Forschungsthemen

  Störerquellen NAV

Der Lehrstuhl für Navigation beschäftigt sich grundsätzlich mit der Entwicklung robuster GNSS-Empfänger auf der System- und Algorithmenebene. Die größten äußeren Störeinflüsse auf die Positionsbestimmung stellen Mehrwegepfade, Störer und Täuscher dar. Es hat sich herausgestellt, dass Mehrantennenempfänger die beste Möglichkeiten bieten solche Störeinflüsse zu detektieren und zu unterdrücken. Daher befasst sich der Lehrstuhl intensiv mit Algorithmen, die auf Basis von Mehrantennenempfängern arbeiten.

 

Störerunterdrückung

Satellitensignale liegen weit unter dem Rauschen. Daher sind die GNSS Empfänger sehr sensitiv gegenüber Störern. Störsignale sind Signale, die im gleichen Frequenzband senden und keine GNSS Signale sind. Sie entstehen zum Beispiel, durch Fehlverhalten von Funksendern, Systemen die auf dem gleichen Frequenzband arbeiten oder neuerdings vermehrt durch Personal Protection Devices. Trifft ein Störsignal auf den Empfänger verschlechtert dies das Signal zu Rauschverhältnis, was im schlimmsten Fall zum Ausfall der Positionsbestimmung führt. Die bisherigen Algorithmen zur Störunterdrückung beruhen auf Antennenarrays, bei denen die Antennenelemente eine halbe Wellenlänge oder weniger von einander entfernt platziert sind. Ein neues Forschungsgebiet des Lehrstuhls für Navigation befasst sich mit Antennenarrays, die einen größeren Abstand zwischen den Antennenelementen aufweisen.

 

Täuscherdetektion und -unterdrückung

Täuschertypen Sören Zorn

Täuschsignale haben einen noch schlimmere Auswirkung auf die Positionsbestimmung als Störsignale, denn im Gegensatz zu Störern führt ein Täuscher nicht zu einem Ausfall der Positionsbestimmung, sondern zu einen falschen Positionsbestimmung. Während der Ausfall sofort ersichtlich ist und darauf reagiert werden kann, ist eine Fehlpositionsbestimmung erst deutlich später offensichtlich. Durch die stetig steigende Anzahl der sicherheitskritischen Anwendungen, wie zum Beispiel autonome Fahrzeuge, assistierende Landemanöver von Flugzeugen, GNSS unterstützte Binnenschifffart, etc. erlangt die Täuscherdetektion und -unterdrückung eine immer größer werdene Bedeutung. Täuschsignale sind GNSS ähnliche Signale, die dem authentischen Signal um eine gewisse Zeit verschoben sind. Im Bild oben sind ein paar Beispiele dargstellt. Durch die Vielfalt an Täuschern ergibt sich hier ein besonders großes Forschungsgebiet.

 

Kalibration eines Antennenarrays

Möchte man die Ausrichtung des Antennenarrays im Raum schätzen, muss die Phasenablage zwischen den Antennenelmenten kalibriert werden. Durch die Kenntnis der absoluten Antennenausrichtung können Störer und Täuscher im Raum lokalisert werden. Darüber hinaus lassen sich mit einem kalibriertem Antennenarray die zuvor genannten Unterdrückungsmechanismen deterministisch unterstützen. Die Phasenablage zwischen den Antennenelementen ändert sich durch die verschiedenen aktiven Elemente im Frontend kontinuirlich über die Zeit und muss daher ständig gemessen und kalibriert werden.

Bisherige Verfahren zur Antennenarraykalibration benötigen zusätzliche Hardware und verkomplizieren somit die Empfängerarchitektur, erhöhen die Verlustleistung und erschweren die Miniturasierung des Empfängers aufgrund der zusätzlich benötigten Signalleitungen. Eine weitere Möglichkeit das Antennenarray zu kalibrieren ist die Nutzung der GNSS-Signale. In den Signaldaten ist die Umlaufbahn jedes Satelliten enthalten, die in die Einfallsrichtung des jeweiligen Signals umgerechnet werden kann. Werden diese Einfallsrichtungen nun mit den geschätzten Einfallsrichtungen, die sich Direction Finding Algorithmen ergeben, verglichen, kann die Kalibration rein auf Softwarebasis geschätzt werden. Das Problem jedoch ist, dass die Einfallsrichtungen, die sich aus den Umlaufbahnen ergeben, im East-North-Up Koordinatensystem gegeben sind während die geschätzen Einfallsrichtungen im lokalen Koordinatensystem des Antennenarrays gegeben sind und zusätzlich um die Phasenablage zwischen den Antennelementen verschoben sind. Der Lehrstuhl für Navigation hat daher ein iterartiven Algorithmus entwickelt, der die Kalibration und die Antennenausrichtung gemeinsam schätzt.