한국형 위성항법시스템(KPS)의 활용을 위한 정밀궤도결정 성능 분석 = Performance Analysis of Precise Orbit Determination for the Korean Positioning System (KPS)

국문 초록 (Abstract)

한국형 위성 항법 시스템(Korean Positioning System, KPS)은 한반도 및 인근 지역에 고정밀 항법 서비스를 제공하기 위한 대한민국의 독자적인 지역 위성항법시스템 (Regional Navigation Satellite System, RNSS)으로, 4차 산업혁명 시대의 도래에 따른 고정밀 항법 서비스의 필요성, 전시 상황으로 인한 항법 서비스 이용 제한과 같은 문제를 대비하여 향후 미국에서 개발한 전역 항법 시스템 중 하나인 GPS(Global Positioning System) 의존도를 줄이는 것을 목표로 한다. 항법 서비스 정확도는 항법 위성의 위치 정확도에서 산출되기 때문에 고정밀 항법 서비스 제공을 위해서는 위성의 정확한 위치 정보, 즉 정밀 궤도결정 기술이 필수적이다.
본 연구에서는 동역학 모델, 관측 모델, 추정 필터라는 세 가지 핵심 요소를 기반으로 궤도결정 알고리즘을 구성하였다. 동역학 모델은 이론적인 2체 방정식에 지구 비대칭 중력장, 태양 복사압, 3체 중력과 같은 섭동 항을 추가하였고, 관측 모델은 항법 측정치 중 하나인 코드 의사거리 모델(code pseudorange model)을 활용했다. 특히 추정 기법으로는 후처리 방식의 가중치 최소자승법(Weighted Least Squares, WLS), 실시간 필터인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF) 총 두 가지를 적용하였다. 현재 KPS는 실 운용 전 단계이므로, 관측 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해 일본의 지역 항법 시스템인 QZSS(Quasi Zenith Satellite System) 데이터를 활용하였으며, 관측 데이터와 항법 데이터를 RINEX(Receiver Independent Exchange) 형식으로 수집하여 궤도결정에 필요한 입력 값을 구성하였다.궤도결정 결과는 IGS(International GNSS service)에서 제공하는 정밀 궤도력과 비교함으로써 정밀도를 평가하였으며, 궤도결정 성능 분석은 RSW 좌표계 위치 성분 오차, 항법 위성 궤도 및 시계오차 성분을 표현하는 URE(User Range Error)를 기준으로 수행되었다. 본 연구에서 궤도결정을 수행한EKF를 활용한 궤도결정 결과는 QZSS-2, QZSS-3 위성 모두 약 2m이내의 radial 오차와 15~30m 수준의 Cross/Along track 위치 오차, URE rms 1.5m 수준의 정밀도를 보였다. WLS를 활용한 궤도결정은 관측 데이터 분량에 따라 2시간, 6시간, 12시간, 24시간 총 4가지 경우로 나누어 수행하였으며, 12시간 이상 분량의 데이터를 활용할 경우 궤도결정 정밀도가 급격히 향상되었다. QZSS-2 위성의 경우 URE rms 0.5m 수준의 정밀도를 보이며 EKF보다 향상된 결과를 보였고, QZSS-3 위성의 경우 QZSS-2 위성에 비해 동역학 모델 오차에 민감하게 반응하여 EKF 보다 낮은 정밀도를 보였다. 이를 기반으로 동역학 모델 정밀도가 궤도결정 정밀도에 미치는 영향을 확인할 수 있었고, WLS 기반 궤도결정의 정밀도를 향상시키기 위해서는 보다 정밀한 동역학 모델 구현이 필요함을 시사한다. 일정 수준의 오차를 가지는 동역학 모델을 기반으로 궤도결정을 수행할 경우 WLS 보다 EKF 기반 궤도결정 결과가 더 정밀할 수 있다는 점을 확인했다.

목차 (Table of Contents)

• 차 례
• 그 림 차 례 vi
• 표 차 례 viii
• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 필요성 1
• 1.2 연구 목적 및 의의 3
• 1.3 연구 내용 및 방법 3
• 1.4 논문 개요 4
• 제 2 장 한국형 위성 항법 시스템 5
• 2.1 위성 항법 시스템 5
• 2.1.1 전역 위성 항법 시스템(GNSS) 5
• 2.1.2 지역 위성 항법 시스템 (RNSS) 7
• 2.2 한국형 위성 항법 시스템 8
• 제 3 장 QZSS data 처리 10
• 3.1 QZSS RINEX file 구성 및 처리 10
• 3.1.1 항법 데이터 (Navigation data) 10
• 3.1.2 관측 데이터 (Observation data) 15
• 3.2 후처리 데이터 구성 및 처리 18
• 3.2.1 SP3 data 18
• 3.2.2 CLK data 21
• 3.2.3 TRO data 22
• 제 4 장 QZSS 궤도결정 시뮬레이션 구성 25
• 4.1 동역학 모델 25
• 4.2 상태벡터 28
• 4.3 좌표계 28
• 4.4 시간계 29
• 4.5 코드 의사거리(code pseudorange) 관측 모델 30
• 4.5.1 기하학적 거리 30
• 4.5.2 대류층 지연 오차 32
• 4.5.3 이온층 지연 오차 32
• 4.5.3 상대론적 시간 보정 33
• 4.5.4 위성 시계오차 34
• 4.5.5 지상국 시계오차 35
• 4.6 추정 필터 36
• 4.6.1 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF) 37
• 4.6.2 가중치 최소자승법(Weighted Least Squares method, WLS) 41
• 제 5 장 결과 45
• 5.1 사용자 거리 오차(User Range Error, URE) 48
• 5.2 확장 칼만 필터(EKF) 궤도결정 결과 49
• 5.3 가중치 최소자승법 궤도결정 결과 55
• 제 6 장 결론 67
• 참고 문헌 71
• ABSTRACT 73