Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS

Lokalisierung in 5G

© MEV-Verlag, Germany

5G-Lokalisierung für präzise Positionsbestimmung

Überblick über Anwendungen, Technologien und Testmöglichkeiten

5G-Lokalisierung im Überblick

5G ermöglicht schnelle Datenübertragung, geringe Verzögerung, hohe Zuverlässigkeit und umfassende Vernetzung. Damit bildet die Technologie eine wichtige Grundlage für Anwendungen wie IoT, V2X oder XR und eröffnet zugleich neue Möglichkeiten für präzise Positionsbestimmung in Echtzeit.

Neben der Kommunikation unterstützt 5G auch effiziente Echtzeit-Lokalisierungssysteme (RTLS). Durch 5G-Lokalisierung lassen sich Positionen präzise erfassen und für die Optimierung von Prozessen nutzen, zum Beispiel in der automatisierten Materialversorgung mit mobilen Robotern (AMR).

5G-Positioning ist ein integraler Bestandteil von 5G und relevant für zahlreiche Anwendungsfelder, unter anderem in Industrie und Logistik 4.0, Smart Cities, Medizin und Gesundheit und Rettungswesen.

Diese Seite bietet einen Überblick über zentrale Anwendungsbereiche, ausgewählte Technologien und passende Testmöglichkeiten der 5G-basierten Lokalisierung am Fraunhofer IIS.

Was bedeutet 5G-Lokalisierung am Fraunhofer IIS?

Unter 5G-Lokalisierung versteht man die präzise Bestimmung von Positionen und Bewegungen über Mobilfunknetze. Die Grundlage bilden 5G-Funksignale und die Netzarchitektur, die eine zuverlässige Lokalisierung auch in komplexen Umgebungen unterstützen können.

Am Fraunhofer IIS liegt der Fokus auf der Entwicklung und Bewertung von Algorithmen für die 5G-Lokalisierung. Ein aktueller Schwerpunkt ist dabei die Verbindung von KI-Methoden und 5G-Positioning, um Verfahren robuster, effizienter und besser in reale Anwendungen integrierbar zu machen. Die Arbeiten sind als angewandte Forschung angelegt: Ziel ist es, Lokalisierungsverfahren unter praxisnahen Bedingungen zu untersuchen und ihre Leistungsfähigkeit für konkrete Einsatzszenarien nutzbar zu machen. In Campus- und öffentlichen Netzen ebenso wie in industriellen Umgebungen.

Mit Blick nach vorn spielt Lokalisierung auch in Weiterentwicklungen wie 5G Advanced und perspektivisch 6G eine wichtige Rolle. Das Fraunhofer IIS beteiligt sich an entsprechender Forschung mit Fokus auf Lokalisierung und KI-gestützte Ansätze.

Unser Leistungsangebot

Das Fraunhofer IIS unterstützt als verlässlicher Partner bei der Beratung, Entwicklung und Umsetzung von Lokalisierungsprojekten im Umfeld von 5G. Wir greifen auf langjährige Erfahrung in der Funklokalisierung und im Projektmanagement zurück, berücksichtigen Ihre Anforderungen und begleiten Sie von der Konzeption bis zur praktischen Erprobung. Dabei beraten wir technologieoffen und beziehen je nach Anwendung, auch Kombinationen verschiedener Lokalisierungstechnologien ein.

Beratung und Schulung

  • Beratung zur Einführung von Lokalisierungs- und 5G-Mobilfunktechnologien
  • Technologiestudien (z. B. Eignung von Lokalisierungstechnologien für Ihre Problemstellung)
  • Schulungen zu Lokalisierung sowie 5G-Mobilfunk (maßgeschneidert)

Entwicklung

  • Entwicklung von Lösungen in den Bereichen Lokalisierung und 5G-Mobilkommunikation
  • Einsatz und Anpassung von Lokalisierungs-Algorithmen/Software an Ihre Anlagen und Anforderungen
  • Unterstützung bei der Integration von 5G 

Umsetzung

  • Problemidentifikation und Erarbeitung maßgeschneiderter Lösungsvorschläge 
  • Unterstützung bei der Auslegung von Campusnetzen für robuste Kommunikation und genaue Lokalisierung
  • Begleitende Beratung während der Planung und Umsetzung 
 

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Anwendungen und Projekte der 5G-Lokalisierung

5G-Lokalisierung ist besonders dort relevant, wo präzise Standortdaten in Echtzeit benötigt werden, um Prozesse zu steuern und zu optimieren. Typische Einsatzfelder reichen von Industrie- und Logistik-Szenarien über Anwendungen im öffentlichen Raum bis hin zu Medizin und Gesundheit sowie Rettungswesen. Am Fraunhofer IIS werden solche Anwendungen im Rahmen von Forschungs- und Entwicklungsprojekten untersucht und mit starkem Praxisbezug weiterentwickelt. Eine Übersicht laufender und abgeschlossener Projekte zur 5G-Lokalisierung ist auf der Projektseite zusammengefasst.

 

Industrie und Logistik

  • Überwachung und Steuerung von AMR / UAV
  • Digitalisierter Materialfluss / Lagermanagement
  • Intelligentes Werkzeugtracking
  • AR-unterstützte Montage
  • Verhinderung von Frachtdiebstahl
  • Industrielles Internet der Dinge (IoT)
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Intelligente Stadt

  • Verbesserter Verkehrsfluss
  • Autonomes Fahren
  • Drohnen für die Parklogistik
  • Moderne Mobilitätskonzepte
  • Digitale Baustelle
  • Mobile Umweltsensorik
  • Vernetzte Mobilität
  • Automatisiertes Einfädeln von Fahrzeugen
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Smart Health

  • Asset Tracking medizinischer Geräte
  • Unterbrechung von Infektionsketten
  • Patientenschutz
  • Monitoring in der Medizinlogistik 
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© ©eyetronic - stock.adobe.com

Rettungswesen

  • Lokalisierung von Rettungskräften am Einsatzort
  • Drohnen und autonome Fahrzeuge zur besseren Lageeinschätzung  
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Projekte

Die beschriebenen Anwendungen werden am Fraunhofer IIS in verschiedenen Forschungs- und Entwicklungsprojekten umgesetzt und untersucht.

Eine Übersicht laufender und abgeschlossener Projekte im Bereich der 5G-Lokalisierung.

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Technologien und Verfahren der 5G-Lokalisierung

Die 5G-Lokalisierung umfasst unterschiedliche technische Ansätze und Verfahren. Am Fraunhofer IIS werden sowohl grundlegende Konzepte der 5G-Lokalisierung als auch spezifische Verfahren zum Beispiel für industrielle Anwendungen untersucht. Die folgenden Seiten geben einen Überblick über technologische Grundlagen der 5G-Lokalisierung und zeigen beispielhaft ein konkretes Verfahren.

Technologien und Verfahren der 5G-Lokalisierung

Überblick über Technologien und Verfahren der 5G-Lokalisierung am Fraunhofer IIS

 

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Uplink-TDoA: 5G-Lokalisierung im industriellen Umfeld

Darstellung des uplink-basierten Time Difference of Arrival (TDoA) und dessen Einsatz in der Industrie.

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Testmöglichkeiten für 5G-Lokalisierung

Zur Erprobung und Bewertung von 5G-Lokalisierung stehen am Fraunhofer IIS verschiedene Testumgebungen zur Verfügung. Sie ermöglichen praxisnahe Untersuchungen. Von der Messung und Analyse der Lokalisierungsleistung bis zur Validierung von Algorithmen und KI-gestützten Ansätzen unter realistischen Bedingungen. Die Testmöglichkeiten decken unterschiedliche Szenarien ab: stationäre industrielle Umgebungen, flexible Messkampagnen an wechselnden Orten sowie mobile Infrastrukturen für Feldtests. Damit können Verfahren der 5G-basierten Lokalisierung unabhängig von bestehenden Rahmenbedingungen untersucht und in konkrete Anwendungen überführt werden.

 

© Fraunhofer IIS / Paul Pulkert

Industrie 4.0 5G Lokalisierungs- und Kommunikations-Testbed

Stationäre Testumgebung zur Untersuchung von 5G-Lokalisierung in industriellen Szenarien, beispielsweise in Produktions-, Logistik- oder Hallenumgebungen.

ZUM TESTBED »INDUSTRIE 4.0«
 

© Fraunhofer IIS

Nomadische 5G-Positioning-Testbed

Flexible Testumgebung für temporäre Messkampagnen und Lokalisierungstests an wechselnden Einsatzorten und unter variablen Rahmenbedingungen.

Zum nomadischen 5G-Positioning-Testbed
 

© Fraunhofer IIS

Mobiles Campusnetz

Mobile 5G-Infrastruktur zur Erprobung von Lokalisierungsverfahren außerhalb fester Testumgebungen, etwa für Feldtests oder standortübergreifende Szenarien.

ZUM MOBILEN CAMPUSNETZ

News und Veranstaltungen

Pressebeiträge und Veranstaltungen dokumentieren Forschung, Demonstratoren und Transfer in die Praxis.

 

News

Veranstaltungen

Publikationen

Unsere Forschungsarbeiten zur 5G-basierten Lokalisierung und zu datengetriebenen Verfahren (Machine Learning / KI) erscheinen in internationalen Journals, Konferenzbeiträgen und wissenschaftlichen Sammelbänden. Die folgende Auswahl gibt einen Überblick über zentrale Veröffentlichungen der letzten Jahre.

2024

Stahlke, M., Feigl, T., Kram, S., Ott, J., Seitz, J., & Mutschler, C. (2024). Data-driven Wireless Positioning. In Unlocking Artificial Intelligence. Springer, Cham.

Ott, J., Pirkl, J., Stahlke, M., Feigl, T., & Mutschler, C. (2024). Radio Foundation Models: Pre-training Transformers for 5G-based Indoor Localization. 14th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Kowloon, Hong Kong, pp. 1–6.

Stahlke, M., Yammine, G., Feigl, T., Eskofier, B. M., & Mutschler, C. (2024). Velocity-Based Channel Charting With Spatial Distribution Map Matching. IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation, 2, 230–239.

Ott, J., Stahlke, M., Feigl, T., & Mutschler, C. (2024). Estimating Multipath Component Delays With Transformer Models. IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation, 2, 219–229.

2023

Stahlke, M., Yammine, G., Feigl, T., Eskofier, B. M., & Mutschler, C. (2023). Indoor Localization With Robust Global Channel Charting: A Time-Distance-Based Approach. IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking, 1, 3–17.

Stahlke, M., Feigl, T., Kram, S., Eskofier, B. M., & Mutschler, C. (2023). Uncertainty-based Fingerprinting Model Selection for Radio Localization. 13th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Nuremberg, Germany, pp. 1–6.

Ott, J., Stahlke, M., Kram, S., Feigl, T., & Mutschler, C. (2023). Multipath Delay Estimation in Complex Environments using Transformer. 13th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Nuremberg, Germany, pp. 1–6.

2022

Stahlke, M., Kram, S., Ott, F., Feigl, T., & Mutschler, C. (2022). Estimating TOA Reliability With Variational Autoencoders. IEEE Sensors Journal, 22(6), 5133–5140.

Stahlke, M., Feigl, T., García, M. H. C., Stirling-Gallacher, R. A., Seitz, J., & Mutschler, C. (2022). Transfer Learning to adapt 5G AI-based Fingerprint Localization across Environments. IEEE 95th Vehicular Technology Conference (VTC2022-Spring), Helsinki, Finland, pp. 1–5.

Kram, S., Kraus, C., Stahlke, M., Feigl, T., Thielecke, J., & Mutschler, C. (2022). Delay Estimation in Dense Multipath Environments using Time Series Segmentation. IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Austin, TX, USA, pp. 1671–1676.

2021

Feigl, T., Eberlein, E., Kram, S., & Mutschler, C. (2021). Robust ToA-Estimation using Convolutional Neural Networks on Randomized Channel Models. International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Lloret de Mar, Spain, pp. 1–8.

Yammine, G., et al. (2021). Experimental Investigation of 5G Positioning Performance Using a mmWave Measurement Setup. International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Lloret de Mar, Spain, pp. 1–8.

Altstidl, T., Kram, S., Herrmann, O., Stahlke, M., Feigl, T., & Mutschler, C. (2021). Accuracy-Aware Compression of Channel Impulse Responses using Deep Learning. International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Lloret de Mar, Spain, pp. 1–8.

Feigl, T. (2021). Datengetriebene Methoden zur Bestimmung von Position und Orientierung in funk- und trägheitsbasierter Koppelnavigation (Dissertation). FAU – Technische Fakultät.

2018

Niitsoo, A., Edelhäußer, T., & Mutschler, C. (2018). Convolutional Neural Networks for Position Estimation in TDoA-Based Locating Systems. International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Nantes, France, pp. 1–8.

Feigl, T., Nowak, T., Philippsen, M., Edelhäußer, T., & Mutschler, C. (2018). Recurrent Neural Networks on Drifting Time-of-Flight Measurements. International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Nantes, France, pp. 206–212.