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Bei Inhaltlichen Fragen zu Projekten wenden Sie sich bitte an den Bedarfsträgervertreter des BMLV:

Bundesministerium für Landesverteidigung
Abteilung Wissenschaft, Forschung und Entwicklung
Referat Nationale Sicherheits- und Verteidigungsforschung 

Mag. Dr. Adelheid Obwaller
Roßauer Lände 1
A-1090 Wien 
verteidigungsforschung(at)bmlv.gv.at

NADODE - Navigation von Drohnen mit GNSS-Interferenz-Monitoring in GNSS denied Environment

|   Call 2021

Identifizierung von optimalen non-GNSS Navigationssensoren und/oder Ansätzen zur Sensorfusion. Dabei Realisierung von sensitiveren Interferenzdetektions-Algorithmen (Karhunen-Loève-Transformation - KLT). Proof-of-Concept durch Flug einer Drohne mit einem Demonstrator für eine Non-GNSS Navigation und KLT-Detektion auf dem Truppenübungsplatz Seetaler Alpe.

Zunehmende Bedrohung der globalen Satellitennavigationssysteme (GNSS) durch absichtliche Störungen (Interferenzen, Jamming, Spoofing) erfordern einerseits Überlegungen, durch welche (multiple) Sensoren oder Sensor-Fusionen GNSS ersetzt werden kann, insbesondere für sicherheitskritische und militärische Anwendungen, und andererseits Entwicklung neuer Verfahren erhöhter Sensitivität zur Erkennung und Lokalisierung der Störer aus der Luft (UAVs, Drohnen), um diesen Zeitpunkt von beeinträchtigter oder unmöglicher Navigation zeitnah zu bestimmen. Erwähnenswert ist deshalb insbesondere der Fall, wenn Drohnen infolge beeinträchtigter GNSS-Navigation mit alternativer Navigation fliegen müssen, um die Interferenzen vom Boden wie aus der Luft (von Drohnen) zu erkennen und auszuschalten.

Damit trägt das Vorhaben zu dem Punkt 4.1.3 Robotics – Unbemannte Systeme und Schutz gegen UAV-Bedrohungen, und im Einzelnen zu „Multi-Sensor-Fusion zur Navigation von autonomen Systemen und Schwärmen von autonomen Systemen in GNSS denied Environments des Programms FORTE bei.
Erstes Projektziel ist die Identifizierung von optimalen non-GNSS Navigationssensoren und/oder Ansätzen zur Sensorfusion für zivile und militärische Anwendungen. Dies geschieht durch umfangreiche Simulationen, zu entwickelnde Kriterien-Matrizen in Abhängigkeit der spezifischen Anwendung und SWOT-Analysen sowie unter Berücksichtigung vorhandener Erfahrungsberichte in der Literatur.

Zweites Ziel ist die Realisierung von sensitiveren Interferenzdetektions-Algorithmen, genau genommen der Karhunen-Loève-Transformation (KLT) in Software, die durch Simulation bezüglich verschiedener GNSS-Interferenzen getestet, und im Vergleich mit den bisher genutzten Verfahren, z. B. Fast Fourier Transform (FFT) bewertet werden soll. Schließlich soll sie mit Ziel (3) für die Praxis erprobt werden.

Drittes Ziel ist die Verknüpfung von (1) und (2): Proof-of-Concept durch Flug einer Drohne mit einem Demonstrator für eine erstmalig reale Non-GNSS Navigation und KLT-Detektion auf dem Truppenübungsplatz Seetaler Alpe (TÜPL). Als Störer wird der von IGASPIN entwickelte Signalgenerator LOKI genutzt.

Ein weiteres Ziel ist die Anwendung eines konkreten Verfahrens zur Non-GNSS Navigation. Hierzu wird bildbasierte Lokalisierung mittels passiver Sensorik ausgewählt und eingesetzt. Visueller Navigation liegt als Grundprinzip der Vergleich von Bildinformation auf eine vorhandene (oder gleichzeitig erstellte) visuelle Repräsentation der Umgebung zugrunde. Diese Non-GNSS Navigationsvariante soll mittels aufgenommener Daten bewertet werden. Dies erfolgt im Post-Processing mit real aufgezeichneten Daten.

Die Lösungsansätze tragen auch zum Ziel 9 der SDGs bei, „Widerstandsfähige Infrastruktur und nachhaltige Industrialisierung“, indem eine Möglichkeit entwickelt wird, Störer von GNSSSignalen, welche für sehr viele Anwendungen des täglichen Lebens verwendet werden (Navigation, Kommunikation, Straßenverkehr, Flugverkehr, Banken, etc.) zeitnah und hochmobil aufzuspüren. Somit trägt das Projekt zur Verbesserung der Sicherheit und Verfügbarkeit kritischer Infrastruktur und darauf basierender Dienste bei.

Bundesministerium für Finanzen
Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft - FFG
Bundesministerium für Landesverteidigung