Wissenschaftler des U.S. Army Research Laboratory (ARL) haben einen Weg gefunden, um Menschen und Roboter auch in Gegenden zu lokalisieren, in denen kein GPS-Signal verfügbar ist. Möglich wird dies mithilfe eines speziellen Algorithmus, der auf Basis von statistischen Analyseverfahren die wahrscheinliche Richtung eines Funksignals berechnet und so eine räumliche Ortung von dessen Ausgangspunkt vornehmen kann. Den Entwicklern zufolge funktioniert diese Methode auch bei sehr stark gestörten Signalen in besonders schwierigen Umgebungen.
"Für die Streitkräfte der Armee ist es sehr wichtig, Soldaten und teures Equipment während eines Einsatzes in physikalisch komplexen und unbekannten Umgebungen mit wenig bis gar keiner Infrastruktur genau lokalisieren zu können", sagen die beiden ARL-Wissenschaftler Gunjan Verma und Fikadu Dagefu. Diese Fähigkeit sei beispielsweise unbedingt notwendig, um einzelne versprengte Soldaten, die von ihrer Einheit getrennt worden sind, so schnell wie möglich aufzuspüren und wieder zu ihren Kameraden zu führen.
"Für zivile Anwendungen gibt es Lösungen wie GPS, die für derartige Zwecke sehr gute Arbeit leisten und uns etwa helfen, den Weg zu finden, wenn wir im Auto sitzen", erklärt Verma. Für militärische Zwecke seien solche Ansätze aber meist nicht wirklich brauchbar. "Das liegt daran, dass der Gegner gezielt die Infrastruktur zerstören kann, die für eine GPS-Ortung nötig ist oder dass viele Einsätze in äusserst schwierigen Umgebungen stattfinden, die mit GPS-Signalen nicht erfasst werden können", so der Experte.
Laut den ARL-Forschern kommt es vor allem im Inneren von Gebäuden durch verschiedene Hindernisse zu einer beträchtlichen Schwächung und Verzerrung von GPS-Signalen, wodurch eine genauere Ortung beinahe unmöglich wird. "Unsere Methode erlaubt es auch hier, die Richtung eines Funksignals einer bestimmten Quelle festzustellen. Das ist ein grundlegender Faktor, um eine Lokalisierung vornehmen zu können", betonen Verma und Dagefu.
Der Kern ihrer Erfindung sei ein Algorithmus, der auf Basis von statistischen Analyseverfahren und komplexen Berechnungen auch sehr schwache und stark verzerrte Signale orten kann. Bei den aufwendigen Rechenprozessen werden auch mögliche Ausreißer und statistische Korrelationen berücksichtigt. "Das Ergebnis der Berechnungen ist dann eine konkrete Ortsbestimmung mit der Eingangsrichtung eines Signals und dessen geschätzter Trefferwahrscheinlichkeit", schildern die Wissenschaftler: "Für unsere Methode ist keine spezielle Infrastruktur und auch kein vorhergehendes Training mit Testdaten notwendig."
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