DE102015012470B4

DE102015012470B4 - Detektion von Mehrwegefehlern für mobile Empfänger

Info

Publication number: DE102015012470B4
Application number: DE102015012470.6A
Authority: DE
Inventors: Andreas Tollkühn; Jörn Thielecke
Original assignee: Audi AG
Current assignee: Audi AG
Priority date: 2015-09-29
Filing date: 2015-09-29
Publication date: 2022-12-08
Anticipated expiration: 2035-09-30
Also published as: DE102015012470A1

Abstract

Verfahren zum Detektieren einer durch eine Mehrwegeausbreitung (MP) verursachten Störung in einem Funksignal (6) eines Senders (4) für eine funkbasierte Ortung, wobei durch eine Ortungseinrichtung (Nav) auf Grundlage einer anhand des Funksignals (6) durchgeführten Laufzeitmessung einerseits und/oder Trägerphasenmessung oder Dopplermessung andererseits ein Fehlersignal (12) erzeugt wird und zu unterschiedlichen Messzeitpunkten (t) jeweils anhand eines aktuellen Fehlerwerts (γ) des Fehlersignals (12) detektiert wird, ob ein Mehrwegefehler in dem Funksignal (12) vorliegt, wobeiein mehrwegefreies Modell (13), welches das Fehlersignal (12) für den Fall eines mehrwegefehlerfreiem Funksignals (6) beschreibt, und zumindest ein Störmodell (14) bereitgestellt werden, wobei das zumindest eine Störmodell (14) das Fehlersignal (6) für den Fall einer Störung des Funksignals durch eine Mehrwegeausbreitung (MP) beschreibt, und anhand jedes Modells (13, 14) ein jeweiliger Wahrscheinlichkeitswert für eine Übereinstimmung des aktuellen Fehlerwerts (γ) mit dem jeweiligen Modell (13, 14) ermittelt wird und auf Grundlage der ermittelten Wahrscheinlichkeitswerte ein die Mehrwegeausbreitung (MP) anzeigender Mehrwegefehlerwert (9) erzeugt wird,dadurch gekennzeichnet, dassdas zumindest eine Störmodell (14) jeweils auf der Grundlage zumindest einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion gebildet ist und eine Laplace-Verteilung oder eine K-Verteilung oder eine mit sich selbst gefaltete K-Verteilung umfasst.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Detektieren einer Störung in einem Funksignal eines Senders für eine funkbasierte Ortung. Bei dem Sender kann es sich beispielsweise um einen Satelliten eines globalen Navigations-Satelliten-Systems (GNSS - global navigation satellite system) handeln. Die Störung wird dabei durch eine Mehrwegeausbreitung des Funksignals verursacht, wie sie beispielsweise in einer urbanen Umgebung durch Reflexionen und/oder Brechungen an Gebäudewänden verursacht werden kann. Mittels des Verfahrens erkennt eine Ortungseinrichtung, ob das zur Ortung genutzte Funksignal durch eine Mehrwegeausbreitung verfälscht oder gestört ist.
Die Positionsbestimmung mittels funkbasierter Ortungssysteme, wie einem Satelliten-Navigations-System (GNSS) in urbanen Umgebungen, unterliegt Störeinflüssen aufgrund von Mehrwegefehlern und Abschattungen. Beim Ermitteln einer Position auf Grundlage eines Funksignals eines Senders für eine funkbasierte Ortung sollte daher in der Ortungseinrichtung bekannt sein, wie wahrscheinlich es ist, dass sich die Ortungseinrichtung gerade durch eine Mehrwegeumgebung bewegt, in welcher das Funksignal durch eine Mehrwegeausbreitung gestört ist.
Die Ortung spielt für Fahrzeugapplikationen eine bedeutende Rolle, um ein Kraftfahrzeug spurgenau auf einer Straße zu orten. Diese spurgenaue Ortung oder Positionierung wird durch Mehrwegeausbreitung und Abschattung besonders gestört.
Eine Messgröße zum Erkennen, ob das Funksignal durch eine Mehrwegeausbreitung gestört ist, ist auf der Grundlage einer Laufzeit- und Trägerphasenmessung herleitbar. Hierbei handelt es sich um den Laufzeit-Phasenunterschied, der auch als Code-minus-Carrier, CmC, bezeichnet wird. Anhand der statistischen Eigenschaft des Laufzeit-Phasen-Unterschieds kann abgeschätzt werden, ob das Funksignal einen Mehrwegefehler enthält. Um die statistische Eigenschaft zu schätzen, müssen aber mehrere Werte des Laufzeit-Phasen-Unterschieds ermittelt werden, um daran die statistische Verteilung zu erkennen. Somit müssen mehrere unterschiedliche Messzeitpunkte ausgewertet werden. Je größer das Zeitfenster für das Ermitteln der statistischen Eigenschaft aber ist, desto träger oder langsamer wird die Detektion einer Mehrphasenausbreitung. Je kürzer oder kleiner das Zeitfenster zum Ermitteln der Unterschiedswerte dagegen ist, desto fehleranfälliger ist die Detektion. Mit anderen Worten kommt es bei kleinem Zeitfenster unerwünscht häufig zu einem Fehlalarm bei der Detektion eines Mehrwegefehlers in dem Funksignal.
Aus der DE 10 2004 032 261 A1 ist ein Verfahren zur Verbesserung der GPS-Integrität (GPS - global positioning system) beschrieben, das die Erkennung von Mehrwegestörungen unter Verwendung von Trägheitsnavigationssensoren und eines Netzes von mobilen Empfängern bereitstellt. Nachteilig bei diesem Verfahren ist der Bedarf an Trägheitssensoren und mehreren Ortungseinrichtungen.
Aus der DE 10 2011 111 342 B3 ist ein Verfahren zur Positionsbestimmung von Objekten bekannt, das die Wahrscheinlichkeit für unterschiedliche Ausbreitungswege eines Funksignals auf der Grundlage eines mathematischen Partikel-Filters berechnet. Auch dieses Verfahren benötigt Beschleunigungsdaten eines Beschleunigungssensors.
In der US 8,612,135 B1 ist ein Verfahren zum Navigieren eines führerlosen Fahrzeugs beschrieben, das auf Grundlage mathematischer Hypothesen eine Korrektur eines Offsets zwischen einem sensorbasierten 3D-Modell der Umgebung und einer digitalen Umgebungskarte ausgleicht.
In der US 2008/0246653 A1 ist ein Verfahren zum Erkennen einer Mehrwegeausbreitung beim Empfang von GPS-Signalen beschrieben, wobei zwischen einem gestörten und einem störungsfreien Signal auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen unterschieden wird, von denen eine einen störungsfreien Empfang als Gaußverteilung und eine weitere einen gestörten Empfang auf der Grundlage einer Gleichverteilung modelliert.
Aus der DE 10 2007 044 671 A1 ist ein Verfahren zur Schätzung von Parametern eines GPS-Signals bei Mehrwegeempfang beschrieben, wobei ein Bewegungsmodell zum Modellieren einer Kanaleigenschaftsänderung ein Ein/Aus-Markov-Modell aufweisen kann.
Aus einem Fachbeitrag von Beitler, A. et al.: „CMCD: Multipath detection for Mobile GNSS Receivers“, in Proceedings of the 2015 International Technical Meeting of the Institute of Navigation, 26-28 January 2015, ist bekannt, einen Fehler beim GPS-Empfang auf der Grundlage des Maßes CMCD, Code-Minus-Carrier-Deltarange, zu erkennen.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, bei einer funkbasierten Ortung eine durch eine Mehrwegeausbreitung verursachte Störung in dem Funksignal eines Senders zu berücksichtigen.
Die Aufgabe wird durch das Verfahren gemäß Patentanspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind durch die Merkmale der abhängigen Patentansprüche gegeben.
Durch die Erfindung ist ein Verfahren zum Detektieren einer durch eine Mehrwegeausbreitung verursachten Störung in einem Funksignal eines Senders für eine funkbasierte Ortung bereitgestellt. Das Verfahren wird in einer Ortungseinrichtung durchgeführt, die das Funksignal empfängt. Die Ortungseinrichtung kann z.B. in einem Kraftfahrzeug oder in einer stationären Servereinrichtung des Internets bereitgestellt sein. Der Empfänger für das Funksignal kann dabei von der Ortungseinrichtung beabstandet angeordnet sein (z.B. in einem Dach des Kraftfahrzeugs) oder in die Ortungseinrichtung integriert sein. Durch die Ortungseinrichtung wird auf der Grundlage einer anhand des Funksignals durchgeführten Laufzeitmessung einerseits und/oder Trägerphasenmessung oder Dopplermessung andererseits ein Fehlersignal erzeugt. Die Laufzeitmessung und die Trägerphasenmessung sind an sich aus dem Stand der Technik im Zusammenhang mit der Auswertung von Funksignalen für die funkbasierte Ortung bekannt. Durch die Ortungseinrichtung wird des Weiteren zu unterschiedlichen Messzeitpunkten jeweils anhand eines aktuellen Fehlerwerts des Fehlersignals detektiert, ob ein Mehrwegefehler in dem Funksignal vorliegt.
Damit hierzu nicht erst eine statistische Auswertung des Fehlersignals erfolgen muss, ist erfindungsgemäß vorgesehen, dass das Fehlersignal für zumindest zwei unterschiedliche Fälle durch ein Modell beschrieben wird. Es werden ein mehrwegefreies Modell, welches das Fehlersignal für den Fall eines mehrwegefehlerfreien Funksignals beschreibt, und zumindest ein Störmodell bereitgestellt. Das zumindest eine Störmodell beschreibt das Fehlersignal für den Fall einer Störung des Funksignals durch eine Mehrwegeausbreitung. Das zumindest eine Störmodell kann zusätzlich optional auch ein Störmodell umfassen, das eine weitere, vorbestimmte andere Störgröße umfasst, beispielsweise eine atmosphärische Störung. Die Modelle und/oder Modellparameter der Modelle können im laufenden Betrieb der Ortungseinrichtung adaptiert oder gepasst werden.
Anhand jedes Modells (mehrwegefreies Modell und zumindest ein Störmodell) wird ein jeweiliger Wahrscheinlichkeitswert für eine Übereinstimmung des aktuellen Fehlerwerts mit dem jeweiligen Modell ermittelt. Ein Wahrscheinlichkeitswert kann eine Angabe zu einer absoluten Wahrscheinlichkeit oder einer Wahrscheinlichkeitsdichte oder eine relativen Wahrscheinlichkeit sein. Auf der Grundlage der ermittelten Wahrscheinlichkeitswerte wird ein Mehrwegefehlerwert erzeugt, der die Mehrwegefehlerausbreitung anzeigt.
Zu der Erfindung ergibt sich der Vorteil, dass instantan zu jedem Messzeitpunkt auf der Grundlage des einzelnen Fehlerwerts ermittelt werden kann, ob das Funksignal gerade einem Einfluss durch eine Mehrwegeausbreitung unterliegt oder nicht. Wird für jeden Messzeitpunkt jeweils ein Mehrwegefehlerwert erzeugt, so ergibt sich insgesamt somit ein Mehrwegefehlersignal, das zu jedem Messzeitpunkt angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass das Funksignal durch eine Mehrwegeausbreitung gestört oder beeinflusst ist.
Die Erfindung sieht vor, dass das zumindest eine Störmodell jeweils auf der Grundlage zumindest einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion gebildet wird. Mehrere Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen können in einem der Modelle durch eine Summe von Dichtefunktionen kombiniert werden. Die Modellierung mittels einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion weist den Vorteil auf, dass auf der Grundlage von Testmessungen das statistische Verhalten des Fehlersignals im mehrwegefreien Fall einerseits und in jedem modellierten Störfall andererseits beobachtet werden kann und das statistische Verhalten jeweils als Modell bereitgestellt ist. Somit genügt jeweils ein einzelner aktueller Fehlerwert, um zu überprüfen, ob dieser Wert typisch oder wahrscheinlich für einen modellierten Störfall ist.
Hierbei wurde festgestellt, dass es besonders vorteilhaft ist, dass das zumindest eine Störmodell eine K-Verteilung oder eine mit sich selbst gefaltete K-Verteilung oder (als Näherung hiervon) eine Laplace-Verteilung ist oder zumindest umfasst. Im Zusammenhang mit der Laplace-Verteilung zur Modellierung der Störung durch eine Mehrwegeausbreitung ist bevorzugt vorgesehen, dass die Laplace-Verteilung einen Skalierungsparameter λ mit einem Wert aufweist, der in einem Bereich von 10 Metern bis 20 Metern liegt, insbesondere 15 Meter beträgt.
Zu der Erfindung gehören auch optionale Weiterbildungen, durch deren Merkmale sich zusätzliche Vorteile ergeben.
Eine Weiterbildung sieht vor, dass die Ortungseinrichtung das Funksignal aus einem Sender empfängt, der ein Satellit eines globalen Navigations-Satelliten-Systems, GNSS, ist. Beispielsweise kann es sich bei dem GNSS um ein GPS (global positioning system) handeln. Ein anderes Beispiel für ein GNSS sind das System Galileo, Glonass, Beidou. Die Weiterbildung weist den Vorteil auf, dass die Mehrwegeausbreitung auf der Grundlage eines einzelnen Satellitensignals erkannt wird.
Eine Weiterbildung sieht vor, dass das Fehlersignal auf der Grundlage eines Laufzeit-Phasen-Unterschieds, Code-minus-Carrier, CmC, berechnet wird, wobei der Laufzeit-Phasen-Unterschied als Differenz der Laufzeitmessung und der Trägerphasenmessung definiert ist. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass der Fehlerwert als einzelner Wert bereitgestellt wird, obwohl er sowohl die Laufzeitmessung als auch die Trägerphasenmessung beinhaltet. Hierdurch ist der Fehlerwert besonders sensitiv für den Einfluss eines Störeffekts durch eine Mehrwegeausbreitung. Das Fehlersignal reagiert nämlich auf Unstetigkeiten sowohl in der Laufzeitmessung als auch der Trägerphasenmessung.
Als das Fehlersignal kann direkt der Laufzeit-Phasen-Unterschied genutzt werden. Alternativ dazu kann beispielsweise vorgesehen sein, dass das Fehlersignal als die zeitliche Differenz des Laufzeit-Phasen-Unterschieds, also als eine Code-minus-Carrier-Deltamessung berechnet wird. Dies wird durchgeführt, indem jeweils die Differenz des Laufzeit-Phasen-Unterschieds zweier aufeinanderfolgender Messzeitpunkte berechnet wird. Mit anderen Worten wird die zeitliche Ableitung des Laufzeit-Phasen-Unterschieds numerisch als Differenz zweier aufeinanderfolgender Unterschiedswerte des Laufzeit-Phasen-Unterschieds normiert auf die zeitliche Differenz berechnet. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass der Einfluss eines Atmosphärenrauschens in dem Fehlersignal reduziert ist. Somit wird deutlicher die durch die Mehrwegeausbreitung verursachte Störung hervorgehoben.
Eine Weiterbildung sieht vor, dass das mehrwegefreie Modell auf der Grundlage zumindest einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion gebildet wird. Mehrere Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen können in einem der Modelle durch eine Summe von Dichtefunktionen, beispielsweise als Sum-of-Gaussians kombiniert werden. Die Modellierung mittels einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion weist den Vorteil auf, dass auf der Grundlage von Testmessungen das statistische Verhalten des Fehlersignals im mehrwegefreien Fall einerseits und in jedem modellierten Störfall andererseits beobachtet werden kann und das statistische Verhalten jeweils als Modell bereitgestellt ist. Somit genügt jeweils ein einzelner aktueller Fehlerwert, um zu überprüfen, ob dieser Wert typisch oder wahrscheinlich für den mehrwegefreien Fall ist.
Hierbei wurde festgestellt, dass es besonders vorteilhaft ist, wenn das mehrwegefreie Modell eine Gauß-Verteilung ist oder zumindest umfasst. Als Standardabweichung für die Gauß-Verteilung ist insbesondere ein Wert vorgesehen, der in einem Bereich von 1 Meter bis 2 Meter liegt, insbesondere 1,5 Meter beträgt.
Zur Erläuterung der nächsten Weiterbildung wird der aktuelle Fehlerwert des Fehlersignals als γ und der Wahrscheinlichkeitswert des mehrwegefreien Modells als p_α=0(γ) und der Wahrscheinlichkeitswert des jeweiligen Störmodells n als p_α=n(γ) bezeichnet, wobei n ein Modellindex ist. Bei dieser Weiterbildung ist vorgesehen, dass das mehrwegefreie Modell zum aktuellen Fehlerwert γ den Wahrscheinlichkeitswert p_α=0(γ) und das zumindest eine Störmodell n jeweils den Wahrscheinlichkeitswert p_α=n(γ) erzeugt, wobei N eine Gesamtanzahl des zumindest einen Störmodells beschreibt. Aus allen Wahrscheinlichkeitswerten wird der Mehrwegefehlerwert p(α=0|y) als $p (α = 0 | γ) = \frac{p_{α = 0} (γ)}{p_{α = 0} (γ) + \sum_{n = 1}^{N} p_{α = n} (γ)}$
berechnet. Hierdurch wird also ein Hypothesentest für die beiden Hypothesen „mehrwegefrei“ und „mehrwegebehaftet“ durchgeführt. Es wird dabei auf die Null-Hypothese „mehrwegefrei“ (a=0) getestet. Diese Weiterbildung weist den Vorteil auf, dass der Mehrwegefehlerwert eine relative Wahrscheinlichkeit beschreibt, die auf der Grundlage ausschließlich des aktuellen Fehlerwerts berechnet wird, also eine gedächtnislose Prüfung auf Mehrwegefehlerausbreitung darstellt. Damit ist die Detektion besonders zeitnah oder reaktionsschnell. Die insgesamt N Störmodelle können zur Modellierung sowohl eines Einflusses einer Mehrwegeausbreitung auf Grundlage eines oder mehrerer entsprechender Störmodelle sowie weiterer Einflüsse durch andere Störgrößen, wie beispielsweise Atmosphärenrauschen, beschreiben. Im Zusammenhang mit der beschriebenen gedächtnislosen Prüfung hat sich als Störmodell insbesondere die beschriebene K-Verteilung als besonders genaues Modell herausgestellt.
Anstelle des beschriebenen Hypothesentests sieht eine Weiterbildung vor, dass die Modelle mittels einer Markov-Kette verbunden werden und mittels der Markov-Kette der Mehrwegefehler auch in Abhängigkeit von zumindest einem zeitlich vorangegangenen Fehlerwert ermittelt wird. Mit anderen Worten handelt es sich hier um eine gedächtnisbehaftete Prüfung. Mittels der Markov-Kette wird in vorteilhafter Weise eine zeitliche Korrelation zeitlich aufeinanderfolgender Fehlerwerte des Fehlersignals modelliert. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass auch zu einem Fehlerwert, der sowohl für den mehrwegefreien Fall, also das mehrwegefreie Modell, als auch für das zumindest eine Störmodell sehr wahrscheinlich ist, auf der Grundlage vorangegangener Fehlerwerte entschieden werden kann, ob es sich um einen Fehlerwert des mehrwegefreien Modells oder einen Fehlerwert des zumindest einen Störmodells handelt. Ein Beispiel für einen solchen schwer einzuordnenden Fehlerwert ist der Wert 0.
Besonders bevorzugt ist bei der Erfindung vorgesehen, dass die Modelle zusammen als Laplacian-Hidden-Markov-Modell, LHM-Modell, bereitgestellt werden, wobei das mehrwegefreie Modell eine Gaußverteilung und das zumindest eine Störmodell eine Laplace-Verteilung für eine Störung durch eine Mehrwegeausbreitung umfasst. Mit anderen Worten ist eines des zumindest einen Störmodells eine Laplace-Verteilung. Diese Modellkombination hat sich als besonders vorteilhaft erwiesen, um insbesondere in Kombination mit dem beschriebenen Fehlersignal, das die zeitliche Differenz des Laufzeit-Phasen-Unterschieds beschreibt, zwischen dem mehrwegefreien Fall und dem gestörten Fall zu unterscheiden. Im Zusammenhang mit der gedächtnisbehafteten Prüfung hat sich als Störmodell insbesondere die beschriebene mit sich selbst gefaltete K-Verteilung als besonders genaues Modell herausgestellt. Entsprechend ist alternativ vorgesehen, dass die Modelle zusammen als Hidden-Markov-Modell bereitgestellt werden, wobei das mehrwegefreie Modell eine Gaußverteilung und das zumindest eine Störmodell eine mit sich selbst gefaltete K-Verteilung für eine Störung durch eine Mehrwegeausbreitung umfasst.
Durch den letztendlich ermittelten Mehrwegefehlerwert ergibt sich insbesondere der Vorteil, dass er sich für die Kombination der Satellitenortung auf Grundlage eines GNSS mit einem weiteren Ortungsverfahren, beispielsweise einer odometrischen Ortung, eignet. Eine Weiterbildung sieht hierzu vor, dass der Mehrwegefehlerwert als Gewichtungsfaktor für eine gewichtete Positionsbestimmung verwendet wird. Hierdurch kann also ein Fusionsalgorithmus direkt auf der Grundlage des Mehrwegefehlerwerts realisiert werden, indem beispielsweise eine Messung eines odometrischen Ortungsverfahrens mit einer Messung, die auf der Grundlage des Funksignals gebildet wurde, kombiniert werden.
Alternativ dazu kann vorgesehen sein, dass zum Signalisieren der Mehrwegeausbreitung eine Schwellenwertentscheidung auf den Mehrwegefehlerwert angewendet wird. Hierdurch ist dann ein binäres oder zweiwertiges Signal bereitgestellt, welches das Vorliegen beziehungsweise die Abwesenheit eines Mehrwegefehlers signalisiert. Der beschriebene Funktionsalgorithmus ist insbesondere ein Bayes-Filter, welches die Positionsangaben unterschiedlicher Ortungsmethoden in vorteilhafter Weise kombinieren kann und hierbei Wahrscheinlichkeitsangaben, wie den beschriebenen Mehrwegefehlerwert, nutzen kann.
Durch die Erfindung kann auf der Grundlage des erfindungsgemäßen Verfahrens somit in vorteilhafter Weise ein Mehrwegefehlerdetektor zum Detektieren einer durch eine Mehrwegeausbreitung verursachten Störung in einem Funksignal bereitgestellt werden. Bei dem Funksignal handelt es sich dabei um dasjenige eines Senders für eine funkbasierte Ortung. Der Mehrwegefehlerdetektor eignet sich insbesondere für den Einsatz in mobilen Empfängern, da sich durch deren Eigenbewegung ein häufiger und/oder schneller Wechsel des Einflusses von Mehrwegeausbreitungen in dem Funksignal bemerkbar macht. Insbesondere handelt es sich bei dem Mehrwegefehlerdetektor um einen Bestandteil einer Navigationsvorrichtung eines Kraftfahrzeugs. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass eine spurgenaue Positionierung oder Ortung des Kraftfahrzeugs in einem Verkehrswegenetz ermöglicht ist. Wann immer eine Störung durch eine Mehrwegeausbreitung signalisiert wird, kann eine Aktualisierung der aktuellen Fahrzeugposition unterbrochen werden, da aufgrund der Mehrwegefehlerausbreitung damit zu rechnen ist, dass die aktuell ermittelte Fahrzeugposition um einen Wert verfälscht sein kann, der größer als die Spurbreite der Fahrspur des Kraftfahrzeugs ist.
Im Folgenden ist ein Ausführungsbeispiel der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt:

1 eine schematische Darstellung eines Kraftfahrzeugs mit einer Navigationsvorrichtung, durch welche eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchgeführt wird, und
2 eine schematische Darstellung zur Veranschaulichung eines Laplacian-Hidden-Markov-Modells, auf dessen Grundlage das Verfahren durchgeführt werden kann.

Bei dem im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispiel handelt es sich um eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung. Bei dem Ausführungsbeispiel stellen die beschriebenen Komponenten der Ausführungsform jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren ist die beschriebene Ausführungsform auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.
In den Figuren sind funktionsgleiche Elemente jeweils mit denselben Bezugszeichen versehen.
1 zeigt ein Kraftfahrzeug 1, bei dem es sich beispielsweise um einen Kraftwagen, insbesondere einen Personenkraftwagen, handelt. In dem gezeigten Beispiel befindet sich der Kraftwagen 1 in Bewegung auf einer Fahrt 2. Hierbei ermittelt er eine aktuelle Geoposition auf der Grundlage einer Ortungseinrichtung Nav, die von Satelliten 4, 5 jeweils ein Funksignal 6 empfängt. Die Ortungseinrichtung Nav kann beispielsweise als Steuergerät ausgestaltet sein. Die Satelliten 4, 5 können Bestandteil eines GNSS, insbesondere des GPS, sein. Im Folgenden wird lediglich auf das Funksignal 6 des Satelliten 4 eingegangen, da dies zur Beschreibung der Erfindung ausreicht. Eine Empfängereinrichtung 3 empfängt das Funksignal 6. Sie kann hierzu in an sich bekannter Weise ausgestaltet sein. Die Empfängereinrichtung 3 stellt das empfangene Funksignal 6 einer Positionsermittlung 7 der Ortungseinrichtung Nav bereit, die beispielsweise als Programmmodul einer Prozessoreinrichtung ausgestaltet sein kann. Die Prozessoreinrichtung kann auf der Grundlage eines Mikrocontrollers oder eines Mikroprozessors bereitgestellt sein. Mittels des Funksignals 6 erzeugt die Positionsermittlung 7 eine gemessene Geoposition XY.
Die Geoposition XY soll dabei derart genau sein, dass sie eine Fahrspur 8, auf welcher das Kraftfahrzeug 1 fährt, von einer benachbarten Fahrspur unterscheiden kann. Die gemessene Geoposition XY kann beispielsweise zusammen mit weiteren (nicht dargestellten) gemessenen Geopositionen, die mittels anderer Ortungstechnologien, beispielsweise einer Odometrie, ermittelt werden, zu einem Gesamt-Geopositionswert fusioniert werden. Hierzu wird zusammen mit der Geoposition XY ein Wahrscheinlichkeitswert 9 ermittelt, welcher angibt, wie genau oder zuverlässig die Geoposition XY erfasst werden konnte. Der Wahrscheinlichkeitswert 9 wird durch eine Analyseeinrichtung 10 der Ortungseinrichtung Nav gebildet, die hierzu ebenfalls das empfangene Funksignal 6 von der Empfängereinrichtung 3 empfängt. Die Analyseeinrichtung 10 kann ein weiteres Programmmodul der besagten Prozessoreinrichtung sein.
Die Geoposition XY kann unterschiedlich genau sein, je nach Empfangssituation. In dem in 1 veranschaulichten Beispiel ergeben sich während der Fahrt 2 insgesamt fünf veranschaulichte Empfangssituationen S1-S5. In den Empfangssituationen S1, S3 und S5 hat die Empfängereinrichtung 3 Direktempfang des Funksignals 6 ohne Mehrwegeempfang. In den Empfangssituationen S2 und S4 ergibt sich zusätzlich zum Direktempfang des Funksignals 6 ein Mehrwegeempfang MP (Multipfad), wie er beispielsweise durch eine Reflexion des Funksignals 6 an Gebäuden 11 verursacht werden kann.
Zum Erkennen des Mehrwegeempfangs MP ermittelt die Analyseeinrichtung 10 auf der Grundlage des Funksignals 6 ein Fehlersignal 12, dessen Verlauf beispielhaft in 2 für die Empfangssituationen S1 - S5 veranschaulicht ist. Die Analyseeinrichtung 10 ermittelt nun, ob eine Empfangssituation a=0 (kein Mehrwegeempfang); oder eine Empfangssituation a=1 (Mehrwegeempfang) vorliegt. Das Fehlersignal 12 kann beispielsweise als CmCD-Signal berechnet sein. Hierzu wird zum einen eine Laufzeitmessung R und zum anderen eine Trägerphasenmessung ϕ in an sich bekannter Weise durchgeführt. Das CmC-Signal wird als R-ϕ berechnet. Das Fehlersignal 12 wird dann als zeitliche Ableitung oder Deltawert-Signal des zeitlichen Verlaufs des CmC-Signals berechnet. 2 veranschaulicht, dass das Fehlersignal 12 je nach Empfangssituation (a=0, a=1) ein unterschiedliches statistisches Verhalten über der Zeit t aufweist.
Die Analyseeinrichtung 10 ist nun in der Lage, zu einem aktuellen Wert γ des Fehlersignals 12 instantan den Wahrscheinlichkeitswert 9 zu ermitteln, der angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass der Fehlerwert γ sich statistisch wie das Fehlersignal 12 in der Empfangssituation a=0 verhält.
Im einfachsten Fall wird dabei getestet, ob die zeitliche Differenz des Laufzeit-Phasen-Unterschieds CmCD (Code-minus-Carrier-Deltarange) gaußverteilt ist. Mehrwegeeffekte lassen sich mit dieser Größe, wie in 2 dargestellt ist, erkennen.
Dies wird mittels eines Hypothesentests durchgeführt. Hierzu ist ein mehrwegefreies Modell 13 zum Modellieren des statistischen Verhaltens des Fehlersignals 12 im mehrwegefreien Fall (a=0) und zumindest ein Störmodell 14 bereitgestellt. Dieses Störmodell 14 beschreibt das statistische Verhalten des Fehlersignals 12 bei Vorliegen einer Störung, also zumindest eines Mehrwegeempfangs MP (a=1). Damit wird der Wahrscheinlichkeitswert 9 als relative Wahrscheinlichkeit der Hypothesen bestimmt. Hierdurch bildet die Analyseeinrichtung 10 einen Mehrwegedetektor, der die Wahrscheinlichkeit des Modus a=1 auf Basis der Störmodelle 14 bestimmt.
Eine erste Variante sieht hierbei einen gedächtnislosen Fall vor, der den Wahrscheinlichkeitswert 9 eines mehrwegefreien Zustands (a=0) ausschließlich auf der Grundlage des aktuellen Fehlerwerts γ der CmCD-Messung und mit N ausgewerteten Störmodellen 14 gemäß der folgenden Gleichung berechnet: $p (α = 0 | γ) = \frac{p_{α = 0} (γ)}{p_{α = 0} (γ) + \sum_{n = 1}^{N} p_{α = n} (γ)}$
Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen p_α=0(γ) und p_α=n(γ) sind für alle Modelle vorbestimmt, beispielsweise auf der Grundlage von Probemessungen oder repräsentativen Verläufen des Fehlersignals 12, die mittels Testfahrten ermittelt worden sind. Sie können aber auch adaptiv während des Betriebs angepasst werden.
Der Wahrscheinlichkeitswert 9 kann dann als Gewichtungsfaktor für die beschriebene Fusion der Geoposition XY mit weiteren ermittelten Geopositionen genutzt werden. Es kann aber auch eine Schwellwertentscheidung vorgenommen werden, um ausschließlich auf der Grundlage des Fehlersignals zu signalisieren, ob ein Mehrwegeempfang MP vorliegt oder nicht.
Alternativ kann zur Modellierung eines Gedächtnisses für den mehrwegefreien Zustand a=0 oder den gestörten Zustand a=1 eine Markov-Kette mit verschiedenen Fehlermodellen sowie deren zeitliche Korrelation durch Zustandsübergänge verwendet werden. Die durch die Markov-Kette emittierten Wahrscheinlichkeitswerte für den mehrwegefreien Fall entsprechen der beschriebenen Verteilung p_α=0(γ) und für die mehrwegebehafteten Fälle entsprechen sie p_α=n(γ).
Eine besondere Form der Markov-Kette ist in 3 veranschaulicht. Im Bereich eines Satelliten-Navigations-Systems GNSS hat sich als Spezialfall bewährt, das statistische Verhalten des Fehlersignals 12 mittels eines Laplacian-Hidden-Markov-Modells LHM zu modellieren. Die Zustandsübergänge zwischen dem mehrwegefreien Empfang a=0 und dem gestörten mehrwegefehlerbehafteten Fall a=1 sind beispielsweise auf der Grundlage von Testfahrten durch die Übergangswahrscheinlichkeiten m₀₀, m₀₁, m₁₀, m₁₁ in einer Markov-Kette 15 modelliert. Für die beiden dargestellten Zustände gilt dann das jeweilige Modell, das heißt das störfreie Modell 13 beziehungsweise das Störmodell 14. Für die mehrwegefreie Modellierung des Fehlersignals 12 wird als das mehrwegefreie Modell 13 eine Gaußverteilung in Form einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion und für die mehrwegebehaftete Messung des Fehlersignals 12 als Störmodell 14 eine Laplace-Verteilung des Fehlerwerts γ als Verteilungsdichtefunktion verwendet. In der Auswertung aller Messdaten wurde ermittelt, dass im mehrwegefreien Fall die CmCD-Signale als Fehlersignal 12 als gaußverteilte Standardabweichung in einem Bereich von 1 Meter bis 2 Meter, bevorzugt 1,5 Meter und im mehrwegebehafteten Fall als Laplace-Verteilung mit Skalierungsparameter λ ein Bereich von 10 Meter bis 20 Meter, bevorzugt 15 Meter, modelliert werden sollte.
Der beschriebene Mehrwegedetektor, wie er durch die Analyseeinrichtung 10 gebildet ist, stützt sich auf die parametrische Modellierung des Mehrwegefehlers. Dadurch lässt sich der Hypothesentest ohne die Nachteile eines fensterbasierten Verfahrens formulieren, das zunächst das aktuelle statistische Verhalten durch eine länger andauernde Messung, beispielsweise länger als 1 Sekunde, als Histogramm ermitteln muss.
Durch die Formulierung mittels der beschriebenen Alternativhypothesen durch die Modelle 13, 14 für Mehrwege-Detektionsverfahren anhand von Laufzeit-Phasen-Differenzen CmCD ist es möglich, in Echtzeit eine Detektionsgröße in Form des Wahrscheinlichkeitswerts 9 für die Mehrwegeumgebung zu bestimmen, die als Wahrscheinlichkeit aufgefasst und direkt als Gewichtungsfaktor beispielsweise in einen Bayes'schen-Filter verwendet werden kann.
Insgesamt zeigt das Beispiel, wie durch die Erfindung Mehrwegefehler für mobile Empfänger in funkbasierten Ortungssysteme anhand parametrischer Modelle detektiert werden können.

Claims

Verfahren zum Detektieren einer durch eine Mehrwegeausbreitung (MP) verursachten Störung in einem Funksignal (6) eines Senders (4) für eine funkbasierte Ortung, wobei durch eine Ortungseinrichtung (Nav) auf Grundlage einer anhand des Funksignals (6) durchgeführten Laufzeitmessung einerseits und/oder Trägerphasenmessung oder Dopplermessung andererseits ein Fehlersignal (12) erzeugt wird und zu unterschiedlichen Messzeitpunkten (t) jeweils anhand eines aktuellen Fehlerwerts (γ) des Fehlersignals (12) detektiert wird, ob ein Mehrwegefehler in dem Funksignal (12) vorliegt, wobei ein mehrwegefreies Modell (13), welches das Fehlersignal (12) für den Fall eines mehrwegefehlerfreiem Funksignals (6) beschreibt, und zumindest ein Störmodell (14) bereitgestellt werden, wobei das zumindest eine Störmodell (14) das Fehlersignal (6) für den Fall einer Störung des Funksignals durch eine Mehrwegeausbreitung (MP) beschreibt, und anhand jedes Modells (13, 14) ein jeweiliger Wahrscheinlichkeitswert für eine Übereinstimmung des aktuellen Fehlerwerts (γ) mit dem jeweiligen Modell (13, 14) ermittelt wird und auf Grundlage der ermittelten Wahrscheinlichkeitswerte ein die Mehrwegeausbreitung (MP) anzeigender Mehrwegefehlerwert (9) erzeugt wird, dadurch gekennzeichnet, dass das zumindest eine Störmodell (14) jeweils auf der Grundlage zumindest einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion gebildet ist und eine Laplace-Verteilung oder eine K-Verteilung oder eine mit sich selbst gefaltete K-Verteilung umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei durch die Ortungseinrichtung (Nav) das Funksignal (6) aus einem Sender (4) empfangen wird, der ein Satellit (4) eines globalen Navigations-Satelliten-Systems, GNSS, ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Fehlersignal (12) auf der Grundlage eines Laufzeit-Phasen-Unterschieds, Code-minus-Carrier CMC, berechnet wird, wobei der Laufzeit-Phasen-Unterschied als Differenz der Laufzeitmessung und der Trägerphasenmessung definiert ist.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Fehlersignal (12) als die zeitliche Differenz des Laufzeit-Phasen-Unterschieds, Code-minus-Carrier Deltamessung, berechnet wird, indem jeweils die Differenz des Laufzeit-Phasen-Unterschieds zweier aufeinanderfolgender Messzeitpunkte (t) normiert auf die zeitliche Differenz berechnet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das mehrwegefreie Modell (13) auf der Grundlage zumindest einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion gebildet ist.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei das mehrwegefreie Modell (13) eine Gaußverteilung umfasst.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das mehrwegefreie Modell (13) zum aktuellen Fehlerwert γ den Wahrscheinlichkeitswert p_α=0(γ) und das zumindest eine Störmodell jeweils den Wahrscheinlichkeitswert p_α=n(γ) erzeugt, wobei n ein Modellindex und N eine Gesamtanzahl des zumindest einen Störmodells (14) beschreibt, und aus allen Wahrscheinlichkeitswerten der Mehrwegefehlerwert p(α=0|γ) als $p (α = 0 | γ) = \frac{p_{α = 0} (γ)}{p_{α = 0} (γ) + \sum_{n = 1}^{N} p_{α = n} (γ)}$
berechnet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die Modelle (13, 14) mittels einer Markov-Kette (15) verbunden werden und mittels der Markov-Kette (15) der Mehrwegefehlerwert (9) in Abhängigkeit von zumindest einem zeitlich vorangegangenen Fehlerwert ermittelt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die Modelle (13, 14) zusammen als Laplacian-Hidden-Markov-Modell, LHM-Modell, bereitgestellt werden, wobei das mehrwegefreie Modell (13) eine Gaußverteilung und das zumindest eine Störmodell (14) eine Laplaceverteilung für eine Störung durch eine Mehrwegeausbreitung (MP) umfasst oder wobei die Modelle (13, 14) zusammen als Hidden-Markov-Modell bereitgestellt werden, wobei das mehrwegefreie Modell (13) eine Gaußverteilung und das zumindest eine Störmodell (14) eine mit sich selbst gefaltete K-Verteilung für eine Störung durch eine Mehrwegeausbreitung (MP) umfasst.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zum Signalisieren der Mehrwegeausbreitung (MP) eine Schwellwertentscheidung auf den Mehrwegefehlerwert (9) angewendet wird oder wobei der Mehrwegefehlerwert (9) als Gewichtungsfaktor für eine gewichtete Positionsbestimmung verwendet wird.