Abstract:
본원은 다중 GNSS를 활용한 위치영역 Hatch 필터 기반 위치 추정 방법 및 장치에 관한 것으로서, 위치 추정 방법은, (a) k번째 시점에서 복수의 GNSS 위성 중 하나 이상의 가시위성이 존재하는 경우, GNSS 수신기가 상기 하나 이상의 가시위성으로부터 GNSS 원시 데이터를 제공받는 단계, (b) 위치영역 Hatch 필터가 시전달용 간접 측정치를 이용하여 상기 k번째 시점보다 이전인 (k-1)번째 시점에서의 이전 위치 추정치를 상기 k번째 시점에서의 금번 위치 추정치로 시전달(time propagation)하는 단계를 포함하되,상기 복수의 GNSS 위성은 서로 다른 종류의 위성을 포함하고, 상기 이전 위치 추정치 및 상기 금번 위치 추정치는, 상기 GNSS 수신기의 추정 위치 및 상기 복수의 GNSS 위성에 대한 상기 GNSS 수신기의 추정 시계오차를 포함하며, 상기 시전달용 간접 측정치는, 상기 GNSS 원시 데이터를 고려하여 생성되는 실제 측정치 및 상기 GNSS 수신기의 시계오차 조건과 동적 상태 조건을 고려하여 생성되는 가상 측정치를 포함한다.
Abstract:
지역전리층지도 생성 장치 및 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 지역전리층지도 생성 장치는, 위성으로부터 GPS 신호를 수신하도록 서로 다른 위치에 배치되는 복수개의 GPS 수신기 각각에 대응하여 할당되는 복수개의 지역필터를 포함하여, 각 지역필터에 의한 각 전리층 통과지점(IPP)에서의 수직 전리층 지연 추정값과 추정 오차값을 포함하는 비정상 수직 전리층 지연 정보 및 각 GPS 수신기의 차분 코드 바이어스(DCB)를 추정하는 지역필터부로부터 전달받은 복수개의 비정상 수직 전리층 지연 정보에 기초하여 비정상 위성 또는 비정상 GPS수신기를 검출하고, 상기 비정상 위성 또는 상기 비정상 수신기에 대응하는 비정상 수직 전리층 지연 정보를 제외한 정상 수직 전리층 지연 정보 세트를 생성하는 고장 검출부 및 상기 정상 수직 전리층 지 정보 세트에 기초하여 미리 설정된 복수의 전리층 측정 지점(IGP)에 대한 지역전리층지도를 생성하는 지역전리층지도 생성부를 포함할 수 있다.
Abstract:
The present invention relates to an apparatus for processing driving image data using a global navigation satellite system (GNSS) to acquire time, position information and an image frame of a vehicle using only a driving image by including the time and the position information in the driving image of the vehicle. The apparatus includes: a time and position information extraction unit to extract integerized time and position information from GNSS data acquired from a GNSS data receiving unit; an image data receiving unit to receive an original image data; a frame information extraction unit to extract frame data from the original image data received from the image data receiving unit; and a data synchronization unit to output image data having the image and information synchronized by adding the intergerized time and position information to the frame information. Thus, time, position information and an image frame of a vehicle can be acquired by using only a driving image, and the image data, the time, and the position information can be acquired by simply extracting the driving image without performing a separate character recognition to extract the information (time and position information) included in the image.