 라이넥스 포맷(RINEX Format, Receiver Independent Exchange Format)으로 변환하는 단계,
추정시간 및 샘플링(sampling) 시간을 결정하는 단계,
항법데이터를 이용하여 위성의 위치를 계산하는 단계,
관측데이터를 이용하여 사용자의 위치를 계산하는 단계,
항법 신호의 전리층 통과지점을 계산하는 단계,
시선방향 전리층의 오차를 계산하는 단계,
수직방향 전리층의 총 전자수를 계산하는 단계,
GNSS 항법위성을 계산하는 단계,
수신기의 하드웨어 바이어스를 계산하는 단계,
상기 계산된 상기 수직방향 전리층의 총 전자수, 상기 GNSS 항법위성 그리고 상기 하드웨어 바이어스를 통해 하드웨어 바이어스 검증 프로세서를 작동하는 단계, 그리고
상기 검증 프로세서를 통해 하드웨어 바이어스 파일이 생성되는 단계
를 포함하는 GNSS 하드웨어 바이어스 계산 방법.3. The method of claim 2,
The hardware bias estimation step
Converting binary data into a RINEX Format (Receiver Independent Exchange Format),
Determining an estimated time and a sampling time,
Calculating the position of the satellite using the navigation data,
Calculating the location of the user using the observation data,
Calculating an ionospheric pass point of the navigation signal,
Calculating an error of the visual ionosphere,
Calculating the total number of electrons in the vertical ionizing layer,
Calculating GNSS navigation satellites,
Calculating a hardware bias of the receiver,
Operating a hardware bias verification processor through the calculated total number of electrons in the vertical ionizing layer, the GNSS navigation satellite and the hardware bias, and
Generating a hardware bias file through the verification processor
GNSS hardware bias calculation method comprising a. 제 3항에서,
상기 GNSS 항법위성을 계산하는 단계는,
사상함수를 이용하는 GNSS 하드웨어 바이어스 계산 방법.4. The method of claim 3,
Computing the GNSS navigation satellite,
GNSS hardware bias calculation method using mapping function. 제 3항에서,
GNSS 항법위성을 계산하는 단계는,
상기 GNSS 데이터를 GPS 데이터와 GLONASS 데이터로 분류하는 단계,
상기 분류된 데이터 중 상기 GPS 데이터의 바이어스 중에서 적어도 하나의 바이어스를 선택하는 단계,
상기 분류된 데이터 중 상기 GLONASS 데이터의 바이어스 중에서 적어도 하나의 바이어스를 선택하는 단계,
상기 GPS 데이터의 바이어스 중 선택된 바이어스와 상기 GLONASS 데이터의 바이어스 중 선택된 바이어스를 전달받아 하드웨어 바이어스 파일로 통합하는 단계, 그리고
상기 통합된 하드웨어 바이어스를 저장하는 단계
를 포함하는 GNSS 하드웨어 바이어스 계산 방법.4. The method of claim 3,
To calculate the GNSS navigation satellite,
Classifying the GNSS data into GPS data and GLONASS data;
Selecting at least one bias from among the biases of the GPS data among the classified data;
Selecting at least one bias among the biases of the GLONASS data among the classified data,
Receiving a selected bias of the bias of the GPS data and a selected bias of the GLONASS data and integrating the selected bias into a hardware bias file; and
Storing the integrated hardware bias
GNSS hardware bias calculation method comprising a. 제 5항에서,
상기 GPS 데이터의 바이어스는 GPS P1-P2 DCB(Differential Code Bias), GPS P1-C1 DCB, GPS C1-P2 DCB, GPS P2-C2 DCB 그리고 GPZ C1-C5로 분류되는 GNSS 하드웨어 바이어스 계산 방법.The method of claim 5,
The bias of the GPS data is classified into GPS P1-P2 Differential Code Bias, GPS P1-C1 DCB, GPS C1-P2 DCB, GPS P2-C2 DCB, and GPZ C1-C5. 제 5항에서,
상기 GLONASS 데이터의 바이어스는 GLONASS P1-C1 DCB 및 GLONASS P2-C2 DCB로 분류되는 GNSS 하드웨어 바이어스 계산 방법.The method of claim 5,
The bias of the GLONASS data is classified into GLONASS P1-C1 DCB and GLONASS P2-C2 DCB hardware bias calculation method.
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