Entwicklung einer simulativen Genauigkeitsanalyse des Satellitenpositionierungssystems GALILEO

Satellitennavigationssysteme sind in der heutigen Zeit allgegenwärtig. Ihre globale Verfügbarkeit, bezahlbare Preise und intuitiv bedienbare Navigationslösungen sind der Garant für den eingetretenen Erfolg. Jedoch ist die Genauigkeit der aufsetzenden Applikationen direkt abhängig von der Genauigkeit der ermittelten Positionierung durch das jeweilige Satellitennavigationssystem und wird selbst in modernen Geräten nur durch Plausibilitätsbetrachtungen, wie zum Beispiel einem bekannten Straßenverlauf, für den Endkunden nutzbar. Diese Ungenauigkeit in der Positionsbestimmung rührt grundlegend von der jeweils gegebenen Geometrie der Satelliten und der potentiellen Mehrwegeausbreitungen der Satellitensignale ab. Kann ein Empfänger ein Signal nicht auf dem direkten Weg (Line-of-Sight) empfangen, wird aufgrund von Reflexionen die Entfernung zum Satelliten falsch berechnet.

 

Im Zuge dieser Arbeit soll daher eine simulativ-basierte Möglichkeit entwickelt werden, für ein gegebenes lokales Szenario die Einflüsse der Satellitengeometrie und der Mehrwegeausbreitung, Abschattung, Beugung, etc. zu berechnen und somit eine Aussage über die zu erwartende Genauigkeit der Satellitenpositionierung treffen zu können. Somit wäre es möglich, entgegen dem heutigen Vorgehen, quasi-ortskontinuierliche Aussagen zu treffen, wie genau ein Satellitenpositionierungssystem arbeiten kann.Dabei kann auf eine gegebene Satellitensimulationsumgebung des Lehrstuhls zurückgegriffen werden, die bereits jetzt hoch-präzise satellitenbewegung für beliebige Konstellationenprojezieren kann.

Ziele der Arbeit

• Erstellung einer simulativen Bewertung der 'Fehler durch die gegebene Satellitengeometrie' (Geometric Diluton of Precision, GDOP)
• Einbinden einer simulativen Time-of-Arrival (ToA) Positionsbestimmung
• Entwickeln einer Möglichkeit zur Einbeziehung des Ionosphärenfehlers (Laufzeitverzerrung)
• Vergleich/Bewertung verschiedener Satellitenpositionierungssysteme
• Validierung mit GPS Logger
• Optional: Einbinden eines Raytracers zur Bestimmung des Mehrwegeeffektes

 

Hinweis: Nähere Informationen zum Sonderforschungsbereich finden Sie hier .

Hochpräzise und echtzeitnahe Postionsbestimmung von Objekten im Straßenverkehr

Satellitennavigationssysteme sind in der heutigen Zeit allgegenwärtig. Ihre globale Verfügbarkeit, bezahlbare Preise bei Endgeräten und intuitiv bedienbare Applikationen sind der Garant für den eingetretenen Erfolg. Die Leistungsfähigkeit aufsetzender Applikationen, wie beispielsweise Navigationsanwendungen, hängt jedoch direkt mit der Genauigkeit der Positionierung zusammen. Da selbst aktuelle und in der Entwicklung befindliche Satellitensysteme keine ausreichende Genauigkeit garantieren können, sind folglich auch alle darauf basierenden Anwendungen entsprechend eingeschränkt. Ein Ansatz der innerhalb des Sonderforschungsbereichs 876 geht davon aus, dass durch einen Abgleich der Positionsdaten mit Sensordaten aus dem Objekt selber, eventuelle Fehlmessungen vermieden bzw. ausgeglichen werden können. Zusätzlich könnten am Beispiel des Straßenverkehrs, CAN-Daten für zusätzliche Services genutzt werden (Stauwarnung, Baustelle, etc.). 

Aufbauend auf der Simulationsumgebung des Lehrstuhls soll innerhalb dieser Arbeit eine Möglichkeit entwickelt werden, Objekte innerhalb des Straßenverkehrs 'spurgenau' zu detektieren. Dabei kann sowohl auf CAN-Daten, als auf auf Erfahrungswerte und Dichteverteilungen von Verkehrsbewegungen (http://www.autobahn.nrw.de/ ) zugegriffen werden.

Ziele der Arbeit

• Dichteverteilung von Positionierungen der Flussobjekte im Straßenverkehr erstellen und analysieren
• Regeln zur Spurdetektion anhand der Dichteverteilung herleiten implementieren und analysieren
• Aufzeichnen und Analysieren von Verkehrsgegebenheiten anhand von CAN-Daten
• Vergleich CAN-Daten, Positionierungsdaten
• Bwertung verschiedener CAN Daten in Hinsicht auf deren Nutzen zur Positionierung
• Validierung der Ergebnisse im gegebenenlokalen Szenario

Hinweis: Nähere Informationen zum Sonderforschungsbereich finden Sie hier .

BA - Simulative Abdeckungsanalyse von Car-2-Car Kommunikation in hochdynamischen Kommunkationsszenarien

Car-2-Car Kommunikation ermöglicht bereits heute die Ad-hoc Kommunikation innerhalb von Flottenverbänden, steht jedoch noch nicht flächendeckend zur Verfügung. Innerhalb des Teilprojektes B4 des Sonderforschungsbereichts 876 sollen die individuellen Daten aus Fahrzeugen mittels mobiler Kommunikationsnetze zur hochpräzisen Verhaltensprognose von Objektflüssen in großen Netzen verwendet werden. Dies soll in einem ersten Anwendungsfall speziell die  Verkehrsprognose verbessern. Diese reichhaltige Datensammelung, d.h. die Verfügbarkeitsanforderung, steht im deutlichem Konflikt zu der Vertraulichkeitsanforderung der Verkehrsteilnehmer. Allein die dauerhafte Übermittlung der  Positionsdaten ist bedenklich und ermöglicht weitreichende Schlüsse auf den Verkehrteilnehmer mittels Data Mining Techniken.

Im Zuge dieser Arbeit soll daher ein Grundstein zur weiterführenden Anonymisierung der Teilnehmer und Entlastung des Kommunikationsnetzes entwickelt werden. Dabei steht die simulative Implementierung einer exemplarischen Car-2-Car Szenarios auf einer deutschen Autobahn in Vordergrund. Eine entsprechende Simulationsumgebung, die realistische Verkehrsflüsse nachempfinden kann ist dabei bereits aufgesetzt. Darauf aufbauend sollen untersucht werden, wie hoch die Car-2-Car Abdeckung in Abhängigkeit von Reichweite und Durchdringungsrate ist und exemplarische Datenübertragungen anhand von CAN Daten simulativ nachempfunden werden. Im Anschluss soll untersucht werden, in wie weit eine permanente Gruppenbildung (auch Koalition genannt) mittels Car-2-Car Kommunikation möglich ist um erhöhte Anonymisierung zu gewährleiten.

Ziele der Arbeit

• Recherche über und Einarbeiten in Car-2-Car Kommunikationstypen
• Nachbilden eines realistischen Straßenflusses auf der gegebenen Teststrecke
• Implementieren von variabler Car-2-Car Durchdringungsrate und Parametern
• Car-2-Car Zellen in Abhängigkeit der jeweiligen Reichweite und Datenrate implmentieren 
• Entwickeln von Abdeckungsanalysen in Abhängigkeit von verschiedenen Parametern
• Verkehrsgeneratoren für beispielhafte CAN Daten einfügen
• Koalitionsbildung und Koalistionsführer analysieren, ausgehend von gegebenen Car-2-Car Zellen

Kontakt/Betreuer

Brian Niehöfer