WO2022090557A1 - Verfahren zum auswerten mindestens eines gnss-satellitensignals mit mehrdeutigkeitsauflösung - Google Patents

Verfahren zum auswerten mindestens eines gnss-satellitensignals mit mehrdeutigkeitsauflösung Download PDF

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WO2022090557A1
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gnss
estimation
accuracy
ambiguity
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PCT/EP2021/080308
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Peter Zobel
Alexander Metzger
Fedor BAKLANOV
Jens Strobel
Mohammad TOURIAN
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Robert Bosch Gmbh
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    • G01S19/44—Carrier phase ambiguity resolution; Floating ambiguity; LAMBDA [Least-squares AMBiguity Decorrelation Adjustment] method

Definitions

  • the invention relates to a method for evaluating at least one GNSS satellite signal, a computer program for carrying out the method, a machine-readable storage medium with the computer program and a localization device for carrying out the method.
  • the method can be used in connection with autonomous driving, for example.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • a GNSS satellite orbits the earth and transmits encoded signals that the GNSS receiver uses to calculate the distance, or distance from the receiver, to the satellite by estimating the time difference between the time the signal was received and the time it was transmitted.
  • the estimated distances to satellites can be converted into an estimate for the receiver's position if enough satellites are tracked (typically more than 5).
  • a method for evaluating at least one GNSS satellite signal that was received from at least one GNSS satellite in order to determine GNSS sensor data using a GNSS sensor comprising at least the following steps: a) Resolving an ambiguity of at least one Carrier frequency of a received GNSS satellite signal using an estimation algorithm which, in addition to at least one estimation result, also determines at least one piece of information about the accuracy of the estimate, b) receiving at least one piece of information which, in addition to the at least one piece of information about the accuracy of the estimate, from the estimation algorithm enables conclusions to be drawn about the accuracy of the estimation, c) adjusting the information about the accuracy of the estimation from the estimation algorithm using the at least one piece of information ascertained in step b).
  • steps a), b) and c) can be carried out, for example, at least once and/or repeatedly in the order given. Furthermore, steps a), b) and c), in particular steps a) and b), can be carried out at least partially in parallel or simultaneously.
  • the method can contribute to providing the most reliable possible indication of the uncertainty of the measurement or estimation by a GNSS-based localization sensor.
  • the method proposes for the first time an adaptation of the information about the accuracy according to step c), it being possible in a particularly advantageous manner in step c) to artificially degrade the information about the accuracy of the estimate.
  • at least one ambiguity variance can be artificially worsened or increased, especially when the ambiguity variance is determined as a floating point number (float).
  • float floating point number
  • the GNSS sensor can be a localization sensor, for example, which is set up to localize the GNSS sensor and/or a vehicle with the GNSS sensor, at least also based on GNSS measurements.
  • the GNSS sensor or localization sensor can preferably also be set up to localize the GNSS sensor and/or a vehicle with the GNSS sensor based on GNSS measurements and inertial measurements (inertial measurements) and/or vehicle sensor data, such as environmental sensor data combined or merged to perform.
  • inertial measurements inertial measurements
  • vehicle sensor data such as environmental sensor data combined or merged to perform.
  • steering angle sensors and/or wheel speed sensors can be used as vehicle sensors.
  • Cameras, RADAR sensors, LIDAR sensors and/or ultrasonic sensors can be used as environmental sensors, for example.
  • map data from a digital map and/or messages from other vehicles can be used for localization.
  • the at least one or each GNSS satellite signal is typically received on at least one carrier frequency.
  • At least GNSS satellite signals that are provided on at least two carrier frequencies (LI, L2) can also be received particularly advantageously.
  • the GNSS sensor data can be, for example, a (own) position, (own) speed, (own) orientation and/or (own) acceleration of the GNSS sensor and/or a vehicle with the GNSS sensor act.
  • the GNSS sensor data preferably include at least one (own) position of the GNSS sensor and/or of a vehicle with the GNSS sensor.
  • the vehicle can be, for example, a motor vehicle, such as an automobile.
  • the vehicle is preferably set up for at least partially automated or autonomous ferry operation.
  • step a) (at least) one ambiguity of at least one carrier frequency of a received GNSS satellite signal is resolved under Use of an estimation algorithm which, in addition to at least one estimation result, also determines at least one indication of the accuracy of the estimation.
  • the relevant estimation algorithm can be carried out by an ambiguity filter, for example.
  • the indication of the accuracy of the estimate can be, for example, at least one ambiguity variance and/or one ambiguity (co)variance matrix.
  • Estimation algorithms for ambiguity resolution are well known. For example, a least squares fit can be used as the estimation algorithm.
  • the ambiguity can optionally be resolved in different modes, for example the resolution can optionally be performed in an integer mode or a floating point number (float) mode.
  • resolving may include integer ambiguity resolution.
  • resolving may include resolving ambiguities as a floating point number. The method is used in particular when the resolution is carried out in a floating-point number (float) mode.
  • the following can be taken into account in particular:
  • the residual measurement error should be less than a quarter of a wavelength. This is often not the case and makes the integer ambiguity determination method quite complex. This is a demanding task, especially when correcting ambiguities in online applications such as in the automotive industry.
  • the reliability of the integer ambiguity estimate depends on several factors. First, it depends on the strength of the underlying GNSS model, which is determined by the measurement noise, the uncertainty of the applied troposphere and ionosphere corrections, the satellite geometry and the number of frequencies. Second, it depends on the integer estimation method used.
  • float floating point
  • the following may be considered:
  • To resolve the ambiguity one may perform a standard least squares fit and the discard the integer nature of the ambiguities.
  • the result is the so-called float solution of the ambiguity or possibly other parameters (for example: position/baseline components and/or possibly additional parameters such as atmospheric delays) together with their indication of the accuracy of the estimate, such as a variance.
  • having a floating-point solution can typically be problematic, not only because of ignoring the integer nature of the ambiguity, but also because of the typically (compared to reality) small (and thus unrealistic) (initial) ambiguity variance that resulting, for example, from the conventional least squares method for ambiguity resolution.
  • the unrealistically small ambiguity variance usually results in a super-optimistic carrier range variance, which in turn can lead to over reliance on the carrier range and, for example, down-calculating the code measurements.
  • an overly optimistic output variance for the estimated outputs in particular the ambiguity estimation result and/or (as a consequence also) the GNSS sensor data, can be determined, which underestimates the actual error of the signals.
  • step b) at least one piece of information is received which, in addition to the at least one piece of information about the accuracy of the estimation from the estimation algorithm, enables the accuracy of the estimation to be inferred.
  • the information can be received, for example, from sensors in a vehicle that are present in particular in addition to the GNSS sensor.
  • the information can preferably be received from a (GNSS) correction data service.
  • the information can be received or ascertained from OS correction data and/or SSR correction data, or the information can include OS R correction data and/or SSR correction data.
  • the information preferably includes a correction data variance received (together with the correction data), which is provided, for example, by an external SSR or OSR server.
  • the correction data or correction data services mentioned are generally known. OSR stands for Obervation Space Representation and SSR stands for State Space Representation.
  • step c) the information about the accuracy of the estimate from the estimation algorithm is adjusted using the at least one piece of information determined in step b).
  • the adaptation takes place in particular in such a way that a (penalty) surcharge is made on the (output) information from step a), such as an output variance, in order to obtain an (output) information, such as an output variance er.
  • a (penalty) surcharge such as a penalty variance, can be determined, which is added in step c) for the adjustment.
  • An exemplary embodiment can thus advantageously be specified in which, in particular in the case of using OSR or SSR correction data and/or PPP-based positioning, a penalty variance is added to the estimated ambiguity variance. This is done in particular in order to achieve a more realistic or more reliable uncertainty estimate for the output signals (ambiguity estimate and/or GNSS sensor data).
  • a particularly preferred exemplary embodiment can also be described in such a way that, in order to avoid an overly optimistic variance for the output signals (ambiguity estimation and/or GNSS sensor data), in particular for the output position of GNSS/INS-based localization sensors (in the PPP concept) to avoid using the variance of the SSR or OSR correction data received from an external server to adjust the (output) indication of accuracy.
  • the adjustment can include multiplying by a scaling factor and/or adding a (penalty) surcharge.
  • the (penalty) surcharge can be determined in particular as a function of information about the accuracy of (GNSS) correction data.
  • the adaptation occurs in the case of a float ambiguity resolution.
  • the result of the adjustment is an output ambiguity variance.
  • the scaling factor can be adjusted so that by adding the (penalty) premium to the (penalty variance) at least one weight in the localization by the GNSS sensor can be adjusted.
  • the scaling can be adjusted so that a weight can be adjusted between different measurement types, particularly including code and phase measurements.
  • the ambiguity of the carrier frequency is resolved by means of an ambiguity filter which determines a covariance matrix as an indication of the accuracy of the estimation.
  • the ambiguity filter can include a least squares filter (least squares filter), for example.
  • the ambiguity filter can be part of the GNSS sensor or a localization device and/or be connected to it.
  • the ambiguity filter can be provided in addition to or integrated into a localization filter such as a Kalman filter.
  • the at least one item of information received in step b) includes one or more of the following items of information: information from a GNSS antenna, information from an inertial sensor, information from a speed sensor, information from a GNSS correction data source.
  • a correction data service for example, can serve as a GNSS correction data source.
  • the correction data for example received from an antenna (for example the GNSS antenna) and/or a radio connection and/or an internet connection.
  • the at least one item of information received in step b) includes information from a GNSS correction data source.
  • the information can be received or determined from (OSR and/or SSR) correction data or the information can include (OSR and/or SSR) correction data.
  • these correction data can also contain information about the accuracy and/or reliability of the correction information.
  • the at least one item of information received in step b) includes information from a GNSS correction data source which describes the accuracy and/or reliability of GNSS correction data.
  • the information preferably includes information received (together with the correction data) about the accuracy and/or reliability of the correction data or its correction information, in particular at least one correction data variance, which is provided, for example, by an external SSR or OSR server.
  • the at least one piece of information received in step b) is provided by (at least) one sensor of a vehicle that is equipped with the GNSS sensor.
  • the sensor can be, for example, an inertial sensor and/or surroundings sensor and/or (wheel) speed sensor of the vehicle.
  • step c) the information about the accuracy of the estimation from the estimation algorithm using the at least one piece of information ascertained in step b) is artificially worsened.
  • a (penalty) surcharge can be determined using the at least one piece of information determined in step b) and applied for artificial deterioration.
  • a computer program for carrying out a method presented here is proposed. In other words, this relates in particular to a computer program (product), comprising instructions which, when the program is executed by a computer, cause the latter to execute a method described here.
  • a machine-readable storage medium is proposed, on which the computer program proposed here is deposited or stored.
  • the machine-readable storage medium is usually a computer-readable data carrier.
  • a localization device is also proposed, set up to carry out a method described here.
  • the localization device is in particular a localization device for a vehicle.
  • the localization device can be formed with the GNSS sensor, for example, or can include the GNSS sensor.
  • the localization device can include the ambiguity filter.
  • the localization device can, for example, comprise a computer and/or a control unit (controller) which can execute commands in order to carry out the method.
  • the computer or the control device can, for example, execute the specified computer program.
  • the computer or the control unit can access the specified storage medium in order to be able to run the computer program.
  • the localization device can be, for example, a movement and position sensor that is arranged in particular in or on a vehicle.
  • Figure 2 an exemplary localization device described here.
  • FIG. 1 schematically shows an exemplary sequence of the method presented here.
  • the method is used to evaluate at least one GNSS satellite signal 3 received from at least one GNSS satellite 2 in order to determine GNSS sensor data 14 using a GNSS sensor 1 (cf. FIG. 2).
  • the sequence of steps a), b) and c) represented by blocks 110, 120 and 130 is exemplary and can be run through at least once in the sequence represented in order to carry out the method.
  • an ambiguity of at least one carrier frequency of a received GNSS satellite signal 3 is resolved using an estimation algorithm 7 which, in addition to at least one estimation result 12, also determines at least one indication 13 of the accuracy of the estimation.
  • an estimation algorithm 7 which, in addition to at least one estimation result 12, also determines at least one indication 13 of the accuracy of the estimation.
  • at least one piece of information 9, 4, 5, 8 is received, which, in addition to the at least one piece of information 13 about the accuracy of the estimation from the estimation algorithm 7, allows conclusions to be drawn about the accuracy of the estimation.
  • the information 13 on the accuracy of the estimate from the estimation algorithm 7 is adjusted using the at least one piece of information 9, 4, 5, 8 determined in step b).
  • the localization device 16 is arranged in a vehicle 10, for example, in order to determine the position of the vehicle 10 with the aid of GNSS satellite signals 3 from GNSS satellites 2 determine.
  • the localization device 16 is set up to carry out the method described here.
  • the localization device 16 includes, for example, the GNSS sensor 1 and an ambiguity filter 6.
  • the own position is an example of GNSS sensor data 14.
  • the ambiguity filter 6 can receive data 15 from the GNSS sensor 16 which (still) has an ambiguity due to the ambiguity of the carrier frequency.
  • the ambiguity of the carrier frequency can be resolved using the ambiguity filter 6 .
  • the ambiguity filter 6 can include an estimation algorithm 7 .
  • the estimation algorithm 7 can optionally output an integer solution (down left arrow) or a floating point solution (down vertical arrow).
  • the solution includes the estimation result 12 and the information 13 about the accuracy of the estimation, which can (jointly) be transmitted to the GNSS sensor 16 .
  • at least one variance and/or one covariance matrix can be determined as information 13 about the accuracy of the estimation.
  • the specification 13 can, for example, include a carrier range variance (symbol: o_C), which is the sum of the measurement variance (symbol: o_Cmeas) and the estimated variance (symbol: o_Cest):
  • the measurement variance of the carrier ranges is usually dependent on the carrier phase measurement variance (formula: o_phase) plus the ambiguity variance (formula: o_amb):
  • the at least one item of information 9, 4, 5, 8 received in step b) can include one or more of the following items of information: information from a GNSS antenna 9, information from an inertial sensor 4, information from a speed sensor 5, information from a GNSS correction data source 8.
  • the at least one piece of information 9, 4, 5, 8 preferably includes information from a GNSS correction data source 8.
  • the at least one piece of information 9, 4, 5, 8 particularly preferably includes information from a GNSS correction data source 8, which describes the accuracy and/or reliability of GNSS correction data.
  • the information from the GNSS correction data source 8 preferably includes information received (together with the correction data) about the accuracy and/or reliability of the correction data or the correction information thereof, in particular at least one correction data variance, which is obtained, for example, from an external SSR or OSR server is provided.
  • a penalty variance can be determined on the basis of the information from the GNSS correction data source 8 and added to the indication 13 in the adder 11 .
  • the penalty variance may be generated here, for example, based on the SSR or OSR line-of-sight correction variance multiplied by a scaling factor.
  • the at least one piece of information 9 , 4 , 5 , 8 can be provided by a sensor of a vehicle 10 that is equipped with the GNSS sensor 1 .
  • the GNSS antenna 9, the inertial sensor 4 and/or the speed sensor 5 come into consideration here as sensors of the vehicle 10.
  • the penalty variance can be determined or calculated using received correction data (SSR or OSR).
  • the sum of the variance of the ionospheric, tropospheric, orbital, clock, and phase distortion corrections can be multiplied by a scaling factor.
  • the scaling factor can be adjusted in such a way that at least one weight in the localization by the GNSS sensor 1 can be adjusted by adding the penalty variance.
  • the scaling can be adjusted so that a weighting between different
  • Measurement types including code and phase measurements in particular, can be adapted.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Auswerten mindestens eines GNSS-Satellitensignals (3), das von mindestens einem GNSS-Satelliten (2) empfangen wurde, um mittels eines GNSS-Sensors (1) GNSS-Sensordaten (14) zu ermitteln, umfassend zumindest folgende Schritte: a) Auflösen einer Mehrdeutigkeit mindestens einer Trägerfrequenz eines empfangenen GNSS-Satellitensignals (3) unter Verwendung eines Schätzalgorithmus (7), der zusätzlich zu mindestens einem Schätzergebnis (12) auch mindestens eine Angabe (13) über die Genauigkeit der Schätzung ermittelt, b) Empfangen mindestens einer Information (4, 5, 8, 9), die zusätzlich zu der mindestens einen Angabe (13) über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus (7) einen Rückschluss auf die Genauigkeit der Schätzung ermöglicht, c) Anpassen der Angabe (13) über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus (7) unter Verwendung der in Schritt b) ermittelten mindestens einen Information (4, 5, 8, 9).

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren zum Auswerten mindestens eines GNSS-Satellitensignals mit Mehrdeutigkeitsauflösung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Auswerten mindestens eines GNSS- Satellitensignals, ein Computerprogramm zur Durchführung des Verfahrens, ein maschinenlesbares Speichermedium mit dem Computerprogramm sowie eine Lokalisierungseinrichtung zur Durchführung des Verfahrens. Das Verfahren kann beispielsweise im Zusammenhang mit dem autonomen Fahren zur Anwendung kommen.
Stand der Technik
Mit Hilfe des Global Navigation Satellite System (GNSS) ist es möglich, an im wesentlichen jedem Punkt der Erde eine georäumliche Positionsbestimmung vorzunehmen. Ein GNSS-Satellit umkreist die Erde und sendet kodierte Signale, mit deren Hilfe der GNSS- Empfänger die Entfernung bzw. den Abstand vom Empfänger zum Satelliten berechnet, indem er die Zeitdifferenz zwischen dem Zeitpunkt des Signalempfangs und der Sendezeit schätzt. Die geschätzten Entfernungen zu Satelliten können in eine Schätzung für die Position des Empfängers umgewandelt werden, falls genügend Satelliten verfolgt werden (typischerweise mehr als 5). Derzeit gibt es mehr als 130 GNSS-Satelliten, die die Erde umkreisen, was bedeutet, dass üblicherweise höchstens 65 von ihnen im lokalen Horizont sichtbar sind. Insbesondere mit dem Aufkommen der Vierfach- Konstellation von GNSS, Dreifach- Frequenz und/oder externen atmosphärischen Einschränkungen, die beispielsweise einem sogenannten PPP- (Precise Point Positioning) Nutzer zur Verfügung gestellt werden können, und/oder mit Hilfe der Mehrdeutigkeitsauflösung kann in vorteilhafter Weise dazu beigetragen werden, mit GNSS- oder GNSS/INS-(lnertial Navigation System) basierten Lokalisierungssensoren eine Genauigkeit möglichst im cm- Bereich zu erreichen. In diesem Zusammenhang steht hier insbesondere im Fokus Lokalisierungslösungen, bei denen eine Mehrdeutigkeitsauflösung vorgenommen wird, weiter zu verbessern.
Offenbarung der Erfindung
Hier vorgeschlagen wird gemäß Anspruch 1 ein Verfahren zum Auswerten mindestens eines GNSS-Satellitensignals, das von mindestens einem GNSS- Satelliten empfangen wurde, um mittels eines GNSS-Sensors GNSS- Sensordaten zu ermitteln, umfassend zumindest folgende Schritte: a) Auflösen einer Mehrdeutigkeit mindestens einer Trägerfrequenz eines empfangenen GNSS-Satellitensignals unter Verwendung eines Schätzalgorithmus, der zusätzlich zu mindestens einem Schätzergebnis auch mindestens eine Angabe über die Genauigkeit der Schätzung ermittelt, b) Empfangen mindestens einer Information, die zusätzlich zu der mindestens einen Angabe über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus einen Rückschluss auf die Genauigkeit der Schätzung ermöglicht, c) Anpassen der Angabe über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus unter Verwendung der in Schritt b) ermittelten mindestens einen Information.
Die Schritte a), b) und c) können zur Durchführung des Verfahrens beispielsweise zumindest einmal und/oder wiederholt in der angegebenen Reihenfolge durchgeführt werden. Weiterhin können die Schritte a), b) und c), insbesondere die Schritte a) und b) zumindest teilweise parallel oder gleichzeitig durchgeführt werden.
Das Verfahren kann insbesondere zur Bereitstellung einer möglichst zuverlässigen Angabe über die Unsicherheit der Messung bzw. Schätzung von einem GNSS-basierten Lokalisierungssensor beitragen. In diesem Zusammenhang wird mit dem Verfahren erstmals eine Anpassen der Angabe über die Genauigkeit gemäß Schritt c) vorgeschlagen, wobei in besonders vorteilhafter Weise in Schritt c) die Angabe über die Genauigkeit der Schätzung künstlich verschlechtert werden kann. Beispielsweise kann dabei mindestens eine Mehrdeutigkeitsvarianz künstlich verschlechtert bzw. erhöht werden, insbesondere wenn die Mehrdeutigkeitsvarianz als Gleitkommazahl (float) bestimmt wird. Der Begriff „Genauigkeit“ wird hier insbesondere im Sinne von „Verlässlichkeit“ der Schätzung verstanden.
Bei dem GNSS-Sensor kann es sich beispielsweise um einen Lokalisierungssensor handeln, welcher dazu eingerichtet ist, zumindest auch basierend auf GNSS-Messungen eine Lokalisierung des GNSS-Sensors und/oder eines Fahrzeugs mit dem GNSS-Sensor durchzuführen. Vorzugsweise kann der GNSS-Sensor bzw. Lokalisierungssensor auch dazu eingerichtet sein, eine Lokalisierung des GNSS-Sensors und/oder eines Fahrzeugs mit dem GNSS-Sensor basierend auf GNSS-Messungen und Inertial-Messungen (Trägheitsmessungen) und/oder Fahrzeugsensordaten, wie etwa Umfeldsensordaten kombiniert bzw. fusioniert durchzuführen. Als Fahrzeugsensoren können beispielsweise Lenkwinkelsensoren und/oder Raddrehzahlsensoren zum Einsatz kommen. Als Umfeldsensoren können beispielsweise Kameras, RADAR-Sensoren, LIDAR-Sensoren und/oder Ultraschall-Sensoren zur Anwendung kommen. Weiterhin können Kartendaten aus einer digitalen Karte und/oder Nachrichten von anderen Fahrzeugen bei der Lokalisierung zum Einsatz kommen.
Das mindestens eine bzw. jedes GNSS-Satellitensignal wird in der Regel auf mindestens einer Trägerfrequenz empfangen. Besonders vorteilhaft können zumindest auch GNSS-Satellitensignale empfangen werden, die auf mindestens zwei Trägerfrequenzen (LI, L2) bereitgestellt werden.
Bei den GNSS-Sensordaten kann es sich beispielsweise um eine (Eigen- )Position, (Eigen-)Geschwindigkeit, (Eigen-)Ausrichtung und/oder (Eigen- )Beschleunigung des GNSS-Sensors und/oder eines Fahrzeugs mit dem GNSS- Sensor handeln. Vorzugsweise umfassen die GNSS-Sensordaten zumindest eine (Eigen-) Position des GNSS-Sensors und/oder eines Fahrzeugs mit dem GNSS-Sensor. Bei dem Fahrzeug kann es sich beispielsweise um ein Kraftfahrzeug, wie etwa ein Automobil handeln. Bevorzug ist das Fahrzeug für einen zumindest teilweise automatisierten oder autonomen Fährbetrieb eingerichtet.
In Schritt a) erfolgt ein Auflösen (mindestens) einer Mehrdeutigkeit mindestens einer Trägerfrequenz eines empfangenen GNSS-Satellitensignals unter Verwendung eines Schätzalgorithmus, der zusätzlich zu mindestens einem Schätzergebnis auch mindestens eine Angabe über die Genauigkeit der Schätzung ermittelt. Der betreffende Schätzalgorithmus kann beispielsweise von einem Mehrdeutigkeitsfilter durchgeführt werden. Bei der Angabe über die Genauigkeit der Schätzung kann es sich zum Beispiel um mindestens eine Mehrdeutigkeitsvarianz und/oder eine Mehrdeutigkeits-(Ko)-Varianzmatrix handeln. Schätzalgorithmen zur Mehrdeutigkeitsauflösung sind allgemein bekannt. Beispielhaft kann als Schätzalgorithmus eine Kleinste-Quadrate- Anpassung zum Einsatz kommen.
Das Auflösen der Mehrdeutigkeit kann wahlweise in verschiedenen Modi erfolgen, so kann das Auflösen beispielsweise wahlweise in einem ganzzahligen (integer) Modus oder einem Gleitkommazahl-(float)-Modus durchgeführt werden. Bei dem ganzzahligen (integer) Modus kann das Auflösen ein Auflösen von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten umfassen. Bei dem Gleitkommazahl-(float)- Modus kann das Auflösen ein Auflösen von Mehrdeutigkeiten als Gleitkommazahl umfassen. Das Verfahren kommt insbesondere dann zur Anwendung, wenn das Auflösen in dem einem Gleitkommazahl-(float)-Modus durchgeführt wird.
Bei einem Betrieb im ganzzahligen (integer) Modus kann insbesondere Folgendes berücksichtigt werden: Um eine möglichst hohe Wahrscheinlichkeit zu haben, die ganzzahligen Mehrdeutigkeiten korrekt aufzulösen, sollte der restliche Messfehler weniger als ein Viertel einer Wellenlänge betragen. Dies ist oft nicht der Fall und macht das Verfahren der ganzzahligen Mehrdeutigkeitsbestimmung ziemlich komplex. Dies ist besonders bei der Mehrdeutigkeitskorrektur in Online- Anwendungen wie z.B. in der Automobilindustrie eine anspruchsvolle Aufgabe. Die Zuverlässigkeit der Integer-Mehrdeutigkeitsschätzung hängt von mehreren Faktoren ab. Erstens hängt sie von der Stärke des zugrundeliegenden GNSS- Modells ab, das vom Messrauschen, der Unsicherheit der angewandten Korrekturen für Troposphäre und Ionosphäre, der Satellitengeometrie und der Anzahl der Frequenzen bestimmt wird. Zweitens hängt sie von der angewandten ganzzahligen Schätzmethode ab.
Bei einem Betrieb im Gleitkommazahl-(float)-Modus kann insbesondere Folgendes berücksichtigt werden: Um die Mehrdeutigkeit zu lösen, kann man eine Standardanpassung der kleinsten Quadrate durchführen und die ganzzahlige Natur der Mehrdeutigkeiten verwerfen. Als Ergebnis erhält man die so genannte Float-Lösung der Mehrdeutigkeit oder ggf. weiterer Parameter (zum Beispiel: Positions-/Basislinienkomponenten und/oder eventuell zusätzliche Parameter wie zum Beispiel atmosphärische Verzögerungen) zusammen mit ihrer Angabe über die Genauigkeit der Schätzung, wie etwa einer Varianz.
Beispielsweise kann man in diesem Zusammenhang die (reellwertige) Float- Lösung der Mehrdeutigkeiten so anpassen, dass die ganzzahligen Beschränkungen berücksichtigt werden, sodass man eine ganzzahlige Mehrdeutigkeitslösung erhält. Es gibt mehrere Tests, um zu entscheiden, ob man die ganzzahlige Lösung akzeptiert oder nicht. Mehrere Tests sind in der Literatur vorgeschlagen worden und werden derzeit in der Praxis verwendet. Beispiele sind der Verhältnis-Test, der Abstandstest und der Projektor-Test. Wenn der Test fehlschlägt, kann die Float-Mehrdeutigkeitslösung als endgültige Lösung bestimmt werden.
Weiterhin kann berücksichtigt werden, dass eine Gleitkommalösung zu haben typischerweise problematisch sein kann, nicht nur wegen der Ignorierung der ganzzahligen Natur der Mehrdeutigkeit, sondern auch wegen der typischerweise (im Vergleich zur Realität) kleinen (und somit unrealistischen) (Ausgangs- ) Mehrdeutigkeitsvarianz, die sich beispielsweise aus dem herkömmlichen Verfahren der kleinsten Quadrate für die Mehrdeutigkeitsauflösung ergibt. Die unrealistisch kleine Mehrdeutigkeitsvarianz führt üblicherweise zu einer superoptimistischen Trägerbereichsvarianz, was wiederum dazu führen kann, dass man sich überwiegend auf den Trägerbereich verlässt und beispielweise die Codemessungen herunterrechnet. Als Folge davon kann eine zu optimistische Ausgabevarianz für die geschätzten Ausgaben, insbesondere das Mehrdeutigkeitsschätzergebnis und/oder (in Folge davon auch) die GNSS- Sensordaten ermittelt werden, die den tatsächlichen Fehler der Signale unterschätzt.
Um den genannten Problemen bei insbesondere einer Gleitkommalösung zu begegnen wird hier erstmals vorgeschlagen, die Angabe über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Mehrdeutigkeitsschätzalgorithmus (Ausgangsvarianz) künstlich bzw. nachträglich anzupassen, um eine realistischere Angabe (Ausgabevarianz) zu erhalten. In Schritt b) erfolgt ein Empfangen mindestens einer Information, die zusätzlich zu der mindestens einen Angabe über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus einen Rückschluss auf die Genauigkeit der Schätzung ermöglicht. Die Information kann beispielsweise von Sensoren eines Fahrzeugs empfangen werden, die insbesondere zusätzlich zu dem GNSS-Sensor vorhanden sind. Vorzugsweise kann die Information von einem (GNSS- ) Korrekturdatendienst empfangen werden. Insbesondere kann die Information aus OS - Korrekturdaten und/oder SS R- Korrekturdaten empfangen bzw. ermittelt werden oder die Information OS R- Korrekturdaten und/oder SS R- Korrekturdaten umfassen. Bevorzugt umfasst die Information eine (zusammen mit den Korrekturdaten) empfangene Korrekturdaten-Varianz, die beispielsweise von einem externen SSR- oder OSR-Server bereitgestellt wird. Die genannten Korrekturdaten bzw. Korrekturdatendienste sind allgemein bekannt. OSR steht dabei für Obersvation Space Representation und SSR steht dabei für State Space Representation.
In Schritt c) erfolgt ein Anpassen der Angabe über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus unter Verwendung der in Schritt b) ermittelten mindestens einen Information. Das Anpassen erfolgt insbesondere so, dass ein (Straf-)Aufschlag auf die (Ausgangs-)Angabe aus Schritt a), wie etwa auf eine Ausgangsvarianz vorgenommen wird, um eine (Ausgabe-)Angabe, wie etwa eine Ausgabevarianz er erhalten. Beispielswiese kann in Abhängigkeit der in Schritt b) ermittelten mindestens einen Information ein (Straf-)Aufschlag, wie beispielsweise eine Strafvarianz ermittelt werden, die in Schritt c) zur Anpassung aufgeschlagen wird.
Somit kann in vorteilhafter Weise ein Ausführungsbeispiel angegeben werden, bei dem, insbesondere im Falle der Verwendung von OSR- oder SSR- Korrekturdaten und/oder PPP-basierter Positionierung, eine Strafvarianz zur geschätzten Mehrdeutigkeitsvarianz hinzugefügt wird. Dies erfolgt insbesondere dazu, um möglichst eine realistischere bzw. zuverlässigere Unsicherheitsschätzung für die Ausgangssignale (Mehrdeutigkeitsschätzung und/oder GNSS-Sensordaten) zu erreichen.
Mit anderen Worten kann ein besonders bevorzugtes Ausführungsbeispiel auch so beschrieben werden, dass, um eine zu optimistische Varianz für die Ausgangssignale (Mehrdeutigkeitsschätzung und/oder GNSS-Sensordaten), insbesondere für die Ausgabeposition von GNSS/INS-basierten Lokalisierungssensoren (im PPP-Konzept) zu vermeiden, die Varianz der von einem externen Server empfangenen SSR- oder OSR-Korrekturdaten verwendet wird, um die (Ausgangs-)Angabe über die Genauigkeit anzupassen.
Beispielsweise kann das Anpassen ein Multiplizieren mit einem Skalierungsfaktor und/oder ein Addieren eines (Straf-)Aufschlags umfassen. Der (Straf-)Aufschlag kann insbesondere in Abhängigkeit von Informationen über die Genauigkeit von (GNSS-) Korrekturdaten ermittelt werden. Das Anpassen erfolgt insbesondere im Falle einer Float-Mehrdeutigkeitslösung. Das Resultat der Anpassung ist insbesondere eine Ausgabe- Mehrdeutigkeitsvarianz.
Der Skalierungsfaktor kann beispielsweise so eingestellt werden, dass durch Hinzufügen des (Straf-)Aufschlagsder (Strafvarianz) mindestens eine Gewichtung bei der Lokalisierung durch den GNSS-Sensor angepasst werden kann. Insbesondere kann die Skalierung so eingestellt werden, dass eine Gewichtung zwischen verschiedenen Messungsarten, insbesondere einschließlich Code- und Phasenmessungen, angepasst werden kann.
Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass in Schritt a) die Mehrdeutigkeit der Trägerfrequenz mittels eines Mehrdeutigkeitsfilters aufgelöst wird, der als Angabe über die Genauigkeit der Schätzung eine Kovarianzmatrix ermittelt. Der Mehrdeutigkeitsfilters kann beispielsweise einen Kleinste-Quadrate- Filter (Least-Squares- Filter) umfassen. Der Mehrdeutigkeitsfilter kann ein Bestandteil des GNSS-Sensors bzw. einer Lokalisierungseinrichtung sein und/oder mit dieser verbunden sein. Der Mehrdeutigkeitsfilter kann zusätzlich zu oder integriert in einem Lokalisierungsfilter, wie beispielsweise einem Kalman- Filter vorgesehen sein.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die in Schritt b) empfangene mindestens eine Information eine oder mehrere der folgenden Informationen umfasst: eine Information von einer GNSS-Antenne, eine Information von einem Inertialsensor, eine Information von einem Geschwindigkeitssensor, eine Information von einer GNSS-Korrekturdaten- Quelle. Als GNSS-Korrekturdaten-Quelle kann beispielsweise ein Korrekturdatendienst dienen. Fahrzeugseitig können die Korrekturdaten beispielsweise von einer Antenne (zum Beispiel der GNSS-Antenne) und/oder einer Funkverbindung und/oder einer Internetverbindung empfangen werden.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die in Schritt b) empfangene mindestens eine Information eine Information von einer GNSS-Korrekturdaten-Quelle umfasst. Insbesondere kann die Information aus (OSR- und/oder SSR-) Korrekturdaten empfangen bzw. ermittelt werden oder die Information (OSR- und/oder SS R-) Korrekturdaten umfassen. Diese Korrekurdaten können neben der eigentlichen Korrekturinformation auch eine Angabe über die Genauigkeit und/oder Verlässlichkeit der Korrekturinformation enthalten.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die in Schritt b) empfangene mindestens eine Information eine Information von einer GNSS-Korrekturdaten-Quelle umfasst, welche die Genauigkeit und/oder Verlässlichkeit von GNSS- Korrekturdaten beschreibt. Bevorzugt umfasst die Information eine (zusammen mit den Korrekturdaten) empfangene Angabe über die Genauigkeit und/oder Verlässlichkeit der Korrekturdaten bzw. deren Korrekturinformation, insbesondere mindestens eine Korrekturdaten-Varianz, die beispielsweise von einem externen SSR- oder OSR-Server bereitgestellt wird.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die in Schritt b) empfangene mindestens eine Information von (mindestens) einem Sensor eines Fahrzeugs bereitgestellt wird, das mit dem GNSS-Sensor ausgestattet ist. Bei dem Sensor kann es sich beispielsweise um einen Inertialsensor und/oder Umfeldsensor und/oder (Rad-)Geschwindigkeitssensor des Fahrzeugs handeln.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass in Schritt c) die Angabe über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus unter Verwendung der in Schritt b) ermittelten mindestens einen Information künstlich verschlechtert wird. Beispielsweise kann ein (Straf- )Aufschlag unter Verwendung der in Schritt b) ermittelten mindestens einen Information ermittelt und zur künstlichen Verschlechterung aufgeschlagen werden. Nach einem weiteren Aspekt wird ein Computerprogramm zur Durchführung eines hier vorgestellten Verfahrens vorgeschlagen. Dies betrifft mit anderen Worten insbesondere ein Computerprogramm(-produkt), umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, ein hier beschriebenes Verfahren auszuführen.
Nach einem weiteren Aspekt wird ein Maschinenlesbares Speichermedium vorgeschlagen, auf dem das hier vorgeschlagene Computerprogramm hinterlegt bzw. gespeichert ist. Regelmäßig handelt es sich bei dem maschinenlesbaren Speichermedium um einen computerlesbaren Datenträger.
Nach einem weiteren Aspekt wird auch eine Lokalisierungseinrichtung vorgeschlagen, eingerichtet zur Durchführung eines hier beschriebenen Verfahrens. Bei der Lokalisierungseinrichtung handelt es sich insbesondere um eine Lokalisierungseinrichtung für ein Fahrzeug. Die Lokalisierungseinrichtung kann beispielsweise mit dem GNSS-Sensor gebildet sein oder den GNSS- Sensor umfassen. Weiterhin kann die Lokalisierungseinrichtung den Mehrdeutigkeitsfilter umfassen.
Die Lokalisierungseinrichtung kann beispielsweise einen Rechner und/oder ein Steuergerät (Controller) umfassen, der Befehle ausführen kann, um das Verfahren auszuführen. Hierzu kann der Rechner bzw. das Steuergerät beispielsweise das angegebene Computerprogramm ausführen. Beispielsweise kann der Rechner bzw. das Steuergerät auf das angegebene Speichermedium zugreifen, um das Computerprogramm ausführen zu können. Bei der Lokalisierungseinrichtung kann es sich zum Beispiel um einen Bewegungs- und Positionssensor handeln, der insbesondere in oder an einem Fahrzeug angeordnet ist.
Die im Zusammenhang mit dem Verfahren erörterten Details, Merkmale und vorteilhaften Ausgestaltungen können entsprechend auch bei dem hier vorgestellten Computerprogram und/oder dem Speichermedium und/oder der Vorrichtung auftreten und umgekehrt. Insoweit wird auf die dortigen Ausführungen zur näheren Charakterisierung der Merkmale vollumfänglich Bezug genommen. Die hier vorgestellte Lösung sowie deren technisches Umfeld werden nachfolgend anhand der Figuren näher erläutert. Es ist darauf hinzuweisen, dass die Erfindung durch die gezeigten Ausführungsbeispiele nicht beschränkt werden soll. Insbesondere ist es, soweit nicht explizit anders dargestellt, auch möglich, Teilaspekte der in den Figuren erläuterten Sachverhalte zu extrahieren und mit anderen Bestandteilen und/oder Erkenntnissen aus anderen Figuren und/oder der vorliegenden Beschreibung zu kombinieren. Es zeigt schematisch:
Fig. 1: einen beispielhaften Ablauf des hier vorgestellten Verfahrens, und
Fig. 2: eine beispielhafte, hier beschriebene Lokalisierungseinrichtung.
Fig. 1 zeigt schematisch einen beispielhaften Ablauf des hier vorgestellten Verfahrens. Das Verfahren dient zum Auswerten mindestens eines GNSS- Satellitensignals 3, das von mindestens einem GNSS-Satelliten 2 empfangen wurde, um mittels eines GNSS-Sensors 1 GNSS-Sensordaten 14 zu ermitteln (vgl. Fig. 2). Die mit den Blöcken 110, 120 und 130 dargestellte Reihenfolge der Schritte a), b) und c) ist beispielhaft und kann zur Durchführung des Verfahrens beispielsweise zumindest einmal in der dargestellten Reihenfolge durchlaufen werden.
In Block 110 erfolgt gemäß Schritt a) ein Auflösen einer Mehrdeutigkeit mindestens einer Trägerfrequenz eines empfangenen GNSS-Satellitensignals 3 unter Verwendung eines Schätzalgorithmus 7, der zusätzlich zu mindestens einem Schätzergebnis 12 auch mindestens eine Angabe 13 über die Genauigkeit der Schätzung ermittelt. In Block 120 erfolgt gemäß Schritt b) ein Empfangen mindestens einer Information 9, 4, 5, 8, die zusätzlich zu der mindestens einen Angabe 13 über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus 7 einen Rückschluss auf die Genauigkeit der Schätzung ermöglicht. In Block 130 erfolgt gemäß Schritt c) ein Anpassen der Angabe 13 über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus 7 unter Verwendung der in Schritt b) ermittelten mindestens einen Information 9, 4, 5, 8.
Fig. 2: zeigt schematisch eine beispielhafte, hier beschriebene Lokalisierungseinrichtung 16. Die Lokalisierungseinrichtung 16 ist beispielhaft in einem Fahrzeug 10 angeordnet, um beispielsweise die Eigenposition des Fahrzeugs 10 mit Hilfe von GNSS-Satellitensignalen 3 von GNSS-Satelliten 2 zu ermitteln. Die Lokalisierungseinrichtung 16 ist zur Durchführung des hier beschriebenen Verfahrens eingerichtet. Die Lokalisierungseinrichtung 16 umfasst hierzu beispielhaft den GNSS-Sensor 1 und einen Mehrdeutigkeitsfilter 6. Die Eigenposition ist dabei ein Beispiel für GNSS-Sensordaten 14.
Der Mehrdeutigkeitsfilter 6 kann Daten 15 von dem GNSS-Sensor 16 erhalten, die (noch) eine Mehrdeutig aufgrund der Mehrdeutigkeit der Trägerfrequenz aufweisen. Die Mehrdeutigkeit der Trägerfrequenz kann mittels des Mehrdeutigkeitsfilters 6 aufgelöst werden. Hierzu kann der Mehrdeutigkeitsfilters 6 einen Schätzalgorithmus 7 umfassen. Der Schätzalgorithmus 7 kann wahlweise eine ganzzahlige Lösung (Pfeil nach unten links) oder eine Gleitkomma-Lösung (Pfeil vertikal nach unten) ausgeben. Die Lösung umfasst jeweils das Schätzergebnis 12 sowie die Angabe 13 über die Genauigkeit der Schätzung, die (gemeinsam) an die GNSS-Sensor 16 übermittelt werden können. Als Angabe 13 über die Genauigkeit der Schätzung kann beispielsweise mindestens eine Varianz und/oder eine Kovarianzmatrix ermittelt werden.
Die Angabe 13 kann beispielhaft eine Trägerbereichsvarianz (Formelzeichen: o_C) umfassen, welche die Summe von Messvarianz (Formelzeichen: o_Cmeas) und Schätzvarianz (Formelzeichen: o_Cest) ist:
Figure imgf000013_0001
Die Messvarianz der Trägerbereiche ist dabei in der Regel abhängig von der Trägerphasen- Messvarianz (Formelzeichen: o_phase) plus der Mehrdeutigkeitsvarianz(Formelzeichen: o_amb):
Figure imgf000013_0002
Insbesondere wenn eine Gleitkomma-Lösung (Pfeil vertikal nach unten) ausgegeben wird, erfolgt ein Anpassen der Angabe 13 in beispielsweise einem Addierer 11. Hierzu kann eine Strafvarianz (Formelzeichen: o_pen) aufaddiert werden:
Figure imgf000013_0003
Dies stellt ein Beispiel dafür dar, dass und ggf. wie in Schritt c) die Angabe 13 über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus 7 künstlich verschlechtert werden kann. Dies erfolgt vorteilhafter Weise unter Verwendung der in Schritt b) ermittelten mindestens einen Information 9, 4, 5, 8.
Die in Schritt b) empfangene mindestens eine Information 9, 4, 5, 8 kann eine oder mehrere der folgenden Informationen umfassen: eine Information von einer GNSS-Antenne 9, eine Information von einem Inertialsensor 4, eine Information von einem Geschwindigkeitssensor 5, eine Information von einer GNSS- Korrekturdaten-Quelle 8.
Bevorzugt umfasst die mindestens eine Information 9, 4, 5, 8 eine Information von einer GNSS-Korrekturdaten-Quelle 8. Besonders bevorzugt umfasst die mindestens eine Information 9, 4, 5, 8 eine Information von einer GNSS- Korrekturdaten-Quelle 8, welche die Genauigkeit und/oder Verlässlichkeit von GNSS-Korrekturdaten beschreibt.
Weiterhin bevorzugt umfasst die Information von der GNSS-Korrekturdaten- Quelle 8 eine (zusammen mit den Korrekturdaten) empfangene Angabe über die Genauigkeit und/oder Verlässlichkeit der Korrekturdaten bzw. deren Korrekturinformation, insbesondere mindestens eine Korrekturdaten-Varianz, die beispielsweise von einem externen SSR- oder OSR-Server bereitgestellt wird.
Auf Basis der Information von der GNSS-Korrekturdaten-Quelle 8 kann eine Strafvarianz ermittelt und im Addierer 11 auf die Angabe 13 aufgeschlagen werden. Die Strafvarianz kann hier beispielhaft auf der Grundlage der SSR- oder OSR-Sichtlinienkorrekturvarianz, multipliziert mit einem Skalierungsfaktor, erzeugt werden.
Alternativ oder kumulativ kann die mindestens eine Information 9, 4, 5, 8 von einem Sensor eines Fahrzeugs 10 bereitgestellt wird, das mit dem GNSS- Sensor 1 ausgestattet ist. Als Sensoren des Fahrzeugs 10 kommen hier insbesondere die GNSS-Antenne 9, der Inertialsensor 4 und/oder der Geschwindigkeitssensor 5 in Betracht.
Somit kann ein besonders vorteilhafter Ansatz zur Erlangung einer realistischeren Unsicherheit für die geschätzte Position auf der Grundlage eines (GNSS/INS-basierten) Lokalisierungssensors im Falle einer Lösung der Mehrdeutigkeit der Trägerphase angegeben werde.
Insbesondere kann hierzu ein Hinzufügen einer Strafvarianz zu der geschätzten Mehrdeutigkeitsvarianz beitragen. Die Strafvarianz kann unter Verwendung empfangener Korrekturdaten (SSR oder OSR) ermittelt bzw. berechnet werden.
Zur Berechnung der Strafvarianz kann beispielsweise die Summe der Varianz der Ionosphären-, Troposphären-, Orbital-, Takt- und Phasenverzerrungskorrektur mit einem Skalierungsfaktor multipliziert werden.
Der Skalierungsfaktor kann beispielsweise so eingestellt werden, dass durch Hinzufügen der Strafvarianz mindestens eine Gewichtung bei der Lokalisierung durch den GNSS-Sensor 1 angepasst werden kann. Insbesondere kann die Skalierung so eingestellt werden, dass eine Gewichtung zwischen verschiedenen
Messungsarten, insbesondere einschließlich Code- und Phasenmessungen, angepasst werden kann.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zum Auswerten mindestens eines GNSS-Satellitensignals (3), das von mindestens einem GNSS-Satelliten (2) empfangen wurde, um mittels eines GNSS-Sensors (1) GNSS-Sensordaten (14) zu ermitteln, umfassend zumindest folgende Schritte: a) Auflösen einer Mehrdeutigkeit mindestens einer Trägerfrequenz eines empfangenen GNSS-Satellitensignals (3) unter Verwendung eines Schätzalgorithmus (7), der zusätzlich zu mindestens einem Schätzergebnis (12) auch mindestens eine Angabe (13) über die Genauigkeit der Schätzung ermittelt, b) Empfangen mindestens einer Information (9, 4, 5, 8), die zusätzlich zu der mindestens einen Angabe (13) über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus (7) einen Rückschluss auf die Genauigkeit der Schätzung ermöglicht, c) Anpassen der Angabe (13) über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus (7) unter Verwendung der in Schritt b) ermittelten mindestens einen Information (9, 4, 5, 8).
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei in Schritt a) die Mehrdeutigkeit der Trägerfrequenz mittels eines Mehrdeutigkeitsfilters (6) aufgelöst wird, der als Angabe (13) über die Genauigkeit der Schätzung eine Kovarianzmatrix ermittelt.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die in Schritt b) empfangene mindestens eine Information (9, 4, 5, 8) eine oder mehrere der folgenden Informationen umfasst: eine Information von einer GNSS-Antenne (9), eine Information von einem Inertialsensor (4), eine Information von einem Geschwindigkeitssensor (5), eine Information von einer GNSS- Korrekturdaten-Quelle (8).
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die in Schritt b) empfangene mindestens eine Information (9, 4, 5, 8) eine Information von einer GNSS-Korrekturdaten-Quelle (8) umfasst.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die in Schritt b) empfangene mindestens eine Information (9, 4, 5, 8) eine Information von einer GNSS-Korrekturdaten-Quelle (8) umfasst, welche die Genauigkeit und/oder Verlässlichkeit von GN SS- Korrekturdaten beschreibt.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die in Schritt b) empfangene mindestens eine Information (9, 4, 5, 8) von einem Sensor eines Fahrzeugs (10) bereitgestellt wird, das mit dem GNSS-Sensor (1) ausgestattet ist.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei in Schritt c) die Angabe (13) über die Genauigkeit der Schätzung aus dem Schätzalgorithmus (7) unter Verwendung der in Schritt b) ermittelten mindestens einen Information (9, 4, 5, 8) künstlich verschlechtert wird.
8. Computerprogramm zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
9. Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 8 gespeichert ist.
10. Lokalisierungseinrichtung (16), eingerichtet zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 7.
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