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Erstellt: Mon, 25 Jan 2021 06:04:09 +0100 in 0.0519 sec


Greubel, Christian;
Evaluierung der Qualität von Kabelverbindungen mittels breitbandiger Pseudorauschkodes. - Ilmenau. - 120 Seiten.
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020

Für viele technische Anwendungen, etwa in der Robotik, ist die höchst zuverlässige Übertragung von Sensordaten oder schnellen Steuersignalen über drahtgebundene Netzwerke unabdingbar. Daher ist zur Sicherstellung der Zuverlässigkeit die Messung und Überwachung asymetrischer oder differenzieller Verbindungen hinsichtlich elektrischen Reflektions- und Übertragungseigenschaften von größter Bedeutung. Ziel ist es, Veränderungen von Kabeleigenschaften zu erkennen um darauf reagieren zu können bevor sich das System unerwartet verhält. Die vorliegende Arbeit zeigt verschiedene Konzepte auf um das elektrische Verhalten dieser Kabelverbindungen durch Zeitbereichsmessungen mit m-Sequenz Pseudorauschcode mit geringer Störung der Nutzsignale zu erfassen und im Zeit- aber auch im Frequenzbereich als Streuparameter darzustellen. Der Fokus liegt dabei auf der preiswerten Skalierbarkeit hin zu einer Mehrkanalmessung, die sowohl für asymmetrische als auch differenzielle Testobjekte einsetzbar ist und dem Entwickeln einer Kalibrierungsmethode möglichst geringer Komplexität. Um die Zuverlässigkeit der Messungen sicherzustellen, wurden die verwendeten m-Sequenz Messköpfe auf ihre Langzeitstabilität und Empfindlichkeit gegenüber Umweltparametern untersucht und Kompensationsmaßnahmen ergriffen. Darüber hinaus wurde eines der zuvor erstellten Messkonzepte, basierend auf Hochfrequenzschaltern und Richtkopplern, ausgewählt und als Hardware-Frontend gebaut, welches bezüglich seiner Eigenschaften charakterisiert wurde. Anschließend wurden geeignete Kalibrierungsmethoden untersucht, ausgewählt und hiermit exemplarische Testmessungen zur Evaluierung durchgeführt. Basierend auf den hieraus hervorgegangenen Erkenntnissen wurden Schlussfolgerungen gezogen, wie das System weiter verbessert werden kann.



Da Rosa Zanatta, Mateus; Costa, João Paulo Carvalho Lustosa da; Antreich, Felix; Haardt, Martin; Elger, Gordon; Lopes De Mendon¸ca, Fábio Lúcio; De Sousa, Rafael Timóteo;
Tensor-based framework with model order selection and high accuracy factor decomposition for time-delay estimation in dynamic multipath scenarios. - In: IEEE access : practical research, open solutions.. - New York, NY : IEEE, ISSN 2169-3536, Bd. 8 (2020), S. 174931-174942

Global Navigation Satellite Systems (GNSS) are crucial for applications that demand very accurate positioning. Tensor-based time-delay estimation methods, such as CPD-GEVD, DoA/KRF, and SECSI, combined with the GPS3 L1C signal, are capable of, significantly, mitigating the positioning degradation caused by multipath components. However, even though these schemes require an estimated model order, they assume that the number of multipath components is constant. In GNSS applications, the number of multipath components is time-varying in dynamic scenarios. Thus, in this paper, we propose a tensor-based framework with model order selection and high accuracy factor decomposition for time-delay estimation in dynamic multipath scenarios. Our proposed approach exploits the estimates of the model order for each slice by grouping the data tensor slices into sub-tensors to provide high accuracy factor decomposition. We further enhance the proposed approach by incorporating the tensor-based Multiple Denoising (MuDe).



https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3024597
Häfner, Stephan; Thomä, Reiner;
Compensation of motion-induced phase errors and enhancement of Doppler unambiguity in TDM-MIMO systems by model-based estimation. - In: IEEE sensors letters : ISLECD.. - New York, NY : IEEE, ISSN 2475-1472, Volume 4 (2020), issue 10, 7003504, 4 Seiten

Utilization of multiple input multiple output (MIMO) systems in radar and channel sounding has gained increased attention in recent years. Quite often, time-division multiplexing (TDM) is employed to realize orthogonal waveforms at the transmitter. Apart from its advantages, TDM has two severe drawbacks. First, motion-induced phase variations become indistinguishable from phase migration due to the signal's arrival direction. This is termed angle-Doppler coupling, which causes ambiguities in angle, and Doppler estimation. Second, the unambiguously resolvable Doppler, i.e., the Doppler bandwidth, is reduced. In this letter, a model-based estimation approach will be proposed, which compensates for angle-Doppler coupling, and restores the Doppler bandwidth. A data model for the MIMO observations is derived, which is exploited by a maximum likelihood estimator to infer angle, delay, and Doppler from the observations. The performance of the proposed approach will be testified by simulations.



https://doi.org/10.1109/LSENS.2020.3020700
E-Asim, Fazal-; Almeida, André L. F.; Haardt, Martin; Cavalcante, Charles C.; Nossek, Josef A.;
Rank-one detector for Kronecker-structured constant modulus constellations. - In: IEEE signal processing letters : a publication of the IEEE Signal Processing Society.. - New York, NY : IEEE, ISSN 1558-2361, Bd. 27 (2020), S. 1420-1424

To achieve a reliable communication with short data blocks, we propose a novel decoding strategy for Kronecker-structured constant modulus signals that provides low bit error ratios (BERs) especially in the low energy per bit to noise power spectral density ratio (E_b/N_o). The encoder exploits the fact that any M-PSK constellation can be factorized as Kronecker products of lower or equal order PSK constellation sets. A construction of two types of schemes is first derived. For such Kronecker-structured schemes, a conceptually simple decoding algorithm is proposed, referred to as Kronecker-RoD (rank-one detector). The decoder is based on a rank-one approximation of the "tensorized" received data block, has a built-in noise rejection capability and a smaller implementation complexity than state-of-the-art detectors. Compared with convolutional codes with hard and soft Viterbi decoding, Kronecker-RoD outperforms the latter in BER performance at same spectral efficiency.



https://doi.org/10.1109/LSP.2020.3010133
Schmidt, Leander; Römer, Florian; Böttger, David; Leinenbach, Frank; Straß, Benjamin; Wolter, Bernd; Schricker, Klaus; Seibold, Marc; Bergmann, Jean Pierre; Del Galdo, Giovanni;
Acoustic process monitoring in laser beam welding. - In: Procedia CIRP. - Amsterdam [u.a.] : Elsevier, ISSN 2212-8271, Bd. 94 (2020), S. 763-768

Structure-borne acoustic emission (AE) measurement shows major advantages regarding quality assurance and process control in industrial applications. In this paper, laser beam welding of steel and aluminum was carried out under varying process parameters (welding speed, focal position) in order to provide data by means of structure-borne AE and simultaneously high-speed video recordings. The analysis is based on conventionally (e.g. filtering, autocorrelation, spectrograms) as well as machine learning methods (convolutional neural nets) and showed promising results with respect to the use of structure-borne AE for process monitoring using the example of spatter formation.



https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.09.139
Solangi, Ghulam Murtaza ;
Software defined approaches for data center networks. - Ilmenau. - 89 Seiten.
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020

Datenzentren werden aufgrund der zunehmenden Datengenerierung und Internetnutzer auf der ganzen Welt schnell zu einem festen Bestandteil jedes größeren Unternehmens. Rechenzentrumsnetzwerke sind ein integraler Bestandteil von Rechenzentren. Cloud Computing gewinnt aufgrund seiner zahlreichen Vorteile immer mehr an Bedeutung. Viele Datencenter-Topologien sind vorgeschlagen worden, um diese Herausforderung zu lösen. In der Arbeit werden mehrere Topologien wie Fat Tree, DCell, BCube und Circu-lant Fat Tree diskutiert. Das Routing von Rechenzentren ist für feste große Netzwerke ausgelegt, die typisch für Rechenzentren sind. Die Simulation eines komplexen Systems wie eines Rechenzentrums ist eine schwierige Aufgabe. Es gibt verschiedene Simulatoren, die verwendet wurden, um sowohl physische als auch Cyber-Aspekte eines Rechenzentrums zu modellieren. In der Arbeit werden verschiedene Architekturen wie Monsoon, Portland und VL2 diskutiert, um Licht in die Funktionsweise von Rechenzentrumsnetzwerken zu bringen. Die Crossroads-Architektur, die die Vorteile von SDN ausnutzt, wird ebenfalls diskutiert. Eine Simulation der Netzwerkkapazität des traditionellen Fat-Tree unter Verwendung des Spanning-Tree-Protokolls und des DCell-Netzwerks wird diskutiert. Eine Simulation von BIRD und BATMAN des Fat-Tree-Netzwerks in Bezug auf Netzwerkkapazität und Durchsatz wird ebenfalls diskutiert. Abschließend werden die Vorteile "Software Defined Approaches" für Rechenzentren gegenüber traditionellen Netzwerken diskutiert.



Li, Yihan;
In Kunststoff formschlüssig eingebettete Patch-Antennengruppe für automobile Satellitenkommunikation im Ka-Band. - Ilmenau. - 57 Seiten.
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020

In absehbarer Zeit werden in PKW eingebaute Mobilfunk-Endgeräte eine Datenverbindung über 5G-Kommunikationsnetze nutzen. Große Datenraten erfordern dafür immer höhere Betriebsfrequenzen. Mit zunehmender Frequenz elektromagnetischer Wellen werden die Probleme jedoch der Abschattung durch Gebäude und Topografie immer ausgeprägter und die berüchtigten Funklöcher in der Netzabdeckung sind unvermeidlich. Um jederzeit und überall eine 5G-Kommunikation in Kraftfahrzeugen zu erreichen, soll die Satellitenkommunikation verwendet werden, um Empfangslücken zu schließen. In dieser Masterarbeit wird eine beispielhafte Realisierung einer Antenne für automobile Satellitenkommunikation im Ka-Band analysiert und die Machbarkeit einer Satellitendirektverbindung als Ergänzung für terrestrische 5G-Anwendungen untersucht. Mit Hilfe der numerischen Vollwellensimulation wurde eine Patch-Antennengruppe im Ka-Band entworfen und optimiert. Anschließend wurde diese Gruppenantenne aus 4 Patches auf einem HF-geeigneten Substrat aufgebaut und ihre Strahlungseigenschaften wurden im Antennenmesslabor aufgenommen. Da die endgültige Anwendung am PKW eine entsprechende Hermetisierung voraussetzt, wurde die Antennenstruktur formschlüssig in Kunststoff eingebettet und erneut in ihrem Abstrahlverhalten gemessen. Um Aussagen über die Sensitivität der erhaltenen Ergebnisse gegenüber fertigungsbedingten Parameterschwankungen zu erhalten, wurden numerische Simulationen mit entsprechenden variierten Dimensionierungen vorgenommen und ausgewertet. In weiteren Simulationen wurde die Strahlschwenkung mit unterschiedlichen Speisephasen in den Arrayelementen untersucht.



Ismer, Markus;
Entwurf und Aufbau eines energieautarken Sensorsystems zur quantitativen Bewertung von LFA-Teststreifen. - Ilmenau. - 121 Seiten.
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2020

Lateral Flow Assay (LFA)-Teststreifen bilden einen Hauptteil der patientennahen Labordiagnostik. Bemühungen gehen dahin, diese Tests immer unabhängiger von Fachpersonal zu machen. Ein Ansatzpunkt sind Einweg-Tests mit elektronischer Auswertung der Ergebnisse, welche personenunabhängig erfolgen kann. Ein Augenmerk liegt dabei auf der Reduzierung des Schaltungsaufwandes. Ebenso ist eine langlebige und zuverlässige Energieversorgung von Interesse. Mit der immer größer werdenden Popularität von Near Field Communication (NFC) bietet sich die Möglichkeit, beide Anforderungen zu erfüllen. Verwendet man ein Smartphone für die Auswertung der Messdaten, reduziert sich der Schaltungsaufwand. Der Hauptvorteil liegt aber vor allem darin, die Energieversorgung der Schaltung mittels NFC zu realisieren. Durch sogenanntes Energy-Harvesting (EH) ist es möglich, Energie aus dem vom Smartphone erzeugten elektromagnetischen Feld zu beziehen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit kommerziell verfügbaren Schaltkreisen zur Energiegewinnung mittels NFC und dem Einsatz dieser in einem energieautarken Sensorsystem für die quantitative Auswertung von LFA-Teststreifen. Im Rahmen dessen wird zu NFC-Schaltkreisen mit EH-Funktion recherchiert, um mögliche Optionen für das Sensorsystem abzuwägen. Für drei dieser wird eine Messung realisiert, um die übertragbare Leistung mit Smartphones zu charakterisieren. Auf Basis der Daten wird ein Schaltkreis ausgewählt, um ein Verhaltensmodell für die Energieübertragung zu erstellen. Ziel der Arbeit ist es, anschließend auf Grundlage der Erkenntnisse einen Demonstrator aufzubauen, welcher energieautark LFA-Teststreifen vermessen kann. Hierzu wird eine eigene Schaltung entwickelt, um die übertragene Leistung aufzubereiten und die quantitative Bewertung der Streifen vorzunehmen. Voraussetzungen für das Messprinzip, dem mechanischen Aufbau des Demonstrators und der NFC-Bedienung mittels eigener Android-App sind vorangegangene Untersuchungen des IMMS.



Kreismann, Jakob; Kim, Jaewon; Bosch, Martí; Hein, Matthias; Sinzinger, Stefan; Hentschel, Martina;
Super-directional light emission and emission reversal from micro cavity arrays. - In: DPG-Frühjahrstagung (DPG Spring Meeting) of the Condensed Matter Section (SKM) together with the DPG Division Environmental Physics and the Working Groups Accelerator Physics; Equal Opportunities; Energy; Industry and Business; Physics, Modern IT and Artificial Intelligence, Young DPG. - Bad Honnef : Deutsche Physikalische Gesellschaft, (2020), KFM 7.1

A study of multichannel biomedical data streams using machine learning methods with regard to an implementation in embedded systems. - Ilmenau. - 52 Seiten.
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2020

In den letzten Jahrzehnten hat maschinelles Lernen verschiedene Bereiche der Wissenschaft rasch verändert, indem neue Analysewerkzeuge bereitgestellt wurden, um aus zuvor verfügbaren Daten neue Schlussfolgerungen abzuleiten. Die Suche nach einem geeigneten Klassifikator mit aussagekräftigen Merkmalen für den richtigen Datensatz ist eine der vielen Herausforderungen in diesem sich noch entwickelnden Bereich. Eines der Gebiete, die von Fortschritten beim maschinellen Lernen stark profitieren würde, ist die biomedizintechnische Diagnostik von EKG-Signalen. Diese Arbeit versucht, die Wirksamkeit und Genauigkeit von zwei Klassifikatoren des maschinellen Lernens zu untersuchen, nämlich Artificial Neural Networks (ANN), sowie Support-Vektor-Maschinen (SVM). Außerdem werden verschiedene Merkmalsextraktionsmethoden untersucht, die am Eingang dieser Klassifikatoren einfließen. Dazu gehören einfacher zeitlicher und spektraler Eigenschaften des QRS-Komplexes sowie Merkmale, die aus der WaveletTransformationen dieser EKG-Signale abgeleitet werden könnten. Diese Methoden, die mithilfe von Wolframs Mathematica implementiert werden, sollten auf einen Datensatz angewendet werden. Schließlich wurde bezüglich der beiden Klassifizierungsmethoden eine höhere Genauigkeit von künstlichen neuronalen Netzen demonstriert, jedoch sind diese viel rechenintensiver als Support-Vector-Machinen. Die Genauigkeiten der beiden Klassifikatoren sind in Betracht der Zwecke dieser Studie akzeptabel.