Zuglokalisierung im alpinen Raum unter Anwendung des Galileo High Accuracy Service

Abstract

Im Sinne der Sicherheit, Planbarkeit und Kundenorientierung ist es für ein Eisenbahnunternehmen unerlässlich die Standorte seiner Triebfahrzeuge detailliert zu kennen und zu verfolgen. Die ÖBB Infrastruktur, als größtes Eisenbahninfrastrukturunternehmen Österreichs, setzen hierfür bereits heute, neben terrestrischen Methoden, auch GNSS-Verfahren ein. Im Rahmen des Projektes Greenlight wird die Zuglokalisierung durch das differenzielle Messverfahren RTK unterstützt. Nicht zuletzt deswegen ist die ÖBB Infrastruktur Teil und Mitgründer des größten privaten österreichischen RTK-Netzbetreibers EPOSA. RTK-Messungen liefern hochpräzise Echtzeit-Positionsdaten, haben jedoch den Nachteil, dass das Betreiben eines solchen Referenznetzes Computer-, Netzwerk- und GNSS-Hardwareressourcen voraussetzt. Darüber hinaus decken diese Netze zumeist nur das Gebiet innerhalb der Landesgrenzen ab. Mit der Methode der präzisen Einzelpunktbestimmung (PPP) können Referenznetze und deren Unannehmlichkeiten weitgehend außer Acht gelassen werden, sofern man gewisse Einschränkungen in der Positionierungsgenauigkeit und zeitlichen Verfügbarkeit hinnehmen kann. Für die Anwendbarkeit des PPP werden jedoch präzise Informationen über Satellitenuhren- und Bahnfehler, aber auch andere Abweichungen benötigt. Am 24. Jänner 2023 wurde Phase 1 des Galileo High Accuracy Services (HAS) gestartet. Dieser ist in der Lage die benötigten Korrekturen direkt über das Satellitensignal zu übermitteln, wobei für die generelle Durchführbarkeit mindestens 1 und für die rasche Durchführbarkeit mindestens 4 das HAS-Signal aussendende Galileo-Satelliten sichtbar sein müssen. Im Zuge dieser Arbeit werden mittels Multi-GNSS-1-Frequenzbeobachtungen (GPS und Glonass) von auf Triebfahrzeugen fixierten u-blox Empfängern und Simulationen des GIPSIE Signalsimulators potenzielle Sichtbarkeiten von Galileo-Satelliten auf topographisch anspruchsvollen Strecken analysiert. Des Weiteren werden am Ende der Arbeit PPP-Lösungen basierend auf u-blox Beobachtungen hinsichtlich ihrer erzielten Genauigkeiten bzw. Abweichungen bei der Zuglokalisierung untersucht.

In terms of safety, planning and customer orientation, it is essential for a railroad company to know and track the locations of its traction units in detail. Austria's largest railroad infrastructure company ÖBB Infrastruktur already uses GNSS methods for this purpose in addition to terrestrial methods. Within the scope of the Greenlight project, train localization is supported by the differential GNSS method RTK. This is one of the reasons why ÖBB Infrastruktur is part of and co-founder of the largest private Austrian RTK network operator EPOSA. RTK measurements provide highly accurate real-time position data, but have the disadvantage that operating such a reference network requires computer, network and GNSS hardware resources. In addition, these networks mostly cover only the area within national boundaries. On the other hand, taking advantage of the GNSS Precise Point Positioning (PPP) technique, reference networks and their inconveniences can be largely disregarded, provided that one can accept certain limitations in positioning accuracy and temporal availability. However, precise information on satellite clock and orbit errors, as well as other deviations, is needed for PPP applicability. Phase 1 of the Galileo High Accuracy Service (HAS) was launched on January 24, 2023. This service is able to transmit the required corrections directly via the satellite signal. For general feasibility, at least 1 and for rapid feasibility at least 4 Galileo satellites transmitting the HAS signal must be visible. In the course of this work, multi-GNSS-1 frequency observations (GPS and Glonass) of u-blox receivers fixed on traction units and simulations of the GIPSIE signal simulator are used to analyze potential visibility of Galileo satellites on topographically challenging routes. Furthermore, at the end of the thesis, PPP solutions based on u-blox observations will be investigated with respect to their achieved deviations in train localization.