본 연구실은 차세대 위성항법시스템(GNSS) 신호 설계와 수신기 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. GNSS 신호 설계는 다양한 위성 시스템(GPS, Galileo, BeiDou, QZSS 등)과의 호환성, 스펙트럼 효율성, 그리고 재밍 및 간섭 환경에서의 견고성을 모두 고려해야 하는 복합적인 분야입니다. 연구실에서는 신호의 변조 방식, 주파수 대역, 코드 구조 등 신호 설계의 핵심 파라미터를 분석하고, 다양한 Figures-of-Merit(FoMs)을 도출하여 최적의 신호 구조를 제안합니다. 또한, 한국형 위성항법시스템(KPS) 등 국가 인프라 구축을 위한 신호 설계와 성능 평가 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 수신기 기술 분야에서는 소프트웨어 정의 라디오(SDR) 기반의 GNSS 수신기 개발, 다중 주파수 및 다중 위성군을 지원하는 완전 재구성 가능한 수신기 구조, 그리고 우주·지상·모빌리티 환경에서의 신호 추적 및 항법 알고리즘 연구가 이루어집니다. 특히, 칼만 필터, 벡터 트래킹 루프(VTL), 적응형 디지털 위상 추적기(DPLL) 등 첨단 신호 처리 기법을 적용하여, 극한 환경(달 탐사, 정지궤도, GNSS 음영지역 등)에서도 높은 정확도와 신뢰성을 확보할 수 있는 수신기 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 위성항법시스템의 설계, 시뮬레이션, 실험 및 현장 검증까지 전주기적으로 수행되며, 국내외 다양한 연구기관 및 산업체와의 협력을 통해 실용화 및 상용화에도 기여하고 있습니다. 또한, GNSS 신호의 전파 환경 분석, 다중경로 및 재밍 시뮬레이션, 신호 품질 모니터링 등 다양한 응용 연구도 병행하고 있습니다.

자율주행 차량 및 스마트 모빌리티 분야에서 정밀한 위치 및 자세 추정은 필수적입니다. 본 연구실은 GNSS, IMU, LiDAR, 카메라 등 다양한 센서를 융합하여, GNSS 신호가 불능한 환경(터널, 도심 협곡 등)에서도 안정적으로 차량의 위치와 자세를 추정할 수 있는 센서 융합 알고리즘을 개발하고 있습니다. 칼만 필터 기반의 센서 융합, V2X 통신을 활용한 협력 측위, LiDAR 포인트 클라우드 기반의 위치 인식, 그리고 딥러닝 및 강화학습을 접목한 인지·판단 기술까지 폭넓게 연구가 이루어집니다. 특히, 드라이빙 시뮬레이터와 혼합현실(Mixed Reality) 기반의 자율주행 검증 환경 구축, IMU 센서 에뮬레이터, GNSS/INS/DR 통합 항법 시스템 등 실차 및 시뮬레이션 환경에서의 실증 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 또한, GNSS 재밍 및 스푸핑 환경에서의 견고한 항법 시스템 구현, 고정밀 맵(HD Map) 기반의 궤적 생성 및 경로 계획, 차량 동역학을 고려한 제어 알고리즘 등 자율주행의 전 과정을 아우르는 기술 개발이 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 실제 자율주행 셔틀, 무인 이동체, UAM(도심항공모빌리티) 등 다양한 모빌리티 플랫폼에 적용되고 있으며, 국내외 자율주행 경진대회, 산업체 협력 프로젝트, 특허 출원 등 실질적인 성과로 이어지고 있습니다. 또한, 표준화 및 평가 프로세스 개발, 운전능력 자동 평가 시스템 등 자율주행 안전성 확보와 신뢰성 향상에도 기여하고 있습니다.