DE102021203131A1

DE102021203131A1 - Verfahren zur Positionsbestimmung eines Empfängers für ein Satellitennavigationssystem und Empfänger für ein Satellitennavigationssystem

Info

Publication number: DE102021203131A1
Application number: DE102021203131.5A
Authority: DE
Inventors: Andreas Vogel
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2021-03-29
Filing date: 2021-03-29
Publication date: 2022-09-29
Also published as: WO2022207191A3; WO2022207191A2; DE112022001843A5

Abstract

Um ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Empfängers für ein Satellitennavigationssystem bereitzustellen, bei welchem die Multipath-Signale der Satelliten des Satellitennavigationssystems für die Positionsbestimmung genutzt werden, wird ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Empfängers (200) für ein Satellitennavigationssystem (10) vorgeschlagen, wobei der Empfänger (200) mehrere Pseudoranges i, mit i = 1...m, für mehrere Satelliten eines Satellitennavigationssystems ermittelt, wobei zu einem Zeitpunkt t1mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j, mit j = 1...n, für mindestens eine mögliche Position (19a, 19b) des Empfängers (200) aus den Pseudoranges i ermittelt wird, wobei vorgesehen ist, dass eine kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung aus den aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt wird, wenn j >= 2, und/oder dass mehrere mögliche Positionen (19a, 19b) aus der mindestens einen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j ermittelt werden.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Empfängers für ein Satellitennavigationssystem, wobei der Empfänger mehrere Pseudoranges i, mit i = 1...m, für mehrere Satelliten eines Satellitennavigationssystems ermittelt, wobei zu einem Zeitpunkt t1 mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j, mit j = 1...n, für mindestens eine mögliche Position des Empfängers aus den Pseudoranges i ermittelt wird.
Ferner betrifft die Erfindung einen Empfänger für ein Satellitennavigationssystem.
Stand der Technik
Auf dem Feld der Satellitennavigation ist der Umgang mit sogenannten Multipath-Signalen eines der schwierigsten Themen. Unter einem Multipath-Signal wird ein Signal eines Satelliten eines Satellitennavigationssystems verstanden, welches den Empfänger auf mehreren Wegen, beispielsweise über Reflektionen an Häuserwänden oder Fenstern, erreicht. Einer der Wege kann dabei auch der direkte Empfang entlang der Sichtlinie zwischen Empfänger und Satellit sein. Im vorliegenden Fall werden unter Multipath-Signalen zudem auch Signale verstanden, welche den Empfänger ausschließlich auf indirektem Wege über Reflektionen erreichen.
Multipath-Situationen erschweren die Positionsbestimmung. Oft kann eine Position des Empfängers nur mit einer sehr großen Unsicherheit angegeben werden, oder aber die ermittelte Position des Empfängers entspricht bei einer Multipath-Situation nicht der tatsächlichen Position.
Bekannte Verfahren behandeln Multipath-Situationen unter anderem mit Hilfe einer detaillierten Umgebungskarte. Anhand der Umgebungskarte wird die Wahrscheinlichkeit ermittelt, ob eine Multipath-Situation vorliegt. Weitere bekannte Verfahren zur Behandlung von Multipath-Situationen beinhalten ausgefeilte Algorithmen wie Faktorgraphen oder Monte-Carlo-Methoden, um Pseudoranges mit Multipath zu erkennen und von der Berechnung der möglichen Position des Empfängers auszuschließen.
Die US 2017/0131409 A1 offenbart ein Verfahren zur Bestimmung des Standorts eines Benutzergeräts bei einem globalen Navigationssatellitensystem (GNSS). Das Verfahren umfasst das Empfangen von Signalstärkedaten, die jedem Satelliten zugeordnet sind, welche mit dem Benutzergerät kommunizieren, und das Empfangen von Karteninformationen bezüglich der Umgebung, die das Benutzergerät umgibt.
Aus der US 2009/0234580 A1 ist ein weiteres Verfahren zur Positionsbestimmung mittels eines globalen Navigationssatellitensystems bekannt.
Es gibt viele Verfahren zur Eindämmung von Multipath-Effekten, jedoch kann der nachteilige Effekt von Multipath-Signalen im Stand der Technik nicht zu 100 Prozent unterdrückt werden.
Offenbarung der Erfindung
Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Empfängers für ein Satellitennavigationssystem bereitzustellen, bei welchem die Multipath-Signale der Satelliten des Satellitennavigationssystems für die Positionsbestimmung genutzt werden.
Zur Lösung der der Erfindung zugrundeliegenden Aufgabe wird ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Empfängers für ein Satellitennavigationssystem vorgeschlagen, wobei der Empfänger mehrere Pseudoranges i, mit i = 1...m, für mehrere Satelliten eines Satellitennavigationssystems ermittelt, wobei zu einem Zeitpunkt t1 mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j, mit j = 1...n, für mindestens eine mögliche Position des Empfängers aus den Pseudoranges i ermittelt wird, wobei ferner vorgeschlagen wird, dass eine kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung aus den aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt wird, wenn j >= 2, und/oder dass mehrere mögliche Positionen aus der mindestens einen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j ermittelt werden.
Im Rahmen der Erfindung wird unter einem Multipath-Signal ein Signal eines Satelliten eines Satellitennavigationssystems verstanden, welches den Empfänger auf mehreren Wegen, beispielsweise über Reflektionen an Häuserwänden oder Fenstern, erreicht. Einer der Wege kann dabei auch der direkte Empfang entlang der Sichtlinie zwischen Empfänger und Satellit sein. Ferner werden im Rahmen der Erfindung unter Multipath-Signalen zudem auch Signale verstanden, welche den Empfänger ausschließlich auf indirektem Wege über Reflektionen oder Spiegelungen erreichen.
Die Grundidee der vorliegenden Erfindung besteht darin, dass das Ergebnis der Positionsbestimmung nicht wie im Stand der Technik aus genau einer aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung und genau einer dazugehörigen möglichen Position des Empfängers bestehen muss. Daher erlaubt das erfindungsgemäße Verfahren, dass mehrere aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j für mehrere mögliche Positionen des Empfängers gleichzeitig das Ergebnis der Positionsbestimmung sein können. Aus den mehreren aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j können dann mehrere mögliche Positionen des Empfängers abgeleitet werden. Liegen mehrere aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j vor, so kann ferner eine kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung aus den aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j erstellt werden, welche ein Lösungsgebiet angibt, innerhalb dessen sich die wahre Position des Empfängers höchstwahrscheinlich befindet.
Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren entfällt die Notwendigkeit, Multipath-Signale überhaupt zu erkennen. Es kann somit auf die bekannten aufwändigen Verfahren zur Positionsbestimmung unter Ausschluss von Multipath-Signalen verzichtet werden. Im Fall einer Multipath-Situation werden mehrere mögliche Positionen bzw. diesen Positionen zugehörige aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt. Liegt keine Multipath-Situation vor, so gibt das erfindungsgemäße Verfahren wie gehabt eine eindeutige Position des Empfängers an.
Die Positionsbestimmung von Fahrzeugen, Dingen und Menschen ist daher bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wesentlich robuster. Häufig ist es nämlich besser, nur eine grobe mögliche Position zu haben, als eine ganz genaue, die jedoch falsch sein kann.
Bevorzugt kann daher vorgesehen sein, dass für die ermittelten Pseudoranges i keine Multipath-Analyse durchgeführt wird.
Mit anderen Worten wird nicht versucht, die einzelnen Signale dahingehend zu klassifizieren, ob diese potentiell Multipath-Signale sind. Entsprechend werden keine Signale von Satelliten ausgeschlossen, auch wenn diese Multipath-Signale sind.
Bevorzugt kann vorgesehen sein, dass die mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j eine mehrdimensionale, bevorzugt dreidimensionale oder vierdimensionale, Normalverteilung ist, und/oder dass die mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j ein mehrdimensionales, bevorzugt dreidimensionales oder vierdimensionales, Wahrscheinlichkeitsellipsoid ist, und/oder dass die mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j eine mehrdimensionale, bevorzugt dreidimensionale oder vierdimensionale, Deltafunktion ist.
Da verfahrensgemäß im Falle j >= 2 eine kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung aus den aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt wird, ist die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung im Gegensatz der ihr beispielsweise zugrundeliegenden Normalverteilungen zumindest in einer Dimension nicht normalverteilt.
Im klassischen Fall der Satellitennavigation werden die für die Satelliten vom Empfänger ermittelten Pseudoranges zu einer Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Position des Empfängers in einem vierdimensionalen Raum verrechnet. Die entsprechende Wahrscheinlichkeitsverteilung wird meist als mehrdimensionale Normalverteilung bestimmt. Der vierdimensionale Raum umfasst dabei die drei räumlichen Dimensionen x, y, z sowie die zeitliche Dimension t. Als ermittelte Position des Empfängers wird dann der Erwartungswert der Wahrscheinlichkeitsverteilung in den drei räumlichen Dimensionen angegeben. Typische bekannte Ansätze zur Berechnung der Position bzw. der zugehörigen Wahrscheinlichkeitsverteilung sind sogenannte Least-Square-Verfahren oder Kalman-Filter. Je mehr Messungen für eine Positionsbestimmung verwendet werden, desto genauer ist das Ergebnis. Wenigstens vier Messungen sind dabei für eine Bestimmung der Position notwendig. Anstelle einer mehrdimensionalen Normalverteilung wird im Stand der Technik oft auch ein mehrdimensionales Wahrscheinlichkeitsellipsoid verwendet. Das mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsellipsoid kann durch Einschränkung der mehrdimensionalen Normalverteilung auf den 1-, 2- oder 3-Sigma-Bereich erhalten werden. Gegebenenfalls kann über das Volumen des Wahrscheinlichkeitsellipsoids eine konstante Wahrscheinlichkeitsdichte für die mögliche Position des Empfängers angenommen werden.
Die mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j der Erfindung ist bevorzugt eine dreidimensionale Normalverteilung. Dies ist meist dann der Fall, wenn vom Empfänger die Wahrscheinlichkeitsverteilung in der vierten Dimension, das heißt in der zeitlichen Dimension, nicht mit angeboten wird. Die dreidimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilung j beschreibt dann die Wahrscheinlichkeit der Position des Empfängers in den drei räumlichen Dimensionen. Als eine der möglichen Positionen des Empfängers kann dann auch bei der Erfindung beispielsweise der Erwartungswert der dreidimensionalen Wahrscheinlichkeitsverteilung genommen werden. Liegen mehrere aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j vor, so können auch mehrere mögliche Positionen bestimmt werden. Grundsätzlich ist es auch möglich, dass die mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j zum Zeitpunkt t₁ eine vierdimensionale Normalverteilung ist. In diesem Fall wird auch die zeitliche Dimension für die Positionsbestimmung ausgegeben.
Wie bei den bekannten Verfahren kann es sich bei der mindestens einen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j nach der Erfindung auch um ein dreidimensionales oder vierdimensionales Wahrscheinlichkeitsellipsoid handeln. Eine noch weitere Möglichkeit besteht darin, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilung eine mehrdimensionale, bevorzugt dreidimensionale oder vierdimensionale, Deltafunktion ist. Eine Deltafunktion ist eine spezielle irreguläre Distribution, welche die Eigenschaften hat, dass sie außerhalb des Zentralwerts 0 ist, und dass das Integral, insbesondere das räumliche oder drei- oder vierdimensionale Integral, über die Deltafunktion 1 ist. Die Deltafunktion kann daher als eine spezielle Form einer Wahrscheinlichkeitsverteilung aufgefasst werden. Eine Deltafunktion ist stark lokalisiert und kann als die Wahrscheinlichkeitsdichte eines Punktes aufgefasst werden.
Im Folgenden wird bevorzugt davon ausgegangen, dass eine Multipath-Situation vorliegt.
Mit weiterem Vorteil ist vorgesehen, dass, bevorzugt beim Vorliegen einer Multipath-Situation, mindestens zwei aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt werden. In diesem Fall ist somit stets vorgesehen, dass eine kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung aus den aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt wird.
Mit noch weiterem Vorteil kann vorgesehen sein, dass mindestens eine der zwei aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j auf Basis von zusätzlichen Daten, bevorzugt von Karteninformationen, verworfen wird.
Es können beispielsweise aufgrund von Karteninformationen eine oder mehrere der möglichen Positionen des Empfängers ausgeschlossen werden. Mit anderen Worten können zunächst im Falle von Multipath-Signalen mehrere aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j für mindestens eine mögliche Position ermittelt werden. Sind einige der möglichen Positionen nicht mit den Karteninformationen verträglich, so können diese möglichen Positionen und die zugehörigen Wahrscheinlichkeitsverteilungen gelöscht werden. Aus den übriggebliebenen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j kann dann die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung ermittelt werden. Ferner können die den übriggebliebenen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j zugehörigen möglichen Positionen des Empfängers, beispielsweise aus den Erwartungswerten der übriggebliebenen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j, ermittelt werden.
Mit weiterem Vorteil kann daher vorgesehen sein, dass mindestens zwei mögliche Positionen des Empfängers ermittelt werden, wobei die mindestens zwei möglichen Positionen aus den mindestens zwei aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt werden, wobei bevorzugt die mindestens zwei möglichen Positionen den Erwartungswerten der mindestens zwei aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j entsprechen.
Für jede der mindestens zwei aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j kann somit, wie in den bekannten Verfahren zur Positionsbestimmung, eine mögliche Position des Empfängers ermittelt werden. Meist wird dafür der Erwartungswert der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung j genommen. Ein Spezialfall liegt vor, wenn die Wahrscheinlichkeitsverteilung j eine mehrdimensionale, bevorzugt dreidimensionale oder vierdimensionale Deltafunktion ist. In diesem Fall entspricht die mögliche Position dem Zentralwert der Deltafunktion.
Ferner kann vorgesehen sein, dass die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung durch eine Addition der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt wird, wobei die aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j vor der Addition bevorzugt mit Skalierungsfaktoren skaliert werden, wobei die Skalierungsfaktoren besonders bevorzugt von der Anzahl der für die Ermittlung der jeweiligen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j verwendeten Pseudoranges i und/oder dem Signal-Rausch-Abstand, kurz SNR (Signal-to-Noise Ratio), und/oder CN0 der Signale der für die Ermittlung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung j herangezogenen Satelliten und/oder der Elevation der für die Ermittlung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung j herangezogenen Satelliten abhängt bzw. bestimmt wird.
Die den mehreren möglichen Positionen des Empfängers zugehörigen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j können somit bei der Ermittlung der kumulativen Wahrscheinlichkeitsverteilung gewichtet werden. Die Gewichtungsfaktoren sind dann die Skalierungsfaktoren der jeweiligen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j. Beispielsweise können größere Skalierungsfaktoren gewählt werden, wenn eine große Zahl an Pseudoranges i für die Ermittlung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung j herangezogen wurden. Umgekehrt können kleinere Skalierungsfaktoren gewählt werden, wenn das Signal-zu-Rausch-Verhältnis (SNR) der Signale der für die Ermittlung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilungj herangezogenen Satelliten klein ist, oder wenn die Elevation der für die Ermittlung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilungj herangezogenen Satelliten klein ist.
Die Skalierungsfaktoren können auch zu 1 gewählt sein.
Somit kann bevorzugt vorgesehen sein, dass die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung eine mehrdimensionale, bevorzugt dreidimensionale oder vierdimensionale, Wahrscheinlichkeitsverteilung ist, wobei die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung zumindest in einer räumlichen Dimension keine Normalverteilung ist.
Die Klasse der erlaubten Wahrscheinlichkeitsverteilung wird somit gegenüber den bekannten Verfahren erweitert. Es sind nicht mehr nur mehrdimensionale Normal- oder Gauß-Verteilungen als Wahrscheinlichkeitsverteilungen möglich. Die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung kann beispielsweise auch eine Summe räumlich disjunkter normalverteilter Wahrscheinlichkeitsverteilungen sein. Ferner kann die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung auch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung mit konstanter Wahrscheinlichkeitsdichte, bevorzugt in einem begrenzten Raumgebiet, sein.
Werden als aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j dreidimensionale oder vierdimensionale Wahrscheinlichkeitsellipsoide angenommen, so können diese überlappend oder disjunkt im Raum angeordnet sein. Entsprechend ist die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung eine Kombination dieser überlappend oder disjunkt im Raum angeordneten Wahrscheinlichkeitsellipsoide.
Mit weiterem Vorteil kann vorgesehen sein, dass die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung durch eine konvexe Hülle um die Erwartungswerte der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt wird, und/oder dass die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung eine konstante Wahrscheinlichkeitsdichte aufweist.
Bevorzugt weist die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung eine konstante Wahrscheinlichkeitsdichte innerhalb der konvexen Hülle auf.
Wird die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung als konvexe Hülle um die Erwartungswerte der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j oder als konvexe Hülle um die Wahrscheinlichkeitsellipsoide ermittelt, so kann ein beliebig geformtes Gebiet für die möglichen Positionen des Empfängers ermittelt werden.
Die vorstehende Aufzählung möglicher kumulativer Wahrscheinlichkeitsverteilungen ist nicht abschließend zu verstehen und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Grundsätzlich kann die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung auch, insbesondere anwendungsfallbezogen, anders ausgebildet sein.
Bevorzugt ist vorgesehen, dass das Integral der kumulativen Wahrscheinlichkeitsverteilung auf 1 normiert wird.
Mit weiterem Vorteil ist vorgesehen, dass für die Ermittlung mindestens einer späteren aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j für eine Position des Empfängers zu einem späteren Zeitpunkt t₂ > t₁ die folgenden Schritte durchgeführt werden:

a) Ermittlung mindestens eines Geschwindigkeitsvektors für den Empfänger zum Zeitpunkt t₁,
b) Für jede der mindestens einen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j:
- Vorhersage mindestens einer prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I, mit I = 1...p, insbesondere des Erwartungswerts und/oder der Varianz der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I, unter Verwendung des mindestens einen Geschwindigkeitsvektors,
c) Ermittlung der Pseudoranges i des mindestens einen Satelliten zum Zeitpunkt t₂ und, zu jeder der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I, Ermittlung eines zugeordneten Residues für jede Pseudorange i,
d) Für jede prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilung I: Klassifizierung der Pseudoranges i in mindestens drei Klassen auf Basis der der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I und der Pseudorange i zugeordneten Residue:
- - A_l: Pseudorange ist mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I gut verträglich,
- - B_l: Pseudorange ist mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I schwach verträglich,
- - C_l: Pseudorange ist mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I nicht verträglich,
e) Für jede Klasse A_l, mit I = 1...p: Ermittlung einer späteren Wahrscheinlichkeitsverteilung k aus den Pseudoranges der Klasse A_l, wenn A_l mindestens eine Pseudorange enthält,
f) Für jede Klasse B_l, mit I = 1...p: Ermittlung mindestens einer späteren Wahrscheinlichkeitsverteilung k aus den Pseudoranges der Klasse B_l, wenn B_l mindestens eine Pseudorange enthält
g) optional für die Schnittmenge der Klassen C_l, mit I = 1...p: Ermittlung einer späteren Wahrscheinlichkeitsverteilung k, wenn die Schnittmenge mindestens s Pseudoranges enthält, mit s >= 4, und
h) Setzen der späteren Wahrscheinlichkeitsverteilungen k als aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j zum Zeitpunkt t₂.
i) Wiederholen der Verfahrensschritte a) bis i).

Die Ermittlung der späteren aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j zu einem Zeitpunkt t₂ > t₁ wird somit iterativ durchgeführt. In einem ersten Schritt werden die aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j zum Zeitpunkt t₁ in die Zukunft prädiziert. Hierzu werden die ermittelten Geschwindigkeitsvektoren für den Empfänger und/oder die Geschwindigkeiten aus den Verteilungen herangezogen. Sind mehrere Geschwindigkeitsvektoren ermittelt worden, so können für jede der mindestens einen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j mehrere prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilungen I ermittelt werden. Die Gesamtanzahl aller prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I mit I = 1...p kann daher größer als die Anzahl der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j sein. Bevorzugt ist jedoch vorgesehen, dass nur ein Geschwindigkeitsvektor pro Wahrscheinlichkeitsverteilung j ermittelt wird, sodass für jede aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j genau eine prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilung I ermittelt wird. In einem nächsten Schritt werden die zum Zeitpunkt t₂ ermittelten Pseudoranges i dahingehend klassifiziert, ob sie zu den prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I passen. Für jede der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I werden somit die Pseudoranges i in mindestens drei Klassen A_l, B_l, und C_l eingeordnet. Passt eine Pseudorange i zu der jeweiligen prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I, so wird diese in die Klasse A_l einsortiert. Passt sie nur schwach zu der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I, so wird sie in die Klasse B_l einsortiert. Ist eine Pseudorange nicht mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I verträglich, so wird sie in die Klasse C_l einsortiert. Pseudoranges i, die nicht auf einem Multipath-Signal beruhen, passen zumindest zu der Wahrscheinlichkeitsverteilung der tatsächlichen Position des Empfängers. Für die Entscheidung, ob eine Pseudorange i gut oder schwach mit der jeweiligen prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I verträglich ist, kann beispielsweise die Größe der Residue der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I herangezogen werden. Liegt die Residue beispielsweise innerhalb des Zwei-Sigma-Volumens der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I, so ist diese gut verträglich mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I. Liegt die Residue beispielsweise zwischen dem Zwei-Sigma-Bereich und dem Drei-Sigma-Bereich, so kann diese beispielsweise als schwach verträglich mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I betrachtet werden. Liegt die Residue außerhalb des Drei-Sigma-Bereiches, so kann die Pseudorange als nicht verträglich mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung I betrachtet werden. Je nach Anwendungsfall können auch andere Kriterien herangezogen werden.
Für jede prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilung I wird aus den Pseudoranges der Klasse A_l, das heißt aus den Pseudoranges, welche gut mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I verträglich sind, eine spätere Wahrscheinlichkeitsverteilung k ermittelt. Ebenso wird für jede prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilung I aus den Pseudoranges der Klasse BI, welche schwach mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I verträglich sind, mindestens eine weitere spätere Wahrscheinlichkeitsverteilung k ermittelt. Da der Fall eintreten kann, dass die Klassen A_l und B_l beide nicht leer sind, kann somit die Anzahl der späteren Wahrscheinlichkeitsverteilung k gegenüber der Anzahl der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j zum Zeitpunkt t₁ wachsen. Sind hingegen für zumindest einige der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I die Klassen A_l und B_l leer, das heißt, es existieren keine Pseudoranges, welche gut oder schwach mit der jeweiligen prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I verträglich sind, so kann die Anzahl der späteren Wahrscheinlichkeitsverteilung k gegenüber der Anzahl der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j zum Zeitpunkt t₁ kleiner werden.
Optional kann vorgesehen sein, dass für die Pseudoranges i, welche in der Schnittmenge der Klassen C_l liegen, das heißt, für die Pseudoranges, die mit keiner der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I vereinbar sind, ebenfalls eine spätere Wahrscheinlichkeitsverteilung k ermittelt wird. Auch hier ist es eine bevorzugte Voraussetzung, dass die Schnittmenge der Klasse C_l mindestens vier Pseudoranges enthält, damit eine spätere Wahrscheinlichkeitsverteilung k ermittelt wird. Alternativ kann vorgesehen sein, dass die Pseudoranges, welche in der Schnittmenge der Klassen C_l liegen, verworfen werden. Diese Pseudoranges können beispielsweise sehr starken Multipath-Effekten unterliegen. Das Vorliegen von Multipath-Effekten kann gegebenenfalls zusätzlich mit aus dem Stand der Technik bekannten Verfahren ermittelt werden.
Prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilungen I, zu welchen keine Pseudoranges passen, für die also die Klasen A_l und B_l leer sind, können optional verworfen werden. Die ermittelten späteren Wahrscheinlichkeitsverteilungen k werden im letzten Verfahrensschritt als die neuen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j zum Zeitpunkt t₂ gesetzt. Aus diesen neuen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j zum Zeitpunkt t₂ kann wiederum eine kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung zum Zeitpunkt t₂ ermittelt werden, und/oder es können mehrere mögliche Positionen aus den neuen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt werden, wenn j >= 2. Für die Berechnung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu einem noch späteren Zeitpunkt t₃ > t₂ > t₁ werden die Verfahrensschritte a) bis i) wiederholt.
Liegt keine Multipath-Situation vor, so wird immer nur eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j in der Zeit fortbewegt werden. Alle Pseudoranges zum Zeitpunkt t₂ würden dann zu deren prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung passen. Dieser Fall entspricht den aus dem Stand der Technik bekannten Verfahren. Im Fall von Multipath-Signalen existieren hingegen mehrere prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilungen I. Es ist bekannt, dass Multipath-Effekte sehr stabil sein können, sodass derartige aufgrund von Multipath-Signalen erzeugte prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilungen auch über eine längere Zeit existieren können. Derartige Fälle können beispielsweise bei einer Fahrt entlang einer Häuserfront eintreten. Die Spiegelungen über die gesamte Häuserfront sind in einem solchen Fall stabil und damit auch die Multipath-Effekte.
In der überwältigenden Mehrheit der Fälle passen die prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I, welche auf von Multipath-Effekten bedingten aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j beruhen, nicht zu den gemessenen Pseudoranges zum Zeitpunkt t₂, sodass diese prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I sehr schnell gelöscht werden. Somit ist sichergestellt, dass die Anzahl der Wahrscheinlichkeitsverteilungen überschaubar und der Algorithmus vom Rechenaufwand her klein bleibt.
Bevorzugt kann vorgesehen sein, dass mindestens eine prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilung I als eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j zum Zeitpunkt t₂ gesetzt wird.
Tritt der Fall ein, dass sämtliche Klassen A_l und B_l leer sind und dass die Pseudoranges der Schnittmenge der Klassen C_l verworfen werden, so kann durch Setzen mindestens einer der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I als eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j zum Zeitpunkt t₂ gesichert werden, dass zu jedem Zeitpunkt stets mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j vorhanden ist.
Bevorzugt wird das Verfahren zur Positionsbestimmung in einem Map-Matching-Algorithmus auf Basis von GNSS-Positionen eingesetzt.
Eine weitere Lösung der der Erfindung zugrundeliegenden Aufgabe besteht in der Bereitstellung eines Empfängers für ein Satellitennavigationssystem, welcher zur Durchführung eines vorbeschriebenen Verfahrens ausgebildet ist.
Die Erfindung wird nachstehend näher anhand der beigefügten Figuren erläutert.
Es zeigen

1 ein Ablaufdiagramm für ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Empfängers für ein Satellitennavigationssystem, und
2a ein Ergebnis eines bekannten Verfahrens zur Positionsbestimmung, und
2b ein Ergebnis einer verfahrensgemäßen Positionsbestimmung.

1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens 100 zur Positionsbestimmung eines Empfängers 200 für ein Satellitennavigationssystem 10. Verfahrensgemäß ermittelt der Empfänger 200 zu einem Zeitpunkt t1 die Pseudoranges i = 1...n für mehrere Satelliten 11 des Satellitennavigationssystems 10. Aus den Pseudoranges i ermittelt der Empfänger 200 im dargestellten Fall drei aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j = 1..3 für die möglichen Positionen des Empfängers 200. Die aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j = 1...3 sind als dreidimensionale Wahrscheinlichkeitsellipsoide 12 ausgebildet. Durch eine Addition der dreidimensionalen Wahrscheinlichkeitsellipsoide 12 wird eine kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung 13 zum Zeitpunkt t1 ermittelt. Die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung 13 umfasst ein Gebiet, welches die tatsächliche Position des Empfängers 200 höchstwahrscheinlich umfasst. Alternativ oder zusätzlich können auch die Erwartungswerte der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j = 1...3 beziehungsweise die Zentralwerte der zugehörigen Wahrscheinlichkeitsellipsoiden 12 als mögliche Positionen des Empfängers 200 ermittelt werden. Entgegen bekannten Verfahren zur Positionsbestimmung wird nicht nur ein Wahrscheinlichkeitsellipsoid bzw. wird nicht nur eine mögliche Position des Empfängers 200 ermittelt.
Für die Ermittlung der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j zu einem späteren Zeitpunkt t₂ > t₁ wird wie folgt vorgegangen. Zunächst wird für den Empfänger 200 mindestens ein Geschwindigkeitsvektor 14 ermittelt. Hierfür kann die zeitliche Folge vorangegangener ermittelter Positionen oder eine Inertialsensorik des Empfängers 200 verwendet werden. Mittels des mindestens einen Geschwindigkeitsvektors 14 werden für die aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j = 1...3 prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilungen I = 1...3 für den in der Zukunft liegenden Zeitpunkt t2 vorhergesagt. Zum Zeitpunkt t₂ werden dann erneut die Pseudoranges i = 1...n zu jeder der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I = 1...3 ermittelt. Die zum Zeitpunkt t₂ ermittelten Pseudoranges i werden für jede prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilungen 1=1...3 in die folgenden Klassen eingeteilt:

- A_l: Pseudorange i ist mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I gut verträglich,
- B_l: Pseudorange i ist mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I schwach verträglich,
- C_l: Pseudorange i ist mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I nicht verträglich.

Für jede der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I enthält somit die Klasse A_l jene Pseudoranges i, die mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I gut verträglich sind, die Klasse B_l enthält die Pseudoranges i, die mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I schwach verträglich sind, und die Klasse C_l enthält die Pseudoranges i, die mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I nicht verträglich sind.
Im gezeigten Beispiel sind alle Pseudoranges i mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I = 1 gut verträglich (A_l=1). Für die prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilung I = 2 ist ein Teil der Pseudoranges i schwach mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I = 2 verträglich (B_l=2), der Rest der Pseudoranges i ist mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I = 2 nicht verträglich (C_l=2). Ferner ist keine der ermittelten Pseudoranges i mit der der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I = 3 verträglich (C_l=3)
Aus den Pseudoranges i der nichtleeren Klasse A_l=1 wird eine spätere Wahrscheinlichkeitsverteilung k = 1 berechnet. Ebenso wird aus den Pseudoranges i der nichtleeren Klasse B_l=2 eine weitere spätere Wahrscheinlichkeitsverteilung k = 2 berechnet. Außerdem wird aus den in der Schnittmenge der Klassen C_l=2 und C_l=3 eine dritte spätere Wahrscheinlichkeitsverteilung k = 3 ermittelt. Die so ermittelten späteren Wahrscheinlichkeitsverteilungen k = 1 bis k = 3 werden dann als neue aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j = 1 bis j = 3 zum Zeitpunkt t₂ gesetzt. Aus diesen neuen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j kann dann erneut eine kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung zum Zeitpunkt t₂ berechnet werden.
2a zeigt das Ergebnis einer Positionsbestimmung eines Empfängers 200 für ein Satellitennavigationssystem 10 unter Verwendung eines bekannten Verfahrens im Falle einer Multipath-Situation, bei der Signale der Satelliten 11 den Empfänger 200 auf mehreren Wegen, beispielsweise über Reflektionen an Häuserwänden 15 oder Fenstern, erreichen und das Multipath-Signal nicht mit den bekannten Mitteln erkannt werden konnte. Bei dem bekannten Verfahren wird aufgrund der Multipath-Signale die Position des Empfängers 200 aus dem Erwartungswert 16 des durch die Ellipse 17 angedeuteten Wahrscheinlichkeitsellipsoiden ermittelt. Die ermittelte Position 16 weicht dabei deutlich von der tatsächlichen Position 18 des Empfängers 200 ab.
2b zeigt das Ergebnis einer Positionsbestimmung eines Empfängers 200 für ein Satellitennavigationssystem 10 unter Verwendung eines vorbeschriebenen Verfahrens 100 im Falle einer Multipath-Situation. Verfahrensgemäß werden im dargestellten Fall zwei mögliche aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j=1 und j=2 ermittelt. Den beiden aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j=1 und j=2 sind zwei mögliche Positionen 19a, 19b zugeordnet. Im Fall der gezeigten Fahrzeugnavigation kann unter Zuhilfenahme von Karteninformationen die rechts dargestellte mögliche Position 19b verworfen werden. Die übriggebliebene mögliche Position 19a liegt dann deutlich näher an der tatsächlichen Position 18 des Empfängers 200 als im Fall bekannter Verfahren.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 2017/0131409 A1 [0006]
US 2009/0234580 A1 [0007]

Claims

Verfahren (100) zur Positionsbestimmung eines Empfängers (200) für ein Satellitennavigationssystem (10), wobei der Empfänger (200) mehrere Pseudoranges i, mit i = 1...m, für mehrere Satelliten eines Satellitennavigationssystems (10) ermittelt, wobei zu einem Zeitpunkt t₁ mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j, mit j = 1 ... n, für mindestens eine mögliche Position (19a, 19b) des Empfängers (200) aus den Pseudoranges i ermittelt wird, dadurch gekennzeichnet, dass eine kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung (13) aus den aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt wird, wenn j >= 2, und/oder dass mehrere mögliche Positionen (19a, 19b) aus der mindestens einen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j ermittelt werden.
Verfahren (100) nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j eine mehrdimensionale, bevorzugt dreidimensionale oder vierdimensionale, Normalverteilung ist, und/oder dass die mindestens eine aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilung j ein mehrdimensionales, bevorzugt dreidimensionales oder vierdimensionales, Wahrscheinlichkeitsellipsoid (12) ist.
Verfahren (100) nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass, bevorzugt beim Vorliegen einer Multipath-Situation, mindestens zwei aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt werden.
Verfahren (100) nach Anspruch 3, wobei mindestens eine der zwei aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j auf Basis von zusätzlichen Daten, bevorzugt von Karteninformationen, verworfen wird.
Verfahren (100) nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, dass, bevorzugt beim Vorliegen einer Multipath-Situation, mindestens zwei mögliche Positionen (19a, 19b) des Empfängers (200) ermittelt werden, wobei die mindestens zwei möglichen Positionen (19a, 19b) aus den mindestens zwei aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt werden, wobei bevorzugt die mindestens zwei möglichen Positionen (19a, 19b) den Erwartungswerten der mindestens zwei aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j entsprechen.
Verfahren (100) nach einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung (13) durch eine Addition der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt wird, wobei die aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j vor der Addition bevorzugt mit Skalierungsfaktoren skaliert werden, wobei die Skalierungsfaktoren besonders bevorzugt von der Anzahl der für die Ermittlung der jeweiligen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j verwendeten Pseudoranges i und/oder dem SNR der Signale der für die Ermittlung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung j herangezogenen Satelliten und/oder der Elevation der für die Ermittlung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung j herangezogenen Satelliten abhängt.
Verfahren (100) nach einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung (13) eine mehrdimensionale, bevorzugt dreidimensionale oder vierdimensionale, Wahrscheinlichkeitsverteilung ist, wobei die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung (13) in mindestens einer räumlichen Dimension (x,y,z) keine Normalverteilung ist.
Verfahren (100) nach einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung (13) durch eine konvexe Hülle um die Erwartungswerte der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilungen j ermittelt wird, und/oder dass die kumulierte Wahrscheinlichkeitsverteilung (13) eine konstante Wahrscheinlichkeitsdichte aufweist.
Verfahren (100) nach einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass für die Ermittlung mindestens einer späteren aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j für eine Position des Empfängers (200) zu einem späteren Zeitpunkt t₂ > t₁ die folgenden Schritte durchgeführt werden: a) Ermittlung mindestens eines Geschwindigkeitsvektors (14) für den Empfänger (200) zum Zeitpunkt t1, b) Für jede der mindestens einen aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung j: Vorhersage mindestens einer prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I, mit I = 1...p, insbesondere des Erwartungswerts und/oder der Varianz der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I, unter Verwendung des mindestens einen Geschwindigkeitsvektors (14), c) Ermittlung der Pseudoranges i des mindestens einen Satelliten zum Zeitpunkt t₂, und, zu jeder der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen I, Ermittlung eines zugeordneten Residues für jede Pseudorange i, d) Für jede prädizierte Wahrscheinlichkeitsverteilung I: Klassifizierung der Pseudoranges i in mindestens drei Klassen auf Basis der der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I und der Pseudorange i zugeordneten Residue: - A_l: Pseudorange ist mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I gut verträglich - B_l: Pseudorange ist mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I schwach verträglich - C_l: Pseudorange ist mit der prädizierten Wahrscheinlichkeitsverteilung I nicht verträglich e) Für jede Klasse A_l, mit I = 1...p: Ermittlung mindestens einer späteren Wahrscheinlichkeitsverteilung k aus den Pseudoranges der Klasse A_l, wenn A_l mindestens eine Pseudorange enthält, f) Für jede Klasse B_l, mit 1=1...p: Ermittlung mindestens einer späteren Wahrscheinlichkeitsverteilung k aus den Pseudoranges der Klasse B_l, wenn B_l mindestens eine Pseudorange enthält, g) optional für die Schnittmenge der Klassen C_l, mit I = 1...p: Ermittlung einer späteren Wahrscheinlichkeitsverteilung k, wenn die Schnittmenge mindestens s Pseudoranges enthält, mit s > =4, und h) Setzen der späteren Wahrscheinlichkeitsverteilungen k als aktuelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen j zum Zeitpunkt t2, i) Wiederholen der Verfahrensschritte a) bis i).
Empfänger (200) für ein Satellitennavigationssystem (10), ausgebildet zur Durchführung eines Verfahrens (100) nach einem der vorgenannten Ansprüche.