DE102018116298A1

DE102018116298A1 - Verfahren zur simultanen Lokalisation und Erstellung einer Karte einer Umgebung

Info

Publication number: DE102018116298A1
Application number: DE102018116298.7A
Authority: DE
Inventors: Thomas Jost; Armin Dammann; Christian Gentner
Original assignee: Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV
Current assignee: Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV
Priority date: 2018-07-05
Filing date: 2018-07-05
Publication date: 2020-01-09
Anticipated expiration: 2038-07-06
Also published as: DE102018116298B4

Abstract

Verfahren zur simultanen Lokalisation und Erstellung einer Karte einer Signalreflektionsflächen aufweisenden Umgebung wie z.B. einer urbanen Umgebung, in der sich ein Empfänger für Satellitennavigationssignale befindet, wobei bei dem Verfahren
- der Empfänger von mindestens einem Satelliten ein Navigationssignal empfängt,
- die Kanalimpulsantwort dieses Navigationssignals ermittelt wird,
- die Zeitpunkte berechnet werden, zu denen der Empfänger das Navigationssignal einerseits direkt vom Satelliten und andererseits nach einer und/oder mehreren Reflektionen an der Umgebung befindlichen Reflektionsflächen empfängt,
- anhand der Differenzen der jeweiligen Empfangszeitpunkte des direkten Navigationssignals und des oder der nach einer oder mehreren Reflektionen erhaltenen reflektierten Navigationssignale untereinander und/oder bezüglich eines Referenzzeitpunkts, bei dem es sich insbesondere um den Zeitpunkt handelt, zu dem der Empfänger das auf direktem Wege zu ihm gelangende Navigationssignal empfängt, ermittelt wird, an welchem Ort innerhalb der Umgebung des Empfängers sich eine Reflektionsfläche befindet, und
- eine Karte der Umgebung auf Basis der ermittelten Orte erstellt wird, an denen sich relativ zum Empfänger eine Reflektionsfläche befindet, oder auf Basis dieser Informationen eine bereits erstellte Karte ergänzt wird und/oder eine Lokalisierung des Empfängers innerhalb seiner Umgebung erfolgt.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur simultanen Lokalisation und Erstellung einer Karte (simultaneously localisation and mapping - SLAM) einer Signalreflektionsflächen aufweisenden Umgebung wie z.B. urbanen Umgebung, in der sich ein Empfänger für Satellitennavigationssignale befindet.
Einführung
Gemäß dem Stand der Technik ausgebildete Empfänger globaler Navigationssatellitensysteme (global navigation satellite system - GNSS) basieren auf Korrelatortechniken, um die Pseudoentfernung zu mehreren satellitenbasierten Sendern zu vergleichen. Eine weithin bekannte Technik zu Schätzen der Ankunftszeit (time of arrival - ToA) für die Pseudoentfernungs-Berechnung besteht in der Verzögerungsregelschleife (delay-lock loop - DLL), die das Maximum des Korrelator-Ausgangs über die Zeit hinweg nachverfolgt. Die DLL ist optimal, falls ein reines Sichtlinien- (line-of-sight - LoS) Ausbreitungsszenario herrscht. Im Fall von Mehrwege-Szenarien ist die DLL suboptimal, und zur Behebung des Problems sind zahlreiche verschiedene Algorithmen verwendet worden, z.B. Algorithmen auf der Basis der Schätzung der höchsten Wahrscheinlichkeit (maximum likelihood - ML). Weitere Beispiele von Nachverfolgungs-Algorithmen beruhen auf der Bayesischen sequentiellen Filterung. Diesen modernen Algorithmen ist gemeinsam, dass mit ihnen der Versuch unternommen wird, den Interferenzeffekt eines Mehrwege-Szenarios auf die LoS-Komponente zu beheben, indem die vollständige Kanalimpulsantwort- (channel impulse response - CIR) Struktur geschätzt wird.
Neuere Entwicklungen und Veröffentlichungen befassen sich mit der Verwendung von 3D-Karten-Information zur Verbesserung der in schwierigen Umgebungen wie z.B. in Straßenschluchten durchzuführenden GNSS-Lokalisierung auf der Basis DLL-geschätzter Pseudoentfernungen. Gemäß Veröffentlichungen wie z.B. [1, 2, 3] werden Algorithmen verwendet, die das Signal-/Rausch-Verhältnis (signal-to-noise ratio - SNR) eines Satellitensignals auf der Basis der 3D-Karten-Information berechnen und die Information zusammenführen, um eine verbesserte Positionierung zu erhalten. Da diese Algorithmen SNR-Werte nutzen, werden sie auch als „Schattenabgleich“ („shadow matching“) bezeichnet [3]. In der Veröffentlichung [4] wird ein Messmodell-Schalter in dem Kalman-Filter vorgeschlagen, der die geschätzen Pseudoentfernungen entsprechend dem LoS-Zustand auf der Basis der 3D-Karten nachbearbeitet. Eine weiter entwickelte Lösung ist in [5, 6] beschrieben, bei denen Pseudoentfernungen, die durch Ray-Tracing-Verfahren berechnet werden, verwendet werden, um die GNSS-basierten geschätzten Pseudoentfernungen zu vergleichen. In [7] ist ein tief gekoppeltes System zwischen einem erweiterten GNSS und einem Laser-Scanner beschrieben, das reflektierende Flächen basierend auf dem Laser-Scanner detektiert und Reflektionen erster Ordnung verwendet, um die Positionslösung des GNSS-Empfängers zu verbessern. Bei lokalen terrestrischen Lokalsendern führen die in [8, 9] aufgeführten Algorithmen die Positionierung durch Mehrwege-Ausbreitung unter Verwendung eines Algorithmus für simultane Lokalisierung und Kartenerstellung (simultaneous localization and mapping - SLAM) durch. Nachteiligerweise können aufgrund des großen Abstands zu den GNSS-Satelliten die Algorithmen in [8, 9] nicht angewendet werden.
Erfindung
Aufgabe der Erfindung ist eine verbesserte 3D-Kartierung und eine verbesserte Lokalisierung basierend auf dem Multipfad-Empfang von Satelliten-Navigationssignalen.
Zur Lösung dieser Aufgabe wird mit der Erfindung ein Verfahren zur simultanen Lokalisation und Erstellung einer Karte einer Signalreflektionsflächen aufweisenden Umgebung wie z.B. einer urbanen Umgebung, in der sich ein Empfänger für Satellitennavigationssignale befindet, vorgeschlagen, wobei bei dem Verfahren

- der Empfänger von mindestens einem Satelliten ein Navigationssignal empfängt,
- die Kanalimpulsantwort dieses Navigationssignals ermittelt wird,
- die Zeitpunkte berechnet werden, zu denen der Empfänger das Navigationssignal einerseits direkt vom Satelliten und andererseits nach einer und/oder mehreren Reflektionen an in der Umgebung befindlichen Reflektionsflächen empfängt,
- anhand der Differenzen der jeweiligen Empfangszeitpunkte des direkten Navigationssignals und des oder der nach einer oder mehreren Reflektionen erhaltenen reflektierten Navigationssignale untereinander und/oder bezüglich eines Referenzzeitpunkts, bei dem es sich insbesondere um den Zeitpunkt handelt, zu dem der Empfänger das auf direktem Wege zu ihm gelangende Navigationssignal empfängt, ermittelt wird, an welchem Ort innerhalb der Umgebung des Empfängers sich eine Reflektionsfläche befindet, und
- eine Karte der Umgebung auf Basis der ermittelten Orte erstellt wird, an denen sich relativ zum Empfänger eine Reflektionsfläche befindet, oder auf Basis dieser Informationen eine bereits erstellte Karte ergänzt wird und/oder eine Lokalisierung des Empfängers innerhalb seiner Umgebung erfolgt.

Die hier vorgestellte Erfindung basiert auf einem GNSS, d.h. einer Mehrzahl von Sendern, die in dem Fernfeld der nahe an der Empfangsantenne gelegenen Umgebung angeordnet sind. Die Sender, z.B. satellitenbasierte Emitter, senden bekannte Signale, die einer Mehrwege-Ausbreitung aufgrund von Hindernissen in der nahen Umgebung des Empfängers unterliegen. Im Folgenden wird angenommen, dass Reflektionen an großen glatten Flächen existieren und von der Empfangsantenne empfangen werden können. Andere Ausbreitungserscheinungen wie z.B. Streuung werden als vernachlässigbar angenommen, und zwar wegen der niedrigen Empfangsenergie des Satellitensignals und des hohen Verlustes aufgrund derartiger Effekte. Falls Streuung oder ähnliche Effekte berücksichtigt werden müssen, so müssen sie als dichte Mehrwege-Komponenten (dense multipath components - DMC) gehandhabt werden, d.h. sie müssen beseitigt werden, indem sie als zusätzliche Quelle farbigen Rauschens behandelt werden. Somit ist es wie in [8] zweckmäßig, sich während der Empfänger-Bewegung auf Wege mit relativ hoher Energie und langer Lebenszeit zu konzentrieren, die Reflektionen der Übertragungen vom Satelliten zur Erde sind. Zudem sollten mehrere Sender existieren, deren Signale unabhängig verarbeitet werden können, z.B. indem sie hinsichtlich von Code, Frequenz oder Zeit trennbar sind.
Die generelle Geometrie und Konzeption ist schematisch in 1 gezeigt, wobei eine einzelne glatte Fläche verwendet wird, an der das gesendete Signal reflektiert wird, bevor es den Empfänger erreicht. Typischerweise sollte die Reflektion von dem LoS trennbar sein, d.h. dem direkten Signal, wenn eine Breitbandübertragung erfolgt. Algorithmen zum Schätzen der Feinstruktur des CIR in hochaufgelöster Weise sind im Stand der Technik bekannt. Bei Reflektion von einer Wand gemäß der Darstellung in 1 kann die zusätzliche Ausbreitungsentfernung Δτc für das Signal im Vergleich zu dem LoS-Signal, wobei c die Lichtgeschwindigkeit bezeichnet, berechnet werden als $Δ τ c = 2 cos (β) ‖ d ‖ = 2 d^{T} l,$
wobei l den LoS-Vektor zu dem Satelliten bezeichnet, also $l = [\begin{matrix} cos (ε_{i}) cos (ϕ_{i}) \\ cos (ε_{i}) sin (ϕ_{i}) \\ sin (ε_{i}) \end{matrix}],$
wobei ε_i den Elevationswinkel bezeichnet und ϕ_i den Azimutwinkel zu dem Satellitensender i. Die Winkel ε_i und ϕ_i können als bekannt angenommen werden, sofern die Empfängerposition ungefähr bekannt ist. Aus der Gleichung (1) ist erkennbar, dass die zusätzliche Ausbreitungsentfernung Δτc unter Verwendung des Vektors d berechnet werden kann. Anders ausgedrückt enthält, falls der Vektor d bekannt ist, die zusätzliche Ausbreitungsentfernung Δτc Information über die Empfängerposition x_r und kann zur Verbesserung der Positionslösung auch in Fällen verwendet werden, in denen das LoS-Signal in einem derartigen Maß gedämpft sein könnte, dass es nicht mehr detektiert werden kann, z.B. wenn es durch ein weiteres Gebäude blockiert ist. Somit kann unter Annahme mehrerer Satellitensender, d.h. bei Reflektionen von S Satellitensignalen, die von der gleichen Wand ausgehen, ein System von Gleichungen formuliert werden: $Δ τ_{s} c = 2 d^{T} l_{s}, for s = 1, \dots, S,$
wobei Aτ_sc und l_s die zusätzliche Ausbreitungsentfernung und den LoS-Einheits-Vektor zu dem Satellitensender s bezeichnen. Bei S > 3 ist das System von Gleichungen überbestimmt, d.h. Reflektionen von der Wand können verwendet werden, um die Positionsschätzung von x_r zu verbessern. Die Methodik kann auch angewandt werden, falls die Mehrwege-Signale mehrere Male reflektiert werden. In derartigen Fällen bezeichnet d einen Vektor zu einer „virtuellen Wand“. Ein Beweis kann in schlüssiger Weise abgeleitet werden, indem das Reziproke des Ausbreitungskanals und des Systemmodells für die Reflektion in [8] angewendet werden. Bei Standard-Szenarien, in denen Wände wie z.B. Hausfassaden vertikal ausgerichtet sind, brauchen nur zwei Komponenten von d geschätzt zu werden, da der Vektor an der horizontalen Ebene mit einer nullwertigen vertikalen Komponente ausgerichtet ist.
In dem Fall, dass der Empfänger gemäß 2 mit einem 3D-Antennen-Array ausgerüstet ist, ist es möglich, den Einfallswinkel (angle of arrival - AoA) des LoS-Signals als {ϕ_L, ε_L} zu schätzen, d.h. $l = [\begin{matrix} cos (ε_{L}) cos (ϕ_{L}) \\ cos (ε_{L}) sin (ϕ_{L}) \\ sin (ε_{L}) \end{matrix}]$
und den Winkel zu dem Reflektionspunkt {ϕ_R, ε_R} zu schätzen, d.h. $r = [\begin{matrix} cos (ε_{R}) cos (ϕ_{R}) \\ cos (ε_{R}) sin (ϕ_{R}) \\ sin (ε_{R}) \end{matrix}]$
und zwar auf der Basis des lokalen Koordinatensystems des Antennen-Arrays, $c o s (β) = l^{T} \cdot n_{w} = - r^{T} \cdot n_{w} .$
Da der einfallende Strahl und der reflektierte Strahl auf der gleichen Ebene liegen, kann man berechnen: $\begin{matrix} cos (2 β) = - l^{T} \cdot r \\ \Rightarrow cos (β) = \sqrt{\frac{1 - l^{T} \cdot r}{2}}, \end{matrix}$
und gemäß der Vektordefinition des Snellius'schen Gesetzes $\begin{array}{l} r = - 2 (n_{w}^{T} \cdot l) \cdot n_{w} + l (8) \\ \Rightarrow n_{w} = - \frac{1}{2} \frac{r - l}{\sqrt{\frac{1 - l^{T} \cdot r}{2}}} = \frac{1}{\sqrt{2}} \frac{l - r}{\sqrt{1 - l^{T} \cdot r}} . (9) \end{array}$
Nimmt man $Δ τ_{s} c = 2 cos (β_{s}) ‖ d ‖, for s = 1, \dots, S,$
ist das System von Gleichungen überbestimmt mit S > 1, da nur die Entfernung ||d|| für sämtliche satellitenübertragenen Signale bekannt sein muss. Zu beachten ist, dass der Einfallswinkel (angle of arrival - AoA) des LoS-Signals {ϕ_L, ε_L} aus der Lage des Antennen-Arrays und l entsprechend der Gleichung (2) berechnet werden muss, falls der direkte Weg von dem Satellitensender nicht empfangen werden kann. Dennoch zeigt das Antennen-Array seinen Hauptvorteil bei einer Einzelreflektion, da die Ableitung auf dem letzten Interaktionspunkt basiert. Somit können allgemeinhin die mittels eines Antennen-Arrays vorgenommenen Messungen verwendet werden, um zwischen einmal reflektierten und mehrere Male reflektierten Signalen zu unterscheiden.
Bislang wurde nur ein Einfach-Fall betrachtet, d.h. eine Verarbeitung auf Schnappschuss-Basis. Im Stand der Technik existieren jedoch Algorithmen, die in der Lage sind, Mehrwege-Komponenten (multipath components - MPCs) wie etwa Reflektionen über die Zeit hinweg nachzuverfolgen, wenn sich der Empfänger bewegt. Anzumerken ist, dass eine Empfänger-Bewegung nicht erforderlich ist, da GNSS-Satelliten nicht stationär in ihrer Position sind und somit stets eine „Bewegung“ vorhanden ist. Dennoch wird um der Einfachheit willen im Folgenden auf eine Empfänger-Bewegung Bezug genommen. Somit kann eine Wand, die gemäß 3 durch einen Punkt w, und zwei Vektoren w_x and w_y definiert ist, über Zeitinstanzen hinweg geschätzt werden, wenn sich der Empfänger bewegt. Allgemein muss der Zustandsvektor {w, w_x, w_y} ∈ ℝ^9×1 für jede identifizierte Wand geschätzt werden. Dennoch kann, da der Zustandsvektor konstant ist, ein SLAM-Algorithmus verwendet werden, um die Benutzersposition über der Zeit und den Zustandsvektor, der die Wand im Raum definiert, zu schätzen. Ferner könnte externe 3D-Information zusammengeführt werden, falls verfügbar. Bei Verwendung des Zustandsvektors für eine Wand beträgt die zusätzliche Ausbreitungsentfernung für eine einzige Zeitinstanz $\begin{matrix} Δ τ c = 2 ‖ d ‖ l^{T} n_{w} = 2 l^{T} ‖ d ‖ \frac{w_{x} \times w_{y}}{‖ w_{x} \times w_{y} ‖} \\ = 2 l^{T} | \frac{{(x_{r} - w)}^{T} (w_{x} \times w_{y})}{‖ w_{x} \times w_{y} ‖} | \frac{w_{x} \times w_{y}}{‖ w_{x} \times w_{y} ‖} . \end{matrix}$
4 zeigt einen schematischen Überblick über einen GNSS-Empfänger, bei dem das oben beschriebene System-Modell verwendet wird, wobei angenommen wird, dass eine Anzahl von S GNSS-Satelliten abgefragt wird. Nachdem das Signal der S GNSS-Satelliten simultan von der Antenne erfasst worden ist und mittels einer Funkfrequenz- (radio frequency - RF) Verarbeitungskette konvertiert worden ist, wird das Signal mittels eines Analog-/Digital-Konverters (ADC) in die digitale Domäne umgesetzt. In dem Fall, dass die Antenne aus einem Array von Antennen besteht, müssen mehrere RF-Ketten und ADCs parallel eingesetzt werden, während in den späteren Signalverarbeitungsschritten Parameter gemeinsam über sämtliche empfangenen Antennensignale hinweg geschätzt werden. Um das Signal verschiedener Satelliten unabhängig zu verarbeiten, wird eine Code-Diskriminierung durchgeführt, d.h. eine Korrelation des Empfangssignals mit den Pseudo-Zufallsrauschen- (pseudo random nose PRN) Sequenzen der einzelnen Satellitensignale. Nach der Diskriminierung für die Satellitensignale s = 1, ... , S wird jedes Signal s in Superauflösung verarbeitet, wobei die Superauflösungsverarbeitung für Algorithmen steht, die zum Schätzen der Feinstruktur in der Lage sind, d.h. einzelner Wege des Mehrweg-Kanals. Beispiele für derartige bekannte Algorithmen sind diejenigen auf Schnappschuss-Basis oder auf Nachverfolgungs-Basis. Nachdem die Feinstruktur der CIR geschätzt worden ist, muss eine Datenzuordnung vorgenommen werden, d.h. es muss ein Satz von Signalen gefunden werden, bei denen der Reflektionspunkt zu der gleichen Wand gehört. Bei der Datenzuordnung handelt es sich um ein Standardproblem auf dem Gebiet der simultanen Lokalisation und Erstellung einer Karte (SLAM) und der Radar-Anwendung, und zahlreiche Algorithmen sind in der Lage, dieses Problem zu handhaben. In dem folgenden Schätzungs-Algorithmus kann externe Information wie z.B. die 3D-Karte mit der Information aus den GNSS-Signalen zusammengeführt werden, um die Positions- und Kartenerstellungs-Lösung zu verbessern. Generell wird der Schätzungs-Algorithmus durch Verwendung eines auf Bayesischer sequentieller Filterung basierenden Nachverfolgungssystems verbessert.
LITERATURSTELLEN

[1] J. T. Isaacs, A. T. Irish, F. Quitin, U. Madhow, und J. P. Hespanha, „Bayesian localization and mapping using gnss snr measurements", in IEEE/ION PLANS, Mai 2014, S. 445-451.
[2] A. T. Irish, J. T. Isaacs, F. Quitin, J. P. Hespanha, und U. Madhow, „Probabilistic 3d mapping based on gnss snr measurements", in ICASSP, 2014, S. 2390-2394.
[3] P. Groves, „It's Time for 3D Mapping-Aided GPS“, InsideGNSS, Sept./Okt.
[4] A. Bourdeau, M. Sahmoudi, und J. Tourneret, „Tight Integration of GNSS and a 3D City Model for Robust Positioning in Urban Canyons", in ION GNSS, Sept. 2012, S. 1263-1269.
[5] Y. Gu, Y. Wada, L. Hsu, und S. Kamijo, „Vehicle self-localization in urban canyon using 3D map based GPS positioning and vehicle sensors", in ICCVE, Nov. 2014, S. 792-798.
[6] Y. Gu, Y. Wada, L. T. Hsu, und S. Kamijo, „Slam with 3dimensionalgnss", in IEEE/ION PLANS, Apr. 2016, S. 190-197.
[7] A. Soloviev und F. V. Graas, „Use of Deeply Integrated GPS/INS Architecture and Laser Scanners for the Identification of Multipath Reflections in Urban Environments", IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 3, no. 5, S. 786-797, Okt. 2009.
[8] C. Gentner, T. Jost, W. Wang, S. Zhang, A. Dammann, und U.-C. Fiebig, „Multipath Assisted Positioning with Simultaneous Localization and Mapping", IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 15, no. 9, S. 6104-6117, Sept. 2016.
[9] C. Gentner, R. Pöhlmann, M. Ulmschneider, T. Jost, und S. Zhang, „Positioning using Terrestrial Multipath Signals and Inertial Sensors", Mobile Information Systems, vol. 2017, Okt. 2017.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Nicht-Patentliteratur

J. T. Isaacs, A. T. Irish, F. Quitin, U. Madhow, und J. P. Hespanha, „Bayesian localization and mapping using gnss snr measurements“, in IEEE/ION PLANS, Mai 2014, S. 445-451 [0011]
A. T. Irish, J. T. Isaacs, F. Quitin, J. P. Hespanha, und U. Madhow, „Probabilistic 3d mapping based on gnss snr measurements“, in ICASSP, 2014, S. 2390-2394 [0011]
A. Bourdeau, M. Sahmoudi, und J. Tourneret, „Tight Integration of GNSS and a 3D City Model for Robust Positioning in Urban Canyons“, in ION GNSS, Sept. 2012, S. 1263-1269 [0011]
Y. Gu, Y. Wada, L. Hsu, und S. Kamijo, „Vehicle self-localization in urban canyon using 3D map based GPS positioning and vehicle sensors“, in ICCVE, Nov. 2014, S. 792-798 [0011]
Y. Gu, Y. Wada, L. T. Hsu, und S. Kamijo, „Slam with 3dimensionalgnss“, in IEEE/ION PLANS, Apr. 2016, S. 190-197 [0011]
A. Soloviev und F. V. Graas, „Use of Deeply Integrated GPS/INS Architecture and Laser Scanners for the Identification of Multipath Reflections in Urban Environments“, IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 3, no. 5, S. 786-797, Okt. 2009 [0011]
C. Gentner, T. Jost, W. Wang, S. Zhang, A. Dammann, und U.-C. Fiebig, „Multipath Assisted Positioning with Simultaneous Localization and Mapping“, IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 15, no. 9, S. 6104-6117, Sept. 2016 [0011]
C. Gentner, R. Pöhlmann, M. Ulmschneider, T. Jost, und S. Zhang, „Positioning using Terrestrial Multipath Signals and Inertial Sensors“, Mobile Information Systems, vol. 2017, Okt. 2017 [0011]

Claims

Verfahren zur simultanen Lokalisation und Erstellung einer Karte einer Signalreflektionsflächen aufweisenden Umgebung wie z.B. einer urbanen Umgebung, in der sich ein Empfänger für Satellitennavigationssignale befindet, wobei bei dem Verfahren - der Empfänger von mindestens einem Satelliten ein Navigationssignal empfängt, - die Kanalimpulsantwort dieses Navigationssignals ermittelt wird, - die Zeitpunkte berechnet werden, zu denen der Empfänger das Navigationssignal einerseits direkt vom Satelliten und andererseits nach einer und/oder mehreren Reflektionen an der Umgebung befindlichen Reflektionsflächen empfängt, - anhand der Differenzen der jeweiligen Empfangszeitpunkte des direkten Navigationssignals und des oder der nach einer oder mehreren Reflektionen erhaltenen Navigationssignale untereinander und/oder bezüglich eines Referenzzeitpunkts, bei dem es sich insbesondere um den Zeitpunkt handelt, zu dem der Empfänger das auf direktem Wege zu ihm gelangende Navigationssignal empfängt, ermittelt wird, an welchem Ort innerhalb der Umgebung des Empfängers sich eine Reflektionsfläche befindet, und - eine Karte der Umgebung auf Basis der ermittelten Orte erstellt wird, an denen sich relativ zum Empfänger eine Reflektionsfläche befindet, oder auf Basis dieser Informationen eine bereits erstellte Karte ergänzt wird und/oder eine Lokalisierung des Empfängers innerhalb seiner Umgebung erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Empfänger eine einzelne Empfangsantenne aufweist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Empfänger mehrere Empfangsantennen aufweist und dass anhand der empfangenen Navigationssignale die Ausrichtung, d.h. die Lage und Orientierung des Empfängers oder einer mit dem Empfänger versehenen Einheit innerhalb der Umgebung ermittelt wird, und zwar anhand der Zeitdifferenzen, mit denen die Empfangsantennen ein Navigationssignal wie z.B. das direkt vom Satelliten empfangene Navigationssignal oder ein nach ein oder mehreren Reflektionen empfangenes Navigationssignal empfangen.
Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass eine Veränderung der Position und/oder Ausrichtung des Empfängers oder einer mit dem Empfänger versehenen Einheit innerhalb der Umgebung durch jeweilige Ermittlung der Position und/oder Ausrichtung zu unterschiedlichen aufeinanderfolgenden Zeitpunkten nachverfolgt wird.