Ollander, Simon

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Das „Global Navigation Satellite System“ (GNSS) ist ausschlaggebend für weltweite, schnelle und genaue Positionsbestimmung. Die Anwendungen umfassen die Navigation, autonomes Fahren und das Internet der Dinge. Trotzdem können in Städten hohe Gebäude die Satellitensignale reflektieren und zu großen Positionsfehlern führen. Um die Navigation zu verbessern, ist es erforderlich effiziente Methoden der Signalverarbeitung anzuwenden. Idealerweise sollten es Methoden sein, die auch mit einer kostengünstigen Hardware anwendbar sind und für den Massenmarkt eingesetzt werden können.
Fehler-Charakterisierung: Um ein Verständnis der Messfehler in Städten zu bekommen, wurden sie mit einer „Ray Tracing“-Simulation charakterisiert, welches auf zwei Trägerfrequenzen arbeitet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Pseudorange-Fehler einer Verteilung folgen, die hochgradig „nicht-Gauss“ ist. Dies zeigt, welche Herausforderung es ist, in Städten zu navigieren. Weiterhin sind die Fehler im „Non-Line-of-Sight“-Modus (NLOS) hochgradig korreliert. Im Multipath-Modus (MP) ist dies nicht der Fall, weil Interferenzen zu unregelmäßigen Fehlern führen können. Im Allgemeinen scheint NLOS zu den größten Fehlern zu führen.
Multipath Erkennung: Um Satelliten mit fehlerhaften Messungen zu erkennen und die beste Teilmenge auszuwählen wurden zwei Verfahren entwickelt, die beide auf dem Ausgangssignal eines Dual-Frequenz-Korrelators beruhen. Das erste hängt eng mit dem Verfahren des Signal/Rausch-Verhältnisses zusammen, bei dem 10 Zeitpunkte des Korrelator-Ausgangs gemittelt werden. Das zweite Verfahren nutzt die lineare Pearson-Korrelation. Beide Verfahren zeigen ein gutes Ergebnis um die Klassifikation der GNSS-Signale mit dem Stand der Technik zu vergleichen. Eine vorläufige Validierung einer Testfahrt mit realen Satelliten zeigt vielversprechende Ergebnisse. Die Navigation kann dadurch verbessert werden, dass man die fehlerfreien Satellitensignale auswählt.
Multipath Abmilderung: Um die Messwerte für einen bestimmten Fall des MP zu korrigieren, wurde ein Verfahren entwickelt, welches auf der Messung der Signal-Leistungen auf drei Frequenzen beruht. Dafür wurde das Maximum-Likelihood Schätzungs-Problem formuliert. Die Methode zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der MP Delay-Schätzung verglichen mit dem Stand der Technik, vorausgesetzt die Hardware unterstützt genaue Leistungsmessungen. Mit dieser Methode kann die Navigation in Fällen mit weniger als vier Satelliten verbessert werden.
Positions-Bestimmung: Um eine komplette Navigations-Lösung aufzustellen, wurde das oben erwähnte Dual-Frequenz-Verfahren zur Satellitenauswahl in eine Simulation integriert. Dabei kommunizieren viele Fahrzeuge in einem gemeinschaftlichen Navigations-Szenario. Durch die Kombination vom Dual-Frequenz-Satellitenauswahl und dem Datenaustausch zwischen mehreren Fahrzeugen können die fehlerhaften Messungen entfernt werden und gleichzeitig sind mehr Messungen durch den Datenaustausch verfügbar. Die Positionsfehler können in einem moderaten Stadtgebiet auf 2.5 m verringert werden.Global Navigation Satellite System (GNSS) are crucial for fast and precise positioning in outdoor areas worldwide. Their applications include personal navigation in vehicles or with smartphones, autonomous driving and Internet of Things (IoT). However, in urban areas, tall buildings block and reflect the satellite
signals, causing large and unpredictable positioning errors. To improve positioning in urban areas, there is a need for efficient signal processing methods, ideally ones that can operate with low-cost hardware, so that the solutions can be applied on a large scale.
Error Characterization: To get an understanding of the measurement errors in urban areas, they have been characterized for two carrier frequencies using a ray tracing simulation. The results show that the pseudorange errors follow a highly non-Gaussian distribution, which highlights the challenge of navigation in urban canyons. Furthermore, the pseudorange errors on two frequencies are highly correlated in case of the Non-Line-of-Sight (NLOS) reception mode, which is not the case for Multipath (MP), where interference causes irregularity in the error. In general, the largest errors are caused by NLOS reception.
Multipath Detection: To detect satellites with faulty measurements so that an optimal subset of satellites can be selected, two methods have been developed, both based on dual-frequency correlator output. The first one is closely related to Signal-to-Noise Ratio (SNR)-based methods by averaging 10 correlator points, while the second method scales better with more correlator points by computing the Pearson linear correlation. Both methods show good performance in classification of GNSS signals compared with the state of the art, and a preliminary validation from a test drive with real satellites shows promising results. Positioning can thus be improved simply by selecting the most error-free measurements.
Multipath Mitigation: In order to correct measurements from the specific case of MP reception, a triple-frequency signal power-based method has been developed. For this, measurement noise on the signal power of a dual-frequency receiver has been characterized, and a corresponding Maximum Likelihood (ML) estimation
problem has been derived. The method shows promising results in MP delay estimation compared with state of the art methods, given that the hardware can deliver precise signal power measurements. Using this method, navigation in areas where less than four satellites are available can be improved.
Positioning: To produce a complete positioning solution, the previously explained dual-frequency satellite
selection procedure has been integrated into an urban area simulation, where multiple vehicles are communicating in a collaborative positioning scenario. By combining dual-frequency satellite selection with collaborative positioning, the faulty measurements can be excluded, while more measurements become
available through Vehicle to Vehicle Communication (V2V). According to the simulation, this combination can reduce the positioning error in a moderate urban area to 2.5 m

Georg-August-University Göttingen

Accurate Positioning in Urban Canyons with Multi-frequency Satellite Navigation

https://ediss.uni-goettingen.de/bitstream/21.11130/00-1735-0000-0005-1575-0/1/Thesis_Ollander_Accurate_Positioning_in_Urban_Canyons.pdf

Accurate Positioning in Urban Canyons with Multi-frequency Satellite Navigation

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