Multipath exploitation for emitter localization using ray tracing fingerprints and machine learning Die präzise Lokalisierung von Hochfrequenz (HF) Sendern im Außenbereich ist seit einigen Jahren ein wichtiges Forschungsthema in den verschiedensten Bereichen. Heutzutage basieren die Funktionsweisen vieler elektronischer Geräte auf den Positionsdaten eines HF Senders unter Einsatz eines drahtlosen Sensornetzwerks (Wireless Sensor Network). Räumlich getrennte Sensoren können das Signal des Senders messen und seinen Standort mit Parametern wie Ankunftszeit (Time Of Arrival) Ankunftszeitdifferenz (Time Difference Of Arrival TDoA) empfangene Signalstärke (Received Signal Strength) oder Ankunftsrichtung (Direction Of Arrival) abschätzen. Jedoch können bestimmte Hindernisse in der Umgebung Reflexion Beugung oder Streuung des Signals verursachen. Dieser sogenannte Mehrwegeffekt beeinträchtigt die Messungen für die präzise Lokalisierung des Senders. Frühere Studien haben die Mehrweginformationen verworfen und sie nicht als wertvoll für die Lokalisierung des Senders angesehen. Einige Studien verwendeten Ray Tracing (RT) um in einem simulierten Szenario Positions Fingerprints ohne Bezug zu realen Messungen zu erstellen. Andere wiederum testeten dieses Konzept mit realen Messdaten was sich jedoch aufgrund der praktischen Probleme im Außenbereich als umständlicheres Verfahren herausstellte. Diese Doktorarbeit befasst sich mit dem Problem der präzisen Lokalisierung von HF Sendern in Außenbereichen welche von Mehrwegeffekten betroffen ist unter Verwendung der Kanalimpulsantwort (Channel Impulse Response). Die Arbeit zielt darauf ab die Forschungslücke zu schließen indem die Mehrweginformationen aus der Simulation mit realen Messungen in einem maschinellen Lernrahmen kombiniert werden. Die Fragestellung war ob die Lokalisierung durch die Verknüpfung realer Messungen mit Simulationen verbessert werden kann. Wir schlagen eine Methode vor die die Mehrweg Fingerprint Informationen aus der RT Simulation mit Referenzsendern nutzt sodass die Standortbestimmung verbessert werden kann. Um die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode zu validieren haben wir ein TDoA Lokalisierungssystem in einem Außenbereich Szenario implementiert. Im Rahmen dieser Dissertation untersuchten wir vorstädtische und ländliche Gebiete unter Verwendung von wohldefinierten reflektierenden Komponenten zur Charakterisierung des Mehrwegmusters. Die Ergebnisse bestätigen die Möglichkeit Mehrwegeffekte mit realen Messdaten zu nutzen um die Lokalisierung im Außenbereich zu verbessern. Statt die Mehrweginformationen zu verwerfen können wir sie konkret nutzen.