Team Signal Processing with Efficient Algorithms and Learning

Fokus

Praktische Softwarelösungen

Unser Forschungsteam konzentriert sich auf die Entwicklung praktischer Softwarelösungen zur Analyse von Funkkanälen und anderen allgemeineren Signalverarbeitungsaufgaben. Wir arbeiten an robuster, modularer und anpassungsfähiger Software, um reale Bedürfnisse der Signalverarbeitung zuverlässig zu adressieren.

Verbesserung der Zuverlässigkeit

Unsere Arbeit in der Schätzungstheorie hilft, die Zuverlässigkeit von Kanalmodellen und den zugrunde liegenden Daten zu verbessern. Wir berücksichtigen auch Probleme der Signalverarbeitung, die bei der Planung von Messkampagnen auftreten können, um Fehler zu vermeiden, die die Qualität der gesammelten Daten beeinträchtigen könnten.

Einsatz von maschinellen Lernen

Wir nutzen maschinelles Lernen für Aufgaben wie Parameterabschätzung und Klassifikation, was die Analyse von Funkkanälen effektiver unterstützt. Außerdem entwickeln wir hocheffiziente Low-Level-Implementierungen unserer Signalverarbeitungstechniken und verwenden GPU-Computing, um große Datensätze zu verarbeiten und Berechnungen zu beschleunigen.

Ziel

Insgesamt streben wir an, Lösungen zu entwickeln, die praktisch und hilfreich für die Signalverarbeitung in Funkkanälen und darüber hinaus sind, und dabei theoretische Ansätze mit realen Anwendungen in Einklang zu bringen.