Dissertationen

Radaranwendungen für das tägliche Leben haben in den letzten Jahrzehnten immer mehr an Bedeutung gewonnen. Radarsensoren werden in verschiedensten Bereichen eingesetzt, z.B. in Autos, in der industriellen Automatisierung, in medizinischen Anwendungen usw. FMCW-Radare sind hierbei populär. Ihre architektonische Einfachheit und die jüngsten Entwicklungen im Bereich integrierter Schaltkreise erleichtern die System-on-Chip-Realisierung von FMCW-Radaren. Darüber hinaus sind MIMO-Radare ein aufkommender Technologietrend zukünftiger Radarsysteme. Solche Radare bieten neben der Entfernungs- oder Dopplerbestimmung eine Vielzahl neuartiger Möglichkeiten. Kombiniert mit der Einfachheit der Hardware von FMCW-Radaren werden somit neue Anwendungsfelder adressierbar. Neben der Radar-Hardware ist die Signalverarbeitung ein elementarer Bestandteil einer jeden Radaranwendung. Ein wesentlicher Teil der Radarsignalverarbeitung ist die Zielerfassung und die Schätzung der zugehörigen Parameter aus den Radarbeobachtungen. Die geschätzten Parameter dienen als Eingangsdaten für alle nachfolgenden Verarbeitungsschritte. Die Radarsignalverarbeitung ist hierbei untrennbar mit der Hardware und dem Anwendungszweck verbunden. Breitbandige Radare, d.h. Radare mit großer Signalbandbreite und räumlicher Apertur, bieten eine hohe räumliche und zeitliche Auflösung. Klassische Methoden der Schätzung von Zielparametern beruhen auf Annahmen bezüglich der Radararchitektur oder der Bandbreite. Diese Annahmen sind bei breitbandigen Radaren nicht erfüllt. Daher sind neuartige Signalverarbeitungsmethoden notwendig um einerseits die Möglichkeiten des Radarsystems voll auszuschöpfen, sowie Verarbeitungsproblemen, die durch das Radar selbst verursacht werden, zu bewältigen. In dieser Arbeit wird die Signalverarbeitung für ein breitbandiges FMCW-MIMO-Radar dargestellt, welches im mm-Wellen-Frequenzbereich arbeitet. Die Entwicklung geeigneter Signalverarbeitungsmethoden erfordert hierbei einen Paradigmenwechsel in der Betrachtung der Radaranwendung. Im Gegensatz zu der klassischen Betrachtung von Radar, bei der Radar hauptsächlich vor dem Hintergrund der hardwarebedingten Zielerkennung betrachtet wird, soll hier ein anderer Gesichtspunkt herangezogen werden. Radar wird als eine Anwendung der Systemidentifikation im Bereich der drahtlosen Wellenausbreitung betrachtet. Die Parameter eines Modells beschreiben die Ausbreitung elektromagnetischer Wellen in Raum-, Frequenz- und Zeitbereich. Diese Parameter können Radarzielen zugeordnet, und deren Auswertung zur Zielortung ausgenutzt werden. Daher wird das Radar in Verbindung mit der Schätzung von Modellparametern als ein Problem der modellbasierten Systemidentifikation betrachtet. Die modellbasierte Systemidentifikation aus verrauschten Messungen ist ein stochastisch inverses Problem. Aus der Literatur ist eine Vielzahl von Verfahren zur Lösung solcher Probleme bekannt, welche hinsichtlich des Modells sehr flexibel sind. Diese Flexibilität ermöglicht die Entwicklung von dedizierten Methoden der Signalverarbeitung, welche auf die Radar-Hardware zugeschnitten, und nicht auf dedizierte Annahmen über z.B. die Signalbandbreite beschränkt sind. Die Betrachtung von Radarsignalverarbeitung als modellbasierte Systemidentifikation ermöglicht es somit, geeignete Signalverarbeitungsmethoden für das betrachtete Radar zu entwickeln.

Unter den elektrochemischen Energiespeichersystemen der nächsten Generation werden Kalium-Ionen-Batterien (KIB) aufgrund des geeigneten Arbeitspotenzials, der hohen Sicherheit und der kostengünstigen Wettbewerbsfähigkeit für die bestmögliche Alternative zu den Lithium-Ionen-Batterien angesehen. Dennoch kann die aufstrebende Technologie noch nicht mit den Lithium-Ionen-Batterien mithalten, die umfangreiche Forschung und Kommerzialisierung besitzen. Eines der Haupthindernisse ist die unzureichende elektrochemische Leistung der KIB-Anode. Bisher wurden eine Vielzahl von Materialien als Kandidaten erforscht, darunter sind besonders Metall-Chalkogenide aufgrund ihrer einzigartigen Struktureigenschaften und hohen theoretischen Kapazitäten attraktiv. In dieser wurde das elektrochemische K+ Lagerungsverhalten von drei Metall-Chalkogenid als Anodenmaterialien untersucht. Zuerst wurde das kommerzielle Wolframdisulfidpulver zur Demonstration erprobt, um die Realisierbarkeit von WS2 als KIB-Anode zu erforschen. Als Ergebnis konnte ein ungewöhnlicher Reaktionsmechanismus zum ersten Mal beobachtet und verifiziert werden. Anschließend wurde eine Heterostruktur aus mehrlagigen KohlenstoffNanoröhren, die mit den hoch kristallisierten und ultradünnen MoSe2 Nanoblätter beschichtet sind, aufgebaut. Dabei wurde die synergetische Verstärkung des strukturierten Aufbaues, der Kohlenstoffmodifikation und der Kristallinitätsregelung für die K+ Speicherfähigkeit des zweidimensionalen Metall-Chalkogenid aufgedeckt. Schließlich wurde ein neuartiges kristallartiges Fe1-xS synthetisiert und als Anodenmaterial in KIBs angewendet. Dabei hat sich eine starke Wettbewerbsfähigkeit in Bezug auf Kosten und elektrochemischer Leistung herausgestellt. In dieser Arbeit wurden nicht nur drei vielversprechende KIB Anodenmaterialien hergestellt, sondern auch ein Einblick in die Entwicklung einer kostengünstigen elektrochemischen Energiespeichertechnologie gewährt.

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.

Die Verwendung von Elektrizität zur Beeinflussung neuronaler Aktivität weckte das Interesse neurowissenschaftlicher Forschung und zeigt bereits seit einigen Jahrhunderten therapeutische Wirkungen. In den letzten Jahrzehnten fand die nicht-invasive Anwendung schwacher Ströme von wenigen Milliampere am Kopf, bezeichnet als transkranielle Elektrostimulation (tES), in den Neurowissenschaften und der klinischen Forschung vielfältige Anwendungen. Die konventionell aufwendige implementierte Elektrodenschnittstelle und eher unspezifische Verteilung der Stimulationsströme benötigen jedoch weitere Innovationen und Verifikationen. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Modellierung des Stromflusses für die gezielte Elektrostimulation, mit der Entwicklung von Elektrodenkonzepten für die Stromeinprägung, sowie mit mess-technischen Ansätzen zur Verifikation von Stimulationskonfigurationen. Simulationen transorbitaler Stromstimulationen zeigten Stromdichteverteilungen in der Netzhaut, die in Abhängigkeit von der Elektrodenmontage deutlich unterschiedliche lokale Maxima aufwiesen. In ähnlicher Weise wurden orts- und orientierungsspezifische Ziele im Kortex mit Simulationen von Konfigurationen mehrerer Elektroden auf dem Kopf adressiert. Diese Simulationen zeigten die Realisierbarkeit zielgenauer Stimulationskonfigurationen für die Retina und Zielgebiete im Kortex. Für die Stimulationsanwendung wurden neue Konzepte auf Basis von textilen Elektroden mit integriertem Elektrolytreservoir und gedruckten Trockenelektroden eingeführt, die in flexiblen Hauben eingearbeitet sind. Diese neu entwickelten Elektroden zeigten ihre Funktionalität in Studien, die zuvor beschriebenen Effekte der Stromstimulation reproduzierten, wobei sie die Präzision und Reproduzierbarkeit der Stimulation erhöhten und den Vorbereitungsaufwand verringerten. Für technische Verifikationsexperimente wurden ein homogener Volumenleiter und ein realistisch geformtes dreischichtiges Kopfphantom physikalisch realisiert. Messtechnische Experimente an diesen Phantomen zeigten die Machbarkeit von Stimulationskonfigurationen mit mehreren Elektroden, insbesondere den Ansatz der zeitlichen Interferenz, und verifizierten die Stabilität der neuen Elektrodenkonzepte. Zusammenfassend trägt die vorliegende Arbeit zu Innovationen auf dem Gebiet der tES bei, indem ein neuer Multi-Elektroden-Ansatz für die Adressierung kortikaler Ziele, neuen angepassten Elektrodenkonzepte und physikalische Phantome für die metrologische Verifikation beschrieben werden.

Sensornetzwerk-Systementwurf muss den Informationsgehalt der Messungen maximieren und gleichzeitig das Experiment mit einem minimalen Messaufwand durchführen zu ermöglichen. Deshalb ist die optimale Sensorkonfiguration für den Entwurf eines Sensorsystems unverzichtbar. Dies führt zu einer Reduzierung der Kosten, der Komplexität mit einer Gewährleistung der hohen Leistung des Sensorsystems. Eine allgemeine Methode dafür ist noch nicht bekannt. In dieser Dissertation ist eine neue Methode entwickelt worden, um eine hinreichende informative Anzahl der Sensoren zu bestimmen. Diese Methode basiert auf dem Informationsgehalt in der Systemmatrix eines linearen inversen Problems. Die linearen inversen Probleme tauchen in verschiedenen Anwendungen der Wissenschaft und Technik auf. Die entwickelte Methode lässt sich bei einer Vielzahl linearer inverser Probleme anwenden. Die entwickelte Methode wurde an zwei unterschiedlichen Anwendungen erprobt. Die erste Anwendung ist die drahtlose Innenraum-Lokalisierung. Sie wurde als Beispiel für ein unterbestimmtes lineares inverses Problem betrachtet. Die notwendige Anzahl der Sensoren ist auf der Basis des Informationsgehaltes in der Systemmatrix zu bestimmen. Diese Anzahl der Sensoren gewährleistet die korrekte und präzise Lösung des inversen Problems. Die zweite Anwendung ist die Rekonstruktion von magnetischer Nanopartikelverteilung mittels Magnetorelaxometrie, die als Beispiel für ein überbestimmtes lineares inverses Problem betrachtet wurde. Eine hinreichende Anzahl der Anregungsspulen wurde auch auf der Basis des Informationsgehaltes in der Systemmatrix bestimmt. Die entwickelte Methode bietet auch eine interessante Möglichkeit, um die Regularisierungsparameter der abgeschnittenen Singulärwertzerlegung zu ermitteln. Für die Aufgabe der drahtlosen Innenraum-Lokalisierung wurden zwei Methoden für die Lokalisierung einer Quelle eingeführt. Die Scanmethode verwendet drei Sensoren wie die Trilateration, um die Quelle in 2D zu lokalisieren. Diese Methode überwindet die Nachteile der Fingerprint-Methode abgebildet durch den Aufbau und Aktualisierung der Datenbanken. Die zweite Methode, benannt als die analytische Lösung, kann die Quelle mit nur zwei Sensoren lokalisieren. Diese Methode löst das Undeutigkeitsproblem der Lokalisierung bei der Verwendung von zwei Sensoren, indem sie die Sensoranordnung berücksichtigt.