LQR 제어 방법과 CNN-LSTM 모델을 활용한 DGPS 위치보정 기법

Abstract

본 논문에서는 DGPS 기반 GNSS 수신기로부터 수신된 위치정보(위도, 경도)를 LQR 선형 제어방법과 CNN-LSTM 모델을 사용하여 보정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 전처리에 LQR 선형 제어방법을 사용하였고, 그 결과를 CNN-LSTM 모델에서 후처리하였다. 전처리 부분에서는 상태 공간 방정식을 정의하고 LQR 최적 제어 이론을 활용하여 State Cost Matrix와 Control CostMatrix를 구성하고 최적 제어 이득 K를 도출하였다. 후처리 부분에서는 LQR 전처리 결과를 CNN-LSTM 모델의 입력값으로 사용하여 위치정보를 보정하였다. 실험 데이터는 약 3시간 동안 측정한 GNSS 실측 데이터에서 위치정보를 추출한 10,000개의 데이터를사용하였다. 성능 평가는 선형 제어 전처리가 없는 CNN-LSTM 모델과 최대 거리오차를 비교하였고, 제안 기법은 약 0.1m의 오차를보여주었다. 본 논문에서는 DGPS 위치정보를 RTK 위치정보 수준으로 보정함으로써 비용효율성과 정밀도를 동시에 만족할 수 있다.

In this paper, we have proposed a technique to correct the location information(latitude and longitude) receivedfrom a DGPS-based GNSS receiver using the LQR linear control method and the CNN-LSTM model. The proposedtechnique utilizes the LQR linear control technique for preprocessing, and the preprocessed results have been usedin the CNN-LSTM model to correct the location information. In the preprocessing section, the state-spaceequation has been defined, the State Cost Matrix and Control Cost Matrix have been constructed using the LQRoptimal control theory, and the optimal control gain K has been derived. In the postprocessing section, thelocation information was corrected using the CNN-LSTM model with the LQR preprocessing results. In order toevaluate the performance, the maximum distance error has been compared with CNN-LSTM model without linearcontrol preprocessing. The proposed technique has shown an error of about 0.1m. The proposed technique in thispaper might correct the DGPS location information to the RTK location information level.