Dissertationen

In vielen Überwachungs- und Rettungsszenarien ist die Lokalisierung und Verfolgung von Personen in Innenräumen auf nichtkooperative Weise erforderlich. Für die Erkennung von Objekten durch Wände in kurzer bis mittlerer Entfernung, ist die Ultrabreitband (UWB) Radartechnologie aufgrund ihrer hohen zeitlichen Auflösung und Durchdringungsfähigkeit Erfolg versprechend. In dieser Arbeit wird ein Prozess vorgestellt, mit dem Personen in Innenräumen mittels UWB-Sensoren lokalisiert werden können. Er umfasst neben der Erfassung von Messdaten, Abstandschätzungen und dem Erkennen von Mehrfachzielen auch deren Ortung und Verfolgung. Aufgrund der schwachen Reflektion von Personen im Vergleich zum Rest der Umgebung, wird zur Personenerkennung zuerst eine Hintergrundsubtraktionsmethode verwendet. Danach wird eine konstante Falschalarmrate Methode zur Detektion und Abstandschätzung von Personen angewendet. Für Mehrfachziellokalisierung mit einem UWB-Sensor wird eine Assoziationsmethode entwickelt, um die Schätzungen des Zielabstandes den richtigen Zielen zuzuordnen. In Szenarien mit mehreren Zielen kann es vorkommen, dass ein näher zum Sensor positioniertes Ziel ein anderes abschattet. Ein Konzept für ein verteiltes UWB-Sensornetzwerk wird vorgestellt, in dem sich das Sichtfeld des Systems durch die Verwendung mehrerer Sensoren mit unterschiedlichen Blickfeldern erweitert lässt. Hierbei wurde ein Prototyp entwickelt, der durch Fusion von Sensordaten die Verfolgung von Mehrfachzielen in Echtzeit ermöglicht. Dabei spielen insbesondere auch Synchronisierungs- und Kooperationsaspekte eine entscheidende Rolle. Sensordaten können durch Zeitversatz und systematische Fehler gestört sein. Falschmessungen und Rauschen in den Messungen beeinflussen die Genauigkeit der Schätzergebnisse. Weitere Erkenntnisse über die Zielzustände können durch die Nutzung zeitlicher Informationen gewonnen werden. Ein Mehrfachzielverfolgungssystem wird auf der Grundlage des Wahrscheinlichkeitshypothesenfilters (Probability Hypothesis Density Filter) entwickelt, und die Unterschiede in der Systemleistung werden bezüglich der von den Sensoren ausgegebene Informationen, d.h. die Fusion von Ortungsinformationen und die Fusion von Abstandsinformationen, untersucht. Die Information, dass ein Ziel detektiert werden sollte, wenn es aufgrund von Abschattungen durch andere Ziele im Szenario nicht erkannt wurde, wird als dynamische Überdeckungswahrscheinlichkeit beschrieben. Die dynamische Überdeckungswahrscheinlichkeit wird in das Verfolgungssystem integriert, wodurch weniger Sensoren verwendet werden können, während gleichzeitig die Performanz des Schätzers in diesem Szenario verbessert wird. Bei der Methodenauswahl und -entwicklung wurde die Anforderung einer Echtzeitanwendung bei unbekannten Szenarien berücksichtigt. Jeder untersuchte Aspekt der Mehrpersonenlokalisierung wurde im Rahmen dieser Arbeit mit Hilfe von Simulationen und Messungen in einer realistischen Umgebung mit UWB Sensoren verifiziert.

Die steigende Nachfrage nach präzisen Positionierlösungen für hochautomatisiertes Fahren und sicherheitskritische Anwendungen führt zu der Verwendung von Array-basierten Satellitennavigationsempfängern, die aufgrund des verbesserten Diversity-Gewinns und der potentiellen Strahlformungsfähigkeit eine bessere Leistung aufweisen. Die Notwendigkeit, die Robustheit von Navigationsempfängern gegenüber Quellen von Signalstörungen, wie Mehrwegempfang, atmosphärische, sowie Jamming- und Spoofing, zu verbessern, verlangt, den Empfänger weiter auszubauen, um Polarisations- und Frequenz-Diversity auszunutzen. Das hieraus resultierende Design ist durch eine signifikante Zunahme der Hardware- und Softwarekomplexität gekennzeichnet. Diese Komplexität steigt noch mit dem Trend, den Navigationsempfänger zu miniaturisieren, um die Integration in Fahrzeugen oder mobilen Systemen zu erleichtern. Da die gegenseitige Verkopplung zwischen den Antennenelementen eines kompakten Antennen-Arrays steigt, verschlechtert sich deren Strahlungseffizienz und Polarisationsreinheit und damit die Systemrobustheit. In dieser Arbeit wird ein kompaktes, dualbandiges und dualpolarisiertes Antennenarray für einen Navigationsempfänger untersucht, schaltungstechnisch entworfen und aufgebaut, womit Array-, Frequenz-, und Polarisations-Diversity ermöglicht wird. Dies führt zu einer signifikant verbesserten Robustheit gegenüber den angesprochenen Störungen. Diese Arbeit umfasst das Design des dualbandigen und dualpolarisierten Patchantennenelements, das Design des kompakten Antennenarrays, das Studium der Kreuzpolarisationsquellen in Patchantennen, die Analyse des Einflusses der gegenseitigen Kopplung auf die Strahlungseffizienz und Polarisationsreinheit, und die Abschwächung beider Effekte durch eigenmode-basierten Entkopplungs- und Anpassungsnetzwerken. Darüber hinaus beinhaltet die Arbeit die Integration des Antennensystems mit einem HF-Frontend zur Leistungsverstärkung, Filterung und Signalkonvertierung der Satellitensignale. Die Arbeit umfasst auch die Integration mit einem Array-basierten digitalen Empfänger, in dem neben der Datenerfassung, auch die Richtungsschätzung, das Beamforming und die Anti-Jamming-Algorithmen implementiert wurden. Die Machbarkeit sowohl der Array-Diversity als auch der Polarisations-Diversity wurde in Automotive-related Feldmessungen bestätigt, insbesondere für Elevationswinkel unter 40 bzw. 60 Grad, wo der Einfluss des Mehrwegempfangs ausreichend hohe Pegel erreicht. Die Messungen bestätigten die Robustheit des Empfängers gegenüber Stör- Nutzsignalverhältnissen von bis zu 85 dB und übertrafen damit mehrere "State-of-the-Art" Empfänger.

Wie Systeme ihre Umwelt erfassen und Umgebungen wahrnehmen ist in den letzten Jahren in nahezu allen Lebensbereichen in den Fokus technischer Entwicklungen gerückt. Es sind Anwendungen der Assistenz oder Automatisierung im privaten Raum (Smart Home), in der Produktion (Industrie 4.0) oder in Mobilitätssystemen der Logistik bzw. des Verkehrs (autonomes Fahren), welche möglichst qualitativ hochwertige und von Umgebungseinflüssen unabhängige Sensorinformationen für ihre korrekte Funktionsweise benötigen. Radar-Sensoren bieten die Möglichkeit von der Umgebung zurückgestreute Signale zu erfassen und durch räumlich verteilte Messungen eine Abbildung der Umwelt vorzunehmen. Unter Nutzung einer synthetischen Apertur und Radar-Signalen großer Bandbreite entstehen dabei Kartierungen, welche räumliche Informationen von Rückstreuobjekten bereitstellen. Die Auswertung des Polarisationszustands gesendeter und empfangener Signale, bietet außerdem eine detailliertere Aussage über deren Interaktion mit der Umgebung und ursächliche Streumechanismen. In der klassischen Radar-Fernerkundung sind die Aufgaben der Bildgebung und der Polarimetrie voneinander getrennte Verarbeitungsschritte, da erst nach der Bildgebung die notwendige Auflösung zur Trennung einzelner Mechanismen zur Verfügung steht. Informationen der Objekte wie Form oder Ausrichtung im Raum werden entsprechend durch Auswertung des polarimetrischen Streumechanismus im Bildbereich gewonnen. Ziel dieser Arbeit ist die Erweiterung wissenschaftlicher Ausgangspunkte der bildgebenden UWB-Radar-Sensorik durch Methoden der Radar-Polarimetrie der Fernerkundung. Durch die Erschließung polarimetrischer Signalanalyse breitbandiger Radar-Signale als Vorverarbeitung bildgebender Verfahren, können polarimetrische Mechanismen bereits im Zeitbereich identifiziert und ausgewertet werden. Die daraus gewonnenen Informationen dienen der Zerlegung der Radar-Daten in einzelne Rückstreukomponenten, wodurch bildgebende Verfahren die Umgebung des Sensors mit höherer Genauigkeit und Interpretierbarkeit erfassen. Dazu werden zwei neuartige Methoden detailliert diskutiert und mit bestehenden polarimetrischen Verfahren in Bezug gesetzt. Es handelt sich dabei, um einen modellbasierten Ansatz für die Zerlegung im Zeitbereich und ein Verfahren der statistischen Analyse in Zeit- und Bildbereich. Die Funktionsweise der Methoden wird in dieser Arbeit mit Simulationsdaten veranschaulicht und mithilfe von Messungen in realitätsnaher Umgebung verifiziert.

Die hochauflösende Parameterschätzung für mehrdimensionale Signale findet Anwendung in vielen Bereichen der Signalverarbeitung in Mehrantennensystemen. Zu den Anwendungsgebieten zählen beispielsweise Radar, die Mobilkommunikation, die Kanalschätzung in multiple-input multiple-output (MIMO)-Systemen und bildgebende Verfahren in der Biosignalverarbeitung. In letzter Zeit sind eine Vielzahl von Algorithmen zur Parameterschätzung entwickelt worden, deren Schätzgenauigkeit durch eine analytische Beschreibung der Leistungsfähigkeit objektiv bewertet werden kann. Eine verbreitete Methode zur Verbesserung der Schätzgenauigkeit von Parameterschätzverfahren ist die Ausnutzung von Vorwissen bezüglich der Signalstruktur. In dieser Arbeit werden mehrdimensionale ESPRIT-Verfahren als Beispiel für Unterraum-basierte Verfahren entwickelt und analysiert, die explizit die mehrdimensionale Signalstruktur mittels Tensor-Signalverarbeitung ausnutzt und die statistischen Eigenschaften von nicht-zirkulären Signalen einbezieht. Weiterhin werden neuartige auf Signalrekonstruktion basierende Algorithmen vorgestellt, die die nicht-zirkuläre Signalstruktur bei der Rekonstruktion ausnutzen. Die vorgestellten Verfahren ermöglichen eine deutlich verbesserte Schätzgüte und verdoppeln die Anzahl der auflösbaren Signale. Die Vielzahl der Forschungsbeiträge in dieser Arbeit setzt sich aus verschiedenen Teilen zusammen. Im ersten Teil wird die analytische Beschreibung der Leistungsfähigkeit von Matrix-basierten und Tensor-basierten ESPRIT-Algorithmen betrachtet. Die Tensor-basierten Verfahren nutzen explizit die mehrdimensionale Struktur der Daten aus. Es werden für beide Algorithmenarten vereinfachte analytische Ausdrücke für den mittleren quadratischen Schätzfehler für zwei Signalquellen hergeleitet, die lediglich von den physikalischen Parametern, wie zum Beispiel die Anzahl der Antennenelemente, das Signal-zu-Rausch-Verhältnis, oder die Anzahl der Messungen, abhängen. Ein Vergleich dieser Ausdrücke ermöglicht die Berechnung einfacher Ausdrücke für den Schätzgenauigkeitsgewinn durch den forward-backward averaging (FBA)-Vorverarbeitungsschritt und die Tensor-Signalverarbeitung, die die analytische Abhängigkeit von den physikalischen Parametern enthalten. Im zweiten Teil entwickeln wir einen neuartigen general least squares (GLS)-Ansatz zur Lösung der Verschiebungs-Invarianz-Gleichung, die die Grundlage der ESPRIT-Algorithmen darstellt. Der neue Lösungsansatz berücksichtigt die statistische Beschreibung des Fehlers bei der Unterraumschätzung durch dessen Kovarianzmatrix und ermöglicht unter bestimmten Annahmen eine optimale Lösung der Invarianz-Gleichung. Mittels einer Performanzanalyse der GLS-basierten ESPRIT-Verfahren und der Vereinfachung der analytischen Ausdrücke für den Schätzfehler für eine Signalquelle und zwei zeitlich unkorrelierte Signalquellen wird gezeigt, dass die Cramer-Rao-Schranke, eine untere Schranke für die Varianz eines Schätzers, erreicht werden kann. Im nächsten Teil werden Matrix-basierte und Tensor-basierte ESPRIT-Algorithmen für nicht-zirkuläre Signalquellen vorgestellt. Unter Ausnutzung der Signalstruktur gelingt es, die Schätzgenauigkeit zu erhöhen und die doppelte Anzahl an Quellen aufzulösen. Dabei ermöglichen die vorgeschlagenen Tensor-ESPRIT-Verfahren sogar die gleichzeitige Ausnutzung der mehrdimensionalen Signalstruktur und der nicht-zirkuläre Signalstruktur. Die Leistungsfähigkeit dieser Verfahren wird erneut durch eine analytische Beschreibung objektiv bewertet und Spezialfälle für eine und zwei Quellen betrachtet. Es zeigt sich, dass für eine Quelle keinerlei Gewinn durch die nicht-zirkuläre Struktur erzielen lässt. Für zwei nicht-zirkuläre Quellen werden vereinfachte Ausdrücke für den Gewinn sowohl im Matrixfall also auch im Tensorfall hergeleitet und die Abhängigkeit der physikalischen Parameter analysiert. Sind die Signale stark korreliert oder ist die Anzahl der Messdaten sehr gering, kann der spatial smoothing-Vorverarbeitungsschritt mit den verbesserten ESPRIT-Verfahren kombiniert werden. Anhand der Performanzanalyse wird die Anzahl der Mittellungen für das spatial smoothing-Verfahren analytisch für eine Quelle bestimmt, die den Schätzfehler minimiert. Der nächste Teil befasst sich mit einer vergleichsweise neuen Klasse von Parameterschätzverfahren, die auf der Rekonstruktion überlagerter dünnbesetzter Signale basiert. Als Vorteil gegenüber den Algorithmen, die eine Signalunterraumschätzung voraussetzen, sind die Rekonstruktionsverfahren verhältnismäßig robust im Falle einer geringen Anzahl zeitlicher Messungen oder einer starken Korrelation der Signale. In diesem Teil der vorliegenden Arbeit werden drei solcher Verfahren entwickelt, die bei der Rekonstruktion zusätzlich die nicht-zirkuläre Signalstruktur ausnutzen. Dadurch kann auch für diese Art von Verfahren eine höhere Schätzgenauigkeit erreicht werden und eine höhere Anzahl an Signalen rekonstruiert werden. Im letzten Kapitel der Arbeit wird schließlich die Cramer-Rao-Schranke für mehrdimensionale nicht-zirkuläre Signale hergeleitet. Sie stellt eine untere Schranke für den Schätzfehler aller Algorithmen dar, die speziell für die Ausnutzung dieser Signalstruktur entwickelt wurden. Im Vergleich zur bekannten Cramer-Rao-Schranke für beliebige Signale, zeigt sich, dass im Fall von zeitlich kohärenten Signalen, für einen Messvektor oder für eine Quelle, beide Schranken äquivalent sind. In diesen Fällen kann daher keine Verbesserung der Schätzgüte erzielt werden. Zusätzlich wird die Cramer-Rao-Schranke für zwei benachbarte nicht-zirkuläre Signalquellen vereinfacht und der maximal mögliche Gewinn in Abhängigkeit der physikalischen Parameter analytisch ermittelt. Dieser Ausdruck gilt als Maßstab für den erzielbaren Gewinn aller Parameterschätzverfahren für zwei nicht-zirkuläre Signalquellen.

Von Beginn an haben Satelliten Kommunikationsdienste über große Distanzen bereitgestellt. Endgeräte für die mobile Satellitenkommunikation sind mit einer Nachführeinrichtung ausgestattet, um den verwendeten Satelliten bei Bewegung zu verfolgen. Für höchstmöglichen Datendurchsatz und um Störaussendungen zu benachbarten Satelliten zu vermeiden bedarf es akkurater Nachführalgorithmen. Die Prüfung solcher Satcom-On-The-Move (SOTM) Terminals wird dabei zunehmend wichtig, wie Betreiber von Satellitendiensten anhand des negativen Einflusses suboptimaler Geräte auf ihre Infrastruktur bemerken. Herkömmlich werden SOTM-Terminals im Rahmen von Feldtests mit operativen Satelliten geprüft. Solche Tests sind allerdings nicht exakt wiederholbar. Die Reproduzierbarkeit von Tests ist jedoch insbesondere beim Vergleichstest mehrerer Terminals wichtig. Dieser Beitrag widmet sich der Untersuchung eines umfassenden Qualifikationstests von SOTM-Terminals innerhalb einer Laborumgebung, welche Reproduzierbarkeit ermöglicht. Wesentlicher Vorteil der Laborumgebung ist die Möglichkeit, Terminals unter realitätsnahen Bedingungen zu testen - ohne dass reale Satelliten benötigt werden, was die Kosten reduziert. Diese Arbeit behandelt darüber hinaus die Testmethodik in der Fraunhofer-Testanlage Facility for Over-the-air Research and Testing (FORTE). Wichtige Leistungsparameter wie Nachführgenauigkeit (Antenna De-pointing) und Nachbarsatellitenstörung (Adjacent Satellite Interference, ASI) können akkurat gemessen und ausgewertet werden. Die verwendete Methodik zur Gewinnung der vorgeschlagenen Profile wird in der Arbeit ebenso behandelt wie Testergebnisse von Ka-Band-SOTM Terminals. Wesentlicher Beitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung von Bewegungs- und Abschattungsprofilen für SOTM-Terminaltests. Bewegungsprofilen für die Landmobile und Maritime Umgebungen wurden entwickelt. Für jede Umgebung, zwei Klassen wurden definiert, Klasse A mit Profile die hohe Bewegungsdynamik haben und Klasse B mit Profile die relativ niedrige Bewegungsdynamik haben. Die vorgeschlagenen Bewegungsprofile wurden in der GVF-105 Standard des Global VSAT Forums berücksichtigt. Die Standardisierung solcher Profile ist notwendig, um einen fairen Leistungsvergleich verschiedener Terminals zu garantieren und solche Geräte sicher zu identifizieren, welche Interferenzen im Satellitennetz verursachen. Dies bedeutet im Ergebnis einen Gewinn für die gesamte Satellitenindustrie.