GNSS NLOS Signal Classifier with Successive Correlation Outputs using CNN

Sangjae Cho; Jeong-Hoon Kim

doi:10.11003/JPNT.2023.12.1.1

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저자정보: Sangjae Cho (Graduate School of Mobility Korea Advanced Institute of Science and Technology Daejeon 34051 Korea) Jeong-Hoon Kim (Graduate School of Mobility Korea Advanced Institute of Science and Technology Daejeon 34051 Korea)

저널정보: 사단법인 항법시스템학회 Journal of Positioning, Navigation, and Timing Journal of Positioning, Navigation, and Timing 제12권 제1호

발행연도: 2023.3

수록면: 1 - 9 (9page)

DOI: 10.11003/JPNT.2023.12.1.1

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The problem of classifying a non-line-of-sight (NLOS) signal in a multipath channel is important to improve global navigation satellite system (GNSS) positioning accuracy in urban areas. Conventional deep learning-based NLOS signal classifiers use GNSS satellite measurements such as the carrier-to-noise-density ratio (CN_0), pseudorange, and elevation angle as inputs. However, there is a computational inefficiency with use of these measurements and the NLOS signal features expressed by the measurements are limited. In this paper, we propose a Convolutional Neural Network (CNN)-based NLOS signal classifier that receives successive Auto-correlation function (ACF) outputs according to a time-series, which is the most primitive output of GNSS signal processing. We compared the proposed classifier to other DL-based NLOS signal classifiers such as a multi-layer perceptron (MLP) and Gated Recurrent Unit (GRU) to show the superiority of the proposed classifier. The results show the proposed classifier does not require the navigation data extraction stage to classify the NLOS signals, and it has been verified that it has the best detection performance among all compared classifiers, with an accuracy of up to 97%.

#GNSS #multipath #NLOS #CNN

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Sangjae Cho

소속기관 Graduate School of Mobility Korea Advanced Institute of Science and Technology Daejeon 34051 Korea

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 기타 공학

논문수 2 이용수 4

Jeong-Hoon Kim

소속기관 Graduate School of Mobility Korea Advanced Institute of Science and Technology Daejeon 34051 Korea

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 기타 공학

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