Doppler-domain based enhancements for Type-II 5G NR codebooks. - Ilmenau. - 67 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022
In der Spezifikation für 5G New Radio (NR) wurden zwei Arten von Codebüchern, nämlich Typ-I und Typ-II, festgelegt. CB des Typs II bieten im Vergleich zu CB des Typs I eine hochauflösende und genauere Darstellung des Ausbreitungskanals. Mehrere Varianten der Typ-IICBs wurden bis zu Rel. 17 des Third Generation Partnership Project (3GPP) NR spezifiziert. Alle Varianten sind jedoch auf Fußgänger oder Szenarien mit geringer Mobilität ausgerichtet. Die aktuellen Typ-II-CBs bieten bei mittleren bis hohen Geschwindigkeiten keine angemessene Leistung, was hauptsächlich auf die derzeitige CSI-Messung und -Berichterstattung auf Basis der Kanalkohärenzzeit zurückzuführen ist, die die Kanalalterungseffekte der Ausbreitungskanäle nicht erfasst. In jüngster Zeit hat die Doppler-basierte Vorcodierung großes Interesse geweckt, da sie in der Lage ist, die Kanalalterungseffekte durch Ausnutzung der Doppler-Informationen der Ausbreitungskanäle zu überwinden. In dieser Masterarbeit wird ein vollständiges Rahmenwerk für Doppler-basierte Vorcodierung auf der Grundlage der aktuellen Typ-II-CBs entwickelt. Verschiedene Schätzverfahren, nämlich der gradientenbasierte Maximum Likelihood Parameterschätzer (RIMAX) und Orthogonal Matching Pursuit (OMP), werden zur Schätzung des Kanals verwendet, und ein auf OMP basierender Schätzalgorithmus mit geringer Komplexität wird vorgeschlagen. Auf der Grundlage des geschätzten Kanals wird die Berechnung der Vorkodierer sowohl an der gNodeB (gNB) als auch an der Benutzerausrüstung (UE) vorgeschlagen. Die vorgeschlagenen Vorkodierer werden in Bezug auf die Leistung und den Rückkopplungs-Overhead mit den Rel. 16 Typ II Vorkodierern verglichen. Darüber hinaus wird die Auswirkung der vorgeschlagenen Vorkodierer in Bezug auf steigende Aktualisierungsraten, Anzahl der Unterbänder und eine Reihe von Überabtastungsfaktoren für die Verzögerungs- und Doppler-Komponenten untersucht. Simulationsergebnisse, die auf der durchschnittlichen gegenseitigen Information basieren, und vorläufige Simulationsergebnisse auf Verbindungsebene zeigen, dass der vorgeschlagene Vorkodierer, der die Doppler- Information ausnutzt, die Rel. 16 Vorkodierer sowohl in Bezug auf die Leistung als auch den Rückkopplungs-Overhead übertrifft.
Semantic segmentation of point clouds for robot vision using machine learning methods. - Ilmenau. - 64 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022
Eine der schwierigen Herausforderungen, denen sich Serviceroboter stellen müssen, ist das vollständige Verständnis der Szene. Aus diesem Grund werden verschiedene Strategien angewandt, um eine punktuelle Aufteilung der 3D-Szene zu erreichen, wie z.B. die semantische Segmentierung. Die Verwendung von ML ist eine Aufgabe, die gelabelte Daten für das Training eines neuronalen Netzes erfordert. Daher wird in dieser Studie eine automatische Bildbeschriftungsmethode auf Pixelebene untersucht, um beschriftete Daten zu generieren, die dann zum Vergleich mit einem 3D-Netz verwendet werden, das mit einem etwas anderen, aber perfekt beschrifteten Datensatz trainiert wurde. Darüber hinaus werden einige der populären neuronalen Netze für Pixel-Annotation in 2D untersucht und mit einer regionsbasierten und einer verteilungsbasierten Verlustfunktion für das Training bewertet. Außerdem wird das Konzept des Transfer-Lernens untersucht, um bereits trainierte Modelle für Vorhersagen zu verwenden.
Cost-efficient modular platform for distributed and synchronized measurements. - Ilmenau. - 67 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022
In bestimmten Messsystemen können Sensoren räumlich weit verteilt sein. Die Aufnahme von Messwerten kann zentral erfolgen, durch Verbinden der Sensoren mit dem zentralen Messsystem mittels Kabeln, oder verteilt, mit einzelnen Messmodulen direkt an den Sensoren. Je nach Anwendungsfall kann es hierbei nötig sein, im letzteren Fall die Messmodule miteinander zu synchronisieren. In dieser Masterarbeit werden zwei Methoden zur Synchronisierung des Samplingprozesses von Sampling-Modulen untersucht. In der ersten Methode wird der Samplingprozess durch Software gestartet, welche in periodischen Abständen die Systemzeit abfragt. Die Systemzeit der einzelnen Module wird mittels des Network Time Protocol (NTP) mit einem zentralen Server synchronisiert. In der zweiten Methode wird ein im Ethernet-PHY integrierter Clock-Baustein verwendet um den Samplingprozess zu starten. Dieser Clock-Baustein wird mittels des Precision Time Protocol (PTP) mit einem Master synchronisiert. Für beide Methoden wird die Verzögerung zwischen den Sampling-Modulen unter verschiedenen Bedingungen (Synchronisierung ein/aus, mit CPU-Last, mit Netwerklast) gemessen. Hierfür wurde ein Testaufbau bestehend aus fünf Sampling-Modulen, einem Signalgenerator, einem PC und Netzwerk-Hardware aufgebaut. Die Messungen wurden ausgewertet und die Ergebnisse der Methoden miteinander verglichen. Mit der ersten Methode ließen sich Verzögerungen zwischen den Sampling-Modulen im Bereich zwischen 40 [my]s und 15 ms erreichen. Mit der zweiten Methode verringerte sich die Verzögerung auf Werte zwischen 37 ns und 11 [my]s, eine Reduktion auf ein Tausendstel.
Application of deep learning to physical layer link abstraction. - Ilmenau. - 83 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022
Diese Arbeit stellt den Entwurf und die Analyse eines datengesteuerten Link-to-System (L2S) Modells vor, das in der Lage ist, die Leistung der physikalischen Schicht von zellularen Mobilfunknetzen im Downlink vorherzusagen. Ein datengesteuertes L2S-Modell zielt darauf ab, die physikalische Schicht mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens (ML)/Deep Learning (DL) genau zu abstrahieren. Es wird ein generischer und einfacherer Ansatz zur L2S-Modellierung im Vergleich zu ihren modellgetriebenen Vorgängern geschaffen, die eine Abbildung des gemessenen Signals auf das Interferenz-plus- Rauschverhältnis (SINR) aus den für eine bestimmte Übertragung zugewiesenen Ressourcen der physikalischen Schicht auf einen effektiven SINR-Wert abbilden, der dem SNR in einer auf additivem weißem Gaußschen Rauschen (AWGN) basierenden Übertragung entspricht - Methoden wie die auf gegenseitiger Information basierende Abbildung des effektiven Signal-zu-Interferenz- und Rauschverhältnisses (MIESM) und die auf Exponentialität basierende Abbildung des effektiven Signal-zu-Interferenz- und Rauschverhältnisses (EESM). Die Arbeit gliedert sich in drei Hauptteile. Zunächst werden die Grundlagen der 5G NR-Standards vorgestellt. Im zweiten Abschnitt wird der modellgetriebene Ansatz zur L2S-Modellierung vorgestellt, wobei die Trainings- und Testphase der ESM-Algorithmen (Effective SINR Mapping) detailliert beschrieben wird. Im letzten Kapitel wird ein datengesteuerter Ansatz zur Abstraktion von Verbindungen beschrieben. ML-Algorithmen wie Random Forest Regression, Decision Tree Regression und XGBoost Regression werden beschrieben und numerisch mit den modellgetriebenen L2S-Methoden verglichen. Die Anwendung von DL-Techniken, nämlich Künstliche Neuronale Netze (ANN), Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM) und Conditional Tabular Generative Adversarial Network (CTGAN) wird ebenfalls in diesem Kapitel analysiert. Die Leistung der datengesteuerten Algorithmen wurde mit Tapped Delay Line (TDL)-Kanal-modellen des Third Generation Partnership Project (3GPP) für Innenraum- und Stadtszenarien evaluiert, einschließlich Single Input und Single Output (SISO) sowie Multiple Input und Multiple Output (MIMO) Fälle. Darüber hinaus werden die Rechen-, Arbeitsspeicher- und Speicherkomplexität sowohl für die modellgetriebenen als auch für die datengesteuerten Ansätze analysiert, um ein vollständiges Bild der Vor- und Nachteile sowie der damit verbundenen Kompromisse zu erhalten.
Investigations on non-linear effects in power amplifiers for THz channel sounding applications. - Ilmenau. - 97 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022
Die Entwicklung der drahtlosen Kommunikation hat nicht nur verschiedene Generationen der Mobilkommunikation auf hohe Bandbreiten ausgerichtet, sondern auch auf den Einsatz von Ultrabreitband. THz- und mm-Wellen-Frequenzbereiche wurden als der Modus Operandi für die Kommunikation in den kommenden Generationen der drahtlosen und mobilen Kommunikation skizziert. Die Verfügbarkeit von Frequenzen in diesen Bereichen bietet nicht nur die Möglichkeit höherer Datenraten, sondern auch ein Layout für die futuristische Kommunikation, an der derzeit geforscht wird und die über die fünfte Generation (5G) und die zukünftige sechste Generation (6G) hinausgeht. Da die unteren THz-Subbänder eine angemessene Datenrate bieten sollen, die den Anforderungen der 6G-Generation entspricht, sind die Charakterisierung und Personifizierung der verschiedenen Aspekte der Frequenzen in diesen Spektralbereichen von größter Bedeutung. Die Nutzung solcher Frequenzbänder hat ihre Nachteile, da höhere Frequenzen nur für die Übertragung über kurze Entfernungen geeignet sind und für die Kommunikation über größere Entfernungen eine höhere Sendeleistung erforderlich ist. Eine Erhöhung der Sendeleistung ist nicht immer sinnvoll, weil sie zu Nachbarkanalstörungen bei benachbarten Kommunikationen führt. Um dieses Problem zu überwinden, wird ein Leistungsverstärker verwendet, um das Signal vor der Übertragung zu verstärken. Die Verstärkung führt jedoch auch zu einigen nichtlinearen Effekten, die zu nichtlinearen Verzerrungen führen, die die Kommunikation in Form von Spektralwachstum, In-Band- und Außer-Band-Verzerrungen beeinträchtigen und zu einer niedrigeren Bitfehlerrate führen. Die Schwere der Schwankungen im Mittelwert und in der Spitze des Signals ist einer der Hauptgründe für diese nichtlinearen Auswirkungen. In dieser Arbeit wurden zunächst sowohl die Faktoren als auch die daraus resultierenden nichtlinearen Auswirkungen zuerst untersucht. Anschließend werden die Modellierungsansätze und Reduktionstechniken diskutiert. Um die Nichtlinearitäten zu messen und zu charakterisieren, ist ein geeignetes Anregungssignal erforderlich. Es werden verschiedene Faktoren eines angemessenen Signals diskutiert, und aus dem Vergleich verschiedener Signaltypen wird auf der Grundlage dieser Metriken das Newman-Multisine-Signal ausgewählt. Ein Messsystem, das einen Arbiträrwellengenerator, ein digitales Phosphoroszilloskop und einen Leistungsverstärker umfasst, ist implementiert. Darüber hinaus wird MATLAB zur Bestimmug und Analyse verschiedener nichtlinearer Aspekte verwendet. Die durch nichtlineare Effekte hervorgerufene Außerband-Verzerrung wird als Vielfaches der Größenordnung der Verzerrung und der höchsten Frequenzkomponente des Signals gemessen; darüber hinaus wird auch ein direkter Zusammenhang zwischen der Inband-Verzerrung und der Frequenz und dem Leistungsverstärker gemessen. Um die Signalschwankungen zu reduzieren, wurden mehrere Abschwächungstechniken implementiert, deren Effizienz gemessen und verglichen wird. Die Ergebnisse zeigen, dass die Verringerung der Signalschwankungen im Breitbandbereich zu einer besseren Systemleistung führt und zur Verbesserung der Stabilität des Gesamtsystems beiträgt, indem der lineare Betrieb des Leistungsverstärkers erhöht wird.
Reinforcement-learning based OFDMA resource scheduling in joint mobile communication and radar networks. - Ilmenau. - 72 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2021
Mit der exponentiellen Zunahme verschiedener drahtloser Geräte wird das Spektrum immer knapper, was die Nachfrage nach einer gemeinsamen Nutzung des Spektrums durch Radar und Mobilkommunikation verstärkt. Die Cooperative Passive Coherent Localization (CPCL) bietet eine neue Möglichkeit zur Zusammenführung der beiden Systeme. CPCL nutzt passives Radar zur Lokalisierung des Ziels und verbessert die Zusammenarbeit innerhalb desselben Funknetzes. Ein guter Anwärter für passives Radar ist das weit verbreitete LTE-System. Da LTE im Downlink OFDMA verwendet, bietet es einen flexibleren Zugang, indem es verschiedenen Nutzern unterschiedliche Ressourcenblöcke zuweist, was eine Möglichkeit für die Verschmelzung von Mobilfunk- und Radarnetzen schafft. Aufgrund der funktionalen Unterschiede zwischen Mobilfunk und Radar könnte die OFDMA-Ressourcenzuweisung für beide Zwecke jedoch konkurrierend sein. Einerseits bevorzugt das Kommunikationssystem die Verwendung von Ressourcenblöcken mit geringem Fading für die Datenübertragung. Auf der anderen Seite erwartet das Radarsystem ausreichende Ressourcenblöcke, um die gewünschte Radarauflösung und den SNR zu erreichen. Darüber hinaus hat auch das Muster der Ressourcenblöcke einen Einfluss auf die Radarleistung. Deep Reinforcement Learning (DRL) ist ein geeigneter Ansatz zur Lösung dieses Problems, da es keine gut beschriftete Datenbank benötigt und die versteckten Merkmale hinter den Problemen entdecken kann. In dieser Arbeit wird ein DRL-Modell entwickelt, um das Problem der Ressourcenzuweisung für die gemeinsamen Mobilfunk- und Radarnetzwerke in einem Automobilszenario zu lösen. Der PPO-Algorithmus wird für das Training des DRL-Agenten und für die Analyse der Ergebnisse verwendet. Außerdem haben wir auch den DQN-Algorithmus ausprobiert, der das gleiche Problem wie PPO hat. Der zeitveränderliche Kanal wird durch mehrere Schnappschüsse modelliert und mit dem Tap-Delay-Modell simuliert. Infolgedessen kann der gut ausgebildete DRL-Agent für einen einzigen Schnappschuss Ressourcen zuweisen, die den Radar- und Kommunikationsanforderungen gleichzeitig entsprechen. Probleme gibt es jedoch nach wie vor beim Umgang mit anspruchsvollen zeitvariablen Kanälen. Da es sich um ein neues Thema handelt, werden außerdem die in dieser Arbeit gesammelten Erfahrungen bei der Kombination von RL und der gemeinsamen Ressourcenzuteilung für mobile Kommunikation und Radar vertiefend erläutert.
Spectrum-aware scheduling in 5G-NR networks. - Ilmenau. - 87 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2021
Eines der Hauptmerkmale von 5G-NR-Netzen ist die Einführung verschiedener Anwendungsfälle, die sowohl Breitband- als auch Schmalbandkommunikation mit unterschiedlichen Durchsatz- und Latenzanforderungen umfassen. Die im 5G-Standard definierte flexible Numerologie ermöglicht es, den Anforderungen solcher heterogenen Anwendungen gerecht zu werden. Dies erfordert die Implementierung effizienter Scheduling-Strategien, die nicht nur die Anforderungen der einzelnen Nutzer erfüllen, sondern auch einen fairen Zugang zu den Netzwerkressourcen gewährleisten können. Für die gemeinsame Nutzung von Ressourcen wurden mehrere Planungsschemata vorgeschlagen, die eine einfache Numerologie und in jüngerer Zeit auch eine Multinumerologie verwenden. Im Allgemeinen setzen diese Verfahren die Verfügbarkeit von zusammenhängenden Frequenzbändern voraus. Wenn sich jedoch mehrere Netze dasselbe Frequenzband teilen, muss der Planer die Verfügbarkeit von Teilen der Frequenzbandbreite zu verschiedenen Zeitpunkten berücksichtigen. In dieser Arbeit werden terrestrische und nicht-terrestrische 5G-Netze als zwei mögliche Systeme betrachtet, die sich dasselbe Frequenzband zeitlich teilen. Im Allgemeinen muss der Scheduler zusätzliche Einschränkungen im Zusammenhang mit der Verfügbarkeit der Systembandbreite berücksichtigen und gleichzeitig den Netzwerkdurchsatz maximieren und Fairness gewährleisten. Die Leistung des Schedulers wird für ein Multinumerologie-Szenario bewertet.
A parametric model for the estimation of time-variant parameters. - Ilmenau. - 56 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2021
In dieser Masterarbeit wird, um die Änderungen zeitvariierender Parameter im Funkkanal genauer zu verfolgen, ein neues zeitvariantes parametrisches Modell unter Verwendung der Taylor-Reihenentwicklung erstellt und dann die Verzögerung und die Doppler-Frequenzverschiebung im Kanal geschätzt durch einen Maximum-Likelihood-Ansatz unter Verwendung des Levenberg-Marquart-Algorithmus. Zunächst werden die physikalischen Ursachen der Doppler-Frequenzverschiebung und -verzögerung sowie deren Auswirkungen auf Funkkanäle vorgestellt. Eine vorhandene Zeitinvariante wird dann angezeigt. Der Fokus liegt auf dem Zusammenhang zwischen der Kanalantwort und den Parametern im Modell und dem Prinzip des statischen Modells. Dies ist wichtig, um besser zu verstehen, warum wir motiviert sind, ein neues vorzuschlagen sich nähern. Anschließend wird das neue zeitvariante parametrische Modell im Detail vorgestellt. Im traditionellen statischen Modell beträgt die Änderungsrate von Parametern mit der Zeit wird oft ignoriert, was die Genauigkeit der Parameterschätzung stark beeinflusst. Im neuen zeitvarianten parametrischen Modell, das in diesem Papier vorgeschlagen wird, sammeln wir mehrere Momentaufnahmen in einer einzigen Beobachtung und verwenden die Taylor-Expansion, um das neue zeitvariante parametrische Modell zu verfeinern, um die Auswirkung der Änderungsrate auf die Daten zu erhalten. Dies erfolgt, um die Genauigkeit der nachfolgenden Schätzung zu verbessern und das SNR zu verbessern. Im folgenden Kapitel führt diese Arbeit die Maximum-Likelihood-Schätzung ein. Wenn die Maximum-Likelihood-Schätzung in die kleinste umgewandelt wird Quadratschätzung, Wir präsentieren eine bekannte Methode, um eine geeignete Parameterschätzung mit guter Genauigkeit und relativ geringem Rechenaufwand zu erhalten. Die Grundidee zum Finden des Minimums ist der Gradientenabstieg, einschließlich der Gaußschen Methode, der Gaußschen Newton-Methode und der Levenberg-Marquardt-Methode (LVM). Ich konzentriere mich darauf zu erklären, warum dieses Papier LVM wählt, um das Extrem zu finden Wert der Maximum-Likelihood-Funktion. Dann schlage ich unseren neuen Algorithmus vor: Time-Variant-Maximum-Likelihood (TVML) Algorithmus. Danach stellen wir kurz den hochmodernen Baseline Extended KalmanFilter (EKF)-Algorithmus vor, machen einen mathematischen Vergleich mit unserem neuen TVML-Algorithmus und entdecken, dass der EKF mathematisch eine einstufige Version einer verallgemeinerten LVM-Iteration ist. Darüber hinaus können wir mit numerischen Simulationen eine Verbesserung des SNR und damit der Schätzgenauigkeit bei der Verwendung von TVML im Vergleich zu EKF feststellen.
Entwicklung und Optimierung eines hochauflösenden Parameterschätzers für Funkkanalmessdaten eines Mehrkanalempfängers. - Ilmenau. - 86 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2021
Zur Entwicklung Kommunikationssysteme werden Kenntnisse über den Funkkanal benötigt. Dafür kommen meist hochauflösende Parameterschätzer zum Einsatz. Sie erlauben Mehrwegekomponente aus Funkanalmessdaten zu extrahieren und eine Beschreibung der Ausbreitungspfade hinsichtlich Laufzeit, Doppler, Ein-und Ausfallrichtung. Für die Kanalerfassung wird im Rahmen dieser Arbeit einen MIMO-Sounder mit parallelen Messempfängern genutzt. Problem bei dieser Architektur liegt an der Kohärenz der Messempfänger, die auf die Zeit schwer zu halten wird. Diese driften unterschiedlich und diese Drifts sind für die Schätzung besonders schädlich, da sie dort größere Schätzfehler hervorrufen werden. Um es zu vermeiden, wird in dieser Arbeit ein Kalibrierverfahren für die Messempfänger entwickelt. Dafür wird eine neue Applikation probiert und anstatt wie üblich, den Kalibrierungsvorgang auf Kabel zu betreiben, geht es über die Luft. Ein Referenzkanal wird lokal gebaut und überwacht das Messsystem. Daraus werden alle Abweichungen der Messempfänger über die Zeit gewonnen. Aus den gewonnenen Systemfehler wird ein Korrektursignal gebildet und Offline erfolgt die Korrektur auf den MIMO-Messdaten, die weiterhin geschätzt werden. Es wurde Festgestellt, dass die Kalibrierung über den Referenzlink funktioniert hat, allerdings unter bestimmten Bedingungen: der Nutzsignal-Pegel im Referenz- und MIMO-Kanal muss gegenüber das Messrauschen deutlich viel größer sein. Weiterhin wird im Laufe der Arbeit die Faktoren, wovon die Genauigkeit der Korrekturdaten abhängen, untersucht.
Evaluation of open source hardware for rapid prototyping of advanced ultrasonic testing methods. - Ilmenau. - 80 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2021
Das Un0rick Projekt ist eine Open Source Hardware für Ultraschallprüfung. Im Vergleich zu gängigen proprietären Geräten bietet es eine kostengünstige Lösung, welche vollen Zugriff auf Rohdaten und vollständige Kontrolle bis hin zur Firmware bietet. Ziel dieser Arbeit ist es die Hardware auf Erweiterungsmöglichkeiten zu testen, um komplexere Ultraschallprüfverfahren zu ermöglichen. Dies geschieht an einer konkreten Beispielimplementierung von codierten Signalen. Außerdem soll diese Arbeit als zusätzliche Dokumentation für das Un0rick Projekt dienen, da die offizielle Dokumentation teilweise inkonsistent ist. Im ersten Teil der Arbeit werden einige Grundlagen der Ultraschallprüfung behandelt. Danach wird die Arbeitsweise des Un0rick Boards erklärt, wobei ein Fokus auf die Signal Generation, Messung und Verarbeitung gelegt wird. Dies enthält einen Einblick in die Arbeitsweise der Standard Firmware. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eigene Software für das Un0rick Board entwickelt. Die entwickelte Software enthält eine Python Bibliothek, welche die Kommunikation mit dem Un0rick Board ermöglicht, sowie einen Web-Server, welcher live aktualisierende Messungen im Web-Browser darstellen kann. Im letzten Teil der Arbeit wurde eine eigene Firmware entwickelt, welche es ermöglicht Messungen mit binär codierten Signalen durchzuführen. Diese Arbeit kommt zu dem Schluss, dass das Un0rick Board eine gut geeignete Plattform für kostengünstige Entwicklungs- und Bildungszwecke ist. Es ist möglich eigene komplexere Prüfverfahren zu implementieren, wenn auch dies mit eigener Arbeit verbunden ist. Dies wird vor allem durch die Tatsache ermöglicht, dass die ganze Dokumentation der Hardware frei zugänglich ist.