Modellierung und Synthetisierung der DMC im Winkelbereich. - 63 S. : Ilmenau, Techn. Univ., Diplomarbeit, 2008
Die Entwicklung leistungsfähiger Mobilkommunikationssysteme benötigt ein umfassendes Verständnis der Wellenausbreitung im Mobilfunkkanal. Es ist allgemein bekannt, dass Systeme mit mehreren Antennen sowohl am Sender als auch am Empfänger (MIMO) prinzipiell in der Lage sind, die erreichbaren Übertragungsraten zu vervielfachen. Mit ihnen sollte es möglich sein, unter der Ausnutzung der räumlichen Struktur des Kanals mehrere Datenströme parallel zu versenden. Zur link-level- oder Systemsimulation solcher Systeme ist man zwingend auf Messungen in realistischen Szenarien angewiesen. Da sich die gemessenen Kanäle jedoch je nach Art und Anzahl der verwendeten Antenne unterscheiden, wäre man gezwungen, für jede Konfiguration gesonderte Messungen vorzunehmen. Um diesem Problem zu begegnen, können die Verfahren der "Messdatenbasierten Parametrischen Kanalmodellierung" angewendet werden. Sie versuchen, den Kanal durch eine Vielzahl von Ausbreitungswegen sowie diffusen Mehrwegekomponenten (DMC) zu beschreiben. Damit ist eine Beschreibung der Ausbreitungsbedingungen ohne den Einfluss der Messantennen gegeben und nun möglich, MIMO-Kanäle unter Verwendung beliebiger Antennenkonfigurationen zu synthetisieren. Dies beschränkt sich jedoch auf Antennen mit gleicher oder kleinerer Apertur, wie die während der Messung/Schätzung verwendeten. Bisher wurden die DMC stets als gleichverteilt im Winkelbereich angenommen, was sich als unzureichend in Hinblick auf z.B. die Kanalkapazität der damit synthetisierten Kanäle herausgestellt hat. Ziel dieser Diplomarbeit ist die Untersuchung der tatsächlichen Winkelverteilung der diffusen Anteile und die Formulierung eines Modells, mit dem sich die Verteilung beschreiben lässt. Dabei sollte zunächst versucht werden, die Winkelverteilung der DMC anhand der bereits geschätzten SC zu bestimmen. Da sich dies als nicht erfolgversprechend herausgestellt hat, wurde im weiteren ein Verfahren basierend auf der Winkelkorrelationsfunktion der in den Messdaten vorhandenen DMC entwickelt.
Vergleich und Optimierung von Algorithmen zur Clusterung von Datensätzen basierend auf hochauflösenden Pfadparameterschätzungen im Mobilfunkkanal. - 105 S. : Ilmenau, Techn. Univ., Diplomarbeit, 2008
Zur Modellierung von Mobilfunkkanälen ist es wichtig die Ausbreitungseigenschaften elektromagnetischer Wellen zu kennen. Hierfür werden hochauflösende Pfadparameterschätzungen durchgeführt. Die Ergebnisse der Schätzungen ähneln sehr stark den realen Mehrwegeausbreitungspfaden (MPCs) im Mobilfunkkanal. Es besteht die Annahme, dass diese Mehrwegepfade meist in Gruppen auftreten, sogenannten Clustern. Diese Cluster wiederum bilden die Grundlage vieler geometrisch-basierter Kanalmodelle. Darum ist es dringend notwendig leistungsfähige Algorithmen zu entwickeln um solche Cluster zu identifizieren und um somit ein zuverlässiges Werkzeug zur Parametrisierung von MIMO-Kanälen zu erhalten. In dieser Arbeit wurden verschiedene Clusteralgorithmen zur Clusterung von Mehrwegekomponenten untersucht. Hierfür wurde der KPowerMeans-Clusteralgorithmus und die Initialisierung mittels Initial Guess als Referenzalgorithmus verwendet. Weiterhin wurden der Fuzzy-c-Means- und der Gustafson-Kessel-Clusteralgorithmus implementiert. Durch die Verwendung der Fuzzy-Algorithmen soll eine Verbesserung der Clusterergebnisse erzielt werden. Die unterschiedlichen Algorithmen wurden in verschiedenen synthetischen Szenarien anhand von Gütekriterien auf ihre Leistungsfähigkeit untersucht. Es wurden verschiedene Arten der Initialisierungen für die Clusteralgorithmen getestet. Ziel war es hier die Clusterung effizienter zu gestalten. Es konnte gezeigt werden, dass eine zusätzliche Verarbeitung nach dem Initial Guess zu einer Steigerung der Effektivität der Clusterung führte. Ein weiteres Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung eines neuen Clusteralgorithmuses der, möglichst ohne Benutzeraktivität und Vorwissen über die zu clusternden Daten, einen vorhandenen Datensatz von MPCs optimal klassifiziert. Es konnten gezeigt werden, dass mit dem neu entwickelten Algorithmus vielversprechende Ergebnisse erzielt werden konnten. Es wurde noch eine weitere Initialisierungsmöglichkeit, die auf den Ergebnissen eines hochauflösenden Pfadschätzalgorithmuses (RIMAX) basiert, untersucht. Der RIMAX weist während seiner Schätzung den einzelnen Pfaden RIMAX Cluster IDs, anhand der Korrelationseigenschaften der Pfade untereinander, zu. Dieses Vorwissen sollte zur Initialisierung genutzt werden. Es konnte gezeigt werden, dass durch diese Initialisierungsart das Klassifikationsergebnis verbessert werden konnte.
Implementierung und Untersuchung eines Ultra-Breitband-M-Sequenzmesskopfes mit Überabtastung im Äquivalenzbereich. - 97 S. Ilmenau : Techn. Univ., Diplomarbeit, 2007
Das M-Sequenz-Verfahren ist ein sehr breitbandig arbeitendes Messsystem, welches bei vielen Sensoranwendungen eingesetzt werden kann. Dieses fortschrittliche System hat sich in der Vergangenheit bereits mehrfach praktisch bewährt und wird derzeit bei einer Vielzahl von Messaufgaben eingesetzt, wo es durch seine Empfindlichkeit und Auflösung hervorsticht. - Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurden Erweiterungen des bestehenden M-Sequenz-Basisbandsystems vorgenommen, mit der die Bandbreite des Verfahrens deutlich erhöht werden konnte. Dabei war es möglich, sämtliche Komponenten des Basisbandsystems weiterhin zu nutzen. Zusätzlich konnte durch das neue Systemkonzept auf die bisher notwendigen Anti-Aliasing-Filter verzichtet werden. Hauptaugenmerk wurde auf eine Empfängerstruktur gelegt, die im Vergleich zur bisherigen Lösung eine Vervielfachung der äquivalenten Abtastrate ermöglichte. Im Rahmen der Arbeit wurden verschiedene HF-Module einschließlich deren Gehäuse konzipiert, aufgebaut und getestet. Es wurden spezifische Aspekte des HF-Gehäuseentwurfs erläutert und die Ursache von störenden Phänomenen, wie Übersprechen im Empfänger oder das Auftreten von Gehäuseresonanzen, ermittelt und Gegenmaßnahmen getroffen. Nach Abschluss der Hardwarearbeiten wurde das FPGA-Programm zur Messablaufsteuerung modifiziert und um die Ansteuerung der zusätzlich eingesetzten Module erweitert. - Durch Messungen an einzelnen Komponenten und am Gesamtsystem konnte die Funktion der Erweiterungen nachgewiesen werden. Bei den Untersuchungen wurde zudem auf die aufgetretenen Probleme bezüglich der Erhaltung der Äquidistanz der Abtastung eingegangen. Es konnte gezeigt werden, dass die durch Realisierung der Überabtastung verursachten Probleme durch geeignete Kalibrierungen beherrschbar sind. Nach der Kalibrierung weist das Messsystem ein SFDR (Spurious Free Dynamik Range) von etwa 60 dB auf. Durch Langzeitmessungen konnte die Stabilität des Systems bestätigt werden.
Erstellung eines Sensormodells für einen Radarsensor und Auswahl/Optimierung geeigneter hochauflösender Algorithmen für den Einsatz im Automobil. - 66 S. Ilmenau : Techn. Univ., Diplomarbeit, 2007
Die Elektronikforschung der Volkswagen AG arbeitet seit Jahren intensiv an Fahrerassistenzsystemen. Für solche Assistenzfunktionen ist es wichtig, das Umfeld des Fahrzeugs sehr sicher zu erfassen und Objekte sehr präzise zu vermessen. Mit den gewonnenen Informationen werden dann die eigentlichen Fahrerassistenzfunktionen versorgt. - Typischerweise eingesetzte Sensoren für die Umfeldwahrnehmung sind Kameras, Radare und Lasersensoren. Aus dem Wissen über das Fahrzeugumfeld kann die Bordelektronik Schlüsse ziehen und den Fahrer z. B. in kritischen Situationen warnen oder ggf. automatische Maßnahmen einleiten. - Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll die Leistungsfähigkeit der Radarsensorik bei 24 GHz durch hochauflösende Techniken gesteigert werden. Die Radarsensorik arbeitet nach dem Dauerstrichradarprinzip und besitzt eine Patchantenne zur Ausstrahlung des Sendesignals und vier Patchantennen im Empfangszweig. Mit den vier komplexwertigen Empfängern kann die Richtung der einfallenden Wellen auch in Mehrzielsituationen bestimmt werden. - In einem ersten Schritt wird die Signalqualität des Radarsensors, z.B. das Signal-zu-Rausch-Verhältnis und winkelabhängige Effekte, eines bestehenden automotiven Radarsensors durch Messungen untersucht und quantitativ erfasst werden. In einem zweiten Schritt werden aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse über die Eigenschaften des Radarsensors geeignete hochauflösende Algorithmen zur Parameterschätzung ausgewählt und implementiert. Nach einem Performancevergleich werden in einem dritten Schritt die Algorithmen so kombiniert bzw. adaptiert, dass die speziellen automotiven Anforderungen, wie z. B. die beschränkte Rechenkapazität, hohe Zuverlässigkeit und hohe Verfügbarkeit sowie einfache Implementierbarkeit berücksichtigt werden. Hierbei werden auch insbesondere die im ersten Schritt gewonnen Erkenntnisse über die Signalcharakteristik im automotiven Umfeld entsprechend mit eingebracht. Ergebnis dieser Arbeit soll es sein, ein lauffähiges und echtzeitfähiges Radarsystem vorliegen zu haben, welches darüber hinaus insbesondere in Mehrzielsituationen eine möglichst wirklichkeitsnahe Abbildung vornimmt.
Implementierung eines Parametertrackingalgorithmus für Funkkanalmessdaten auf der Basis des Extended Kalman-Filters. - 73 S. Ilmenau : Techn. Univ., Diplomarbeit, 2006
Die hochauflösende Parameterschätzung ist ein wichtiges Mittel zur Gewinnung von Informationen über die Ausbreitungseigenschaften von elektromagnetischen Wellen. Die hieraus gewonnenen Erkenntnisse bilden die Grundlage zur Modellierung von Mobilfunkkanälen, welche zur Planung von neuen, drahtlosen Kommunikationssystemen unabdingbar ist. In einer vorausgegangenen Arbeit konnte bereits anhand einfacher, synthetischer Daten gezeigt werden, dass das Extended-Kalman-Filter eine Alternative zu den bisher verwendeten Algorithmen darstellen kann. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Algorithmus unter Matlab implementiert, der dieselbe Flexibilität in Bezug auf verwendete Antennen-Array-Kombinationen besitzt, wie es beim bisher verwendeten RIMAX-Algorithmus der Fall ist. Das Kalman-Filter verwendet hierbei einige der RIMAX-Kern-Funktionen, was eine einfache Anpassung des Algorithmus an Änderungen oder Erweiterungen im zugrundeliegenden Datenmodell erlaubt. Des Weiteren wurde auf eine möglichst speichereffiziente Implementierung geachtet, was einen praktischen Einsatz erst ermöglicht. Ein Großteil der Bearbeitungszeit wurde in die Untersuchung der Initialisierungswerte des Kalman-Filters investiert. Hierbei war es das Ziel, anhand möglichst weniger Benutzer-Angaben eine gute Abschätzung für die vom Filter benötigten Varianz-Vorgaben zu erhalten. Es zeigte sich jedoch, dass auf Grund der hohen Anzahl an Pfaden und der relativ geringen Auflösung der verwendeten Antennen-Arrays in realistischen Messszenarien keine in allen Situationen perfekte Lösung hierzu gefunden werden konnte. Zum Schluss der Arbeit erfolgten ausführliche Tests, zum Einen an synthetischen Messdaten, die mit Hilfe eines Raytracers erzeugt wurden, um möglichst realitätsnahe Szenarien zu erhalten, zum Anderen an einem echten Messszenario. Hierbei konnte gezeigt werden, dass das Kalman-Filter auf Grund seiner Tracking-Eigenschaft eine erheblich bessere Verfolgung von Pfad-Parametern zulässt, als dies beim RIMAX der Fall ist. Es zeigte sich jedoch auch, dass die beiden Ansätze teilweise unterschiedliche Ergebnisse liefern, was darauf hindeutet, dass ähnliche, aber im Detail doch verschiedene Anordnungen von Streuern und Reflektoren unter der Berücksichtigung des aktuell verwendeten Datenmodells nahezu identische Kanalimpulsantworten ergeben.