The Ground-Based Augmentation System (GBAS) supports Global Navigation Satellite System (GNSS)-based aircraft approach and landings by providing differential corrections and integrity information to aircraft users. A GBAS ground facility continuously monitors and excludes the satellites affected by any system failure to guarantee the system integrity and safety. Among the error sources of GNSS positioning, the ionosphere is the largest and most unpredictable. Under unusual ionospheric conditions, the electron density varies dramatically and unpredictably, even across small regions. Such a spatially decorrelated ionosphere, if undetected, may cause an extremely large time delay difference in GNSS signals over short distances of just a few tens of kilometers, leading to unacceptably large residual errors even after applying differential corrections. The ionospheric threat mitigation is performed by utilizing the ionospheric anomaly threat model to assess the maximum undetected position errors that users should be protected from and to identify potential ionospheric threats. However, the ionospheric behavior differs from region to region. The current ionospheric threat model was developed based on historical GNSS observation data obtained from the Conterminous United States (CONUS) at mid-latitudes and thus cannot be applied any other regions such as those in low-latitude regions. Hence, it is required to develop new ionospheric threat model and mitigation method fitted to each region for worldwide GBAS operations.
This thesis presents new ionospheric anomaly threat model, validation methodology, and mitigation technique for GBAS operations in low-latitude regions where the ionospheric activity is known to be the most intense in the world. The thesis initially develops new ionospheric anomaly threat model that captures the low-latitude ionospheric behavior which is significantly different from what encountered in mid-latitude regions such as CONUS. Data processing from the GNSS for 123 active ionospheric days identifies 1017 anomalous ionospheric gradients caused by nighttime Equatorial Plasma Bubbles (EPBs). A significant number of gradients, including the largest verified gradient of 850.7 mm/km, exceed the upper bound (375–425 mm/km) of the CONUS threat model. This thesis defines a series of parameters to model the geometry of EPBs. A maximum ionospheric delay drop of 35 m and a transition zone between 20 and 450 km are estimated for EPBs that move roughly eastward and parallel to the geomagnetic equator with speeds of between 40 and 250 m/s.
While GNSS remote sensing techniques have been used to measure ionospheric gradients, the measurements can easily be corrupted during ionospheric disturbances. Extremely large ionospheric gradients are required to be validated before being declared to be real ionospheric events as opposed to artifacts of erroneous measurements. The use of existing methods is however limited due to the small size of EPBs compared to the baseline distances between GNSS network stations in low-latitude regions. Thus, this thesis proposes a multi-dimensional validation procedure which provides a comprehensive analysis of EPB gradient impacts in the spatial and temporal domains. This methodology utilizes a time-step method to estimate gradients over any short distance. Equatorial anomaly events are visualized in multiple time series by combining all available sources, including severe gradients observed from multiple widely spread stations, the estimated EPB and known satellite motions, and the known station locations. A similar ionospheric pattern over multiple station-satellite pairs supports the fact that they are impacted by the same EPB at different times and locations. An extreme ionospheric gradient of 501.2 mm/km observed in the Brazilian region during the 31 December 2013 EPB event is validated to be real using this methodology. The results demonstrate the effectiveness of the methodology for validating EPB-induced ionospheric spatial decorrelation.
Lastly, we assess EPB impacts on GBAS performance and develop new mitigation technique that improves the system availability. We first apply Position-Domain Geometry Screening (PDGS) which has been previously developed to mitigate anomalous ionospheric gradients induced by mid-latitude ionospheric storms. This method utilizes the threat model to estimate the largest position errors under the worst-case situations in which an extreme gradient is presumed to always exist. PDGS with a higher gradient bound for the EPB model brings excessive inflations of integrity parameters to eliminate a large number of potentially unsafe satellite geometries, decreasing the availability to 58.3%. A new probabilistic mitigation method, Monte Carlo-based PDGS (MC-PDGS), randomizes ionospheric scenarios using randomly generated parameter combinations within the threat model and assesses the ensemble impacts. By taking credit for a prior probability of an extreme EPB, this algorithm determines the inflated integrity parameters to meet the safety requirement in the probabilistic definition. This thesis shows that with this method, the system availability for category I precision approaches dramatically improved to 89.6% when a data-driven prior probability of $10^{-5}$ was applied. This performance improvement can be achieved without critical changes in the GBAS ground facility and avionics.
Global Navigation Satellite System (GNSS)의 성능 보강시스템인 Ground-Based Augmentation System (GBAS)는 항공기 사용자에게 오차보정 정보 및 무결성 정보를 지상시스템에서 제공하여, 항공기의 정밀 공항 접근 및 자동 착륙을 가능케 하는 시스템이다. GBAS는 사용자의 안전과 관련된 무결성 요구조건(integrity requirement)을 만족 시키기 위해서는 지상시스템에서 측위에 위협되는 요소들을 지속적으로 감시/검출 한다. GBAS 신호 오차 요인 중 전리층 공간 기울기(ionospheric spatial gradient)는 그 크기가 가장 크고 대비하기 힘들다. 만약 비정상 전리층 상태하에서 극심한 전리층 공간 기울기가 발생할 경우 GBAS 사용자와 지상시스템이 겪는 전리층 환경을 상이하게 되고, 만약 지상시스템에서 이를 감지하지 못할 경우 사용자는 보정정보를 적용한다 하더라도 허용 범위를 초과하는 잔류오차가 발생 할 수 있다. 이러한 전리층 위협의 완화는 전리층 위협 모델을 기반으로 예상 오차를 정량화하여 이루어 진다. 그러나 중위도 지역인 Conterminous United States (CONUS) GNSS 관측치를 이용하여 구축된 중위도 지역 전리층 위협 모델과 위협 완화 기법을 전리층 거동이 상이한 다른 지역에 적용하기는 불가능하다. 따라서 전 지구적 GBAS 운용을 위해서는 각 지역의 전리층 위협 모델 및 그에 맞는 위협 완화 기법 설계가 필수적으로 요구된다.
이 학위 논문에서는 가장 전리층 상태가 극심한 저위도 지역에서에도 강건한 GBAS 운용을 가능케 위한 새로운 전리층 위협 모델, 전리층 측정치 검증 기법 및 전리층 위협 완화 기법을 제안하였다. 이 논문은 먼저 중위도 지역과는 상이하게 다른 저위도지역의 전리층 거동을 반영한 새로운 전리층 위협 모델을 개발하였다. 전리층 활동이 상대적으로 활발한 브라질의 GNSS 데이터를 활용하였다. 분석 날짜는 24주기 태양활동 극대기인 2011년 4월에서 2014년 3월 사이의 전리층 활동이 활발한 123개의 날을 선정하였다. 데이터 처리 결과, 1017개의 큰 전리층 공간 기울기를 검출 하였으며, 밤 시간 동안의 Equatorial Plasma Bubble (EPB)에 의해 발생한 것으로 확인하였다. 850.7 mm/km의 가장 큰 기울기 뿐만 아니라, 많은 수의 기울기가 현재 상용 모델인 CONUS 전리층 위협 모델의 경계값인 375 – 425 mm/km를 상회하는 것으로 나타났다. 또한, 본 연구에서는 기울기 외에 EPB의 기하학적 구조 및 거동을 기술할 수 있는 추가적인 파라미터들도 정의하고 추정하였다. 그 결과 EPB는 35 m의 최대 전리층 지연 하락 및 20 - 450 km의 천이 구간의 공간 구조를 지니는 것으로 확인 하였으며, 40 – 250 m/s의 속도를 지니며 지자기 적도 기준 동쪽으로 이동하는 것으로 나타났다.
둘째, 이 학위 논문에서는 다차원적 해석을 통해 작은 공간규모의 전리층 공간 기울기 측정치를 검증하는 새로운 방법론을 개발하였다. 위협 모델 구축을 위한 데이터 처리 과정에서 많은 수의 전리층 기울기 관측치의 품질이 EPB에 동반된 전리층 섬광현상(ionospheric scintillation)에 의해 저해된다. 이러한 이유로 위협 모델 구축에서 사용될 전리층 기울기 관측치에 대해서는 엄격한 검증과정이 필수적으로 수반 되어야 한다. 그러나 상대적으로 작은 EPB의 공간 구조와 넓은 분포의 브라질 GNSS 네트워크로 인해 기존의 검증 기법들을 본 연구의 기울기 측정치 검증에 이용하기란 큰 제약이 따른다. 이와 달리 제안된 방법은 ‘time-step method’를 활용하여 검증을 수행한다. 해당 방법은 전리층 이상현상의 공간 규모(spatial scale)에 따라 기울기 계산과정에서 사용되는 기선(baseline)의 길이를 유동적으로 조정할 수 있게 해준다. 변환된 기울기 값들은 GNSS 데이터를 이용해 구축된 전리층 지도에 위성의 자취, 지상국 위치를 시간동시화(time synchronization) 시켜 함께 도식화 한다. 이러한 전리층 위협의 시각화는 전리층 이상현상이 언제, 어디에서 각 위성-지상국 조합의 시선벡터 (Line of sight)에 영향을 끼치며, 어떻게 큰 기울기 값을 발생시켰는지에 대한 분석을 가능케 한다. 만약 다중 위성-지상국 조합들이 동일한 전리층 이상현상의 영향을 받았다고 판단되면, 검증 대상인 극심한 전리층 기울기 측정치는 실제현상에 의한 것으로 확정 짓게 된다. 제시된 방법론 이용하여 2013년 12월 31일 브라질 지역에서 측정된 501.2 mm/km의 전리층 기울기에 대한 검증을 수행하였다. 전리층 위협 시각화를 통해 이날 다중 위성-지상국 조합들이 EPB에 의해서 영향을 받았으며, 모두 극심한 전리층 기울기 값을 나타내는 것으로 확인하였다. 이를 통해 관측된 기울기는 실제 이상 현상임을 확인하였고, 개발된 방법론의 유효성을 검증하였다.
마지막으로 개발된 EPB 위협 모델이 GBAS의 성능에 미치는 영향을 평가하고, 개선된 전리층 위협 완화 기법을 개발하였다. 먼저 현재 상용 GBAS에서 활용되는 전리층 위협 완화 기법인 Position-Domain Geometry Screening (PDGS)를 적용하였다. PDGS는 항상 전리층 기울기가 영향을 끼친다는 최악의 가정하에서 전리층 위협 모델 기반 최대 전리층 오차를 계산하고, 이를 기반으로 잠재적 전리층 위협을 완화 시킨다. CONUS 모델 보다 2배 이상 큰 전리층 기울기 경계값과 PDGS의 지나친 보수성으로 인해 무결성 파라미터(integrity parameter)의 과잉팽창이 발생하고, 이로 인해 많은 수의 위성기하가 비 가용하게 되었다. 결과적으로 시스템의 가용성(availability)은 58.3%로 확인하였다. 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션을 활용한 새로운 위협완화 기법인 Monte Carlo-based PDGS (MC-PDGS)는 전리층 위협 모델의 변수 조합을 무작위화하여, 전리층 기울기의 무결성 위협을 확률적으로 검토하게 된다. 또한 가장 극심한 EPB 기울기의 사전 발생확률을 모델링하고, 반영하여 무결성 위협의 확률적 정의를 만족하도록 무결성 파라미터의 팽창 정도를 결정하게 된다. 본 논문에서는 해당 방법을 활용하고, 데이터 기반으로 도출된 사전 확률 값인 $10^[-5}$를 적용하였을 때, 시스템 가용성이 89.6 %까지 상승하는 것으로 확인하였다. 이러한 성능 향상은 GBAS 하드웨어 및 비행전자 시스템의 변화없이 상용시스템에 적용 가능하다.
