KR101913032B1 - 상대 엔트로피를 이용한 gps 비정상 행동의 탐지 방법 및 장치 - Google Patents

상대 엔트로피를 이용한 gps 비정상 행동의 탐지 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법 및 장치가 제시된다. 일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법은, 수신된 GPS(Global Positioning System)로부터 의사 거리(pseudo range)를 측정하는 단계; 전처리 단계에서 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 산정된 판별 척도를 지연 좌표 임베딩 및 상대 엔트로피를 기반으로 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 후처리 단계; 상기 후처리 단계에서 산정된 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 미리 결정된 임계값과 비교 평가하는 단계; 및 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도가 상기 임계값 이상인 경우, GPS 비정상 행동으로 판별하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.

Description

상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING GPS ANOMALOUS BEHAVIOR WITH RELATIVE ENTROPY}
아래의 실시예들은 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 위성 장애 또는 측정 오류가 발생했을 때 탐지 시간을 크게 줄임으로써 보다 엄격한 무결성 요구 사항을 보장하는 향상된 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 기술을 제공하기 위한 기술에 관한 것이다.
글로벌 위치 확인 시스템(Global Positioning System: GPS)을 위한 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(Receiver Autonomous Integrity Monitoring: RAIM) 기술은 비정밀 접근(Non-Precision Approach: NPA) 또는 측면 네비게이션(Lateral Navigation: LNAV)을 통한 항공로(En-Route: ER)에 대한 민간 항공기와 같은 안전성이 중요한 GPS 어플리케이션에 무결성 모니터링 기능을 제공하기 위해 전념해 왔다. 그러나, 현존하는 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 방법은 심각한 GPS 장애가 발생할 경우 불충분한 관측 가능성 및/또는 사용자에게 특정된 경보 시간을 넘어서는 예기치 않은 경보로 인해 비행의 정밀 접근 및 착륙 단계에서의 가용성과 무결성에 대한 보다 엄격한 항공 요구 사항을 충족시키지 못할 수 있다. 이로 인해 위성 장애 또는 측정 오류가 발생했을 때 탐지 시간을 크게 줄임으로써 보다 엄격한 무결성 요구 사항을 보장하는 향상된 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)이 필요하다.
글로벌 항법 위성 시스템(Global Navigation Satellite System: GNSS) 서비스에 대한 사용자 성능 제약 조건의 확대와 다양한 분야에서 GPS(Global Positioning System)로 대표되는 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS)의 활용으로 인해 네비게이션 솔루션을 검증하기 위한 추가 정보를 제공하는 것이 점점 더 많아지고 있다. 특히, 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS)를 항공기 및 미사일 네비게이션 시스템과 같은 안전이 중요한 응용 분야에 통합할 수 있도록 하는 것이 중요하다.
이러한 안전 관련 분야에서 큰 위치 편차는 항공 네비게이션에 심각한 영향을 미치고 결과적으로 성능이 크게 저하될 수 있으므로, 사용자 위치 측정에 앞서 네비게이션 신호에서 잘못된 측정 소스를 탐지하고, 이를 제외하기 위해 위성의 무결성 모니터링을 고려해야 한다. 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS)에서 위성은 네비게이션 메시지에 위성 상태 정보를 전파하지만, 이 정보는 일정한 지연 후에 사용될 수 있다. 이러한 이유 때문에, 무결성과 관련된 높은 백분위(percentile) 민간 어플리케이션 요건을 충족할 수 있는 무결성 모니터링 및 보증 기능을 보유하지 못한다. 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS)이 위성 네비게이션 메시지를 통해 사용자에게 경보를 전송하려면 일반적으로 15분에서 수 시간 내인 오랜 시간이 필요하다.
이에 따라 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)에 대한 많은 유용한 연구가 다양한 어플리케이션에 사용되기 위해 수년 동안 수행되어 왔다. 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)은 사용자(여기에서, 항공기 수신기를 의미할 수 있다.)가 손상된 측정 데이터를 식별하고 제외함으로써 결과 위치의 품질을 가능한 안정적으로 평가하고 유지하기 위해 적용되는 방법이다. 이 방법은 과다한 관측을 사용하여 필요한 네비게이션 정확도 위반을 유발하는 관찰 오류가 있는지 여부를 감지한다. 이론적으로, 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 방법은 범위 도메인의 스냅샷(snapshot) 알고리즘과 위치 도메인의 칼만(Kalman) 필터를 기반으로 하는 알고리즘의 두 가지 범주로 나눌 수 있다. 외부 지원 장비가 필요 없는 스냅샷 알고리즘은 구현이 쉽고 현재까지 널리 사용되고 있다는 이점이 있다. 이러한 종류의 알고리즘에는 주로 패리티(parity) 공간 접근법, 오류의 최소 제곱의 합(sum of least squares of the error) 접근법 및 최대 간격 접근법 등이 있다. 최근에는 비선형 시스템 오류 진단에 칼만 필터를 기반으로 한 오류 진단 방법이 널리 사용되고 있다. 그리고 칼만(Kalman) 필터 알고리즘은 과거 이력 측정을 사용하여 측정 성능을 향상시킨다. 그러나, 측정 잡음은 가우시안 분포를 따르고 참(true)이 되기 쉽지 않으므로 칼만 필터는 성능 저하에 영향을 미칠 수 있는 부정확한 오차 모델을 사용해야 한다.
그러나, 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)에 대한 대부분의 연구들은 기존의 스냅샷 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 기법이 탐지 가능성이 낮다는 이론적 제한을 갖고 있기 때문에 주로 항공로(ER)에서 비정밀 접근(NPA)으로의 비행 단계에 중점을 두었다. 이 문제는 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)이 수직 위치 정보와 함께 항공기 안내에 특히 사용되어야 할 때 결정적으로 중요해진다. 비행 중 비정밀 접근(NPA) 단계를 통한 항공로(ER)에 대한 경보 제한은 상대적으로 크지만 수직 접근 안내(Approach with Vertical Guidance: APV) 서비스를 사용하는 접근법에서는 엄격하다.
따라서 어떤 위성의 범위 오차가 크지 않더라도 위치 오차가 검출되지 않는 작업에 대한 경보 제한을 넘어서는 위험한 허위의 정보(Hazardously Misleading In-formation: HMI)를 초래할 수 있다. 이러한 이유로, 위험한 허위의 정보(HMI)의 가능성은 수직 접근 안내(APV)에 대한 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)의 적용에서 고려될 필요가 있다. 일반적인 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 방법을 사용하는 사람은 위험한 허위의 정보(HMI)가 항상 무결성 요구 사항을 보장하기 위해 과도하게 높은 확률로 식별될 수 있음을 증명할 수는 없다.
한국공개특허 10-2001-0097597호는 이러한 의사위성을 이용한 항법 시스템에 관한 것으로, GPS 위성 신호를 수신할 수 없는 환경에서의 항법에 유용한 의사위성을 이용한 항법 시스템에 관한 기술을 기재하고 있다.
실시예들은 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법 및 장치 에 관하여 기술하며, 보다 구체적으로 위성 장애 또는 측정 오류가 발생했을 때 탐지 시간을 크게 줄임으로써 보다 엄격한 무결성 요구 사항을 보장하는 향상된 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 기술을 제공한다.
실시예들은 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 유클리드 거리(Euclidean distance)와는 다른 상대 엔트로피(relative entropy)와 통합함으로써 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 방식보다 더 빨리 GPS 오류를 식별할 수 있는 사용자 무결성 모니터를 제공하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
여기에서 상대 엔트로피는 2개의 데이터 스트림 간의 불일치를 평가하는 우도비(likelihood ratio) 접근법이 될 수 있고, 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)으로부터 얻어진 판별 척도(discriminant measure)와 새로운 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 설계의 상대 엔트로피를 연관시키기 위해 지연 좌표 임베딩(delay-coordinate embedding) 기술을 고려하고 전처리(preprocessed) 할 필요가 있다.
일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법은, 수신된 GPS(Global Positioning System)로부터 의사 거리(pseudo range)를 측정하는 단계; 전처리 단계에서 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 산정된 판별 척도를 지연 좌표 임베딩 및 상대 엔트로피를 기반으로 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 후처리 단계; 상기 후처리 단계에서 산정된 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 미리 결정된 임계값과 비교 평가하는 단계; 및 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도가 상기 임계값 이상인 경우, GPS 비정상 행동으로 판별하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
여기에서 상기 전처리 단계는, 측정된 GPS의 상기 의사 거리에 기초하여 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 판별 척도를 산정하는 전처리 단계일 수 있다.
상기 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 산정된 판별 척도는, 범위 잔여 오차의 제곱의 합(Sum of Squares of the Range Residual Error: SSE)을 기반으로 판별 측정할 수 있다.
상기 후처리 단계는, 상기 전처리 단계에서 산정된 상기 판별 척도를 샘플링 시간과 임베딩 차원을 통해 판별 척도의 시간 지연형으로 재구성하는 단계; 및 재구성된 상기 판별 척도의 시간 지연형을 정상 상태에 대한 이상 상태의 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 재구성된 상기 판별 척도의 시간 지연형을 정상 상태에 대한 이상 상태의 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 단계는, 상기 상대 엔트로피는 위성의 정상 상태의 판별 척도의 시간 지연형에 대한 위성의 이상 상태의 판별 척도의 시간 지연형의 통계적 분포 사이의 발산을 측정함에 따라 규칙성으로부터의 변화 정도를 평가 가능할 수 있다.
상기 미리 결정된 임계값은, 상기 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)에 의해 미리 결정된 임계값일 수 있다.
상기 미리 결정된 임계값은, 비정밀 접근(NPA)으로의 항공로에 대한 잘못된 경보의 허용 가능한 확률을 만족하는 누적 분포 함수를 통해 상기 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)로부터 결정될 수 있다.
상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도가 상기 임계값 이상인 경우, GPS 비정상 행동으로 판별하는 단계는, 비정상 행동을 포함하는 위성을 식별한 후에는 끊김 없는(incessant) 네비게이션을 보장하기 위해 손상된 위성을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 장치는, 수신된 GPS로부터 의사 거리(pseudo range)를 측정하는 의사 거리 측정부; 전처리부에서 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 산정된 판별 척도를 지연 좌표 임베딩 및 상대 엔트로피를 기반으로 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 후처리부; 및 상기 후처리부에서 산정된 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 미리 결정된 임계값과 비교 평가하고, 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도가 상기 임계값 이상인 경우, GPS 비정상 행동으로 판별하는 판단부를 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 전처리부는, 측정된 GPS의 상기 의사 거리에 기초하여 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 범위 잔여 오차의 제곱의 합(Sum of Squares of the Range Residual Error: SSE)을 기반으로 판별 척도를 산정할 수 있다.
상기 후처리부는, 상기 전처리부에서 산정된 상기 판별 척도를 샘플링 시간과 임베딩 차원을 통해 판별 척도의 시간 지연형으로 재구성하는 재구성부; 및 재구성된 상기 판별 척도의 시간 지연형을 정상 상태에 대한 이상 상태의 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 상대 엔트로피 반영부를 포함할 수 있다.
상대 엔트로피 반영부는, 상대 엔트로피는 위성의 정상 상태의 판별 척도의 시간 지연형에 대한 위성의 이상 상태의 판별 척도의 시간 지연형의 통계적 분포 사이의 발산을 측정함에 따라 규칙성으로부터의 변화 정도를 평가 가능할 수 있다.
상기 미리 결정된 임계값은, 비정밀 접근(NPA)으로의 항공로에 대한 잘못된 경보의 허용 가능한 확률을 만족하는 누적 분포 함수를 통해 상기 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)로부터 결정될 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록매체를 제공할 수 있다.
실시예들에 따르면 위성 장애 또는 측정 오류가 발생했을 때 탐지 시간을 크게 줄임으로써 보다 엄격한 무결성 요구 사항을 보장하는 향상된 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 기술을 제공하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
실시예들에 따르면 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 유클리드 거리(Euclidean distance)와는 다른 상대 엔트로피(relative entropy)와 통합함으로써 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 방식보다 더 빨리 GPS 오류를 식별할 수 있는 사용자 무결성 모니터를 제공하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 장치를 나타내는 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 GPS 위성의 추적 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 가시적인 위성의 수와 가시적인 시간의 길이를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 바이어스 에러의 주입 시 누락 감지 백분위(MDP)가 낮은 포인트로 선택되는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 무결성 모니터에 의한 급격한 측정 점프에 대한 검출 성능의 비교를 나타낸다.
도 7은 일 실시예에 따른 의사 거리 측정에 주입된 바이어스를 변화에 따른 검출률을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 바이어스 주입 시 추적되는 위성 위치를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 가시적인 위성에 대한 SSE/ENT의 오류 검출 성능을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 SSE/ENT의 비정상 탐지 성능을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 설명한다. 그러나, 기술되는 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시예들에 의하여 한정되는 것은 아니다. 또한, 여러 실시예들은 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 도면에서 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
아래의 실시예들은 위성 장애 또는 측정 오류가 발생했을 때 탐지 시간을 크게 줄임으로써, 보다 엄격한 무결성 요구 사항을 보장하는 향상된 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 기술을 제공할 수 있다.
더 구체적으로 실시예들은 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 유클리드 거리(Euclidean distance)와는 다른 상대 엔트로피(relative entropy)와 통합함으로써 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 방식보다 더 빨리 GPS 오류를 식별할 수 있는 사용자 무결성 모니터를 제공할 수 있다. 여기에서 상대 엔트로피는 2개의 데이터 스트림 간의 불일치를 평가하는 우도비(likelihood ratio) 접근법이 될 수 있다. 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)으로부터 얻어진 판별 척도(discriminant measure)와 새로운 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 설계의 상대 엔트로피를 연관시키기 위해 지연 좌표 임베딩(delay-coordinate embedding) 기술을 고려하고 전처리(preprocessed) 할 필요가 있다.
아래에서 시뮬레이션의 결과는 실시예들에 따른 사용자 무결성 모니터가 항공기의 접근 또는 착륙 단계에서 사용자에게 위험할 수 있는 비정상 상황을 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)보다 우수한 탐지 속도로 탐지함을 증명하며, GPS 신호의 탐지 이탈(오류)에 대한 확실한 대안임을 증명한다. 또한, 비교해 보면 일반적인 사용자 무결성 모니터보다 더 작은 비정상 기울기(gradient)를 더 빠르게 잡아낼 수 있음을 알 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법은, 수신된 GPS(Global Positioning System)로부터 의사 거리(pseudo range)를 측정하는 단계(110), 전처리 단계에서 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 산정된 판별 척도를 지연 좌표 임베딩 및 상대 엔트로피를 기반으로 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 후처리 단계(130), 상기 후처리 단계에서 산정된 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 미리 결정된 임계값과 비교 평가하는 단계(140), 및 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도가 상기 임계값 이상인 경우, GPS 비정상 행동으로 판별하는 단계(150)를 포함하여 이루어질 수 있다.
여기에서 상기 전처리 단계는, 측정된 GPS의 상기 의사 거리에 기초하여 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 판별 척도를 산정하는 전처리 단계(120)일 수 있다.
그리고 상기 후처리 단계(130)는, 상기 전처리 단계에서 산정된 상기 판별 척도를 샘플링 시간과 임베딩 차원을 통해 판별 척도의 시간 지연형으로 재구성하는 단계(131), 및 재구성된 상기 판별 척도의 시간 지연형을 정상 상태에 대한 이상 상태의 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 단계(132)를 포함할 수 있다.
사용자 무결성 모니터가 항공기의 접근 또는 착륙 단계에서 사용자에게 위험할 수 있는 비정상 상황을 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)보다 우수한 탐지 속도로 탐지할 수 있다.
아래에서 일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법의 각 단계에 대해 하나의 예를 들어 더 구체적으로 설명한다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법은 도 2의 일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 장치를 이용하여 더 구체적으로 설명할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 장치는 의사 거리 측정부(210), 후처리부(230) 및 판단부(240)를 포함하여 이루어질 수 있다. 실시예에 따라 일 실시예에 따른 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 장치는 전처리부(220)를 더 포함하여 이루어질 수 있다. 또한, 후처리부(230)는 재구성부(231) 및 상대 엔트로피 반영부(232)를 포함할 수 있다.
이에 따라 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 상대 엔트로피(relative entropy)와 통합함으로써 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 방식보다 더 빨리 GPS 오류를 식별할 수 있는 항공기의 접근 및 착륙 유도를 위한 사용자 무결성 모니터를 제공할 수 있다.
단계(110)에서, 의사 거리 측정부(210)는 수신된 GPS(Global Positioning System)로부터 의사 거리(pseudo range)를 측정할 수 있다. 이 때 별도의 GPS 수신부를 더 포함할 수 있으며, 이 경우 의사 거리 측정부(210)는 GPS 수신부로부터 정보를 전달 받을 수 있다.
단계(120)에서, 전처리부(220)는 측정된 GPS의 상기 의사 거리에 기초하여 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 판별 척도를 산정하는 전처리 단계를 수행할 수 있다.
이 때 상기 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 산정된 판별 척도는 범위 잔여 오차의 제곱의 합(Sum of Squares of the Range Residual Error: SSE)을 기반으로 판별 측정할 수 있다.
단계(130)에서, 후처리부(230)는 전처리부(220)의 전처리 단계에서 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 산정된 판별 척도를 지연 좌표 임베딩 및 상대 엔트로피를 기반으로 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 후처리 단계를 수행할 수 있다.
여기에서, 후처리부(230)는 재구성부(231) 및 상대 엔트로피 반영부(232)를 포함하여 이루어질 수 있다.
더 구체적으로 단계(131)에서, 재구성부(231)는 상기 전처리 단계에서 산정된 상기 판별 척도를 샘플링 시간과 임베딩 차원을 통해 판별 척도의 시간 지연형으로 재구성할 수 있다.
그리고 단계(132)에서, 상대 엔트로피 반영부(232)는 재구성된 상기 판별 척도의 시간 지연형을 정상 상태에 대한 이상 상태의 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정할 수 있다. 여기에서, 상기 상대 엔트로피는 위성의 정상 상태의 판별 척도의 시간 지연형에 대한 위성의 이상 상태의 판별 척도의 시간 지연형의 통계적 분포 사이의 발산을 측정함에 따라 규칙성으로부터의 변화 정도를 평가 가능할 수 있다.
단계(140)에서, 판단부(240)는 상기 후처리 단계에서 산정된 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 미리 결정된 임계값과 비교 평가할 수 있다.
여기에서, 상기 미리 결정된 임계값은 상기 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)에 의해 미리 결정된 임계값일 수 있다. 보다 구체적으로 설명하면, 상기 미리 결정된 임계값은 비정밀 접근(NPA)으로의 항공로에 대한 잘못된 경보의 허용 가능한 확률을 만족하는 누적 분포 함수를 통해 상기 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)로부터 결정될 수 있다.
그리고 단계(150)에서, 판단부(240)는 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도가 상기 임계값 이상인 경우, GPS 비정상 행동으로 판별할 수 있다. 이 때 비정상 행동을 포함하는 위성을 식별한 후에는 끊김 없는(incessant) 네비게이션을 보장하기 위해 손상된 위성을 제거할 수 있다.
한편, 또 다른 실시예에 따르면 앞에서 설명한 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록매체를 제공할 수 있다.
이와 같이, 실시예들은 더욱 엄격하게 통제된 정밀 접근 서비스를 위해 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)의 가용성을 높이기 위한 시도로서 탐지 가능성이 높은 범위의 신호에서 비정상적인 동작을 포착하는 보다 효율적인 접근 방식을 찾는 것이다. 관측된 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS) 신호의 이상 상태를 보다 신속하게 구분할 수 있는 한 가지 가능한 방법은 유클리드 공간에서 거리 측정을 사용하는 것보다 데이터 분포 간의 차이를 정확하게 계산하는 것이다.
그러므로 실시예들은 상대 엔트로피가 비정상 검출 문제에 매우 적합하고 두 데이터 분포간의 통계적 차이를 설명하는 복잡한 작업을 단순화하기 위한 간단하고 유용한 도구이기 때문에 종래의 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)에서 얻은 판별 측정과 함께 상대 엔트로피를 고려할 수 있다. 실시예들에 따른 무결성 모니터링 아키텍처의 상대 엔트로피와 함께 지연 좌표 임베딩 기법을 사용하여, 수신된 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS) 측정을 사용하여 달성된 범위 잔여 공간(range residual space)에서의 불규칙 시퀀스로 표시되는 오류 특징에 대한 유용한 정보를 추정할 수 있다. 또한, 이 협력 사용이 궁극적으로 데이터의 현재와 과거 추세 사이의 통계적 차이를 계산할 수 있기 때문에 상대 엔트로피와 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)으로부터 단일 시계열(single time series)을 연관시키는 또 다른 과제가 존재할 수 있다.
실시예들에 따른 GPS 비정상 탐지 전략을 평가하기 위해, 제주 국제 공항의 기준점에서 가상적으로 생성된 GPS 시뮬레이션 데이터 샘플을 작성하고 계단식 및 램프식 측정 오차에 의해 의도적으로 조정된 데이터로 시뮬레이션을 수행하였다. 테스트 결과, 제안된 방법이 기존의 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)보다 네비게이션 위성의 잘못된 동적(dynamics) 감지를 안정적이며 매우 빠르게 감지할 수 있음을 보여주었다. 이는 안전성에 대한 중요한 성능 요건을 갖춘 수직 접근 안내(APV) 서비스 제공을 가능하게 할 가능성이 있음을 의미한다. 그리고 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)과 함께 상대 엔트로피 기반 모니터링이라는 아이디어는 GPS 비정상 탐지 문제와 관련하여 일반적인 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)에 대한 대단히 고무적인 대안이다. 특히, 전형적인 모니터와 비교할 때 이 대안은 측정에 비정상의 존재에 대한 오류 검출 가능성을 증가시키고 작은 비정상에 대한 보다 빠른 검출 가능성을 보여준다.
이하에서는 식 1 내지 식 8을 참고하여 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지하는 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
일반적으로 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)은 위성의 범위 측정에서 불일치를 탐지하고 그들과 규칙성을 가장 잘 유지하는 사용자 위치를 측정할 수 있다. 이 때, 의사 거리 측정부(210)는 수신된 GPS(Global Positioning System)로부터 의사 거리(pseudo range)를 측정할 수 있다.
Figure 112017037731799-pat00001
이 GPS로부터 얻어진 의사 거리(pseudo range) 측정 벡터이고 N개의 네비게이션 위성이 존재한다고 가정하면, 선형화를 따른 관측된 측정치와 보정된 측정치 및 사용자 위치 간의 관계는 다음 식과 같이 표현될 수 있다.
[식 1]
Figure 112017037731799-pat00002
여기서,
Figure 112017037731799-pat00003
은 관측된 측정치와 보정된 측정치 간의 차이인 측정 잔여 벡터이고,
Figure 112017037731799-pat00004
은 Nx4 관측 행렬이며, 은 위치 편차와 명목상 벡터와 관련된 사용자 클럭 바이어스 편차를 포함하는 4x1 네비게이션 오류 상태 벡터이고,
Figure 112017037731799-pat00006
은 0인 평균과 공분산
Figure 112017037731799-pat00007
를 갖는 정규분포로 모델링될 수 있는 측정 잡음 벡터가 될 수 있다.
그리고 상태 벡터의 최소 제곱은 아래 식과 같이 계산될 수 있다.
[식 2]
Figure 112017037731799-pat00008
여기서,
Figure 112017037731799-pat00009
는
Figure 112017037731799-pat00010
의 의사 역변환(pseudo inverse)을 나타내며,
Figure 112017037731799-pat00011
,
Figure 112017037731799-pat00012
의 추정은
Figure 112017037731799-pat00013
이고, 범위 잔여 오차 벡터는
Figure 112017037731799-pat00014
로 정의될 수 있다.
전처리부(220)는 측정된 GPS의 상기 의사 거리에 기초하여 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 판별 척도를 산정할 수 있다. 범위 잔여 오차의 제곱의 합(Sum of Squares of the Range Residual Error: SSE)을
Figure 112017037731799-pat00015
로 정의하는 경우, 범위 잔여 오차의 제곱의 합(SSE)을 기반으로 한 판별 측정은 다음 식과 같이 표현될 수 있다.
[식 3]
Figure 112017037731799-pat00016
이 식은 GPS 오류 검출에 널리 사용되어 왔다. 일반적인 무결성 모니터링 절차에서, 거짓 경보 확률(probability of false alarm)(PFA)과 누락 탐지 확률(probability of missed detection)(PMD)을 특징으로 하는 가설 테스트를 기반으로 한 오류 탐지 작업은 오류 선언을 위해 임계값(threshold, T)에 대한 판별 측정을 확인할 수 있다. 거짓 경보 확률(PFA)과 누락 탐지 확률(PMD)은 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.
[식 4]
Figure 112017037731799-pat00017
여기에서, 임계값(T)은 일반적으로
Figure 112017037731799-pat00018
의 누적 분포 함수를 통해 직접 미리 결정되어 원하는 PFA와 PMD를
Figure 112017037731799-pat00019
으로 만들 수 있다. 여기서, PFA는 카이 제곱 분포에 의해 주어질 수 있다. 이는, 잔여 오차 통계 SSEK가
Figure 112017037731799-pat00020
의 2차 형식이고 정규 임의 측정 잡음 벡터
Figure 112017037731799-pat00021
에 대해 선형이기 때문이다. 비정상을 포함하는 위성을 식별한 후에는 끊김 없는(incessant) 네비게이션을 보장하기 위해 손상된 위성을 제거해야 한다.
한편, 엔트로피는 특히 무작위 변수가 정성적인(qualitative) 경우 확률 분포의 불규칙성 정도를 정의하는데 사용된다. 왜냐하면 무작위 변수에 대한 중심 경향의 척도로서 산술 평균을 계산하는 것이 타당하지 않기 때문이다. 샤논(Shannon) 엔트로피는 다음 식과 같이 정의되는 F의 분포를 갖는 이산 확률 변수에 대한 가장 대표적이며 가장 널리 알려진 정보 기준일 것이다.
[식 5]
Figure 112017037731799-pat00022
여기에서, x는 가능한 모든 이벤트 결과의 집합이 될 수 있다. 이것은 균일 분포의 구별과 무작위 변수의 분포를 직설적으로 결정하므로, F가 균일 분포일 때 최댓값을 얻을 수 있다.
특히, 상대 엔트로피는 정보 이론에서 가장 근본적인 척도 중 가장 두드러지며 흔치 않은 이벤트의 가능성을 평가할 때 그 역할에서 중요성을 이끌어낸다. 그것은 규칙성으로부터의 분리의 정도를 정량화할 때 마찬가지로 분포들 간의 거리 함수로서 예외적으로 정상적인 이해를 갖는다.
결과적으로 상대 엔트로피가 작을수록 더 좋으며, 두 정보 스트림 사이의 통계적 차이를 평가할 수 있는 확실한 척도가 될 수 있다.
Figure 112017037731799-pat00023
와
Figure 112017037731799-pat00024
에 대한 F 및 G의 두 가지 확률 분포가 주어지면, G에 대한 F의 상대 엔트로피가 기회 비율의 기댓값으로 정의될 수 있으며, 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.
[식 6]
Figure 112017037731799-pat00025
여기에서,
Figure 112017037731799-pat00026
는 F와 G의 크로스 엔트로피(cross entropy)가 될 수 있다. F = G일 때만 깁스의 부등식(Gibbs' inequality)
Figure 112017037731799-pat00027
을 만족한다. 일반적으로 상대 엔트로피는 기하학의 감각(Euclidean sense)에서 거리가 아니므로 대칭 제약과 삼각형 부등식이 만족되지 않는다 (예:
Figure 112017037731799-pat00028
). 이것은
Figure 112017037731799-pat00029
일 때만 정의된다.
2 개의 통계 가설 또는 2 개의 확률 분포 사이의 불일치의 척도인 상대 엔트로피는 바람직하게는 비정상 행동의 검출 문제에 적합하며, 이는 상대 엔트로피가 2 개의 정보 간 통계적 차이를 하나의 양의 실수로 기술(describing)하는 빈번하고 복잡한 할당을 감소시키는 기본적이고 유연한 장치이기 때문이다. 상대 엔트로피의 이러한 장점에 기인하여, 정상(healthy)인 경우는 두 확률 분포가 동일할 때 제로 상대 엔트로피에 의해 보장된다. 예를 들어 실제 환경에서는 확률적인 무작위 잡음에 의해 초래되는 0이 아닌 낮은 상대 엔트로피 수는 신뢰할 수 있지만, 상대 엔트로피는 시끄러운 환경에서 상당히 효율적으로 나타난다. 시스템이 사용 중 비정상 영역에 들어갔는지 여부는 임계값으로 결정할 수 있다. 여기에서 임계값은 전형적인 동작 조건하에서 기록된 두 개의 정보 스트림의 상대 엔트로피를 평가함으로써 설정될 수 있다.
도 1 및 도 2에서 설명한 바와 같이, 공중(airborne) 시스템에서 인공위성 오류 탐지를 가속화하기 위해, 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 알고리즘의 전제(premise)에 대한 상대 엔트로피의 추가를 확인할 수 있다. 지연 좌표 임베딩 및 상대 엔트로피는 종래의 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 아키텍처를 통해 판별 척도를 얻은 후에 후처리될 수 있다.
이러한 방식으로, 새롭게 제안된 판별 척도는 상대 엔트로피를 고려하여 비정상의 영향을 받을 때 명목상의 분포와는 다른 기본 신호 분포의 변화에 직접적으로 응답하고, 이어서 달성된 판별 척도의 어떤 피크를 사용하여 경보를 작동시킬 수 있다.
범위 잔여 오차를 고려하여 판별 척도와 같은 불규칙한 시계열(time series)을 식별하려고 시도할 때, 시리즈와 같은 어떤 유형의 활동이 생성되는지에 대한 즉각적인 조회가 이루어질 수 있다. 결정론적 관점에서, 시계열에서 관찰된 불규칙성은 네비게이션 위성의 내재적 동역학(dynamics)의 비선형성 및/또는 네비게이션 신호 경로 환경의 비선형성에 의해 자율적으로 전달될 수 있으며, 관찰 가능한 과거 용어를 미래의 것들로 매핑함으로써 포착될 수 있다. 이후, 처음에 변수 간의 선형 또는 비선형 결합에 도달할 수 있는 방법을 고려하여 지연 좌표 임베딩 접근법을 채택했으며, 이는 관측으로부터 동역학(dynamics)을 유도하는 주요 장치 중 하나이다. 이는 하나의 측정만으로부터 복잡한 비선형 구조의 내부 진행에 대한 유용한 정보를 추론할 수 있게 해준다.
후처리부(230)는 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 산정된 판별 척도를 지연 좌표 임베딩 및 상대 엔트로피를 기반으로 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정할 수 있다. 여기에서 위상 공간에서 수신된 동적(dynamic) 신호를 재구성하기 위해, 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 계산 과정에서 GPS 범위 잔여 오차의 제곱의 합
Figure 112017037731799-pat00030
으로부터 얻은 판별 척도
Figure 112017037731799-pat00031
는 다음과 같이 정의되는 판별 척도의 시간 지연형으로 변형될 수 있다.
[식 7]
Figure 112017037731799-pat00032
여기에서,
Figure 112017037731799-pat00033
은 지연 좌표 재구성을 관리하는 임베딩 차원이고
Figure 112017037731799-pat00034
는 샘플링 시간이다.
임베딩된 데이터 공간 [식 7]을 [식 6]에 대입하여
Figure 112017037731799-pat00035
에 대한
Figure 112017037731799-pat00036
의 상대 엔트로피, 즉
Figure 112017037731799-pat00037
, 를 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.
[식 8]
Figure 112017037731799-pat00038
여기에서,
Figure 112017037731799-pat00039
는 인공위성이 정상 상태일 때 판별 척도의 지연된 버전이 될 수 있다. GPS 비정상 행동의 경우는 판별 척도의 지연된 버전
Figure 112017037731799-pat00040
에 의해 형성된 분포의 형태를 변형시키며, 따라서 [식 8]의 상대 엔트로피는
Figure 112017037731799-pat00041
와
Figure 112017037731799-pat00042
의 통계적 분포 사이의 발산을 측정함으로써 규칙성으로부터의 변화 정도를 평가하는데 이용될 수 있다. 이에 따라 판단부(240)는 상기 후처리 단계에서 산정된 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 미리 결정된 임계값과 비교 평가할 수 있다.
일반적으로,
Figure 112017037731799-pat00043
와
Figure 112017037731799-pat00044
의 발산은
Figure 112017037731799-pat00045
와
Figure 112017037731799-pat00046
로 정규화 되어야 한다. 그러나, 이 용어들에 대해
Figure 112017037731799-pat00047
의 분포와
Figure 112017037731799-pat00048
의 분포 사이의 불일치의 변화를 증폭시키는 특정한 최종 목적을 가지고
Figure 112017037731799-pat00049
와
Figure 112017037731799-pat00050
에 의해 공식화 되도록 약간의 조정을 가한다. 이로 인해 불일치가 강화되어 경보가 더 빨리 활성화된다.
근본적으로 상대 엔트로피의 역할은
Figure 112017037731799-pat00051
와
Figure 112017037731799-pat00052
의 분포 사이에 어떤 차이가 있도록 하는 것이며, 이런 식으로 재구성된 입력 공간의 분포 조건이 불규칙하게 바뀌는 명백한 가정하에서 활용된다. 그런 다음, [식 8]에서 계산된 상대 엔트로피는 [식 4]에서 미리 설명된 것처럼 미리 결정된 임계값과 비교되어 경보가 발생되어야 하는지 여부가 결정된다.
실시예들에 따른 GPS 비정상 탐지 전략을 평가하기 위해, 제주 국제 공항 활주로 31번과 인접해 있는 가드 셸터(guard shelter) 근처에 위치한 기준 기지
Figure 112017037731799-pat00053
에서 가상으로 생성된 10 시간 길이(오전 8시부터 오후 6시까지)의 GPS 시뮬레이션 데이터 샘플을 작성하였다.
도 3은 일 실시예에 따른 GPS 위성의 추적 위치를 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하면, 고도 마스크가 5°일 때 주어진 위치에서 연속 10시간 동안 볼 수 있는 시뮬레이션된 GPS 위성의 하늘에서 추적되는 위치를 보여준다.
도 4는 일 실시예에 따른 가시적인 위성의 수와 가시적인 시간의 길이를 설명하기 위한 도면이다. 도 4를 참조하면, 가시적인 위성의 수와 가시적인 시간의 길이를 확인할 수 있다. 여기에서 GPS 위성의 수는 대부분 6 개 이상임을 분명하게 확인할 수 있다.
실험 목표는 시뮬레이션된 GPS 데이터를 사용하여 새로 제안된 판별 척도가 데이터 분포에 변화를 일으키는 오류로 잘못된 측정을 탐지하는데 필요한 시간을 줄일 수 있다는 것을 입증하는 것이다. 이러한 정상 상태와 비정상 상태 사이의 불일치를 검출하기 위해, 앞에서 언급한 [식 3]에 기술된 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 구조
Figure 112017037731799-pat00054
의 판별 척도는 먼저 수신된 GPS 의사 거리 측정치에 기초하여 계산되었다. 그 결과, 얻어진 측정치는 Ts = 1초의 샘플링 시간과 L = 10의 임베딩 차원을 가지고 [식 7]의 유형으로 재구성되었다.
도 5는 일 실시예에 따른 바이어스 에러의 주입 시 누락 감지 백분위(MDP)가 낮은 포인트로 선택되는 것을 설명하기 위한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 20m 바이어스와 15m 바이어스 에러가 주입되었을 때 누락 감지 백분위(MDP)가 적당히 낮은 포인트로 선택되었다. 누락 감지 백분위(MDP)는 제안된 무결성 모니터링 전략의 우수한 탐지 능력을 검증하기 위한 성능 지표 중 하나로 사용되었다.
다음으로, 재구성된 데이터 공간은 [식 8]에 공급되어
Figure 112017037731799-pat00055
로 된다. 그런 다음, SSE/ENT로 표시된 상대 엔트로피를 갖는 판별 척도에 의해 형성된 제안된 모니터는 SSE로 표시된 표준 무결성 모니터와 비교하여 평가되었다. 이러한 모니터에 대한 적절한 임계값
Figure 112017037731799-pat00056
는 시간 당
Figure 112017037731799-pat00057
의 비정밀 접근(NPA)으로의 항공로에 대한 잘못된 경보의 허용 가능한 확률을 만족하는
Figure 112017037731799-pat00058
의 누적 분포 함수를 통해 일반 GPS 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 접근법으로부터 결정된다.
테스트에서 두 가지 유형의 오류를 고려하였다. 하나는 발진기(oscillator)로 인해 발생하는 GPS 수신기 클럭 바이어스의 큰 변화와 같이 크고 즉각적인 측정 점프를 초래하고 나쁜 천체력(ephemeris) 업로드로 인해 발생할 수 있는 스탭-유형이며, 다른 하나는 위성 발진기 오류로부터의 느린 코드 및 반송파 위상 드리프트를 초래하는 램프-유형이다. 이러한 즉각적인 점프 오차의 영향을 시뮬레이션 하기 위해, 우선 오전 11시와 오후 2시에 각각 한 시간씩 SV21의 의사 거리 측정에 20m 바이어스를 삽입하였다.
도 6은 일 실시예에 따른 무결성 모니터에 의한 급격한 측정 점프에 대한 검출 성능의 비교를 나타낸다. 도 6에 도시된 바와 같이, 무결성 모니터에 의한 급격한 측정 점프에 대한 검출 성능의 비교 결과, 표준 모니터인 SSE에 의해 그러한 결함을 신뢰성 있게 검출할 가능성이 없는 것처럼 보인다. 반면에, 제안된 모니터인 SSE/ENT는 대부분 20m 바이어스의 레벨을 감지할 수 있어서 SSE/ENT의 고장 감지 능력이 SSE보다 우수하다는 것은 분명하다.
도 7은 일 실시예에 따른 의사 거리 측정에 주입된 바이어스를 변화에 따른 검출률을 설명하기 위한 도면이다.
또한, 오전 11시에 SV21의 의사 거리 측정에 주입된 바이어스를 변화시킴으로써
Figure 112017037731799-pat00059
스텝-유형 오류 탐지 능력 수준을 평가하는 테스트를 수행하였다. 테스트의 결과, 도 7에 도시된 바와 같이 SSE/ENT의 검출률은 SSE의 검출률보다 항상 높다. 신뢰할 수 있고 끊김 없는 네비게이션에 중요하지 않은 작은 범위의 오류 조차도 신속하게 대응하고 주의를 기울임으로써 제안된 오류 탐지 전략에 의해 무시될 수 있음을 알아야 한다. 예를 들어, 거리 측정 중 하나에 +20m 바이어스가 있는 경우, 제안된 누락 감지 백분위(MDP)와 표준 무결성 모니터가 각각 40% 및 95% 미만으로 표시된다.
도 8은 일 실시예에 따른 바이어스 주입 시 추적되는 위성 위치를 설명하기 위한 도면이다. 그리고 도 9는 일 실시예에 따른 가시적인 위성에 대한 SSE/ENT의 오류 검출 성능을 설명하기 위한 도면이다.
제안된 무결성 모니터링 전략을 더 평가하기 위해, +25m 바이어스가 11am - 12pm와 2pm - 3pm 사이에 주입될 때 보이는 모든 위성에 대해 누락 감지 백분위(MDP)를 비교하였다. 이 기간에 추적되는 각 위성 위치가 도 8에 표시되어 있다. 여기서, +는 인접한 위성 식별 번호를 나타낸다. 도 9를 참조하면, 제안된 SSE/ENT가 모든 가시적인 위성에 대해 SSE보다 현저하게 더 빨리 오류를 검출할 수 있다는 것을 다시 한번 확인할 수 있다.
마지막으로, SSE/ENT의 발산 검출 성능을 검출 시간의 관점에서 테스트 하였으며, 오전 11시부터 시작하는 SV4와 오후 12시부터 시작하는 SV19에 720초 동안 0.05 m/s 램프 유형 결함을 삽입하여 SSE와 비교하였다.
도 10은 일 실시예에 따른 SSE/ENT의 비정상 탐지 성능을 설명하기 위한 도면이다. 도 10에서 증명되는 결과는 SSE/ENT가 비정상 탐지에서 SSE보다 빠르다는 것을 명확히 보여준다. 제안된 SSE/ENT가 잘못된 측정에 덜 민감하다는 것이 다시 한번 확인되었다.
표 1은 SSE 및 SSE/ENT의 탐지 시간을 나타낸다.
[표 1]
Figure 112017037731799-pat00060
표 1의 결과는 30 Monte Carlo 시뮬레이션에서 얻어졌다. 여기에서 표시된 "NG"는 해당 모니터가 이 테스트에서 발산을 감지하지 못했음을 나타낸다. 따라서 SSE/ENT는 현재 사용중인 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)보다 비정상 발산 감지에 훨씬 더 적합하다.
이상에서 설명한 바와 같이, GPS의 무결성을 보호하기 위한 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 기술은 GPS 사용자를 위협하는 비정상의 신속한 탐지와 정확한 진단을 통해 항공로(ER)에서 비정밀 접근(NPA)까지의 비행 단계에서 안전이 중요한 민간 항공기에 활용되어왔다. 중요한 GPS 오류의 경우에 사용자에게 특정 시간 이내로 강력한 경고를 보낸 결과 비정상을 포함하는 GPS 신호를 통해 사용자가 부정확한 위치를 얻게 된다면, 이 허위 정보는 공중 네비게이션에 큰 영향을 주어 막대한 재난을 일으킬 것이다. 그러나, 기존의 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 방법의 성능은 수직 접근 안내(APV) 서비스가 가용성 및 무결성에 대한 보다 엄격한 항공 요구 사항을 준수해야 하므로 수직 위치 정보가 있는 항공기 지침에 대해서는 유효하지 않을 수 있다. 비행의 비정밀 접근(NPA) 단계를 통한 항공로(ER)에 대한 경보 제한은 비교적 크지만 수직 접근 안내(APV)에 대해서는 엄격하다.
이로 인해 위성 장애 또는 측정 오류가 발생했을 때 탐지 속도가 현저하게 증가하여 수직 접근 안내(APV) 서비스의 사용을 지원하는데 필요한 보다 엄격한 무결성에 접근하는 혁신적인 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 아키텍처가 탄생하였다. 실시예들은 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 방식보다 빠르게 네비게이션 시스템 오류를 탐지하고 이를 상대 엔트로피와 결합시켜 사용자에게 알려주는 간단하면서도 효과적인 사용자 무결성 모니터를 제공할 수 있다. 이는 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 기법에서처럼 기하학의 감각(Euclidean sense)에서 거리 측정을 사용하는 것과는 완전히 다른, 두 데이터 스트림 간의 불일치를 평가하는 우도비 접근법이다. 또한, 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)에서 얻은 판별 척도와 새로운 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 설계의 상대 엔트로피를 연관시키려면 지연 좌표 임베딩 기술이 고려되고 전처리되어야 한다.
시뮬레이션 결과, 제안된 사용자 무결성 모니터가 GPS 위성 오류를 만족스럽게 탐지할 수 있으며 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM) 대안의 좋은 후보가 될 수 있음을 입증하였다. 또한, 제안한 방법은 항공기의 접근이나 착륙 단계에서 사용자에게 안전하지 않은 허위 물질이 될 수 있는 비정상에 대해 전형적인 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)에 비해 높은 수준의 탐지 속도를 보여준다. 더 구체적으로, 제안된 새로운 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)은 현재 사용중인 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)보다 비정상적 발산 감지에 훨씬 더 적합하다는 것을 보여 주었다. 이는 일반 사용자 무결성 모니터보다 더 빠르게 비정상 기울기를 포착할 수 있게 할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 수신된 GPS(Global Positioning System)로부터 의사 거리(pseudo range)를 측정하는 단계;
    전처리 단계에서 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 산정된 판별 척도를 지연 좌표 임베딩 및 상대 엔트로피를 기반으로 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 후처리 단계;
    상기 후처리 단계에서 산정된 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 미리 결정된 임계값과 비교 평가하는 단계; 및
    상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도가 상기 임계값 이상인 경우, GPS 비정상 행동으로 판별하는 단계
    를 포함하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 전처리 단계는,
    측정된 GPS의 상기 의사 거리에 기초하여 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 판별 척도를 산정하는 전처리 단계인 것
    을 특징으로 하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 산정된 판별 척도는,
    범위 잔여 오차의 제곱의 합(Sum of Squares of the Range Residual Error: SSE)을 기반으로 판별 측정하는 것
    을 특징으로 하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 후처리 단계는,
    항공기의 접근 및 착륙 유도를 위하여 상기 전처리 단계에서 산정된 상기 판별 척도를 샘플링 시간과 임베딩 차원을 통해 판별 척도의 시간 지연형으로 재구성하는 단계; 및
    재구성된 상기 판별 척도의 시간 지연형을 정상 상태에 대한 이상 상태의 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 단계
    를 포함하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 재구성된 상기 판별 척도의 시간 지연형을 정상 상태에 대한 이상 상태의 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 단계는,
    상기 상대 엔트로피는 위성의 정상 상태의 판별 척도의 시간 지연형에 대한 위성의 이상 상태의 판별 척도의 시간 지연형의 통계적 분포 사이의 발산을 측정함에 따라 규칙성으로부터의 변화 정도를 평가 가능한 것
    을 특징으로 하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 미리 결정된 임계값은,
    상기 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)에 의해 미리 결정된 임계값인 것
    을 특징으로 하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 미리 결정된 임계값은,
    비정밀 접근(NPA)으로의 항공로에 대한 잘못된 경보의 허용 가능한 확률을 만족하는 누적 분포 함수를 통해 상기 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)로부터 결정되는 것
    을 특징으로 하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도가 상기 임계값 이상인 경우, GPS 비정상 행동으로 판별하는 단계는,
    비정상 행동을 포함하는 위성을 식별한 후에는 끊김 없는(incessant) 네비게이션을 보장하기 위해 손상된 위성을 제거하는 단계
    를 포함하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법.
  9. 수신된 GPS로부터 의사 거리(pseudo range)를 측정하는 의사 거리 측정부;
    전처리부에서 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 산정된 판별 척도를 지연 좌표 임베딩 및 상대 엔트로피를 기반으로 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 후처리부; 및
    상기 후처리부에서 산정된 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 미리 결정된 임계값과 비교 평가하고, 상기 상대 엔트로피 기반 판별 척도가 상기 임계값 이상인 경우, GPS 비정상 행동으로 판별하는 판단부
    를 포함하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 전처리부는,
    측정된 GPS의 상기 의사 거리에 기초하여 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)을 통해 범위 잔여 오차의 제곱의 합(Sum of Squares of the Range Residual Error: SSE)을 기반으로 판별 척도를 산정하는 것
    을 특징으로 하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 후처리부는,
    항공기의 접근 및 착륙 유도를 위하여 상기 전처리부에서 산정된 상기 판별 척도를 샘플링 시간과 임베딩 차원을 통해 판별 척도의 시간 지연형으로 재구성하는 재구성부; 및
    재구성된 상기 판별 척도의 시간 지연형을 정상 상태에 대한 이상 상태의 상대 엔트로피 기반 판별 척도를 산정하는 상대 엔트로피 반영부
    를 포함하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상대 엔트로피 반영부는,
    상대 엔트로피는 위성의 정상 상태의 판별 척도의 시간 지연형에 대한 위성의 이상 상태의 판별 척도의 시간 지연형의 통계적 분포 사이의 발산을 측정함에 따라 규칙성으로부터의 변화 정도를 평가 가능한 것
    을 특징으로 하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 미리 결정된 임계값은,
    비정밀 접근(NPA)으로의 항공로에 대한 잘못된 경보의 허용 가능한 확률을 만족하는 누적 분포 함수를 통해 상기 표준 수신기 자율 무결성 모니터링(RAIM)로부터 결정되는 것
    을 특징으로 하는 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 장치.
  14. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 상대 엔트로피를 이용한 GPS 비정상 행동의 탐지 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록매체.
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