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The upcoming 3GPP global mobile communication standard 6G strives to push the technological limits of radio frequency (RF) communication even further than its predecessors: Sum data rates beyond 100 Gbit/s, RF bandwidths above 1 GHz per link, and sub-millisecond latency necessitate very high performance development tools. We propose a new SDR firmware and software architecture designed explicitly to meet these challenging requirements. It relies on Ethernet and commercial off-the-shelf network and server components to maximize flexibility and to reduce costs. We analyze state-of-the-art solutions (USRP X440 and other RFSoC-based systems), derive architectural design goals, explain resulting design decision in detail, and exemplify our architecture’s implementation on the XCZU48DR RFSoC. Finally, we validate its performance via measurements and outline how the architecture surpasses the state of the art with respect to sustained RF recording, while maintaining high Ethernet bandwidth efficiency. Building a 6G integrated sensing and communication (ISAC) example, we demonstrate its real-time and rapid application development capabilities.

In this paper, we explore the impact of different antenna positions and radiation patterns on the channel per-formance of an Integrated Communication and Sensing (ICAS) extended model in a highway environment. We have considered a 3-dB omnidirectional Transmitter (Tx) and a directive Receiver (Rx) for our analysis. The antenna radiation patterns of patch and horn antennas are used for the directive receiver. In our system, we have considered three different setups. In the first setup, Rx has a directive antenna (either horn or patch) installed on the car's front bumper. In the second setup, the directive antenna is installed on the car's back bumper. For the third setup, the radiation patterns for the front and back bumper of the car are combined, thus giving rise to Combined Gain Pattern (CGP). The channel responses for the front and back bumper-placed antenna setups are evaluated and compared with the respective CGP setup channel response. The performance of an I CAS system depends on the successful detection of targets. We have considered two types of scatterers in our system. The moving vehicles on the road represent Dynamic Targets (DT) whereas, stationary point reflection sources along the sides of the highway represent Diffuse (DI) scattering components. We have shown in our results that the CGP setup outperforms the front and back bumper-located antenna setups in terms of channel magnitude and accurate target detection capabilities. Moreover, CGP setup helps in modeling the environment better as compared to front and back-bumper installed setups. The horn antenna setup results in superior performance in contrast to the patch antenna setup due to its high directivity.

Strategic subsampling has become a focal point due to its effectiveness in compressing data, particularly in the Full Matrix Capture (FMC) approach in ultrasonic imaging. This paper introduces the Joint Deep Probabilistic Subsampling (J-DPS) method, which aims to learn optimal selection matrices simultaneously for transmitters, receivers, and Fourier coefficients. This task-based algorithm is realized by introducing a specialized measurement model and integrating a customized Complex Learned FISTA (CL-FISTA) network. We propose a parallel network architecture, partitioned into three segments corresponding to the three matrices, all working toward a shared optimization objective with adjustable loss allocation. A synthetic dataset is designed to reflect practical scenarios, and we provide quantitative comparisons with a traditional CRB-based algorithm, standard DPS, and J-DPS.

Eine genaue Kenntnis der on-Die Chip Temperatur ist heutzutage ein unverzichtbarer Bestandteil jeder Chip Temperatur-Regelung und Schutz-Schaltung. Die präzise Messung der Temperatur im Chip, das damit einhergehende Lokalisieren von Hotspot Regionen und eine angemessene Kühlstrategie bestimmen maßgeblich die maximal mögliche Performance sowie die Zuverlässigkeit des ICs und minimieren seine Leistungsaufnahme. Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit ist es das Ziel, ein neues on-Die Messverfahren zur thermischen Charakterisierung von gehäusten integrierten Schaltungen zu entwickeln und dieses vorzustellen. Zunächst wird ein kurzer Überblick über die verschiedenen Arten der Temperaturmessung in elektrischen Schaltungen gegeben. Mit dieser Arbeit wird gezeigt, welche Überlegungen und Schritte beim Entwurf eines on-Die Temperatur-Messverfahrens notwendig sind, welche Probleme auftreten und wie daraus ein fertiges funktionierendes Messsystem für einen integrierten Schaltkreis nachträglich implementiert werden kann, ohne explizit Temperatursensoren beim IC-Design vorzusehen. Die beim Entwurf und der späteren Messung aufgetretenen Probleme hinsichtlich der Software-Ansteuerung, des Messaufbaus und der Messabweichungen werden diskutiert und mittels Parallelisierung von Softwareteilen, Signal-Aufbereitungsschritten, Kalibrierung und Regressionsanalysen der Messdaten Lösungen aufgezeigt. Es folgen ein Ausblick und Ansatzpunkte, welche in späteren Arbeiten weitergehend betrachtet werden können. Die Arbeit stellt anhand des entworfenen Systems eine neue Messmethode vor, wie eine präzise on-Die Messung zur Erfassung der intrinsischen Temperatur für eine Vielzahl von verschiedenen Chips einfach umgesetzt bzw. nachträglich implementiert werden kann. Zur Validierung der Messergebnisse der ESD-Dioden Messung wurde eine Vergleichsmessung mit Hilfe einer Widerstandsmessung realisiert und eine Simulation des Temperaturverhaltens des Messobjekts durchgeführt. Am Ende der Arbeit steht ein fertiger, voll funktionsfähiger Messaufbau, welcher eine automatische Charakterisierung der eingangsseitigen ESD-Dioden ermöglicht. Mit Hilfe des aufgenommenen Dioden-Verhaltens kann die on-Die Chip Temperatur (im Betrieb des Chips) über eine Spannungsmessung von außen gemessen werden.

Purpose: The purpose of this paper is to derive a new stress tensor for calculating the Lorentz force acting on an arbitrarily shaped nonmagnetic conductive specimen moving in the field of a permanent magnet. The stress tensor allows for a transition from a volume to a surface integral for force calculation. Design/methodology/approach: This paper derives a new stress tensor which consists of two parts: the first part corresponds to the scaled Poynting vector and the second part corresponds to the velocity term. This paper converts the triple integral over the volume of the conductor to a double integral over its surface, where the subintegral functions are continuous through the different compartments of the model. Numerical results and comparison to the standard volume discretization using the finite element method are given. Findings: This paper evaluated the performance of the new stress tensor computation on a thick and thin cuboid, a thin disk, a sphere and a thin cuboid containing a surface defect. The integrals are valid for any geometry of the specimen and the position and orientation of the magnet. The normalized root mean square errors are below 0.26% with respect to a reference finite element solution applying volume integration. Originality/value: Tensor elements are continuous throughout the model, allowing integration directly over the conductor surface.

Spatial frequency estimation from a mixture of noisy sinusoids finds applications in various fields. The widely used subspace-based methods provide super-resolution parameter estimation at a low computational cost. However, they require an accurate array calibration, which is difficult for large antenna arrays. Sparsity-based methods have been shown to be more robust than subspace-based methods in difficult scenarios, e.g., in the case with a small number of snapshots and/or correlated sources. In this paper, we consider the direction-of-arrival (DOA) estimation in partly calibrated rectangular arrays comprising several calibrated and identical subarrays. We derive a gridless sparse formulation for DOA estimation based on the shift-invariance properties of the array and develop an efficient algorithm in the alternating direction method of multipliers (ADMM) framework. Numerical simulations show the superior error performance of our proposed method compared to subspace-based methods.

Im Bereich der Sensoren und mikroelektronischen Schaltungen hat sich Siliziumkarbid (4H-SiC) als vielversprechend erwiesen, insbesondere für Anwendungen, die hohe Temperaturen und extreme Umweltbedingungen erfordern. Diese Studie befasst sich mit der Charakterisierung und Optimierung von Verstärkerschaltungen auf Siliziumkarbid mit dem Ziel, die Leistung integrierter Schaltungen zu verbessern. Sie umfasst den Entwurf von Operationsverstärkern unter Verwendung von Differenzverstärkerstufen, Stromquellen und wesentlichen Standard-Verstärkerschaltungen. In der Anfangsphase der Studie werden bestehende SiC-Schaltungen über einen breiten Temperaturbereich gemessen und charakterisiert. Anschließend werden diese Schaltungen auf einem 2-Mikrometer-Technologieknoten mit Cadence Virtuoso simuliert und mit am Fraunhofer IISB erstellten Schaltungen verglichen. Ziel dieser Arbeit ist es, die Nutzung der Technologie zu beweisen und die möglichen Änderungen und Verbesserungen aufzuzeigen, die durch diese Technologie erreicht werden können. Diese Arbeit unterstützt die Entwicklung von 4H-SiC-Elektronik für den Einsatz in Hochtemperaturund rauen Umgebungen.

Ziel der Arbeit ist die Untersuchung eines Fabrikationsverfahrens von tieftempeteratur-supraleitenden Josephsonkontakten (JK), eines der wichtigsten Bauelemente von Supraleiterelektronik für Quantencomputing, Quantensensorik und supraleitender Digitalelektronik. Das Mehrschichtsystem der Kontakte besteht aus Niob, Aluminium, Aluminiumoxid und Niob. Die Eigenschaften der JK hängen zum einen von seinen geometrischen Parametern sowie von den Prozessparametern bei der Fabrikation ab. In der Arbeit findet eine Analyse der Prozessvariationen auf die Anodisierungsspektroskopie im Herstellungsprozess der Josephsonkontakte statt. Die Anodisierungsspektroskopie dient durch elektrogalvanisches Oxidieren als Passivierungsverfahren und Prozesskontrolle der Kontakte bei Raumtemperatur. Dabei liefert die Spektroskopie Aussagen über die Dicke und Qualität der gesputterten Schichten. Anschließend wird der Fokus auf die Sputterprozessvariation der Tunnelbarriere gelegt, um den Einfluss der Prozessvariablen Barrieredicke und das O2-Expositionsprodukt (O2E) zu beurteilen. Es bezeichnet das Produkt aus Oxidationszeit und -druck während der Herstellung. Zu Beginn wird eine Messreihe verschiedener Stromwerte bei verschiedenen Niobdicken untersucht, um den geeigneten Kurvenverlauf der Anodisierungsspektroskopie abzubilden. Um die Bedeutung der Variablen einzuschätzen, wird folgend ein statistischer Versuchplan Design of Experiment (DoE) nach dem Box-Behnken-Modell erstellt. Dadurch werden die drei Parameter in ihren Randwerten und Zentralpunkten kombiniert. Die Schichtabscheidung erfolgt mittels DC-Magnetron-Sputtern. Die untersuchte Messreihe bildet die Barrierendicke von 5 und 10 nm im Anodisierungsprofil für die Werte O2E = 600 bzw. 900 mbar &hahog; s in charakteristischen Kurven ab. Dabei sprechen die Flankensteilheit und das Kurvenprofil für Materialreinheit und -trennung als Zeichen der Qualität der Schichten. Für die vollständige Systematik muss die Restauswertung erfolgen.

Einer der vielversprechendsten Ansätze für den Bau eines gate-basierten Quantencomputers ist die Verwendung supraleitender Schaltkreise, wie sie von Unternehmen wie IBM und Google gebaut und betrieben werden. Bei dieser Technologie befinden sich die physischen Qubits in einer kryogenen Kühlvorrichtung. Ihr Quantenzustand wird durch Hochfrequenzsignale manipuliert, die bei Raumtemperatur erzeugt werden. Um wirtschaftlich relevante Berechnungen durchführen zu können, muss die Anzahl der physikalischen Qubits drastisch erhöht werden. Jedes Qubit muss individuell angesteuert werden, jedoch sind derzeit die Möglichkeiten für das Signalmultiplexing in den Leitungen begrenzt. Daher wird die Vergrößerung der Qubit-Anzahl auf einem einzelnen Chip in naher Zukunft durch den für die Verdrahtung verfügbaren Platz begrenzt. Somit ist es zwingend notwendig, verbesserte Möglichkeiten zur Zustandskontrolle der Qubits zu entwickeln. Kürzlich wurde demonstriert, dass Spannungspulse, wie sie von der Einzel-Fulssquantenlogik erzeugt werden, zur Realisierung von Ein-Qubit-Gates verwendet werden können. Eine Vorraussetung für einen Machbarkeitsnachweis ist die Adaptierung eines solchen Kontrollschemas für einen bestehenden Herstellungsprozess. Als ersten Schritt, passt diese Arbeit zwei der vielversprechendsten Ansätze in einer WRSpice-Simulation an die Schaltungsparameter an, die in den Dokumenten einer foundry spezifiziert werden. Es wird gezeigt, dass die simulierten Pulse der erwarteten Signalform sehr ähnlich sind, so dass die Implementierung von Ein-Qubit-Gates plausibel erscheint. Die einzige Einschränkung ist, dass einer der Entwürfe einen unerwarteten parasitären DC-Anteil aufweist, der wahrscheinlich behoben werden muss. Diese Arbeit legt den Grundstein eines systemischen Ansatzes für den Entwurf und die Implementierung von Qubit-Steuerung auf der Basis von Einzel-Fulssquantenlogik mit bestehender Technologie.

In this publication, we analyze how the performance of propagation parameter estimation for THz channel sounding can be improved by the power spectrum design of a multicarrier waveform. To this end, we discuss the Fisher information of the propagation parameters and the corresponding deterministic Cramèr-Rao lower bound (CRB) as well as their relation to the carrier powers of the excitation signal. We use these quantities to design waveforms that improve range estimation. In practice, evaluating the Fisher information requires prior knowledge of the propagation scenario which is usually unavailable. Hence, we propose two solutions which we compare numerically to the classical approach of equal power distribution. The evaluation shows that an optimized power distribution can improve the CRB comparable up to a 4 dB gain in signal-to-noise ratio (SNR) if knowledge about the propagation scenario is available and slightly less if the scenario is unknown.

The large blocks of free instantaneous bandwidth at (sub-)THz and the utilization of high gain radio interfaces makes the (sub-)THz suitable for sensing applications. In this paper we present the analysis of novel dual-polarized double directional measurements at 190 GHz in an industrial setting with integrated sensing and communication applications in view. The set-up consists of a bi-static configuration emulating two access points with beam-steering capabilities in a machine room. One access point serves a machine with a wireless link, while the other access point senses the environment to detect moving objects. The objective is to detect possible obstructions that could interrupt the communication link or cause accidents on the production line. The results have shown that the system aspects as narrow beams and large bandwidths allow the early identification of objects in the environment from the measured channel impulse response.

We characterize the wireless propagation channels at 300 GHz in an industrial environment through measurements and ray tracing simulations. Two different scenarios are considered representing wireless connections between an access point and an industrial machine (inter-machine scenario), and between two components inside the same machine (intra-machine scenario) are considered. For both scenarios, we compute the channel response in terms of power angle delay profile and compare the results obtained through measurements and simulations, which show a good match.

Harmonic retrieval techniques are the foundation of radio channel sounding, estimation and modeling. This paper introduces a Deep Learning approach for joint delay- and Doppler estimation from frequency and time samples of a radio channel transfer function. Our work estimates the two-dimensional parameters from a signal containing an unknown number of paths. Compared to existing deep learning-based methods, the signal parameters are not estimated via classification but in a quasi-grid-free manner. This alleviates the bias, spectral leakage, and ghost targets that grid-based approaches produce. The proposed architecture also reliably estimates the number of paths in the measurement. Hence, it jointly solves the model order selection and parameter estimation task. Additionally, we propose a multi-channel windowing of the data to increase the estimator's robustness. We also compare the performance to other harmonic retrieval methods and integrate it into an existing maximum likelihood estimator for efficient initialization of a gradient-based iteration.

Estimating the Time Difference of Arrival (TDoA), is a simple yet reliable technique to accurately perform an indoor monostatic localization. To implement TDoA estimation, one approach is to utilize a broadband radar system equipped with multiple receiving antenna elements. To obtain the Time of Arrival (ToA) at each antenna element, the round-trip time is required. However, the round-trip time does not only consist of the propagation delay in free space but the propagation delay within the antenna as well. To perform the localization precisely, it is desired that an antenna element introduces a uniform delay in all directions. To this end, a compact rectangular dielectric resonator antenna is designed for the operating frequency of 6.5 GHz with a fractional bandwidth of 20%. Al2O3 with a dielectric constant of 9.8 is used for the substrate as well as the dielectric resonator. The antenna is designed to provide a high correlation between the input and the output pulses. To investigate the correlation, the antenna is excited with a modulated Gaussian pulse and the radiated pulses are studied. The antenna possesses an excellent behavior in terms of pulse preservation for the upper hemisphere. Therefore, when incoming pulses from the same distance but different directions impinge on the antenna, they reach the port of the antenna at a similar time. It is shown that this feature of the proposed antenna allows the utilization of TDoA estimation without the need for a calibration step. The characteristics of the antenna are verified by simulation and measurement.

Joint Radar and Communications (JRC) can satisfy the apparent demand for applications based on object detection, tracking, ranging, and positioning. JRC is, therefore, often seen as candidate technology for 6G mobile systems. Implementing JRC will require novel approaches in many research and engineering fields, including protocol design, digital and analog signal processing, and hardware development. The ongoing debates on JRC already include many white papers and research articles ranging in content from very specific technical problems to comprehensive bird’s eye-level reviews. This paper represents the work within the Open6GHub research project in Germany, which aims to investigate and implement potential end-to-end solutions for 6G. In this framework, we propose a consolidated vision for potential JRC architectural approaches. The subsequent discussion on integrating radar sensing with communications highlights this technology’s state-of-the-art and presents relevant opportunities and challenges.

The 100 Tm superconducting synchrotron SIS100 is the main accelerator of the international Facility for Antiproton and Ion Research (FAIR) currently under advanced construction in Darmstadt, Germany. The SIS100 dipole circuit which creates the magnetic field required to bend the beam, consists of 108 dipoles distributed over six arc sections of the ring. The magnetic field for the beam focusing is generated by three individual quadrupole circuits with total amount of 166 magnets located in both arc and straight sections of the ring. The dipole circuit is powered from two synchronized power converters and will be cycled up to 13.2 kA at 28 kA/s. The dipole magnet chain is not self-protecting. 12 energy extraction resistors are used to protect the superconducting coils and bus-bars against overheating and overvoltage in case of a quench. The largest quadrupole circuit consists of 83 magnets. The nominal current is 10.5 kA cycled up to 22 kA/s. Similarly to dipoles, the quadrupole circuit is not self-protecting. Four energy extraction units are used to discharge the circuit's energy in case of a quench or fast power abort. This work presents a customized Python software tool created to simulate electrical behavior of a superconducting magnet chain. The software is under development at GSI. However, certain modules strongly rely on the approach developed at CERN. The paper contains selected simulations of the SIS100 dipole and defocusing quadrupole circuits. Special attention is drawn to: transient effects during typical operation and during the fast power abort; the damping effect of vacuum chambers; voltage distribution in the circuits and basic failure modes.

Josephson tunnel junctions represent a key element in superconducting electronics and quantum circuits. For many years, shadow evaporation by means of Dolan-type bridges has been the state-of-the-art for deep sub- micrometer sized structures. Increasing demand in the number of Josephson junctions, e.g., in qubit circuits and travelling wave parametric amplifiers, requests for a wafer-scale fabrication process with precise control of junction parameters and have led to an advanced lift-off technique called Manhattan-type junction technology in recent years. Herein, we report on the development of a 100 mm wafer-scale fabrication technology for deep sub-micrometer sized Al Josephson junctions with linear dimensions down to 180 nm. The critical current IC of the junctions ranges from about 10 to 120 nA scaling with their linear dimensions. Low temperature transport measurements as well as room-temperature characterization has been used for IC and process homogeneity determination of series arrays of up to 50 Josephson junctions. We discuss technology parameters such as yield, on-chip and on-wafer reproducibility of the junction's critical currents as well as main process limitations. Moreover, we present experimental results on the characterization of first transmon-type qubits fabricated using this technology.

Quantum computers represent a prominent example of technology harnessing quantum phenomena for practical applications. Implementations based on superconducting solid-state qubits play a leading role. These have facilitated the implementation of the first commercially viable quantum computers through the use of well-established and scalable fabrication technologies. As the number of qubits in these systems is continuously increasing, there is an urgent need to advance wiring and integration methods. Specifically, the demand for high-frequency control and readout lines within the millikelvin coolers introduces unwanted heat load. As a scalable alternative, superconducting digital electronics has been proposed as a promising candidate for direct interfacing with superconducting quantum circuits. We, therefore, advanced our well-established cross-type, sub-micrometer-sized Nb-based Josephson junction technology for analog circuits to allow for the implementation of digital circuits. Thus, an advanced mixed signal process CJ2 hosts both, analog and digital circuits, on a single chip, using Josephson junctions of a wide critical current range. We discuss the technology and the realization of first circuits as well as results of basic logic gate and dc-SQUID operations. This advanced technology CJ2 enables the development of digital interfaces for quantum circuits by academic and industrial partners in the framework of the European FLUXONICS foundry.

Diese Masterarbeit begibt sich auf die ehrgeizige Reise, eine avantgardistische Musikstreaming=Anwendung zu konzipieren, zu gestalten und zu implementieren, die die digitale Musikkonsumlandschaft revolutionieren soll. Das zentrale Thema dreht sich um die Schaffung einer ausgeklügelten und nutzerzentrierten Plattform, die nicht nur als Kanal für das Musikstreaming dient, sondern auch modernste Algorithmen des maschinellen Lernens wie K-means für die Gruppierung der Nutzer auf der Grundlage ihrer Favoritenliste und Apriori für die Empfehlung von Songs für jede Nutzergruppe integriert, um den Nutzern ein personalisiertes und bereicherndes Hörerlebnis zu bieten. Der Datensatz wurde synthetisch aus SongID und iframes der einzelnen Songs erstellt. Die treibende Kraft hinter dieser Innovation ist die Notwendigkeit, die Beschränkungen herkömmlicher Musik-Streaming-Anwendungen zu überwinden und insbesondere die Herausforderung anzunehmen, den Nutzern relevante und maßgeschneiderte Inhaltsvorschläge zu bieten. Die zentrale technologische Innovation, die in dieser Forschung zum Einsatz kommt, ist die Integration eines Content Delivery Network (CDN) mit PlanetScale und Render. In Anbetracht der globalen und dezentralisierten Natur der Internetnutzer gewährleistet das CDN eine schnelle und zuverlässige Verteilung der Inhalte und ermöglicht den Nutzern den nahtlosen Zugriff auf die Musikstreaming-Anwendung von jedem geografischen Standort aus. Diese Infrastruktur verbessert nicht nur die Zugänglichkeit, sondern trägt auch zu einer Verringerung der Latenz bei, wodurch Pufferungsverzögerungen verringert werden und ein unterbrechungsfreies und angenehmes Musikstreaming-Erlebnis garantiert wird. In dieser Arbeit wird der Schwerpunkt auf die sorgfältige Bewertung der Auswirkungen des CDN auf die Gesamtleistung der Anwendung gelegt, wobei Metriken wie Latenzzeit, Seitenladezeit und Benutzerzufriedenheit auf der Grundlage der Absprungrate untersucht werden, um die Wirksamkeit des CDN bei der Verbesserung der globalen Zugänglichkeit zu bewerten. Entscheidend für die Forschung ist die Integration von Algorithmen des maschinellen Lernens für Song-Empfehlungen. Die Modelle des maschinellen Lernens fungieren als intelligente Kuratoren, die komplexe Muster im Nutzerverhalten entschlüsseln, um präzise und relevante Musikvorschläge zu unterbreiten und so das Engagement und die Zufriedenheit der Nutzer zu steigern. Die Erkenntnisse der Studie können in künftige Entwicklungen von Musik-Streaming-Plattformen einfließen, indem sie für einen nutzerzentrierten Ansatz und den strategischen Einsatz neuer Technologien in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft des digitalen Unterhaltungskonsums plädieren, indem sie die Rendering-Latenz der Anwendung verringern.

Diese Arbeit untersucht Automatic-Gain-Control-Strukturen (AGC-Strukturen) für Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) in Software-Defined-Radio-Systemen (SDR-Systemen), mit besonderem Augenmerk auf solche, die beim Multiple Input Multiple Output (MIMO) Channel Sounding zur Anwendung kommen. In der Vergangenheit wurden verschiedenste Algorithmen erarbeitet, welche eine AGC auf einem FPGA implementieren [1]–[3]. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein High-Level-Framework zur Simulation dieser Algorithmen entwickelt. Die Leistungsfähigkeit der Algorithmen wurde bewertet und der Algorithmus aus [2] für die Implementierung in einer Hardwarebeschreibungssprache ausgewählt. Dieser entwickelte IP-Core wurde in ein bestehendes AGC-Design integriert und die Ergebnisse der implementierten AGC mit denen der High-Level-Simulation verglichen, um die Implementation zu verifizieren.

Bei Anwendungen in der Funkkanalschätzung und -modellierung benötigt man eine kontinuierliche Beschreibung der Antennencharakteristik (das so genannte Beam-pattern), das rechnerisch effizient und akkurat sein sollte. Als Alternative zu einer analytischen Beschreibung von komplexen Antennen (die schwierig zu beschaffen und auszuwerten ist) wird eine Beschreibung auf der Grundlage von Kalibrierungsmessungen der Antenne verwendet. Ein bestehender Ansatz, die Effective Aperture Distribution Function (EADF), verwendet eine rechenintensive auf der Discrete Fourier Transform (DFT) basierende Interpolation der Messdaten. Durch die Anwendung der kontinuierlichen inversen 2D DFT auf die Apertur der Antenne, kann die EADF eine perfekte Rekonstruktion der räumlich bandbegrenzten Beam-pattern Messdaten erhalten. Diese Arbeit stellt eine schnellere Interpolationsmethode vor, wobei die Genauigkeit der Interpolation nicht beeinträchtigt wird. Eine kubische B-Spline-Interpolation wird durch hardwarebeschleunigte lineare Interpolation auf der Graphics Processing Unit (GPU) implementiert. Die GPU-Implementierung ist in CUDA mit einer Python-Schnittstelle realisiert und nutzt den hochleistungsfähigen Texturspeicher. Unter gleichen Bedingungen ist die vorgeschlagene Implementierung mehr als zehnmal schneller als eine vergleichbare Implementierung der EADF. Der Mean Squared Relative Error (MSRE) im Falle der kubischen Interpolation beträgt etwa -79,3 dB, was unterhalb der inhärenten Fehler von Antennen Kalibrierungsmessung liegt. Die Genauigkeit jeglicher Interpolation ist immer noch durch die fehlerbehafteten Messdaten begrenzt, daher kann die rechnerisch einfachere kubische Interpolation ohne Beeinträchtigung der Modellgenauigkeit verwendet werden. Darüber hinaus erfordert die kubische im Vergleich zur DFT-basierten Interpolation nur eine konstante Anzahl von Messpunkten für jeden interpolierten Wert und ist somit unabhängig gegenüber Antennen mit größerer Apertur.

Firmware Updates für eingebettete Geräte im Internet of Things sind essenziell um Bugs und Sicherheitsprobleme zu beheben, sowie um sie weiter zu optimieren und längere Laufzeiten bei Batteriebetrieb zu ermöglichen. In manchen Umgebungen ist es schwer, diese auf die Geräte zu spielen, weil die Geräte sich in schwer erreichbaren Positionen befinden, man aber direkten Zugriff auf das Gerät braucht, damit man die neue Firmware mit einem Programmiergerät flashen kann. Das Ziel war es somit, Firmware Updates Over-the-Air für LoRa-basierte Netzwerke zu implementieren. LoRaWAN selbst eignet sich nicht sonderlich dafür, da es geringe Datenraten verwendet. Dementsprechend musste diskutiert werden, ob es der bessere Ansatz in Bezug auf Updatedauer, Energieverbrauch und Benutzbarkeit ist, Bluetooth als Out-of-Band-Ansatz für das Update zu verwenden. Es hat sich herausgestellt, dass der Ansatz mit Bluetooth in vielen Fällen aktuell der bessere ist.

Aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile wie Flexibilität, Skalierbarkeit, massive Objektkonnektivität usw., die speziell auf die Bedürfnisse von Industrieumgebungen zugeschnitten sind, werden 5G-Campusnetze für die Industrie zunehmend attraktiv. Allerdings ist der Antrag für den Betrieb eines solchen 5G-Campusnetzes sehr komplex und kostspielig. Ziel dieser Masterarbeit war es daher, verschiedene Netzwerksimulatoren zu untersuchen und einen auszuwählen, in dem eine Simulation durchgeführt und ausgewertet wird, um die Frage zu beantworten, unter welchen Randbedingungen ein 5G-Campus-Netzwerk sehr gut für die IoT-Umgebung geeignet ist und, mehr noch, wo es Nachteile oder Einschränkungen gibt. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde ein 5G-Campusnetz für IoT-Anwendungen mit einer Kapazität von 100 IoT-Geräten mit Hilfe des OMNeT++-Netzwerksimulators simuliert und anschließend die Leistung dieses Campusnetzes anhand definierter Parameter - Anzahl der IoT-Gateways, Paketgröße und Frequenzband - beurteilt. Anhand der Analyse der Simulationsergebnisse konnten wir dann feststellen, dass die 5G-SA-Verbreitung für die Implementierung von Campusnetzen mit enormer Kapazität geeignet ist. So wurden Handlungsempfehlungen und Rahmenbedingungen für die Implementierung von 5G-IoT-Campusnetzen definiert. Diese Arbeit unterstreicht die Perspektiven für zukünftige Forschungsziele, darunter die Untersuchung und Optimierung der Energieeffizienz von 5G-Geräten und batteriebetriebenen IoT-Geräten. Schließlich bietet sie einen praktischen Leitfaden für den effizienten Einsatz und die Optimierung von 5G-Campusnetzen in der Umgebung des Internets der Dinge.

In this paper, we present an analytical performance assessment of 2-D Tensor ESPRIT in terms of physical parameters. We show that the error in the r -mode depends only on two components, irrespective of the dimensionality of the problem. We obtain analytical expressions in closed form for the mean squared error (MSE) in each dimension as a function of the signal-to-noise (SNR) ratio, the array steering matrices, the number of antennas, the number of snapshots, the selection matrices, and the signal correlation. The derived expressions allow a better understanding of the difference in performance between the tensor and the matrix versions of the ESPRIT algorithm. The simulation results confirm the coincidence between the presented analytical expression and the curves obtained via Monte Carlo trials. We analyze the behavior of each of the two error components in different scenarios.

A framework is proposed for developing and evaluating algorithms for extracting multipath propagation components (MPCs) from measurements collected by channel sounders at millimeter-wave frequencies. Sounders equipped with an omni-directional transmitter and a receiver with a uniform planar array (UPA) are considered. An accurate mathematical model is developed for the spatial frequency response of the sounder that incorporates the non-ideal cross-polar beampatterns for the UPA elements. Due to the limited Field-of-View (FoV) of each element, the model is extended to accommodate multi-FoV measurements in distinct azimuth directions. A beamspace representation of the spatial frequency response is leveraged to develop three progressively complex algorithms aimed at solving the single-snapshot maximum likelihood estimation problem: greedy matching pursuit (CLEAN), space-alternative generalized expectation-maximization (SAGE), and RiMAX. The first two are based on purely specular MPCs whereas RiMAX also accommodates diffuse MPCs. Two approaches for performance evaluation are proposed, one with knowledge of ground truth parameters, and one based on reconstruction mean-squared error. The three algorithms are compared through a demanding channel model with hundreds of MPCs and through real measurements. The results demonstrate that CLEAN gives quite reasonable estimates which are improved by SAGE and RiMAX. Lessons learned and directions for future research are discussed.

Power efficiency is crucial, especially in high-speed systems, where conventional approaches like clock gating cannot be employed readily. Special logic families, such as Positive Emitter-Coupled Logic (PECL), push the technological frontier, promising even more speed at the expense of an even more strained power budget. We propose a novel hybrid of PECL and Complementary Metal-Oxide-Semiconductor (CMOS) logic to introduce Function Shut-off (FSO), realizing a shut-off at the level of functional blocks and logic primitives inside complex logic cells. Using this approach, we realize a high-speed Linear Feedback Shift Register (LFSR) in a SiGe technology, extending the State of the Art (SOTA) by adding reconfigurability, which is required for its use as sequence generator in Compressed Sensing (CS) applications. We present measurements showing successful fabrication and performance of the packaged die at 20.4 GHz. In this LFSR, employing FSO reduces the supply current by a factor of up to four (depending on the chosen configuration) and reduces active area by 17%.

Aufgrund des starken Wachstums von Big-Data-Anwendungen, der weit verbreiteten Nutzung von Multisensortechnologien und der Notwendigkeit einer effizienten Datendarstellung sind mehrdimensionale Techniken ein primäres Werkzeug für viele Anwendungen der Signalverarbeitung. Mehrdimensionale Arrays oder Tensoren ermöglichen eine natürliche Darstellung hochdimensionaler Daten. Daher eignen sie sich besonders für Aufgaben mit multimodalen Datenquellen wie biomedizinischen Sensorwerten oder MIMO-Antennenarrays (Multiple Input and Multiple Output). Während tensorbasierte Techniken vor einigen Jahrzehnten noch in den Kinderschuhen steckten, haben sie heute bereits ihre Wirksamkeit in verschiedenen Anwendungsgebieten unter Beweis gestellt. In der Literatur gibt es viele verschiedene Tensorzerlegungen, die jeweils in verschiedenen Bereichen der Signalverarbeitung Anwendung finden. In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf zwei Tensorfaktorisierungsmodelle: die Rang-(Lr,Lr,1) Block-Term Decomposition (BTD) und die Multilinear Generalized Singular Value Decomposition (ML-GSVD), die wir in dieser Arbeit vorschlagen. Die ML-GSVD ist eine Erweiterung der Generalized Singular Value Decomposition (GSVD) zweier Matrizen auf den Tensorfall. Die Eigenschaften der ursprünglichen Matrix GSVD machen sie zu einem attraktiven Werkzeug für verschiedene Anwendungen, einschließlich genomischer Signalverarbeitung, MIMO-Relaying, koordinierter Strahlformung, Sicherheit der physikalischen Schicht und Mehrbenutzer-MIMO-Systemen. Da die GSVD jedoch auf zwei Matrizen beschränkt ist, ist ihre Verwendung in der drahtlosen Kommunikation auf zwei Teilnehmer beschränkt. Darüber hinaus hängt dies auch mit der Tatsache zusammen, dass in der Literatur eine Erweiterung der GSVD für mehr als zwei Matrizen fehlte, die auch die Eigenschaften der ursprünglichen Zerlegung erben würde. Daher erweitern wir in dieser Arbeit die GSVD zweier Matrizen auf den Tensorfall unter Beibehaltung ihrer Orthogonalitätseigenschaften und demonstrieren ihre effiziente Anwendung auf Mehrbenutzer-MIMO-Kommunikationssysteme. Wir bieten eine detaillierte Diskussion der ML-GSVD-Unterraumstruktur und schlagen einen Algorithmus zu ihrer Berechnung vor. Darüber hinaus stellen wir drei Anwendungen der ML-GSVD in MIMO Kommunikationssystemen vor: Multiuser Downlink MIMO Systeme mit gemeinsamer Unicast- und Multicast-Übertragung; nicht-orthogonaler Mehrfachzugriff (NOMA); und Mehrbenutzer-MIMO-Broadcast-Systeme mit Ratenaufteilung am Sender (RSMA). Für diese Anwendungen nutzen wir die Struktur der ML-GSVD mit gemeinsamen und privaten Unterräumen und zeigen, wie die Faktoren des ML-GSVD für den Entwurf der Precoder und Decoder genutzt werden können. Im anderen Teil der Arbeit konzentrieren wir uns auf die Rang-(Lr,Lr,1) Block-Term Decomposition. Im Gegensatz zur häufigeren Canonical Polyadic (CP)-Zerlegung wurde die Rang-(Lr,Lr,1) BTD noch nicht so umfassend untersucht und weist noch unerforschte Bereiche auf, beispielsweise ihre effiziente Berechnung. Diese Arbeit stellt die Algorithmen zur Berechnung sowohl einzelner als auch gekoppelter Rang-(Lr,Lr,1) Zerlegungen bereit, indem sie die Verbindungen der BTD- mit CP-Zerlegungen ausnutzt. Der vorgeschlagene SECSI-BTD-Algorithmus (SEmi-algebraic Framework for approximate Canonical polyadic decompositions via SImultaneous Matrix Diagonalizations) umfasst die anfängliche Berechnung der Faktorschätzungen, gefolgt von Clustering- und Verfeinerungsverfahren, die den entsprechenden Rang det BTD-Terme zurückgeben. Darüber hinaus stellen wir einen neuen Ansatz zur Schätzung der multilinearen Rangstruktur des Tensors vor, der auf der Singulärwertzerlegung höherer Ordnung (HOSVD) und k-Means-Clustering basiert. Da der vorgeschlagene SECSI-BTD-Algorithmus keine bekannte Rangstruktur erfordert, aber dennoch die bekannten Ränge nutzen kann, sofern verfügbar, ist er flexibler als die in der Literatur vorhandenen Techniken. Als Anwendung der gekoppelten Rang-(Lr,Lr,1) Zerlegung betrachten wir die Nahfeldlokalisierung in multistatischen MIMO-Radarsystemen. Wir zeigen, wie die BTD zur Parameterschätzung im 3D-Raum basierend auf dem exakten sphärischen Wellenfrontmodell verwendet werden kann. Abschließend betrachten wir die Anwendung des gekoppelten Rang-(Lr,Lr,1) BTD auf die Elektroenzephalogramm- (EEG) und Magnetoenzephalogramm- (MEG) Aufzeichnungen somatosensorisch evozierter elektrischer Potentiale (SEPs) und somatosensorisch evozierter Magnetfelder (SEFs), um die damit verbundenen Signalkomponenten im 200 Hz Band zu trennen. Im Gegensatz zu aktuellen Arbeiten zu diesen Daten faktorisieren wir gemeinsam den gesamten EEG-MEG-Datensatz, einschließlich der Gradiometermessungen, d. h. wir erhalten eine gekoppelte Rang-(Lr,Lr,1) BTD von vier Tensoren (EEG, MEG-MAG, MEG-GRAD1 und MEG-GRAD2). Darüber hinaus liefert diese Arbeit Hintergrundmaterial zu den Grundlagen der multilinearen Algebra, gibt einen Überblick über die grundlegenden Matrix- und Tensorzerlegungen und identifiziert zukünftige Forschungsrichtungen.

The multiple measurement vectors (MMV) problem refers to the joint estimation of multiple signal realizations where the signal samples share a common sparse support over a known dictionary, which is a fundamental challenge in various applications in signal processing, e.g., direction-of-arrival (DOA) estimation. We consider the maximum a posteriori (MAP) estimation of an MMV problem, which is classically formulated as a regularized least-squares (LS) problem with an ℓ2,0 -norm constraint and derive an equivalent mixed-integer semidefinite program (MISDP) reformulation, which can be solved by state-of-the-art numerical MISDP solvers at an affordable computation time. Numerical simulations in the context of DOA estimation demonstrate the improved error performance of our proposed method in comparison to several popular DOA estimation methods.

In this paper, we present a high-resolution direction of arrival (DoA) estimation scheme using compressive measurements for mmWave band communications. We first propose an off-grid refinement algorithm to refine an initial on-grid DoA estimation through a gradient descent search in the beamspace covariance (BSC) domain. Then we integrate the proposed refinement algorithm into the covariance orthogonal matching pursuit (COMP) algorithm, such that an on-grid detected source is firstly refined and then off-grid canceled during the successive iterations. Numerical results show that the proposed method has a lower complexity than the state-of-the-art off-grid compressive DoA estimation method in case of OFDM signals, while it can reliably estimate the DoAs with high accuracy.

There is recently a notable rise in the exploration of pulse-echo ultrasound image reconstruction techniques that address the inverse problem employing sparse signal and rely on a single measurement cycle. Nevertheless, these techniques continue to pose significant challenges with regard to accuracy of estimations. Previous studies have endeavored to decrease the correlation between received samples in each transducer array in order to enhance accuracy of sparsely approximated solutions to inverse problems. In this paper, our objective is to learn the transmission parameters within a parametric measurement matrix by employing an autoencoder, which encodes sparse spatial data with a parametric measurement matrix and subsequently decodes it using Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm (FISTA). Outcomes exhibit superior performance in comparison to both state-of-art random selection of the parameters and conventional plane wave imaging (PWI) scenarios in terms of reconstruction accuracy.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich in interdisziplinärer Weise mit Fragestellungen und anhand von over-the-air Tests mit Lösungsansätzen zur Antennenmesstechnik und Funkkanalemulation sowie mit Testverfahren bei LTE-basierter Mobilkommunikation im Kontext vernetzter Automobile. Die Herausforderung besteht darin, dass der Speisepunkt der Antennen aufgrund des Einbauzustandes im Fahrzeug sowie der fortschreitenden Integration von Antennen und Empfängern nur schwer oder gar nicht zugänglich ist. Durch Nutzung modulierter Kommunikationssignale gelingt es, direkt und ohne komplexe Algorithmen dreidimensionale Gewinn- und Phaseninformation von Fahrzeugantennen im Einbauzustand aus einfachen Leistungsmessungen zu ermitteln. Kenntnis des Phasendiagramms der Antennen ist insbesondere bei der Übertragung mit mehreren Antennen essenziell und wird außerdem für die Bestimmung der Position von Antennen anhand ihres Phasenzentrums benötigt. Nach der Charakterisierung der Strahlungseigenschaften der Antennen werden diese als Teil einer Funkumgebung betrachtet und in der Funkkanalnachbildung berücksichtigt. Für die Bestimmung der Leistungsfähigkeit von Fahrzeugantennen durch die Emulation drahtloser Ausbreitungskanäle wurden im Rahmen dieser Arbeit mittels programmierbarer Funkmodule Alternativen zu etablierten Kanalemulatoren sowie die Zahl und Anordnung von Beleuchtungsantennen für die Nachbildung räumlicher Eigenschaften erforscht. Im Bereich realer und virtueller Fahrtests mit vernetzten Automobilen bestehen die Ergebnisse dieser Arbeit aus einem Messkonzept für virtuelle Fahrtests mit dem Ziel der Nachbildung relevanter Ausbreitungseffekte aus realen Fahrtests. Als relevantes Testszenario wurden die Grenzbereiche zwischen Mobilfunkzellen, bzw. die Nachbarbasisstation als größter Störeinfluss, identifiziert. Anhand gezielter Regelung von Nutz- und Störsignalpegeln im virtuellen Test kann das Verhalten des Testgeräts an den kritischen Stellen in Nähe der Zellränder mit Schwankungen < 5 % nachgebildet werden. Dieses Konzept ermöglicht einen einfachen Test, ohne notwendigerweise detaillierte Kenntnis des Funkkanals haben zu müssen, indem der Fokus auf der Nachbildung von für die Übertragung kritischen Szenarien anstelle der Nachbildung eines spezifischen Funkkanals liegt.

By subsampling optimally in the spatial and temporal domains, ultrasound imaging can achieve high performance, while also accelerating data acquisition and reducing storage requirements. We study the design of experiment problem that attempts to find an optimal choice of the subsampling patterns, leading to a non-convex combinatorial optimization problem. Recently, deep learning was shown to provide a feasible approach for solving such problems efficiently by virtue of the softmax function as a differentiable approximation of the one-hot encoded subsampling vectors. We incorporate softmax neural networks into information theory-based and task-based algorithms, respectively, to design optimal subsampling matrices in Full Matrix Capture (FMC) measurements predicated on compressed sensing theory.

Traditional ultrasound synthetic aperture imaging relies on closely spaced measurement positions, where the pitch size is smaller than half the ultrasound wavelength. While this approach achieves high-quality images, it necessitates the storage of large data sets and an extended measurement time. To address these issues, there is a burgeoning interest in exploring effective subsampling techniques. Recently, Deep Probabilistic Subsampling (DPS) has emerged as a feasible approach for designing selection matrices for multi-channel systems. In this paper, we address spatial subsampling in single-channel ultrasound imaging for Nondestructive Testing (NDT) applications. To accomplish a model-based data-driven spatial subsampling approach within the DPS framework that allows for the optimal selection of sensing positions on a discretized grid, it is crucial to build an adequate signal model and design an adapted network architecture with a reasonable cost function. The reconstructed image quality is then evaluated through simulations, showing that the presented subsampling pattern approaches the performance of fully sampling and substantially outperforms uniformly spatial subsampling in terms of signal recovery quality.

Employing a large number of antennas in conjunction with the exploitation of higher frequencies is a promising solution for improving the rate of future wireless systems. The use of large antenna arrays with high transmission frequencies results in the devices operating in the near-field region of the large-scale antenna arrays. This paper studies near-field beamforming for a multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) millimeter wave (mmWave) communication system. We exploit the distance discrimination potentials of the near-field beamforming to facilitate an efficient de-ployment of high-rate multi-user downlink MIMO mmWave systems. To this end, we study the performance of the near-field beamforming using several precoding schemes. Our numerical results demonstrate a significant performance improvement due to the capability of the near-field beamforming to support reliable communications even for devices that are located at the same angular direction which corresponds to the “worst case” situation.

We propose a robust beamforming design for a reconfigurable intelligent surface (RIS) aided dynamic time-division-duplexing system. The main focus is to design the optimal transmit beamforming vectors and the passive RIS reflection vector to minimize the total transmit power of the downlink cells in the presence of channel imperfections. We consider a conventional worst-case formulation that has deterministic upper bounds on the norms of the channel imperfection. We adopt a semidefinite relaxation (SDR) technique and an S-procedure to reformulate the problem into a semidefinite programming (SDP) form with linear matrix inequality (LMI) constraints. Then, we adopt the alternating optimization approach to update the active transmit beamforming vectors and the passive RIS reflection vector sequentially. Numerical results are presented showing the effectiveness of the proposed method as compared to the non-robust design.

This paper presents novel methods for selecting the best precoding matrix index (PMI) from the Type- I codebook adopted in 5G New Radio (5G NR (gNB) , in terms of the achievable rate for MIMO-BICM systems. To overcome the complexity of dealing with a multi-variable problem with discrete domains, we introduce heuristic algorithms that exploit the Kronecker and DFT structure of the codebook. Our proposed methods utilize a combination of direct estimation and a low-dimensional search to derive the optimal PMI indices, and the singular value (SV) pre-coder serves as an optimal reference. The approach significantly reduces the number of codebook precoder candidates, resulting in a much lower complexity compared to the exhaustive search methods. Simulation results demonstrate the effectiveness of our proposed algorithms in achieving a performance comparable to the performance obtained by an exhaustive search.

The application of artificial intelligence and machine learning (AI/ML) into the wireless physical layer is under discussion at 3GPP. Channel state information (CSI) prediction is among the sub use cases being studied. In this work, we propose an AI/ML CSI predictor that aims to compensate the scheduling delays at the base station. The AI/ML CSI predictor operates at the user equipment side and generates the channel reporting based on its prediction. Our AI/ML CSI predictor is designed for the intended prediction time, e.g., 5 ms, by collecting a few past measurements at the input. Our architecture is flexible regarding the number of physical resource blocks and can be used by all user equipments within the cell. Our results show that the proposed AI/ML CSI predictor has the 90 % normalized squared error performance around −13 dB and less than 1.4 % of the predicted eigenvectors have a squared generalized cosine similarity below 0.9, which is much better than zero order hold.

5G low-earth orbit (LEO) satellite communication plays a crucial role in enhancing the reliability and coverage of wireless connectivity for automated and connected driving. Compactness of user equipment antennas presents a key requirement for automotive mass-market applications offering non-terrestrial connectivity in addition to terrestrial mobile communications. Latest studies reveal the potential for moderate-gain antenna terminals for such applications. We present a circularly polarized 4 × 4 patch antenna array operating at a center frequency of 2S GHz in the 5G new-radio band n257 suitable for LEO satellite communications. The antenna is feasible for integration into the rear spoiler of a car, roof-top shark-fin antenna, or other plastic-covered antenna mounting locations. The embedded array offers 12 dBi measured realized gain and 4 GHz of -10 dB impedance bandwidth. It offers a 3-dB axial-ratio bandwidth of 900 MHz, demonstrating its circular polarization purity along the broadside direction. Realistic link budget calculations predict an uplink data rate of 6 Mbit/s, promising for various automotive mobility applications.

Wireless devices supporting global navigation satellite systems (GNSS) services have become an essential tool in different areas of technology such as agriculture, construction, automotive, etc. Therefore the performance and reliability of such devices are important aspects that need to be addressed in the testing stage during the development of the units. The integration of the Over-the-Air (OTA) testing method with the 3D Wave Field Synthesis (3DWFS) technique offer not only the benefit of having tests under controllable and repeatable conditions but also the ability to recreate complex and realistic scenarios in a controlled environment with full polarimetric support for the testing of wireless devices. This contribution applies this technology to emulate a GNSS scenario within an anechoic chamber. For the results validation, a realistic GNSS outdoor scenario was recorded and compared with the emulated scenario where 3DWFS was applied for each individual satellite. This represents a significant step for the GNSS community and also for the future development and testing of wireless devices.

Virtual validation methods strive to reduce the testing efforts of automated driving functions significantly. However, assuring the fidelity of deployed sensor models based on objective criteria remains an unsolved challenge, especially for radar target detection point clouds, since they are subject to major stochastic fluctuations.This work focuses on the scenario-based derivation of requirements for synthetic radar target detections, which are deduced from sensor data recorded in real-world test drives. Based on these reference data, deviations between the radar point clouds from different recordings are quantified using metrics for both point clouds from single measurement cycles and relative probability distributions for accumulated point clouds. Finally, the suitability of the calculated reference values as adequate metrics of deviations between recorded and simulated sensor data is evaluated.

A bi-isotropic prolate rotational ellipsoid in a homogeneous axial electric field is considered in this paper. By solving of Laplace's and Poisson's equation, the expressions for electric and magnetic scalar potential and electric and magnetic field, inside and outside of an ellipsoid, are completely determined. In the case of bi-isotropic parameter equal to zero, they reduce to known expressions of a pure dielectric ellipsoid. Polarization in the bi-isotropic ellipsoid is determined as well.

We present our new scalable multi-channel and multi-node sounder, the ILMSound G3 . It is configurable in terms of the number of switched Tx and parallel Rx nodes. The basic structures of the Tx and Rx nodes are given with consideration of the measurement system requirements.The ILMSound G3 is validated via a proof of concept measurement at 2.53 GHz in an urban environment. The system was configured as a sounder with two Tx nodes and one Rx node, which records two MIMO links simultaneously. Each node uses an antenna array. The transmitters were moved by cars whereas the receiver was elevated 20 m above the ground by a lifting platform acting as a base station. The used system configuration results in a snapshot rate of approx. 0.5 kHz, which covers the expected time variance of the chosen environment.The measurement results were analyzed using HRPE, providing a parametric description of the specular propagation paths of the radio channel per measurement link. Each estimated path is described by its directions of departure and arrival, delay, Doppler shift, and fully polarimetric complex path weights.

Virtual Drive Test (VDT) is an area of great interest for both scientific research and industry. The objective of VDT is to emulate a real-world communication testing by approximation of defined conditions. VDT can be performed in measurement facilities with over-the-air approaches and channel emulation techniques [1] [2], by simulation-based software-in-the-loop tests [3] or by combining measurement and simulation [4]. For all possible solutions, the challenge of the scientific community is to look for an automated, controllable, repeatable, and reliable procedure, which can considerably reduce testing time and costs. In this paper we present a new VDT technique to evaluate the V2X communications performances based on the combination of measurement and simulation. In particular, the radiation performance of a DUT representing the antenna under test installed on a vehicle is tested in a measurement facility, the radiation pattern (vehicle equipped by the antenna) is integrated in a simulation of a realistic scenario to reproduce a real-world communication testing. The accuracy of the method is validated by comparison with results of measured data from Field Operational Test (FoT) of LTE links [5] [6].

Pockels-Zellen werden zur Modulation von Photonen verwendet und sind ein wesentlicher Bestandteil von Quantencomputern. Herkömmliche Pockels-Zellen-Treiber weisen jedoch bisher eine maximale Pulsrate von nur 100 kHz auf. In dieser Arbeit wurde daher eine Treiberschaltung mit einer höheren Pulsrate für Pockels-Zellen entworfen. Diese besteht aus zwei Teilschaltungen: Die erste erzeugt eine Hochspannung von mehr als 500 V auf der Basis einer Diodenmultiplizierer-topologie; die zweite stellt einen aus zwei zusammengeschalteten GaN-Transistoren aufgebauten Schalter dar, der aus der erzeugten Hochspannung Pulse bildet. Durch messtechnische Verifizierung wurde für die erste Teilschaltung der zum Schalten erforderliche Laststrom und für die zweite die Verlustleistung als begrenzender Parameter ermittelt. Die Arbeit liefert damit einen wichtigen Grundbaustein als Ausgangspunkt für die Entwicklung zukünftiger Pockels-Zellen mit höheren Pulsraten.

In the last decade, the signal processing (SP) community has witnessed a paradigm shift from model-based to data-driven methods. Machine learning (ML) - more specifically, deep learning - methodologies are nowadays widely used in all SP fields, e.g., audio, speech, image, video, multimedia, and multimodal/multisensor processing, to name a few. Many data-driven methods also incorporate domain knowledge to improve problem modeling, especially when computational burden, training data scarceness, and memory size are important constraints.

This publication proposes a parametric data model and a gradient-based maximum likelihood estimator suitable for the description of delay-dispersive responses of multiple dynamic ultrawideband (UWB)-radar targets. The target responses are estimated jointly with the global target parameters range and velocity. The large relative bandwidth of UWB has consequences for model-based parameter estimation. On the one hand, the Doppler effect leads to a dispersive response in the Doppler spectrum and to a coupling of the target parameters that both need to be considered during modeling and estimation. On the other hand, the shape of an extended target results in a dispersive response in range, which can be resolved by the radar resolution. We consider this extended response as a parameter of interest, e.g., for the purpose of target recognition. Hence, we propose an efficient description and estimation of it by a finite impulse response (FIR) structure only imposing a restriction on the target’s dispersiveness in range. We evaluate the approach on simulations, compare it to state-of-the-art solutions, and provide a validation of the FIR model on measurements of a static scenario.

Das „Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH“ (IMMS gGmbH) möchte im Rahmen der Leitanwendung „Sensorsysteme für die In-Vitro-Diagnostik“ die Technologie der zeitaufgelösten Fluoreszenz weiterentwickeln und in verschiedene Applikationen überführen. Bei diesem Verfahren werden für eine hohe Messdynamik der Emission der Fluorophore Pulslichtquellen mit steilen optischen Flanken und hoher optischer Intensitätsdynamik benötigt. Daher empfehlen sich insbesondere Laser als Pulslichtquellen, die für die Anregungsspektren von einigen Fluorophoren jedoch entweder nicht erhältlich oder aber sehr kostenintensiv sind. Aufgrund dessen werden auch Pulslichtquellen mit LEDs zur Anregung der Fluorophore eingesetzt. Da LEDs ein nicht optimales optisches Abklingverhalten aufweisen, müssen optische Filter genutzt werden, um das Anregungslicht der LEDs von dem Emissionslicht der Fluorophore zu trennen. Auch diese Filter sind vergleichsweise kostenintensiv und vergrößern den Aufbau erheblich. Daher soll im Rahmen der vorliegenden Arbeit eine Pulslichtquelle mit LEDs entworfen, aufgebaut und charakterisiert werden, welche eine hohe optische Dynamik vorweist. Mithilfe dieser Pulslichtquelle könnten kostengünstige Standard-LEDs verwendet und auf optische Filter verzichtet werden. Zur Erreichung dieses Ziels wurde eingehend detailliert zu den physikalischen Grundlagen von LEDs recherchiert und relevante Einflussparameter auf das dynamische Schaltverhalten von LEDs herausgearbeitet. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse wurden einige Standard-LEDs ausgewählt. Zusätzlich wurden LED-Pulstreiberschaltungen und Pulsgeneratorschaltungen recherchiert. Anschließend wurden ausgewählte Schaltungen simuliert und mithilfe eines Hochfrequenz-optimierten Layouts auf Leiterplatten aufgebaut. Abschließend wurden sowohl die zuvor ausgewählten LEDs, als auch die aufgebauten Schaltungen sowohl elektrisch, als auch optisch vermessen. Aus den Messungen gingen einige Erkenntnisse hervor, welche am IMMS als Grundlage für einen weiteren Einsatz der zeitaufgelösten Fluoreszenzmessung dienen werden. Das entstandene System ist dabei sehr kompakt und lässt sich in bereits bestehende Aufbauten problemlos integrieren. Das Fazit der Messungen war eine deutliche Verbesserung der optischen Dynamik und der optischen Schaltzeiten der LEDs.

Mit dem rasanten Wachstum des Video-Streaming-Verkehrs in den letzten Jahren ist die Optimierung der Bereitstellung von Inhalten für die Anbieter von Streaming-Diensten von entscheidender Bedeutung geworden. Die Entlastung der sogenannten Content Delivery Networks (CDN) ist ein zentrales Anliegen und daher ist eine effiziente Cache-Verwaltung von zentraler Bedeutung. Gleichzeitig ist es wichtig, eine hohe Qualität bei optimaler Nutzung der Ressourcen aufrechtzuerhalten. Um dieses Hindernis zu beseitigen, wird in dieser Arbeit ein Cachemodell vorgeschlagen, das eine Mischung aus einer Technik zur Verwaltung des Netzwerkverkehrs namens HeavyKeeper und einer hochmodernen Cache-Räumungspolitik namens TinyLFU einsetzt. TinyLFU nutzt die Bloom-Filter-Theorie, um ein Element als Gewinner oder Verlierer zu deklarieren und es dementsprechend im Cache zu belassen oder es daraus zu entfernen. Der HeavyKeeper, der Teil des Verbunds ist, identifiziert außerdem, ob es sich bei dem Cache-Gewinner oder -Verlierer um einen sogenannten "Heavy Hitter" handelt. Der Identifizierungsprozess erfolgt über ein gewichtsbasiertes System, das die Komponenten Häufigkeit, Aktualität und Datenvolumen des Datensatzes gewichtet. Auf der Grundlage dieses doppelten Filterungsprozesses werden die am meisten benötigten Elemente im Cache gespeichert. Wenn ein Medienmanifest angefordert wird, wird zunächst überprüft, ob es sich im Cache befindet. Wenn das Element nicht im Cache vorhanden ist, wird es an das CDN weitergeleitet. Um das vorgeschlagene Cachemodell zu bewerten, wurde ein Simulations-Setup mit fünf anderen Cache-Richtlinien installiert. Die Simulation wird in drei verschiedenen Szenarien durchgeführt. Bei der Bewertung mit einer erhöhten Anzahl von Benutzeranfragen schneidet das vorgeschlagene Cachemodell besser als die anderen bestehenden und traditionellen Cache-Räumungsstrategien ab. Simulationen mit den beiden anderen Szenarien lassen auf Verbesserungsmöglichkeiten schließen, doch die aufgezeichneten Cache-Trefferquoten bewegen sich mit dem neuartigen Cachemodell in Richtung einer überdurchschnittlichen bis mittelmäßigen Leistung. Mit entsprechenden Anpassungen bei der Gewichtung und der Anzahl der Heavy Hitter könnte die Cache-Performance des vorgeschlagenen Cache-Modells ausgereift werden und die anderen Cache-Räumungsstrategien übertreffen. Darüber hinaus leistet die Arbeit auch einen Beitrag zur Zeitreihenvorhersage und -analyse, die für das Verständnis des Streaming-Verkehrsverhaltens von Bedeutung ist. Die Verkehrsanalyse ermöglicht die Zwischenspeicherung geeigneter Medieninhalte zu geeigneten Zeitpunkten, wodurch die Betriebskosten und der Bandbreitenverbrauch gesenkt werden können. Das vorgeschlagene Cachemodell erweist sich als effektiver Kandidat für eine Cache-Räumungspolitik und mit der entsprechenden Verfeinerung kann es als Basis für kommende Herausforderungen und Innovationen im Videostreaming dienen.

The extension of low-earth orbit (LEO) services to non-terrestrial mobile communications has huge potential for eliminating network white spots and providing high-speed, low-latency links with worldwide geographic coverage. State-of-the-art user terminals for mobile platforms are too large for integration into a passenger vehicle. Antenna elements loaded with a dielectric superstrate could potentially lead to a considerable miniaturization of the user terminal. As per link budget calculations, an array with a gain of 27 dBi is necessary to ensure a throughput of 25 Mbps in the downlink at the Ku-band. A conventional array with a gain of 6 dBi per element, assuming a 12 × 12 arrangement with half-wavelength spacing, would require a footprint of 36 λ2 at 10 GHz to achieve this target and appears unsuitable for automotive integration. This paper proposes a low-profile, dual-band, dual-polarized, vertically stacked patch antenna with superstrate loading and shows that the inclusion of the superstrate improves the antenna’s gain by at least 3 dB. Therefore, compared to a conventional array, a superstrate-loaded array would need only half of the number of elements to meet the target gain, thus occupying only half of the surface area, and offers better integration for automotive applications. Requiring half of the number of elements also implies considerably reduced design complexity and cost.

In dieser Arbeit wird anhand von Recherchen ein Leitfaden zum Aufbau eines 5G-Campusnetzes erstellt. In der heutigen Zeit wird die mediale Kommunikation zwischen Menschen, Mensch-Maschine sowie Maschine zu Maschine immer relevanter. Da die Anzahl von vernetzten Geräten in bestimmten Bereichen stark zunimmt, ist die Weiterentwicklung des Mobilfunks unerlässlich. Mit der fünften Generation des Mobilfunks (5G) gibt es nun auch die Möglichkeit eines Campusnetzes. Dabei handelt es sich um ein räumlich begrenztes Netz. Die Gestaltung eines solchen 5G-Campusnetzes kann in vielen Varianten umgesetzt werden. Beispielsweise kann es in einem völlig abgekapselten Netz mit eigener Konfiguration und Verwaltung realisiert werden. Auch ist es möglich, einen abgetrennten Bereich innerhalb eines bestehenden Mobilfunknetzes zu nutzen. In diesem Fall ist der Anbieter des Mobilfunknetzes der Verwalter des 5G-Campusnetzes. Weiterhin werden der Ablauf der Beantragung sowie die gesetzlichen und technischen Rahmenbedingungen betrachtet.

This paper proposes a centralized autonomous intersection management scheme for heterogeneous connected vehicles (HCVs). Contributions of this work are as follows. First, we sustainably classify heterogeneous vehicles with their distinctive safety-related characteristics. Second, we conduct a safe and efficient coordination algorithm with respect to some criteria such as vehicle types, road priorities and right of way rules. Third, we consider the impact of different road conditions, vehicle characteristics, load, and braking technology on the system performance. Forth, we demonstrate the efficiency of the system under various traffic densities with symmetric and asymmetric vehicle distribution. Besides, system performance is to be compared with traffic lights (TLs) scenarios in terms of throughput, average travel time (ATT), intersection busy time (IBT), channel busy rate (CBR), and packet loss rate (PLR) in various road conditions.

Durch die fortschreitende Technologie nimmt das in bildgebenden Anwendungen er- zeugte Datenvolumen stetig zu. Dies ist besonders bei drahtlosen Sensoren im Rahmen des Internet of Things bemerkbar. Das zugrunde liegende Netzwerk dieser Geräte muss entsprechend im Stande sein, solche Datenmengen durch Mobilkommunikation anwendungsgerecht zu übertragen. Besonders für die Vernetzung größerer Areale bieten etablierte Standards, wie Wi-Fi und Bluetooth, mittlerweile eine Vermaschung ihrer Netzwerke an, bei der sich alle Geräte untereinander verbinden. Inwiefern sich daher nun diese beiden Standards für vermaschte Netzwerke eignen, um anspruchsvolle Daten, wie audiovisuelle Echtzeit-Datenströme, zu übertragen, war die zu beantwortende Kernfrage dieser Arbeit. Dafür wurden die Standards neben einem theoretischen Vergleich auch praktisch in verschiedenen Szenarien auf ihre Eignung untersucht. In den Szenarien wurden dabei mit zunehmender Gerätezahl nach Möglichkeit die für audiovisuelle Da- tenübertragungen besonders ausschlaggebenden Kennzahlen Latenz, Jitter, Durchsatz und Paketverlustrate gemessen. Die Ergebnisse wurden anschließend verglichen, be- wertet und in bisherige relevante Veröffentlichungen eingeordnet. Es resultierte, dass der zu Wi-Fi zugehörige Standard IEEE 802.11s durchaus geeignet ist, um audiovisu- elle Echtzeit-Datenströme zu übertragen. In allen Szenarien konnten die festgelegten Grenzwerte der Kennzahlen eingehalten werden. Der zu Bluetooth zugehörige Stan- dard Bluetooth Mesh hingegen eignet sich nach aktuellem Stand noch nicht für solche Übertragungen. Lediglich eine Übertragung von Echtzeit-Audiodaten könnte unter den richtigen Bedingungen möglich sein. Da Bluetooth Mesh jedoch noch relativ jung ist, ist eine zukünftige Eignung für audiovisuelle Echtzeit-Datenströme nicht auszuschließen.

Angiography is a very informative method for physicians such as cardiologists, neurologists and neuroscientists. The current modalities experience some shortages, e.g., ultrasound is very operator dependent. The computerized tomography (CT) and magnetic resonance (MR) angiography are very expensive and near infrared spectroscopy cannot capture the deep arteries. Microwave technology has the potential to address some of these issues while compromising between operator dependency, cost, speed, penetration depth and resolution. This paper studies the feasibility of microwave signals for monitoring of arteries. To this aim, a homogenous phantom mimicking body tissue is built. Four elastic tubes simulate arteries and a mechanical system creates pulsations in these arteries. A multiple input multiple output (MIMO) array of ultra-wideband (UWB) transmitters and receivers illuminates the phantom and captures the reflected signals over the desired observation time period. Since we are only interested in the imaging of dynamic parts, i.e., arteries, the static clutters can be suppressed easily by background subtraction method. To obtain a fast image of arteries, which are pulsating with the heartbeat rate, we calculate the Fourier transform of each channel of the MIMO system over the observation time and apply delay and sum (DAS) beamforming method on the heartbeat rate aligned spectral component. The results show that the lateral and longitudinal images and motion mode (M-mode) time series of different points of phantom have the potential to be used for diagnosis.

Mit der rasanten Zunahme drahtloser Dienste und dem Einsatz von Antennendiversitätstechniken zur Erzielung höherer Datenraten oder Dienstzuverlässigkeit ist die Zahl der in Pkw zu installierenden Antennen nicht mehr unbedeutend und nimmt weiter zu. Gleichzeitig wird es immer schwieriger, geeignete Montageplätze für diese Antennen zu finden, da die Zahl der Montageplätze im Auto nicht parallel zur Zahl der zu installierenden Antennen gewachsen ist; Autos sind nach wie vor meist Metallkästen, mit einigen wenigen Kunststoffteilen und Glasscheiben die die Integration von Antennen ermöglichen. Die meisten dieser Teile wurden bereits zu diesem Zweck verwendet, die B-Säulen-Kunststoffabdeckungen wurden jedoch bisher nicht für die Antennenintegration berücksichtigt. In dieser Arbeit werden nicht nur die Vorteile der B-Säulen-Kunststoffabdeckungen als Antenneneinbauort gegenüber anderen Orten hervorgehoben, sondern auch die damit verbundenen Herausforderungen untersucht, insbesondere der begrenzte Platz für die Antennenintegration und die unmittelbare Nähe der eingebauten Antenne zum Metallchassis des Fahrzeugs. Letzteres führt zu einer starken elektromagnetischen Kopplung zwischen der Antenne und der Fahrzeugkarosserie, was sich auf die Antenneneigenschaften wie Impedanzanpassung und realisierten Gewinn auswirkt. In den folgenden Kapiteln werden die zugrundeliegenden Entwurfsprinzipien, die Theorie und die Messungen neuartiger, flacher, konformer und metalloberflächentoleranter Mobilfunkantennen vorgestellt, nämlich die Einzelband-Di-Patch-Antenne und eine koplanar gestapelte, mit Mikrostreifenleitungen gekoppelte Multibandantenne, die die oben genannten Herausforderungen adressieren und überwinden. Zusätzlich wird in der zweiten Hälfte dieser Arbeit eine high impedance surface basierte Dipolantennenlösung vorgestellt. Die Simulations- und Messergebnisse der nicht integrierten und der integrierten Versionen der vorgestellten Antennen, einschließlich der LTE-MIMO-Datenratenmessungen, die im vorletzten Kapitel vorgestellt werden, sprechen nicht nur für die Eignung dieser Antennen für flache, metallnahe Oberflächenanwendungen im Allgemeinen, sondern zeigen auch, dass die B-Säulen- Kunststoffabdeckungen einen sehr geeigneten neuen Antennenintegrationsort für mobile Kommunikationsanwendungen im Automobil darstellen.

Intelligent devices and equipment have affected almost all aspects of our life and behavior. The type of connection and the manner of communication between this large volume of devices has caused the emergence of a vast field in the Internet called the Internet of Things, which significantly highlights the issue of energy management and increases the lifetime of networks. Complex communications, especially in mobile networks, have generated many challenges for network designers. To solve these challenges, the Software Defined Networking (SDN) paradigm has reduced the overhead in the devices caused by processing and computing by adding new capabilities to mobile IoT networks. This technique transfers energy-consuming tasks to the central controller, which manages continuous topological changes of the network in dynamic environments. This paper presents a new routing approach called Intelligent Energy-aware Routing Protocol in Mobile IoT Networks based on SDN (IERMIoT), which tries to manage the dynamic changes of topology due to the movement of mobile nodes to increase the network’s lifetime and prevent energy dissipation. For this purpose, it defines clusters of nodes and uses an intelligent evolutionary algorithm to determine the number of clusters required in the network and their balanced distribution in the dynamic environment. Also, this approach considers a mechanism to reduce the overhead of control packets and routing packets, which significantly affects the energy consumption of nodes. The simulation results indicate the proposed solution’s effectiveness compared to other simulated approaches with respect to packet delivery rate, average energy consumption, network lifetime, number of alive nodes, coverage, and routing overhead.

We consider the joint design of the active and passive beamforming for a reconfigurable intelligent surface (RIS) aided dynamic time-division-duplexing (DTDD) wireless network. An alternating optimization (AO) method is proposed. To reduce the high signaling overhead involved in the centralized solution for the active beamforming design, a distributed coordinated beamforming based on the alternating direction method of multipliers (ADMM) is proposed. The Semidefinite Programming (SDP) technique is adopted for the design of the passive reflection matrix of the RIS. Our design objective is to maximize the minimum signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) of the downlink users while satisfying the total power constraint of the downlink base stations and guaranteeing that the maximum interference seen by the uplink users due to the transmission of the downlink cells is below a pre-defined level. Our numerical results demonstrate that the proposed algorithm converges to the centralized solution in a reasonable number of iterations.

Präzisionsbearbeitung ist ein Fertigungsprozess, der zur Herstellung hochpräziser und eng tolerierter Bauteile eingesetzt wird. Die Überwachung des Prozesses ist entscheidend, um die Effektivität und Qualität der Präzisionsbearbeitungsoperationen zu gewährleisten. Schleifbrand, der auf übermäßige Wärmeerzeugung während des Schleifprozesses verweist und Oberflächenschäden sowie eine Verringerung der Produktqualität verursachen kann, ist eine der häufigsten Fehlerquellen, die bei solchen Verfahren auftreten können. Schleifbrand muss während des Prozesses mit geeigneten Techniken überwacht werden, um ihn zu vermeiden und zu reduzieren. Die Verwendung von Sensoren zur Erfassung verschiedener Datenarten, einschließlich Vibration, Strom und akustischer Emissionssignale, die zur Analyse des Schleifprozesses beitragen können, ist eine typische Methode der Prozessüberwachung. Solche Signale werden mit spezialisierten Sensoren erfasst und in dieser Arbeit als Daten für zusätzliche Analysen verwendet. Anschließend ist eine Vorverarbeitung erforderlich, um die Analyse der gesammelten Sensordaten zu verbessern. Dabei werden die Daten gereinigt und geordnet, um Rauschen zu entfernen, signifikante Segmente zu identifizieren und sinnvolle Merkmale zu extrahieren. Durch dieses Vorverarbeitungsverfahren wird eine konzentriertere und genauere Untersuchung des Schleifprozesses ermöglicht, die zusätzlichen Analysen und präzise Interpretationen zulässt. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Vorverarbeitung eines selbst generierten Signals mit bekannten zeitlichen und frequenzspektralen Eigenschaften. Es erfolgt ein Vergleich der Leistung mehrerer Zeit-Frequenz-Transformationsmethoden, die auf dieses selbst generierte Signal angewendet werden, wie beispielsweise die Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT), kontinuierliche Wavelet-Transformationen (CWT), Wigner-Ville-Verteilung (WVD) und Synchrosqueezing-Transformation (SST). Es erfolgt auch eine genaue Bewertung der Zeit-Frequenz-Darstellung (TFR) des Signals. Es wird auch untersucht, wie verschiedene Zeit-Frequenz-Transformationsalgorithmen zur Prozessüberwachung verwendet werden können, beispielsweise zur Erkennung von Schleifbrand. Diese Studie untersuchte verschiedene Zeit-Frequenz-Transformationsmethoden zur Bestimmung von Merkmalen des Schleifbrands. Die STFT zeigte regelmäßig eine zuverlässige TFR-Konstruktion mit geringem MSE und reduzierter Renyi-Entropie, wodurch Eigenschaften des Signals mit geringerer Unvorhersagbarkeit erfasst wurden. Im Vergleich dazu war die kontinuierliche Wavelet-Transformation (CWT) unregelmäßiger. Mit ihrer guten Gesamtleistung und schnelleren Verarbeitung hat sich die STFT-Methode als eine geeignete Wahl für Echtzeitüberwachungsanwendungen herausgestellt. Diese Erkenntnisse tragen zur Zeichenerkennung bei Schleifbrand bei und unterstreichen das Potenzial des STFT-Ansatzes. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um alternative Methoden für die Hochfrequenz-Signalverarbeitung unter Berücksichtigung von Genauigkeit, Unvorhersagbarkeit und Rechenzeit zu erforschen.

In modernen Kommunikationssystemen hat sich das Clustering verschiedener Parameter des Kommunikationssystems als ein zukunftsweisendes Thema im Bereich der Kanalmodellierung herauskristallisiert. Im Vergleich zu traditionellen Clustering-Algorithmen können auf neuronalen Netzwerken basierende Clustering-Algorithmen bestimmte Merkmale in den Daten erkennen, die möglicherweise unbemerkt bleiben. Ziel dieser Arbeit ist es zu untersuchen, ob Zehntausende von Momentaufnahme-Parametern, die aus einem Kanalmessgerät gewonnen wurden, geographische Clusterphänomene aufweisen und die Ursachen für die beobachteten Muster zu erklären. Nach der Vorverarbeitung der Daten zu einem rasterbasierten Datensatz wird ein variationaler, faltender Autoencoder entwickelt, um End-to-End-Clustering durchzuführen. In diesem Clustering-Prozess werden die Verlustfunktionen des variationalen Autoencoders und der Clustering-Schicht gemeinsam durch Rückverbreitung gelernt. Die Ergebnisse zeigen, dass die mit der RIMAX-Methode geschätzten Momentaufnahme-Parameter tatsächlich geographische Clustering- phänomene aufweisen. Die Qualität der Clusterbildung variiert erheblich unter verschiedenen Umweltbedingungen. Basierend auf den Visualisierungskarten analysieren und diskutieren wir die möglichen Gründe für dieses Phänomen.

The block-term decompositions (BTD) represent tensors as a linear combination of low multilinear rank terms and can be explicitly related to the Canonical Polyadic decomposition (CPD). In this paper, we introduce the SECSI-BTD framework, which exploits the connection between two decompositions to estimate the block-terms of the rank-(Lr, Lr, 1) BTD. The proposed SECSI-BTD algorithm includes the initial calculation of the factor estimates using the SEmi-algebraic framework for approximate Canonical polyadic decompositions via SImultaneous Matrix Diagonalizations (SECSI), followed by clustering and refinement procedures that return the appropriate rank-(Lr, Lr, 1) BTD terms. Moreover, we introduce a new approach to estimate the multilinear rank structure of the tensor based on the HOSVD and $k$-means clustering. Since the proposed SECSI-BTD algorithm does not require a known rank structure but can still take advantage of the known ranks when available, it is more flexible than the existing techniques in the literature. Additionally, our algorithm does not require multiple initializations, and the simulation results show that it provides more accurate results and a better convergence behavior for an extensive range of SNRs.

Sparse arrays are known to achieve an increased number of degrees-of-freedom (DOFs) for direction-of-arrival (DOA) estimation, where an augmented virtual uniform array calculated from the correlations of sub-Nyquist spatial samples is processed to retrieve the angles unambiguously. Nevertheless, the geometry of the derived virtual array is dominated by the specific physical array configurations, as well as the deviation caused by the practical unforeseen circumstances such as detection malfunction and missing data, resulting in a quite sensitive model for virtual array signal processing. In this paper, we propose a novel sparse array DOA estimation algorithm via structured correlation reconstruction, where the Nyquist spatial filling is implemented on the physical array with a compressed transformation related to its equivalent filled array to guarantee the general applicability. While the unknown correlations located in the whole rows and columns of the augmented covariance matrix lead to the fact that strong incoherence property is no longer satisfied for matrix completion, the structural information is introduced as a priori to formulate the structured correlation reconstruction problem for matrix reconstruction. As such, the reconstructed covariance matrix can be effectively processed with full utilization of the achievable DOFs from the virtual array, but with a more flexible constraint on the array configuration. The described estimation problem is theoretically analyzed by deriving the corresponding Cramér-Rao bound (CRB). Moreover, we compare the derived CRB with the performance of the virtual array interpolation-based algorithm. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in terms of DOFs, resolution, and estimation accuracy.

Antenna arrays and spatial processing techniques are among the most effective countermeasures against interference. Here, we demonstrate a new array concept consisting of spatially-distributed subarrays that are small enough to fit inside the non-metallic parts of an automobile. This will facilitate concealed installation of these devices in bumpers or side mirrors, which is a strict requirement of the industry and preferred by the customers. Using beamforming algorithms, this array was proven to be robust against jammers in the L1 band. The large distances between the individual antenna elements resulted in a non-negligible baseband delay that violated the narrowband assumption and increased with bandwidth. Hence, this paper demonstrates the influence of a jammer in the L5 band. Space-time adaptive processing that allows for compensation of the delays was introduced and analyzed. Improvements in interference mitigation capabilities were assessed and compared to those of pure spatial state-of-the-art implementation. Real-life measurement data was used to ensure realistic results.

Radio frequency exposure measurements in the surroundings of two mobile radio base stations were performed before and after their upgrade to 5G to investigate exposure changes. The measurements were carried out in an urban environment in Berlin, and a 5G Dynamic Spectrum Sharing (DSS) base station and a 5G massive MIMO base station were investigated. At the first base station, a previous UMTS system was replaced by a DSS system (LTE and 5G share common resources) with unchanged total transmission power. The maximum possible exposure at five out of six measurement points remains unchanged within the measurement uncertainty. At the second base station under investigation, a 5G massive MIMO antenna technology was additionally installed to an existing mobile radio system. Here, maximum possible exposure increases of 6 to 11 dB occur at the investigated measurement points. A parallel recording of the 5G instantaneous exposure at the massive MIMO station shows that the exposure without provoking traffic load (signalization only) and at low traffic load exploits only 5-10% of the maximum exposure in terms of field strength.

Established methods for determining the electromagnetic field exposure of mobile radio small-cell base stations to the general public are currently based either on numerical far-field computation or on field strength measurement at selected evaluation points. It means that they are not capable of providing a realistic 3-dimensional near-and far-fleld evaluation of mobile radio small-cell base stations. For this reason, a promising hybrid exposure assessment approach - which combines antenna nearfield pattern measurements and numerical computations under varying environmental conditions - was specially adapted to small cells. While the conservatively determined measurement uncertainty of ± 3 dB is comparable to already established methods such as electric field probe measurement, the hybrid assessment offers novel possibilities in terms of flexibility. By moving exposure assessment into a virtual domain, complex installation scenarios or varying antenna operation parameters can typically be investigated within a simulation environment, so that complex measurement campaigns may be substituted by hybrid assessment.

This paper presents and compares real locomotive and scaled mock-up antenna measurements to investigate the reliability of scaled model measurements and to evaluate the impact of the locomotive chassis on the performance of the installed antennas. Three different operational frequencies and two distinct mounting positions at the center and front of the locomotives were selected for comparison. Fair comparability between patterns is observed with a similarity factor above 64%. The deviations between patterns arise from different geometries and installed superstructures. However, the results reveal coherent findings, particularly the significant impact of locomotive chassis, roof geometries, and superstructures on the radiation patterns. This impact becomes more pronounced at higher frequencies. Moreover, the front position results show strong distortions in patterns compared to the center position. The results imply that when analyzing the installed locomotive antenna pattern beside the chassis, the impact of superstructures and the impact of the mounting position must be carefully considered.

At measurement points (MP) with a line of sight (LOS) to the base station, measurement and extrapolation procedures already exist to determine the maximal exposure in the vicinity of 5G massive MIMO base stations. However, for MPs with non-LOS (NLOS) to the base station, incorrect estimations of the maximal exposure have been found. Based on the theoretical preliminary considerations in part 1 of this paper, the exposure at outdoor NLOS MPs has been determined at 63 MPs in the vicinity of seven Huawei base stations. The gain correction factors previously used by assuming free-space propagation have been compared with the actual gain correction factors derived from the measurements. It is shown that the resulting misestimation and the actual gain correction factors depend on the distance between the MP and the base station. On the basis of this, generalised extrapolation factors are derived for NLOS MPs. Theoretical and numerical investigations are explained in detail in the accompanying paper "part 1".

In the present paper we introduce novel ultra-wideband (UWB) dual-polarized double-directional measurements at sub-THz (300 GHz) in an access point to inside of machine application in an industrial scenario. The results show a sparse spatial/temporal channel with multiple paths from the different metallic objects and their influence on polarization. In addition, different LOS blockage situations were investigated, showing the presence of alternative paths for communications.

To accurately model a communication channel using channel sounding technique, having dual-polarized antenna elements and low mutual coupling between them is required. In this work a Defected Ground Structure (DGS) is proposed to reduce the mutual coupling between two dual polarized mmWave antenna elements in an array structure. The defected ground is made of etched C-shape slots. The presence of the DGS has a strong impact on H-plane coupling where a suppression of 35 dB is achieved, while the reduction of E-plane coupling is about 4 dB. The unwanted effect on the radiation patterns is negligible and the back radiation is not increased.

Purpose The purpose of this paper is to present an alternative modeling approach in terms of the determination of a physically equivalent circuit model for one-dimensional (1D) planar metamaterials in the high-frequency regime, without a postprocessing optimization procedure. Thereby, an efficient implementation of physical relationships is aimed. Design/methodology/approach In this paper, a method based on quasi-stationary simulations and mathematical conversions to derive the values for a physically equivalent circuit model is proposed. Because the electromagnetic coupling mechanisms are investigated in detail, a simplification for the considered multiconductor transmission line structure is achieved. Findings The results show that the proposed modeling approach is an efficient and physically meaningful alternative to classical full-wave simulation techniques for the investigated inhomogeneous transmission line structure in both the time domain as well as in the frequency domain. In the course of this, the effort is reduced while a comparable accuracy is maintained, whereby specific coupling mechanisms are considered in circuit simulations. Originality/value The process to obtain information about physically interpretable lumped element values for a given structure or to determine a layout for known ones is simplified with the aid of the proposed approach. An advantageous adaption of the presented procedure to other areas of application is well conceivable.

In this paper, we present a precoder design for multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) broadcast systems with rate splitting at the transmitter. The proposed scheme applies to both underloaded and overloaded communication systems and supports the transmission of multiple common and private streams. We show how the generalized singular value (GSVD) and multilinear generalized singular value (ML-GSVD) decompositions can be used to define the number of common and private streams and adjust the message split. Additionally, we present transmit precoding and receive combining designs that allow the simultaneous transmission of common and private streams but do not require successive interference cancellation (SIC) at the receivers and can be used in cases where the total number of streams does not exceed the number of transmit antennas.

Radio based positioning of a user equipment (UE) based on deep learning (DL) methods using channel state information (CSI) fingerprints have shown promising results. DL models are able to capture complex properties embedded in the CSI about a particular environment and map UE’s CSI to the UE’s position. However, the CSI fingerprints and the DL models trained on such fingerprints are highly dependent on a particular propagation environment, which generally limits the transfer of knowledge of the DL models from one environment to another. In this paper, we propose a DL model consisting of two parts: the first part aims to learn environment independent features while the second part combines those features depending on the particular environment. To improve transfer learning, we propose a meta learning scheme for training the first part over multiple environments. We show that for positioning in a new environment, initializing a DL model with the meta learned environment independent function achieves higher UE positioning accuracy compared to regular transfer learning from one environment to the new environment, or compared to training the DL model from scratch with only fingerprints from the new environment. Our proposed scheme is able to create an environment independent function which can embed knowledge from multiple environments and more effectively learn from a new environment.

Demodulation Referenzsignale (DM-RS) ermöglichen die kohärente Demodulation von physikalischen Kanälen in Systemen der fünften Generation (5G NR). Für multi-Layer-Übertragungen von physikalischen Kanälen ist jeder Layer assoziiert mit einem DMRS-Port, der im Zeit-Frequenzgrid des Transportblocks des physikalischen Kanals eingebettet ist. Ein Ziel dieser Arbeit ist die Erhöhung der Anzahl der verfügbaren DMRS-Ports eines 5G-Systems ohne die Erhöhung des DMRS-Overheads. Dieses erlaubt einer Basisstation (gNodeB) mehr Nutzer zu bedienen und erhöht die spektrale Effizienz von Uplink- oder Downlink-Übertragungen. In 5G Rel.15 werden bis zu 12 orthogonale DMRS-Ports unterstützt. In 3GPP Rel.18 wird die Erhöhung der DMRS-Ports bei gleichbleibendem Overhead untersucht. In dieser Arbeit werden verschiedene Methoden zur Erhöhung der Anzahl der DMRS-Ports untersucht sowie bezüglich ihrer Leistungsfähigkeit in Link- und Systemlevel-Simulationen miteinander verglichen. Zwei Methoden werden hierzu miteinander verglichen: längere Orthogonale Cover Codes (FD-OCC) als in 3GPP Rel. 15 und dünn-besetzte DMRS Resource-Allokationen im Frequenzbereich. Das FD-OCC ermöglicht die Orthogonalisierung von verschiedenen DMRS-Ports in der Code-Domain, wobei die DMRS-Sequenzen zu gleichen Zeit-Frequenz-Ressourcen gemappt werden. Für FD-OCC werden Hadamard- und Diskrete-Fourier-Transforms (DFT)-Ansätze untersucht. Ergebnisse aus Linklevel-Simulationen belegen, dass die erweiterten FD-OCC Ansätze eine ähnliche Performance wie die vorhandenen Rel. 15 Strukturen bzgl. der Kanalschätzung aufweisen. Eine dünnbesetzte Allokation der DMRS führt zu einer Verringerung der Leistungsfähigkeit bei Kanälen mit hohem Delay-Spread. Der Vergleich verschiedener FD-OCC-Längen für verdichtete DMRS-Strukturen mit Rel.15-Länge-2-OCC-Sequenz über verschiedene Interferenzniveaus hinweg wird ebenfalls in der Arbeit vorgestellt, um den Einfluss der Interferenz auf die verwendete OCC-Art und -Länge zu analysieren.

In this article, we propose an evolved system design approach to ultra-wideband (UWB) radar based on pseudo-random noise (PRN) sequences, the key features of which are its user-adaptability to meet the demands provided by desired microwave imaging applications and its multichannel scalability. In light of providing a fully synchronized multichannel radar imaging system for short-range imaging as mine detection, non-destructive testing (NDT) or medical imaging, the advanced system architecture is presented with a special focus put on the implemented synchronization mechanism and clocking scheme. The core of the targeted adaptivity is provided by means of hardware, such as variable clock generators and dividers as well as programmable PRN generators. In addition to adaptive hardware, the customization of signal processing is feasible within an extensive open-source framework using the Red Pitaya® data acquisition platform. A system benchmark in terms of signal-to-noise ratio (SNR), jitter, and synchronization stability is conducted to determine the achievable performance of the prototype system put into practice. Furthermore, an outlook on the planned future development and performance improvement is provided.

In der Automobilindustrie werden verschiedene architektonische Sicherheitsmuster entwickelt, um sicherheitskritische Systeme zu entwerfen. Bei autonom fahrenden Fahrzeugen (ADV) entwickeln sich die Fahrzeugsysteme vom Fahrer zum fahrerlosen System. Daher ist die Sicherheit eine der wichtigsten Anforderungen von ADV. Bei ADV kann es zu Situationen wie Sensor- oder Softwarefehlern kommen, die die Funktionalität des Fahrzeugs beeinträchtigen. Dieser Fehler muss rechtzeitig behoben werden, um einige der Risikobedingungen zu entschärfen. Dies kann mit dem Anwendungsfall des telegesteuerten Fahrens geschehen, bei dem die Kontrolle des Fahrzeugs vom Fahrzeug auf den menschlichen Fahrer übertragen wird. Die zugrundeliegenden Technologien erfüllen jedoch noch nicht die Sicherheitsanforderungen. Darüber hinaus verwenden technologische Fortschritte wie softwaredefinierte Fahrzeuge (SDV) eine Cloud-basierte Anwendungsentwicklung von Fahrzeugsoftware unter Verwendung containerbasierter Technologien. Kubernetes (K8s) ist eine Orchestrierungslösung, die containerisierte Anwendungen verwalten kann. Sie wurde jedoch ursprünglich nicht für Sicherheitsanwendungen entwickelt und entspricht nicht den Sicherheitsaspekten der ADV. Um den Sicherheitsaspekten der ADV gerecht zu werden, wurde ein Konzept entwickelt, das das M-aus-N-Sicherheitsmuster in K8s realisiert. Zunächst werden die Sicherheit im Automobilbereich, der Anwendungsfall des telegesteuerten Fahrens und dessen Sicherheitsanforderungen, K8s und deren Eigenschaften sowie die Sicherheitsmuster im Automobilbereich vorgestellt. Darüber hinaus werden die sicherheitsunterstützenden Merkmale von K8s analysiert, um die Sicherheitsmuster innerhalb von K8s zu realisieren, indem die Sicherheitsanforderungen des Anwendungsfalls des ferngesteuerten Fahrens berücksichtigt werden, und es werden ihre Grenzen aufgezeigt. Auf diese Weise wurde ein Konzept zur vollständigen Realisierung des M-aus-N-Sicherheitsmusters innerhalb von K8s erstellt, implementiert und das Konzept anhand von Bewertungsparametern wie End-to-End-Lieferzeit und Fehlererkennungszeit auf seine Leistung hin bewertet. Abschließend wird festgestellt, dass das entwickelte Konzept dazu beiträgt, das M-aus-N-Sicherheitsmuster innerhalb der K8s zu realisieren, und dass es bei Auftreten eines Fehlers die notwendige Fehlerreaktion zur Sicherung der Anwendung ermöglicht. Es erhöht jedoch die Ende-zu-Ende-Lieferzeit, indem es eine Verzögerung verursacht, die die Leistung beeinträchtigt.

Due to increasingly complex and automated manufacturing processes, the demands on the control parameters of these processes are also increasing. In many applications, such a parameter is the fill quantity, whose precise determination is of ever growing importance. This paper shows with which accuracy and precision an M-sequence ultra-wideband radar can determine levels in small metallic and non-metallic containers with contact-based and contactless measurements. First, the principle of level measurement using guided wave radar is explained and the measurement setup is described. Afterward, the measurement results are shown and discussed. The measurements show that the level can be measured with an accuracy of better than 0.5 mm. In addition, level fluctuations can be detected with a precision of 3 μm. Based on the results of the guided wave radar, the possibilities of volumetric contactless measurement using an electrically small patch antenna are discussed. A particular challenge in contactless level measurement is the high number of multipath components, which strongly influence the accuracy. In addition, there are near-field effects when measuring close to the antenna. Exploiting these near-field effects, an additional method to accurately determine the full state of the container is investigated.

Cloud Computing ist eine effiziente Methode zur Verwaltung von Ressourcen und zur Bereitstellung von Diensten in einer mobilen Umgebung. Es ist jedoch wichtig, energieeffiziente Methoden für den Betrieb eines Systems zu wählen, um während der gesamten Lebensdauer des Geräts zur Nachhaltigkeit beizutragen. An dieser Stelle entsteht der Bedarf an Green Cloud Computing. Green Cloud Computing ist eine Technologie zur energieeffizienten Nutzung einer Cloud-Computing-Umgebung. Da beim Cloud Computing die Virtualisierungstechnologie eingesetzt wird, um ein nahtloses Arbeiten zu gewährleisten, wird ein Übermaß an Energie verschwendet, wenn diese virtuellen Maschinen (VMs) in einer überlasteten und unterlasteten Umgebung arbeiten. Daher müssen die VMs auf eine physische Maschine (PM) migriert werden, die für diese Operationen besser geeignet ist. Beim Verschieben von VMs von einer PM zu einer anderen geht viel Energie verloren. Wenn diese Migrationen nicht effizient durchgeführt werden, führt dies zu noch mehr Migrationen und damit zu unnötiger Energieverschwendung. Das Ziel dieser Forschungsarbeit "Verbesserung des Green Cloud Computing durch Anwendung von Metaheuristiken" ist die Schaffung einer energieeffizienten VM-Verwaltungsumgebung. In dieser Arbeit wird ein Fuzzy Inference System implementiert, um Benutzerinformationen zu sammeln und physische und virtuelle Maschinen nach Bedarf zu planen, um die Erfüllung von Dienstgüte (QoS) und Dienstvereinbarungen (SLA) zu gewährleisten. Darüber hinaus wird ein neuartiger Optimierungsalgorithmus, der Komodo Mlipir Algorithmus (KMA), eingesetzt, um virtuelle Maschinen durch VM-Migration und -Konsolidierung zu regulieren. Die implementierte Arbeit wird mit einer bestehenden Methode verglichen, die einen Virtual Machine Scheduling-Modified Clonal Search Algorithm (VMS-MCSA) verwendet, der einen zufälligen Mutationsoperator verwendet, um die VMs mit dem erforderlichen Planungsintervall umzuplanen, um die Dynamik der Arbeitslast innerhalb der minimalen VM-Migrationen zu verwalten. Mit der Anpassung des Komodo-Mlipir-Algorithmus ist diese Forschungsarbeit in der Lage, eine geringere Migrationszeit zwischen VMs aufgrund eines höheren Optimierungsniveaus zu erreichen, und erreicht damit, eine erhebliche Menge an Energie im Prozess der Konsolidierung als Ergebnis der optimierten Migration zu sparen.

Als grundlegender Bestandteil des Internet of Things (IoT)-Ökosystems haben WSN in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erhalten. Aufgrund der Einschränkungen des Sensors selbst ist die Anwendung von WSN jedoch begrenzt. Als neue Netzwerktechnologie und Netzwerkparadigma hat SDN in den letzten Jahren einen großen Einfluss auf die Leistungsverbesserung von Netzwerkstrukturen gehabt. Dies beweist, dass es ein Anwendungspotenzial im Bereich der WSNs hat. Es gibt zwar einige Studien über SDWSN, aber kein allgemeines Schema. Derzeit ist eines der Hauptprobleme von SDWSN die Energieeffizienz. In dieser Arbeit wird ein durch den K-Means-Algorithmus und den DFS-Algorithmus modifiziertes SDWSN vorgeschlagen, das die Energieeffizienz umfassend verbessert. Im Vergleich zu anderen Algorithmen werden die Vor- und Nachteile aufgezeigt.

Der Einsatz von Tensor-Algebra-Techniken in der Signalverarbeitung hat in den letzten zwei Jahrzehnten zugenommen. Anwendungen wie Bildverarbeitung, biomedizinische Signalverarbeitung, radar, maschinelles Lernen, deep Learning und Kommunikation im Allgemeinen verwenden weitgehend tensorbasierte Verarbeitungstechniken zur Wiederherstellung, Schätzung und Klassifizierung von Signalen. Einer der Hauptgründe für den Einsatz der Tensorsignalverarbeitung ist die Ausnutzung der mehrdimensionalen Struktur von Signalen, wobei die Einzigartigkeitseigenschaften der Tensor-Zerlegung profitieren. Bei der drahtlosen Kommunikation beispielsweise können die Signale mehrere "Dimensionen" haben, wie Raum, Zeit, Frequenz, Polarisation, usw. Diese Arbeit ist in zwei Teile gegliedert. Im ersten Teil betrachten wir die Anwendung von Tensor-basierten Algorithmen für multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) Systeme unter Berücksichtigung von Vorhandensein von Phasenrauschenstörungen. In diesem Teil schlagen wir einen zweistufigen tensorbasierten Empfänger für eine gemeinsame Kanal-, Phasenrausch- und Datenschätzung in MIMO-OFDM-Systemen vor. In der ersten Stufe zeigen wir, dass das empfangene Signal auf den Pilotunterträgern als PARAFAC-Tensor dritter Ordnung modelliert werden kann. Auf der Grundlage dieses Modells werden zwei Algorithmen für die Schätzung der Phasen- und Kanalrauschen in den Pilotton vorgeschlagen. In der zweiten Stufe werden die übertragenen Daten geschätzt. Zu diesem Zweck schlagen wir einen Zero Forcing (ZF)-Empfänger vor, der sich die Tensorstruktur des empfangenen Signals auf den Datenträgern zunutze macht, indem er den vorgeschlagenen selektiven Kronecker-Produkt-Operators (SKP) kapitalisiert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Empfänger sowohl bei der Symbolfehlerrate als auch beim normalisierten mittleren quadratischen Fehler des geschätzten Kanal- und Phasenrauschmatrizen eine bessere Leistung im Vergleich zum Stand der Technik erzielt. Der zweite Teil dieser Arbeit befasst sich mit der Anwendung der Tensormodellierung zur Reduzierung des Kontrollsignalisierungsoverhead in zukünftigen drahtlosen Systemen, die durch intelligent reconfigurable surfaces (IRSs) unterstützt werden. Zu diesem Zweck schlagen wir eine Annäherung an die nahezu optimalen IRS-Phasenverschiebungen vor, die sonst einen prohibitiv hohen Kommunikationsoverhead auf den BS-IRS-Kontrollverbindungen verursachen würde. Die Hauptidee besteht darin, den optimalen Phasenvektor des IRSs, der Hunderte oder Tausende von Elementen haben kann, durch ein Tensormodell mit niedrigem Rang darzustellen. Dies wird erreicht durch Faktorisierung einer tensorisierten Version des IRS-Phasenverschiebungsvektors, wobei jede Komponente als Kronecker-Produkt einer vordefinierten Anzahl von Faktoren mit kleinerer Größe modelliert wird, die durch Tensor Zerlegungsalgorithmen erhaltet werden können. Wir zeigen, dass die vorgeschlagenen Low-Rank-Modelle die Rückkopplungsanforderungen für die BS-IRS-Kontrollverbindungen drastisch reduzieren. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode besonders in Szenarien mit einer starken Sichtverbindung attraktiv sind. In diesem Fall wird fast die gleiche spektrale Effizienz erreicht wie in den Fällen mit nahezu optimalen Phasenverschiebungen, jedoch mit einem drastisch reduzierten Kommunikations-Overhead.

Though the ever-increasing availability of digital data in the context of NDE 4.0 is mostly considered a blessing, it can turn to a curse quite rapidly: managing large amounts of data puts a burden on the sensor devices in terms of sampling and transmission, the networks, as well as the server infrastructure in terms of storing, maintaining, and accessing the data. Yet, NDE data can be highly redundant so the storage of massive amounts of data may indeed be wasteful. This is the main reason why focusing on relevant data as early as possible in the NDE process is highly advocated in the context of NDE 4.0. This chapter introduces Compressed Sensing as a potential approach to put this vision to practice. Compressed Sensing theory has shown that sampling signals with sampling rates that are significantly below the Shannon-Nyquist rate is possible without loss of information, provided that prior knowledge about the signals to be acquired is available. In fact, we may sample as low as the actual information rate if our prior knowledge is sufficiently accurate. In the NDE 4.0 context, prior knowledge can stem from the known inspection task and geometry but it can also include previous recordings of the same piece (such as in Structural Health Monitoring), information stored in the digital product memory along the products’ life cycle, or predictions generated through the products’ digital twins. In addition to data reduction, reconstruction algorithms developed in the Compressed Sensing community can be applied for enhanced processing of NDE data, providing added value in terms of accuracy or reliability. The chapter introduces Compressed Sensing basics and gives some concrete examples of its application in the NDE 4.0 context, in particular for ultrasound.

Moderne Algorithmen zur Datenverarbeitung und -klassifizierung erleichtern die Analyse von Big Data in vielen Lebensbereichen. Eine solche Analyse umfasst die Modellierung der den Daten innewohnenden Statistiken und die Aufstellung von Hypothesen über das Auftreten eines Ereignisses auf der Grundlage dieser Statistiken. Die Schätzung der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion (PMF) eines Satzes von Zufallsvariablen aus teilweise beobachteten Daten ist das Herzstück des statistischen Lernens und der Datenanalyse. Die gebräuchlichsten Methoden des maschinellen Lernens, wie z. B. neuronale Netze, lassen keine Interpretation des Ergebnisses zu und sind im Wesentlichen so genannte "black boxes''. PMF-Modelle hingegen haben die Eigenschaft, dass ihre Lösungen erklärbar sind und dass sie zusätzliche Informationen zwischen den Merkmalen liefern. Die mehrdimensionalen Daten erfordern die Verwendung von Tensor-Algebra, um die PMF-Schätzung zu erhalten, und es gibt eine große Anzahl von Arbeiten in diesem Zusammenhang. In der aktuellen Literatur wurde jedoch das Verhalten der Tensor-Methoden der PMF-Schätzung bei Klassifizierungsproblemen unter verschiedenen Bedingungen nicht im Vergleich zu traditionellen Klassifizierungsalgorithmen untersucht. In dieser Arbeit bieten wir eine gründliche Untersuchung der Algorithmen durch numerische Simulationen auf synthetisch erzeugten Beobachtungen in verschiedenen Szenarien. Für das Szenario fehlender Prädiktoren verwenden wir mehrfache Imputationen mit Datenauffüllung, um traditionelle Algorithmen mit PMF-Methoden zu bewerten. Darüber hinaus schlagen wir eine Erweiterung eines der PMF-Schätzverfahren namens EM vor, um einzelne Faktormatrizen zu optimieren und so die Berechnungskomplexität und die Anzahl der Iterationen weiter zu reduzieren. Zu diesem Zweck verwenden wir die Konvergenz der gegenseitigen Information (Transinformation) zwischen Prädiktoren und Zielen, die aus der geschätzten PMF abgeleitet werden, als neues Kriterium und zeigen, dass der resultierende Algorithmus eine vergleichbare Genauigkeit wie die in der Literatur beschriebene EM-Methode erreicht. Schließlich evaluieren wir die Algorithmen anhand eines Satzes von realen Gesundheitsdaten zur Identifizierung von Patienten mit Herzerkrankungen und wenden uns dem Problem der Wissensentdeckung zu. Wir erläutern die Vorhersageergebnisse der PMF-basierten Algorithmen sowie die verborgenen Informationen zwischen Prädiktoren und Zielen.

Im Zeitalter der Digitalisierung stieg die Relevanz der Thematik Ortsungebundenheit für Datenübertragungen immer weiter an, wodurch insbesondere Kommunikationstechnologien aus dem Bereich der kabellosen Kommunikation aktuell viel Fortschritt durch umfassende Forschung und Weiterentwicklungen erfahren. Die kabellose Kommunikation war jedoch bisher stets mit erheblichen Nachteilen bezüglich der Leistungsdaten gegenüber den kabelgebundenen Lösungen verknüpft, während die Anforderungen an die Datenübertragung für alle Kommunikationstechnologien auch weiterhin schnell ansteigen. Damit die kabellose Datenübertragung eine echte Alternative sein kann, muss diese auch abseits des Vorteils der Ortsungebundenheit konkurrenzfähig sein und darf keine für die Nutzung relevanten Nachteile aufweisen. Um dies zu prüfen, wurden für den Einsatz innerhalb eines Local Area Networks Zielgrößen für die relevantesten Leistungsmerkmale einer Datenübertragung innerhalb des privaten als auch des gewerblichen Bereichs herausgearbeitet. Diese wurden anschließend genutzt, um die aktuell relevantesten kabellosen (Wi-Fi 6; 5G) und kabelgebundenen (Ethernet über Kupferkabel; Ethernet über Glasfaserkabel) Kommunikationstechnologien anhand von theoretischen und auch praktischen, selbst gemessenen Leistungsdaten zu charakterisieren. Ziel dieser Arbeit war es somit, die Forschungsfrage „Kann die kabellose Kommunikation in unterschiedlichen Use Cases den Anforderungen an die Datenübertragung genügen?" zu beantworten. Im Rahmen der Arbeit wurde deutlich, dass die kabellosen Kommunikationstechnologien viel Potenzial bieten, jedoch zum aktuellen Zeitpunkt, im Rahmen der gestellten Anforderungen, noch keine wirklich Alternative sind.

In dieser Masterarbeit wird ein System zur optischen Freiraumkommunikation im Bereich des Infrarotspektrums in Betrieb genommen, charakterisiert und in ein Mehrkanal-Soundingsystem integriert. Das System besteht aus einem optischen Sender und einem Empfänger und Basisbandsende und -abtasttechnik in Form zweier RedPitaya-Module. Die Charakterisierung besteht aus der Vermessung der Sende- und Empfangsmodule und der Sende- und Empfangstechnik. Anschließend wird die Übertragungsstrecke getestet, indem die Übertragung einer Testwellenform auf Integrität geprüft wird. Verschiedene Synchronisationstechniken zwischen Sender und Empfänger werden evaluiert und die ausgewählte Technik implementiert. Abschließend wird das System in ein bestehendes Mehrkanal-Soundingsystem integriert.

Derzeit leidet rund 19 % der Weltbevölkerung an Hörverlust. Dieser Anteil wird Prognosen zufolge in den nächsten Jahrzehnten weiter steigen. Die Beeinträchtigung des Hörvermögens geht zusätzlich mit gravierenden negativen Auswirkungen einher. Dazu zählen eine verringerte soziale Interaktion bis hin zur Isolation, Einfluss auf die psychische und sogar physische Gesundheit, der Zugang zu Bildung und eine dekrementierende Lebensqualität. Diese Folgeerscheinungen stellen einschneidende Belastungen für die Personen dar, aber auch für die Gesellschaft. Es bedarf daher einer Verbesserung der Versorgung von Hörverlust. Vor diesem Hintergrund wird in dieser Arbeit eine portable Forschungs- und Entwicklungsplattform implementiert. Diese Plattform kann als Hilfsmittel für die Entwicklung und praxisnahe Erprobung von entsprechenden Audiosignalverarbeitungsalgorithmen genutzt werden. Die Hardware des Geräts wird in dieser Arbeit weitgehend herstellerunabhängig entworfen. Zu testende Algorithmen können in der Programmiersprache C geschrieben werden. Eine möglichst hohe Adaptabilität zwischen der Funktionsweise, aber auch den Restriktionen sowie dem technischen Umfang in einer Hörhilfe wie einem Hörgerät und der Entwicklungsplattform wird sichergestellt. Damit wird die Übertragbarkeit von Erkenntnissen und Entwicklungsarbeiten auf zukünftige Hörhilfen, die bei einer Versorgung eingesetzt werden, gewährleistet. Für die Implementierung einer solchen Plattform wird auf Basis eines Lastenhefts ein Systementwurf erstellt und konkretisiert, bevor ein Schaltplanentwurf sowie dessen Erprobung in Form eines funktionalen Tischaufbaus und ein Leiterplattendesign für eine portable, kosteneffiziente Lösung erfolgen. Ein erster Gehäuseentwurf ermöglicht die Implementierung einer Gesamtlösung, die in natürlicher Geräuschumgebung erprobt und genutzt werden kann. Der Prototyp wird geprüft, die korrekte Funktionsweise sichergestellt und das System mit ausgewählten elektrischen sowie elektroakustischen Eigenschaften charakterisiert. Mit dieser Arbeit wird versucht, einen Beitrag für diese gesellschaftliche Herausforderung zu leisten sowie die Lebensqualität der geschädigten Personen auf lange Sicht zu steigern, indem die Entwicklung fortschrittlicher Signalverarbeitung von Audiosignalen für die Versorgung von Hörverlust unterstützt wird. Wissenstransfer sowie interdisziplinäre Zusammenarbeit soll vereinfacht und die Akzeptanz von Hörhilfen durch technischen Fortschritt verbessert werden.

Aufgabe: Verbessere die Surface Charge Simulation Method (SCSM) mit einer Fast Multipole Method für das induzierte elektrische Feld und optimiere die Berechnung der Ladungsverteilung durch GPU Umsetzung für Transcraniale Magnetische Stimulation (TMS). Ergebnisse: Die Methode wurde in eine Python-Pipeline eingebunden und das mit dem induzierten elektrischen Feld einer analytischen Lösung für eine einschichtige Kugel und eine Kugel aus fünf isotropischen Schichten verglichen wurde. Die Genauigkeit für ein praktisches Beispiel wurde zudem durch einen Vergleich mit der state-of-the-art FEM Software SimNIBS auf einem realistischen Kopfmodell gezeigt. Die Simulationen dieser Fälle demonstrierten, dass für die Kugelmodelle ein normalized root mean squared error von 1% - 4% mit der Standard SCSM erreicht werden kann, es aber für das realistische Kopfmodell inakkurat ist. Erkenntnis: Es wurde eine Methode zur schnellen SCSM Berechnung, mit weniger als 10 GB RAM Verbrauch, für die Benutzung auf einem Standard-Computer entwickelt. Für praktische Anwendung bei TMS wird geraten, das elektrische Feld eines gleichmäßig geladenen Dreiecks für Nah-Feld-Berechnungen zu nutzen, statt eines Feldes, dass durch Punktladungen erzeugt wurde.

Der Wunsch nach einer präzisen Verfolgung von Objekten in Innenräumen wurde seit der Erfindung der Außenortung nicht mehr befriedigt. Mit der Einführung von IoT-basierten Lösungen in immer mehr Branchen ist diese Nachfrage noch gestiegen. Ein Outdoor-Positionierungssystem funktioniert in Innenräumen aufgrund von Dämpfungen durch Reflexionen an Wänden und engen Bereichen nicht. Dieses Problem wurde auf verschiedene Weise angegangen, von der Einführung von Infrarot bis hin zur Verwendung anderer neuerer drahtloser Technologien. Wir haben jedoch eine Lösung vorgeschlagen, die sich auf die Nutzung von \ac{BLE} konzentriert, da diese kostengünstig ist, nur minimale Energieanforderungen hat und in den meisten bereits verwendeten intelligenten Geräten verfügbar ist. Um besser zu verstehen, welche Platzierung für die betrachtete Region ideal ist, haben wir die Grenzen des eigenständigen \ac{BLE}-Moduls in den Ankern durch Verschieben bewertet. Wir wendeten die Nullhypothese auf die generierten Daten jedes Experiments an, um deren Unterschied zu bestätigen, was positiv ausfiel, um zu bestätigen, dass die Änderungen der Platzierung für die Ergebnisse verantwortlich waren. Schließlich sind die berechnete Kreisfehlerwahrscheinlichkeit und der Schätzfehler kleiner als $0,5m$. Die erzielten Ergebnisse zeigten eine optimale Platzierung der Anker, wodurch eine zufriedenstellende Position im Innenraum erreicht wurde. Dies zeigte auch, dass das \ac{BLE}-Modul genau und erfolgreich in der Sichtlinie arbeitete.

Die Funktionstüchtigkeit und Stabilität ist eine wesentliche Voraussetzung für den Betrieb eines Kommunikationsnetzes. Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit verschiedenen Standards für das Monitoring und Netzwerkmanagement in Unternehmensnetzwerken und weiterführend mit einer praktischen Implementierung einer Monitoringlösung in der TEAG-Gruppe. Anfänglich wird das Thema Monitoring und Netzwerkmanagement theoretisch aufgearbeitet und im Kontext von Unternehmensnetzwerken der aktuelle Stand der Technik beleuchtet. Dabei wird die grundlegende Managementarchitektur dargestellt und der Einsatz des funktionalen Modells der ISO (FCAPS) beschrieben. Im Anschluss erfolgt die Untersuchung der verschiedenen Netzbereiche im Unternehmensnetzwerk der TEAG-Gruppe hinsichtlich der aktuellen Umsetzung von Monitoring und Netzwerkmanagementaufgaben. Diesbezüglich bestehende Probleme werden dargestellt. Ein Augenmerk liegt dabei auf der eingesetzten Software-defined Networking-Lösung Cisco ACI™ im Rechenzentrum. Der praktische Teil umfasst die Ausarbeitung eines Konzeptes für eine neue Monitoringlösung. Dafür erfolgt eine Evaluierung mit Hilfe einer Vergleichsmatrix, welche auf Basis bestehender Probleme und weiterer definierter Anforderungen erstellt wurde. Abschließend wird die Fehlerüberwachung der Cisco ACI™ mit automatischer Weiterleitung von Alarmmeldungen über verschiedene Kommunikationswege an das Network Management Center und den Bereitschaftsdienst realisiert.

The Internet's pervasive influence in all aspects of life has caused the number of heterogeneous devices connected to this network to grow exponentially. As a result, recognizing these devices and their management has led to the emergence of a new paradigm called the “Internet of Things” (IoT). Sensor networks are the essential pillar of the Internet of Things. Due to their low cost and ease of deployment, they can be implemented in a structured or unstructured way in a dynamic physical environment to manage and monitor the dynamic conditions of the desired area in various applications. Nevertheless, what is noteworthy in this regard is the limited resources of sensor networks, which cannot meet the diverse needs of the Internet of Things, so appropriate solutions must be adopted to some challenges, such as scalability and routing in dynamic topologies. Against this challenge, the SDN paradigm has attracted massive attention because it is possible to add new capabilities to networks with limited resources to reduce the overhead caused by processing and computing in sensor nodes and delegate these energy-consuming tasks to the controller. On the other hand, machine learning techniques have also shown their ability to optimize routing and increase the quality of service, reliability, and security by using statistics and information obtained from these networks. However, less research has addressed sensor nodes' mobility and challenges in resource-constrained IoT networks.

The efficient estimation of an approximate model order is very important for real applications with multi-dimensional low-rank data that may be corrupted by additive noise. In this paper, we present a novel robust to noise method for model order estimation of noise-corrupted multi-dimensional low-rank data based on the LineAr Regression of Global Eigenvalues (LaRGE). The LaRGE method uses the multi-linear singular values obtained from the HOSVD of the measurement tensor to construct global eigenvalues. In contrast to the Modified Exponential Test (EFT) that also exploits the approximate exponential profile of the noise eigenvalues, LaRGE does not require the calculation of the probability of false alarm. Moreover, LaRGE achieves a significantly improved performance in comparison with popular state-of-the-art methods. It is well suited for the analysis of noisy multidimensional low-rank data including biomedical signals. The excellent performance of the LaRGE method is illustrated via simulations and results obtained from EEG recordings.

Diese Arbeit präsentiert eine empirische Untersuchung der Wellenausbreitung für drahtlose Kommunikation im Millimeterwellen- und sub-THz-Band, wobei als Referenz das bereits bekannte und untersuchte sub-6-GHz-Band verwendet wird. Die großen verfügbaren Bandbreiten in diesen hohen Frequenzbändern erlauben die Verwendung hoher instantaner Bandbreiten zur Erfüllung der wesentlichen Anforderungen zukünftiger Mobilfunktechnologien (5G, “5G and beyond” und 6G). Aufgrund zunehmender Pfad- und Eindringverluste bei zunehmender Trägerfrequenz ist die resultierende Abdeckung dabei jedoch stark reduziert. Die entstehenden Pfadverluste können durch die Verwendung hochdirektiver Funkschnittstellen kompensiert werden, wodurch die resultierende Auflösung im Winkelbereich erhöht wird und die Notwendigkeit einer räumlichen Kenntnis der Systeme mit sich bringt: Woher kommt das Signal? Darüber hinaus erhöhen größere Anwendungsbandbreiten die Auflösung im Zeitbereich, reduzieren das small-scale Fading und ermöglichen die Untersuchung innerhalb von Clustern von Mehrwegekomponenten. Daraus ergibt sich für Kommunikationssysteme ein vorhersagbareres Bild im Winkel-, Zeit- und Polarisationsbereich, welches Eigenschaften sind, die in Kanalmodellen für diese Frequenzen widergespiegelt werden müssen. Aus diesem Grund wurde in der vorliegenden Arbeit eine umfassende Charakterisierung der Wellenausbreitung durch simultane Multibandmessungen in den sub-6 GHz-, Millimeterwellen- und sub-THz-Bändern vorgestellt. Zu Beginn wurde die Eignung des simultanen Multiband-Messverfahrens zur Charakterisierung der Ausbreitung von Grenzwert-Leistungsprofilen und large-scale Parametern bewertet. Anschließend wurden wichtige Wellenausbreitungsaspekte für die Ein- und Multibandkanalmodellierung innerhalb mehrerer Säulen der 5G-Technologie identifiziert und Erweiterungen zu verbreiteten räumlichen Kanalmodellen eingeführt und bewertet, welche die oben genannten Systemaspekte abdecken.

Die Erfassung und Bewertung der Eigenschaften des Funkkanals ist für die Entwicklung eines drahtlosen Kommunikationssystems unerlässlich. Die Merkmale, die den Kanal am genauesten charakterisieren können, werden durch die Verarbeitung durch die Verarbeitung von Daten aus Funkkanalmessungen ermittelt. Die nach der Verarbeitung generierten Parameter können je nach den Bedingungen in verschiedene Szenarien unterteilt werden. Um komplexere zugrundeliegende Muster zu finden, werden in dieser Arbeit auch unüberwachtes maschinelles Lernen auf Funkkanalmessdaten verwendet. Hier wird die Struktur mit Hilfe von RIMAX und large-scale Parameterdatensätzen untersucht. Zunächst wird die Kombination verschiedener Datenvorverarbeitungs- und Clustering-Techniken untersucht, und eine solche Kombination wird anhand der Bewertungsmetriken ausgewählt. Dann wird sie für beide Datensätze auf jede Messfahrt einzeln, auf eine Kombination von einigen Messfahrten und auf alle Messfahrten angewendet. Anschließend werden die Daten daraufhin untersucht, ob die ermittelten Muster mit einer bestimmten Umgebung übereinstimmen. Der Vergleich der Ergebnisse derselben Messfahrten ermöglicht es, die Auswirkungen der Verwendung verschiedener Datensätze zu untersuchen. In dieser Arbeit wurde festgestellt, dass die Muster des unüberwachten maschinellen Lernalgorithmus für einige Ergebnisse von der Umgebung beeinflusst wurden.

The increasing complexity and sensitivity of wireless communication systems enforce the requirements for test environments such as anechoic chambers. The minimum achievable level of interference between desired signal and scattered copies is essentially determined by the reflectivity of the installed absorbers, emphasizing the importance of thoroughly characterizing the scattering behavior of absorbers. In this paper, the scattering off absorbers with different geometric shapes, namely convoluted, pyramidal, wedge, and flat, is investigated using a numerical unit-cell model. To verify the simulation model, the angle-dependent reflectivity of the convoluted absorbers was measured at different angles-of-incidence between 2GHz and 18GHz. The numerical results agree well with the measured reflectivity at representative angles-of-incidence, validating the numerical model and revealing the expected increase in reflectivity for increasing beam tilts. Further, it becomes apparent that the performance of all shapes decreases similarly at oblique incidence. These results contribute to build a comprehensive database on the angle- and frequency-dependent reflectivity of absorbers, in order to develop a consistent data body, e.g., for modelling anechoic environments.

Progressing towards highly automated and connected vehicles, radar systems have evolved into reliable assistance systems for environmental perception, for a wide spectrum of traffic scenarios, and with them, accurate angle-dependent descriptions of reflectivities and scattering centers of traffic participants and road users. Depending on the electrical size of the radar object, the influence of possibly unwanted ground reflections can be significant in radar cross-section measurements. This paper presents an analytical model based on the transmitter, receiver, and single or multiple scattering center positions, that takes into account the geometric reflections at the ground floor and calculates the resulting interference. Considering also the bi-static crosstalk between the transmit and receive antennas, six different propagation paths are obtained, which differ in path delay and attenuation. Subsequent validation measurements in a semi-anechoic automotive antenna test facility confirm the analytical approach very well. Existing discrepancies between the single scattering center model and the measurements with a metal sphere could be corrected by a closer look at the position of the scattering center. Final measurements on realistic bicyclist dummies show that the model is also reliably applicable to extended radar targets.

Die V2X-Kommunikation ist der am weitesten fortgeschrittene Anwendungsbereich der 5G Low Earth Orbit (LEO) Satellitentechnologie. Die Nachfrage nach einer extrem hohen Datenrate führt zu einer höheren Betriebsfrequenz, was die Kommunikationsverbindungen anfällig für Verluste macht. Um atmosphärischen und Polarisationsverlusten zu widerstehen, werden für die Satellitenkommunikation häufig zirkular polarisierte Antennen mit hoher Verstärkung verwendet. In dieser Arbeit wurde eine eingebettete kompakte zirkular polarisierte Antenne mit niedrigem Profil für die 5G LEO-Satellitenkommunikation für Automobilanwendungen entwickelt. Zunächst werden einige aktuelle Entwicklungen im Bereich der Automobil-Antennen untersucht und der Bedarf an einer zirkular polarisierten Mikrostreifen-Patch-Antenne vorweggenommen. Der erste Schritt auf dem Weg zu einer effektiven Satellitenkommunikation besteht darin, das Link-Budget zu ermitteln. Die Berechnung des Link-Budgets zeigt, dass eine Antenne mit moderatem Gewinn von 15 dBi für die Benutzerausrüstung zusammen mit einer Satellitenantenne mit hohem Gewinn (40 - 50 dBi) eine Uplink-Datenrate von 3,24 Mbit/s bietet. Um den geforderten Gewinn zu erreichen, wurde eine 4x4 zirkular polarisierte Patch-Antennengruppe implementiert, wobei die Kompaktheit der Gruppe beibehalten wurde. Die möglichen Einflussparameter wurden entsprechend dem Designziel optimiert. Die optimierte Array-Antenne bietet einen maximalen simulierten Gewinn von 15 dBi bei einer Frequenz von 28 GHz und eine sehr große Impedanzbandbreite von 4 GHz, was sie gegenüber anderen Antennen, die bei einer ähnlichen Frequenz arbeiten, neuartig macht. Die simulierte Bandbreite des Achsverhältnisses beträgt 720 MHz und die Kreuzpolarisationsunterscheidung (XPD) liegt bei 25 dB, was auf die Polarisationsreinheit in Breitseitenrichtung hinweist. Außerdem wurde die simulierte Antenne im Antennenmesslabor der TU-Ilmenau hergestellt und gemessen. Um den Effekt der Kunststoffeinbettung zu untersuchen, wurde die Antenne in den Heckspoiler eines modernen Autos eingebettet und gemessen. Der gemessene Gewinn der eingebetteten Antenne beträgt 12,1 dBi bei 28 GHz. Die Impedanzbandbreite beträgt mehr als 4 GHz und die Bandbreite des Achsverhältnisses liegt bei etwa 900 MHz. Abschließend wurden die simulierten und die gemessenen Ergebnisse verglichen, und es wird auf mögliche zukünftige Implementierungen hingewiesen.

Intelligent transport systems (ITS) promise to leverage wireless communications among vehicles. Performance of wireless communication is of crucial importance and can severely impact safety, efficiency and infotainment of transport applications. In this paper, in order to promote the usage of IPv6 in vehicular networks, we deploy a wireless communication framework in a Linux environment based on the Internet protocol (IP). Further, we evaluate the behaviour of the ITS-G5 in various stationary and mobile scenarios to investigate the impact of environmental and radio factors on the performance of ITS-G5. Several measurements such as inter-reception time (IRT), packet loss, latency, end-to-end (E2E) latency, reception position error (RPE), and throughput are carried out to discover the limitations and strength of the technology in a real world test-bed.

We present a maximum-likelihood estimation algorithm for radio channel measurements exhibiting a mixture of independent Dense Multipath Components. The novelty of our approach is in the algorithms initialization using a deep learning architecture. Currently, available approaches can only deal with scenarios where a single mode is present. However, in measurements, two or more modes are often observed. This much more challenging multi-modal setting bears two important questions: How many modes are there, and how can we estimate those? To this end, we propose a Neural Net-architecture that can reliably estimate the number of modes present in the data and also provide an initial assessment of their shape. These predictions are used to initialize for gradient- and model-based optimization algorithm to further refine the estimates. We demonstrate numerically how the presented architecture performs on measurement data and analytically study its influence on the estimation of specular paths in a setting where the single-modal approach fails.

5G low-earth orbiting satellites are continuously increasing attention from automotive industry for automated and connected driving. Compactness of user equipment antennas and high data rates are key performance figures for efficient satellite communication systems. Here, we present a link budget for internet-of-things applications at Ka-band frequencies (5G frequency range FR2). Anticipating a realistic high-gain satellite antenna, an uplink data rate of 4 Mbit/s can be achieved with a compact user terminal antenna with a moderate gain of 13 dBi. Along these lines, a 4×4 patch antenna array was designed for seamless embedding in the plastic part of a car body, in order to verify the link budget calculations by experiment. The radiation performance was measured under free-space conditions and with the antenna embedded in the rear spoiler wing of a modern passenger car. The array offered 11.2 dBi realized gain and 1.6 GHz of −10 dB matching bandwidth, with an uplink data rate of 2 Mbit/s, promising for many mobility applications.

In the era of automated and connected driving, more and more cars will be equipped with wireless transmission technologies such as mobile communications 4G (LTE) and 5G, WiFi, Bluetooth, and V2X. For the technical implementation of V2X-communications, different standards like cellular-V2X from the cooperation 3rd Generation Partnership Project and ITS-G5, based on the WiFi standard 802.11p from the Institute of Electrical and Electronics Engineers, are under consideration. The electromagnetic environment of cars and the corresponding exposure of the general public to wireless emission will be significantly influenced by new radio technologies. Under all circumstances, it must be ensured that the exposure of the electromagnetic fields inside a car does not cause any harmful effects on humans. In order to quantitatively assess the resulting exposure, the generated exposure must be correctly recorded and evaluated according to their specific time-frequency spectra. This paper describes a new measurement procedure suitable for the V2X-standard ITS-G5 together with various exposure measurements performed in different cars with WiFi, Bluetooth and ITS-G5. In comparison of all wireless standards studied here, the V2X-service generated the highest electric field strengths inside a car, when a transmitting di-patch antenna was mounted on the windscreen inside the driver's cabin. The maximum fraction of the corresponding ICNIRP reference level amounted to 15.1 %. We conclude that the total exposure of wireless on-board automotive devices will be dominated by ITS-G5, if the transmitting antenna is located inside the passenger cabin. As V2X-communications will increasingly penetrate road traffic, the resulting exposure should be carefully monitored, in order not to exceed the corresponding reference levels for general public.

Die Nachfrage nach einer effektiven Dienstqualität wurde durch die rasche Ausweitung von rasante Ausbreitung von drahtlosen Sensornetzanwendungen. Als drahtlose Sensornetzwerke Sensornetzwerke entwickelt wurden, stand der Energieverbrauch im Vordergrund, während die Anforderungen an die Dienstqualität weniger wichtig waren. Da jedoch Multimedia-, kritische und Echtzeitanwendungen zunehmen, ist es wichtiger denn je, qualitativ hochwertige Dienste anzubieten. Dienste. Die effektive Bereitstellung der erforderlichen Dienstqualität ist eine große Herausforderung, da drahtlose Sensoren nur über begrenzte Ressourcen verfügen. Die Schwierigkeiten, denen sich WSNs konfrontiert sind, können durch den Einsatz von Software Defined Networking als Routing-Methode gelöst werden. Dieses Projekt schlägt eine Methode vor, bei der ein Controller eine Ansicht des Netzwerks erstellt und den Dijkstra-Algorithmus verwendet, um Pakete über den kürzesten Weg zu leiten. Die Architektur besteht aus aus Gateways, die Daten von den drahtlosen Sensorknoten empfangen und dann die Daten an den Senkenknoten weiterleiten, basierend auf den Anweisungen des Controllers. Wenn dieser Ansatz im Gegensatz zum konventionellen Routing-Protokoll für leistungsarme und verlustbehaftete Netze eingesetzt und verlustbehaftete Netze eingesetzt wurde, zeigen die Ergebnisse unserer Simulation eine deutliche eine deutliche Verbesserung der Dienstgüte des Netzes.

Die große Entwicklung der mobilen Kommunikationssysteme, insbesondere die geplanten Entwicklungen in der nächsten Generation 6G, ermöglicht es uns, viele besondere Anwendungsfälle und Applikationen zu definieren. Einer dieser Anwendungsfälle ist ein hoch präziser Ortungsdienst parallel zur Kommunikation. Dazu ist eine Methode zur Verfolgung von mehrfach streuenden Objekten in einer Umgebung erforderlich. Diese Arbeit ist ein Versuch, das Problem der Verfolgung mehrerer Objekte in Mehrwege-Kanälen mit Hilfe von Deep Learning zu formulieren und zu lösen. Diese Arbeit formuliert das Problem der Kanalverfolgung mit Hilfe des bestehenden mathematischen Rahmens für mehrere Objekte und führt damit Simulationen durch. In dem Modell für mehrere Objekte können Objekte nach dem Zufallsprinzip unter Berücksichtigung bestimmter Wahrscheinlichkeitsverteilungen erzeugt oder entfernt werden. Der mathematische Rahmen für die Simulation von Kanälen mit mehreren Objekten verwendet endliche Zufallsmengen, um die Unsicherheit der Anzahl der Objekte darzustellen. Die Aufgabe eines Verfolgungsalgorithmus besteht darin, diese Muster auszunutzen und den Zustand der Objekte aus verrauschten Messungen zu schätzen. Ein Tracking-Algorithmus muss auch das Problem der Datenzuordnung lösen, da es keine nicht bekannt ist, welche Messung von welchem Objekt stammt. Das Lösen der fehlenden Verbindung zwischen den Messungen und den Objekten und die gleichzeitige Unterscheidung von Objekten und Störgeräuschen führt zur Lösung des Tracking-Problems. Andererseits hat Deep Learning bewiesen, dass es in der Lage ist, viele Probleme zu lösen, einschließlich der modellbasierten Probleme, bei denen das Problem mithilfe mathematischer Modelle grob formuliert werden kann, oder der Probleme ohne vorherige Modellannahmen. Deep Learning hat sich in letzter Zeit auch auf Methoden und Algorithmen der Signalverarbeitung ausgedehnt und hat seinen Platz in vielen Anwendungen gefunden. Obwohl diese Aufgabe vorwiegend mit Hilfe von Filteransätzen gelöst wird, untersucht diese Arbeit die Eignung von Deep Learning-Methoden, insbesondere der Transformer. Diese Arbeit konzentriert sich auf das Transformer-Modell und schlägt eine Architektur für das Problem der Kanalverfolgung vor. Anschließend wird ein auf dem Transformer basierendes Deep Learning-Modell entwickelt, trainiert und seine Leistung hinsichtlich der Metriken untersucht.

In this paper, we present the ray tracing (RT) simulation in the 3D model of one highly dense clutter industrial hall, which is scanned by laser scanner and reconstructed based on accurate point cloud. The whole processing chain from the scanning of the physical environment to running the simulation is presented in detail. To validate the simulation results, the synthetic channel characteristics and large-scale parameters, including delay spread (DS), angular spread (AS) and path loss (PL), are compared with those obtained from channel sounding measurement in both LOS and NLOS cases, at 6.75 GHz, 30 GHz and 60 GHz. The simulation results show that some scatters are significant in all bands and may be well identified and tracked. This indicates that our target to generate a deterministic channel model or a hybrid channel model at multi-band for industrial scenario may be possible.

Satellite communication receives strongly increasing attention for automated and connected driving. Compact size, low power consumption, and high data rates are key performance parameters for such systems. Based on realistic assumptions on user equipment terminal and satellite antenna for low-earth orbiting satellites using large space structures, we present relevant link budget considerations. The high-gain satellite antenna opens the potential to employ compact user equipment antennas of moderate gain and without beam tracking. We study selected C-, Ku-, and Ka-frequency bands for 5G satellite communications based upon usual key performance indicators. Our findings indicate that C-band and Ka-band offer a suitable spectrum, with an uplink data rate of 7 Mbit/s at Ka-band, which is suitable for IoT and broadband mobile access applications.

Irgendwann in der Zukunft werden wahrscheinlich selbstfahrende Fahrzeuge die klassischen Automobile ersetzen. Solche Fahrzeuge werden seit langer Zeit intensiv entwickelt. Ein wichtiges und noch nicht vollständig gelöstes Problem ist die Verringerung der Abhängigkeit der Automobile von der Steuerung durch den Menschen. Die künstliche Intelligenz (KI) erhält immer breitere Verwendung als zweckmäßige und hilfreiche Methode für die Erhöhung der Selbständigkeit selbstfahrender Fahrzeuge. So hilft die künstliche Intelligenz den Fahrzeugen, Entscheidungen in verschiedenen Verkehrssituationen selbst zu treffen beziehungsweise vorteilhafte Routen zu finden. In diesem Kontext werden in dieser Masterarbeit Algorithmen für eine optimale Pfadbestimmung für autonomen Miniaturtransporter erforscht. Der Miniaturtransporter arbeite auf der Basis des Mikrocontrollers Arduino. Die Navigation des Miniaturtransporters erfolgt auf einer vordefinierten Landkarte, die mit Hilfe eines Graphens dargestellt ist. Die Gewichte zwischen den Knoten auf dem Graph helfen, mögliche Verkehrssituationen, wie zum Beispiel einen Unfall oder Stau, zu simulieren. Zuerst wird ein klassischer Dijkstra Algorithmus zur Pfadbestimmung im Graph realisiert. Dieser Algorithmus hat eine definierte Schrittanzahl, um den Pfad zu finden. Im Falle der Änderungen der Verkehrssituation erfolgen mehrere neue Berechnungen des optimalen Pfads auf der Basis der sich ändernden Gewichte. In dieser Masterarbeit wird mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzes (KNN) ein weiterer Algorithmus für die Bestimmung des kürzesten Weges im Graph realisiert. Dafür wird das KNN für mögliche Verkehrssituationen trainiert. Diese Situationen werden durch Gewichtsänderungen simuliert und mit dem Dijkstra Algorithmus berechnet. Die so erhaltenen Daten werden zum Lernen des KNN verwendet. Der Vorteil des entwickelten Algorithmus ist die Unabhängigkeit des, durch das KNN berechneten, Pfades von der Gewichtsänderungen auf dem Graph.

Das Ziel der Arbeit umfasst Literaturübersicht und Überblick über den Stand der Technik von MACH-Diensten für E-Commerce. Tracing von Microservices-basierten APIs einschließlich der Probleme sowie derVorteile des Tracings. Überwachung der auf der MACH-Architektur basierenden Anwendung mit verfügbaren Überwachungswerkzeugen in einzelnen Phasen. Performance-Evaluierung der MACH für die oben genannten Anwendungsszenarien.

Mit dem steigenden Grad der Automatisierung im Verkehr entwickeln sich Kommunikationstechniken. Im Bereich der Vehicle-to-Everything (V2X) Kommunikation entwickeln sich zwei konkurrierende Technologien. Das sind ITS-G5 und Celluar-V2X. Dadurch verändert sich die elektromagnetische Umwelt in Fahrzeugen. Diese wird in den Bereichen, elektromagnetische Verträglichkeit (EMV) und elektromagnetische Umweltverträglichkeit (EMVU) abgesichert. Zur Erfassung von ITS-G5-Signalen im Innenbereich von Fahrzeugen wurde die Sonde LSProbe 1.2 der Firma Lumiloop GmbH angeschafft. Die Sonde wird in Betrieb ge-nommen und mithilfe des Spektrumsanalysator SRM 3006 von Narda Safety Test So-lutions verifiziert. Ein vorhandenes Messverfahren wird auf das neue System adaptiert. Anschließend finden Messungen im Fahrzeuginneren statt. Die LSProbe 1.2 ist nur bedingt zu Erfassung von ITS-G5-Signalen im Fahrzeug ge-eignet. Da die Empfindlichkeit der Sonde bei 5,9GHz bei 1V/m liegt, können Signale von der Dachantenne nicht erfasst werden. Dia Adaption des Messverfahrens war möglich, die gewünschten EMVU Parameter können ermittelt werden. Es ist eine genaue Aufnahme der Messergebnisse über lange Zeiträume möglich. Dadurch sind Erkenntnis zum Signalverlauf gewonnen worden. Die Pulse und Pausen-zeiten variieren zwischen zwei aufeinanderfolgenden Signalen. Dennoch können Gruppierungen erkannt werden, in denen sich das Signal meist bewegt. Verschiedene Verkehrsszenarien sind deutlich im Verlauf erkennbar.

Coupled tensor decompositions proved to be a valuable tool for many signal processing applications, including biomedical data analysis, source separation, data fusion, and many others. In this paper, we present an algorithm to calculate the coupled (BTD) of multiple three-dimensional tensors with a coupled mode and possibly an unknown rank structure. The proposed approach is composed of three main parts, the first is an extension of the linear regression of global eigenvalues (LaRGE) technique to estimate the number of blocks and sum of multilinear ranks in the coupled tensors. The second part accounts for the calculation of the preliminary multilinear factors of the coupled BTD by means of the semi-algebraic framework for approximate CP decompositions via simultaneous matrix diagonalizations (SECSI). The last part contains the final refinement procedures that return the estimated BTD factors. Moreover, we provide some synthetic data simulations showing that the proposed algorithm demonstrates more stable and accurate results than the schemes from the literature.

Machine learning (ML) applications for wireless communications have gained momentum on the standardization discussions for 5G advanced and beyond. One of the biggest challenges for real world ML deployment is the need for labeled signals and big measurement campaigns. To overcome those problems, we propose the use of untrained neural networks (UNNs) for MIMO channel recreation/estimation and low over-head reporting. The UNNs learn the propagation environment by fitting a few channel measurements and we exploit their learned prior to provide higher channel estimation gains. Moreover, we present a UNN for simultaneous channel recreation for multiple users, or multiple user equipment (UE) positions, in which we have a trade-off between the estimated channel gain and the number of parameters. Our results show that transfer learning techniques are effective in accessing the learned prior on the environment structure as they provide higher channel gain for neighbouring users. Moreover, the proposed UNN channel state information (CSI) estimators are under-parameterized and can further enable low-overhead CSI reporting.

Der Nachweis, die Erzeugung und die Manipulation einzelner Photonen sind in vielen Bereichen der Quantenoptik von entscheidender Bedeutung. Einzelphotonendetektoren auf der Basis von supraleitenden Nanodrähten (SNSPDs) haben sich in letzter Zeit zu einer vielversprechenden Technologie für die Zählung von Infrarotphotonen entwickelt. In dieser Arbeit wird ein supraleitender Detektor, insbesondere ein supraleitender Nanodraht-Einzelphotonendetektor, untersucht und mit einem Schaltungsanalyseprogramm wie WRspice modelliert, um Photonenpulse effektiv zu erfassen. Der SNSPD wird durch verschiedene Parameterwerte elektrisch charakterisiert, und es wird auch abgeschätzt, wie sich die Parameter auf den Timing-Jitter, die Anstiegs- und Abklingzeiten auswirken. Das in WRspice implementierte elektrische Modell des SNSPD wird dann an eine nachfolgende Signalverarbeitungsstufe angeschlossen, hauptsächlich an ein einheitliches Array von galvanisch gekoppelten SQUIDs, um eine Verstärkung der SNSPD-Ausgangssignale zu erreichen.

Elektromagnetische Wellenausbreitung bildet die physikalische Grundlage für unzählige Anwendungen in verschiedenen Bereichen der heutigen Welt. Um räumliche Szenarien zu modellieren, muss der kontinuierliche Raum in geeigneter Weise in ein Rechengebiet umgewandelt werden. Üblich diskretisierte Modelle – welche auf verschiedenen Größen beruhen – berücksichtigen die Beziehungen zwischen Feldvariablen mittels Relationen, welche durch partielle Differentialgleichungen repräsentiert werden. Um mathematische Beziehungen zwischen abhängigen Variablen in zweckdienlicher Art nachzubilden, schaffen hyperkomplexe Zahlensysteme ein passendes alternatives Rahmenwerk. Dieser Ansatz bezweckt das Einbinden bestimmter Systemeigenschaften und umfasst zusätzlich zur Modellierung von Feldproblemen, bei denen alle Variablen vorkommen, auch vereinfachte Modelle. Um eine wettbewerbsfähige Alternative zur üblichen numerischen Behandlung elektromagnetischer Felder in beobachtungsorientierter Weise darzubieten, wird das elektrische und magnetische Feld elektromagnetischer Wellenfelder als eine zusammengefasste Feldgröße, eingebettet im Funktionenraum, verstanden. Dieses Vorgehen ist intuitiv, da beide Felder in der Elektrodynamik gemeinsam auftreten und direkt messbar sind. Der Schwerpunkt dieser Arbeit ist in zwei Ziele untergliedert. Auf der einen Seite wird ein umformuliertes Maxwell-System in einer metrikfreien Umgebung mittels dem sogenannten „bikomplexen Ansatz“ umfassend untersucht. Auf der anderen Seite wird eine mögliche numerische Implementierung hinsichtlich der Finite-Elemente-Methode auf modernem Wege durch Nutzung der diskreten äußeren Analysis mit Fokus auf Genauigkeitsbelange bewertet. Hinsichtlich der numerischen Genauigkeitsbewertung wird demonstriert, dass der vorgelegte Ansatz grundsätzlich eine höhere Exaktheit zeigt, wenn man ihn mit Formulierungen vergleicht, welche auf der Helmholtz-Gleichung beruhen. Diese Dissertation trägt eine generalisierte hyperkomplexe alternative Darstellung von gewöhnlichen elektrodynamischen Ausdrucksweisen zum Themengebiet der Wellenausbreitung bei. Durch die Nutzung einer direkten Formulierung des elektrischen Feldes in Verbindung mit dem magnetischen Feld wird die Rechengenauigkeit von Randwertproblemen erhöht. Um diese Genauigkeitserhöhung zu erreichen, wird eine geeignete Erweiterung der de Rham-Kohomologie unterbreitet.

Aktuelle und zukünftige Mobilfunkstandards erfordern Bandbreiten von über 2 GHz sowie die kohärente Verarbeitung mehrerer Transceiverkanäle für Anwendungen auf Basis von Gruppenantennen. Für die Forschung und Entwicklung auf diesem Gebiet potenziell geeignete Hardwareplattform-Typen werden in dieser Arbeit kurz verglichen. Als geeignetster Ansatz für die Realisierung generischer, ultra-breitbandiger, mehrkanaliger und kohärent abtastender Transceiver wird die Xilinx RFSoC Field Programmable Gate Array (FPGA) Plattform im Detail betrachtet. Um Abtastwerte zur Speicherung oder Verarbeitung vom RFSoC an andere Geräte des Messsystems zu übertragen, wird ein universelles, modulares und rekonfigurierbares FPGA-Design für das Streaming mehrerer kohärenter Analog-Digital-Wandler Kanäle über 100 Gbit/s Ethernet entwickelt und implementiert. Dies ermöglicht die Nutzung konventioneller Netzwerk- und Servertechnik anstelle von dedizierter proprietärer Hardware. Die Analog-Digital-Wandler der aktuellen RFSoCs erreichen Abtastraten von bis zu 5 GSa/s und ermöglichen damit eine theoretische, gleichzeitige Signalbandbreite von 2,5 GHz. In dieser Arbeit werden zwei analoge Front-End-Architekturen untersucht, die durch die Kombination zweier Kanäle die zusammenhängende Bandbreite mit flachem Frequenzgang und ohne Aliasing verdoppeln. Die theoretischen Eigenschaften des Inphase Quadratur (I/Q)-Samplings mithilfe eines 90&ring;-Hybridkopplers und des Interleaved-Samplings über einen Power-Splitter werden analytisch hergeleitet und die Auswirkungen nicht idealer Systemeingenschaften modelliert. Beide Front-End-Architekturen werden aufgebaut und ihre Leistung durch Messungen verifiziert, wobei das implementierte Ethernet basierte Sample-Streaming zum Einsatz kommt. Es wird gezeigt, dass die gewünschte Bandbreitenerweiterung realisiert werden kann. Bereits ohne Kalibrierung werden bis zu 36 dB Image Rejection Rate (IRR) erreicht. Die resultierenden Werte liegen hierbei in der Regel 4 bis 8 dB unterhalb der theoretischen Grenzen.

This paper first presents an analytical model for calculating the shielding effectiveness of static magnetic fields using a rotating double-shell cylindrical shield with electromagnetically thin layers made of non-magnetic conducting material. Then a procedure is given for finding the optimum distance between the shells and their thickness for maximum mass reduction compared to a thick single shield for a given shielding factor.

Position, navigation, and timing information are critical to today’s infrastructures; as a result, the possibility of estimating ranges is being explored in more and more radio systems. One way to achieve this is to extend the modulation with time-synchronised aiding carriers and to estimate their phase at the receiver side. In this paper, we present two ways to minimise the negative influence of the modulation on the phase estimation. We show that the classical maximum likelihood estimator is still an efficient estimator for our problem, using a medium-frequency R-Mode signal as an example, and is therefore used in receiver designs. We then describe two possible ways to precondition the signal to increase the accuracy for short observations. As a first approach, we describe how window functions can positively change the signal-to-noise ratio for our estimation. As a second approach, we show the use of a narrowband bandpass filter. Finally, we show that these approaches, applied to real measurements, improve the variance of the estimate by up to two orders of magnitude.

Umspannwerke sind kritische Komponenten von Stromnetzen auf Übertragungspegel und Verteilungsebene. Die primäre Umspannwerksausrüstung (Leistungstransformatoren und Hochspannungsschaltausrüstung) wird in Übertragungsumspannwerken verwendet, um elektrische Energie zu transportieren und umzuwandeln, indem die Spannung auf ein vordefiniertes Spannungsniveau erhöht oder verringert wird. Sekundärgeräte (z.B. intelligente elektronische Geräte (IEDs)) werden verwendet, um die Primärgeräte sowie den Rest der Unterstation über den IEC 61850-Standard zu verwalten, zu sichern und zu überwachen. Der IEC 61850-Standard, der als einzelnes Protokoll fungiert, das verschiedene für die Unter-station erforderliche Daten modelliert, spielt die wichtigste Rolle, damit IEDs verschiedener Anbieter Daten austauschen und zusammenarbeiten können. Die als Substation Configuration Description File (SCD) bezeichnete Beschreibungsdatei für eine Unterstation ist eine XML-basierte Sprache und gibt die verschiedenen Komponenten einer Unterstation an, wie z.B. die Spannungsebenen, die Feldebenen, die IEDs, die sich innerhalb dieser Feldebenen befinden, und die Netzwerkkonfiguration dieser IEDs; ohne Informationen über die Netzwerktopologie zu erwähnen, da es den Benutzern überlassen bleibt, ihre eigene Topologie basierend auf ihren Bedürfnissen zu entwerfen. Daher wurden in dieser Arbeit verschiedene Netzwerktopologien sowie State-of-the-Art-Protokolle untersucht und implementiert, um sie hinsichtlich definierter Key Performance Indicators (KPIs) zu analysieren und zu vergleichen, wobei Containernet als Emulator-Tool in einer definierten Software verwendet wurde Netzwerke (SDN) Umgebung. Die Anwendungsfälle von Netzwerktopologien, die in dieser Arbeit untersucht werden, sind 1) Sterntopologie 2) Ringtopologie 3) Ringtopologie unter Verwendung des State-of-the-Art Parallel Redundancy Protocol (PRP) 4) Baumtopologie unter Verwendung des Rapid Spanning Tree Protocol (RTSP). Die definierten KPIs sind 1) Zuverlässigkeit 2) Ende-zu-Ende-Verzögerung 3) Redundanz. Es wurde aufgrund seines hohen Einflusses auf das Umspannwerk definiert. Die Zuverlässigkeit verschiedener Topologien wurde analytisch durchgeführt. Die Ende-zu-Ende-Verzögerung wurde für jede Topologie mit Wireshark als Verkehrsbeobachtungstool beobachtet und die Redundanz wurde untersucht und auf der Grundlage der Literatur untersucht. Das Ergebnis dieser Arbeit zeigt, dass die Ringtopologie mit dem PRP-Protokoll die beste Leistung in Bezug auf Verzögerung, Redundanz und Zuverlässigkeit aufweist, gefolgt von der Ringtopologie. Die Sterntopologie übertrifft die Baumtopologie in Bezug auf Zuverlässigkeit und Verzögerung, bleibt jedoch in Bezug auf Redundanz zurück, da der RTSP im Falle eines Verbindungsausfalls einen neuen Pfad erstellt.

A LTCC patch antenna array was designed and fabricated in Low Temperature Co-fired Ceramic (LTCC) multilayer technology using picosecond laser structuring for precise manufacturing of embedded air cavities and feeding structures, which are beneficial for the antenna RF performance. Moreover, free-standing feeding vias in the embedded air cavities were successfully implemented in LTCC technology that enable a very simple and low-loss feed at the antenna ports. The 2x2 dual-polarized patch antenna array with embedded air cavities and transitions was first characterized by reflection measurements. The measured center frequency of the antenna is about 29.5 GHz and a bandwidth of nearly 1 GHz was achieved.

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.

This chapter is the perfect introduction to get an overview of THz channel sounder technologies. Additionally, all relevant state of the art and references for the field of THz channel sounding are summarized. The aim of the THz sounder chapter is to create a basic understanding of measurement setups and challenges for the measurement of the electromagnetic wave propagation in the THz range. All necessary principles, from generating the transmit signal over different mixing principles to the THz band and the data acquisition, are compact summarized.

For frequencies in the GHz-range, anechoic chambers are usually evaluated using ray-tracing techniques to locate disturbing reflections off the chamber walls. Most approaches reduce this wave-absorber interaction to a specular reflection, although the absorbers may extend over several wavelengths in size and display a rough surface. In order to develop more realistic ray-tracing models, the reflection characteristics of absorbers must be evaluated based on physical wave phenomena. In this paper, a measurement method is proposed which extends the established NRL-arch to measure the angle-dependent reflectivity for non-specular cases. First measurement results of commercial pyramidal absorbers in the frequency range between 1GHz and 10GHz indicate that the assumption of specular reflections is not justified, as power is reflected over a wide angular range with approximately the same intensity. This effect is, to our knowledge, currently not implemented in ray-tracing methods. These results contribute to a better understanding of the properties of RF absorbers to improve the efficiency of their use.

As new cellular technologies are introduced in mobile networks nowadays, more and more small cells and mobile road side units are being deployed to upgrade the performance of the wireless communication network. With regard to the overall human RF exposure, the question arises to what extent the exposure is affected by the deployment of such small cells compared to macro cells as the status quo. In an attempt to answer this important question, this paper proposes a method to measure and evaluate the combined uplink and downlink exposure in terms of the specific absorption rate of a mobile phone user at recently installed small cell locations. The comparison between the small cell and macro cell scenarios revealed a reduction of the total exposure when the user equipment was logged into the investigated LTE small cells, although the downlink exposure increased. The main reason for this encouraging result is the reduction of the uplink transmission power due to the improved link conditions across the small cell. In contrast, the total exposure in a macro cell scenario is dominated by the uplink exposure. In order to minimise the total exposure, a balance must be sought between downlink and uplink exposure.

Background - Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a promising tool to enhance therapeutic efforts, for instance, after a stroke. The achieved stimulation effects exhibit high inter-subject variability, primarily driven by perturbations of the induced electric field (EF). Differences are further elevated in the aging brain due to anatomical changes such as atrophy or lesions. Informing tDCS protocols by computer-based, individualized EF simulations is a suggested measure to mitigate this variability. - Objective - While brain anatomy in general and specifically atrophy as well as stroke lesions are deemed influential on the EF in simulation studies, the influence of the uncertainty in the change of the electrical properties of the white matter due to white matter lesions (WMLs) has not been quantified yet. - Methods - A group simulation study with 88 subjects assigned into four groups of increasing lesion load was conducted. Due to the lack of information about the electrical conductivity of WMLs, an uncertainty analysis was employed to quantify the variability in the simulation when choosing an arbitrary conductivity value for the lesioned tissue. - Results - The contribution of WMLs to the EF variance was on average only one tenth to one thousandth of the contribution of the other modeled tissues. While the contribution of the WMLs significantly increased (p≪.01) in subjects exhibiting a high lesion load compared to low lesion load subjects, typically by a factor of 10 and above, the total variance of the EF didnot change with the lesion load. - Conclusion - Our results suggest that WMLs do not perturb the EF globally and can thus be omitted when modeling subjects with low to medium lesion load. However, for high lesion load subjects, the omission of WMLs may yield less robust local EF estimations in the vicinity of the lesioned tissue. Our results contribute to the efforts of accurate modeling of tDCS for treatment planning.

Beim Entwurf von anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASICs) spielt die Verifikation eine entscheidende Rolle. Bisherige Methoden und Technologien dafür kommen durch eine immer größer werdende Komplexität an ihre Grenzen. Im Forschungs- und Entwicklungsprojekt KI-EDA werden deshalb verhaltensgesteuerte Modelle untersucht. Zur Modellierung ist unter anderem die Kenntnis des aktuellen Energiebedarfs von ASICs notwendig. Diese Arbeit beschäftigt sich mit verschiedenen Schaltungen zur Strommessung und dem Einsatz dieser auf einer Messkarte für die zeitaufgelöste Erfassung der Leistung elektrischer Verbraucher. Im Rahmen dessen wird zu Konzepten zur Leistungsmessung recherchiert, um mögliche Optionen für die Messkarte abzuwägen. Zur Gewährleistung des Entwurfs werden für verschiedene Messprinzipien umfangreiche Untersuchungen (Simulationen und Messungen) durchgeführt. Auf Basis der Daten wird die geeignetste Variante des Messprinzips ausgewählt, um eine Schaltung zu entwerfen. Die Erkenntnisse dienen als Grundlage für den Aufbau einer Messkarte mit dem Ziel der Erfassung elektrischer Leistungen von ASICs. Hierzu werden mehrere Schaltungen entwickelt, um bei konstanter Spannung den Strom vom ASIC durch einen Stromspiegel auszukoppeln und anschließend mit logarithmischen Verstärkern in eine äquivalente Spannung zu wandeln. Die Funktionalität wird durch umfangreiche Messungen mit verschiedenen Aufbauten bestätigt. Das Ergebnis der Arbeit ist eine Messkarte, welche die zeitaufgelöste Detektion von Momentanleistungen, im Bereich von 10 nW bis 100 mW, ermöglicht.

The efficient estimation of an approximate model order is essential for applications with multidimensional data if the observed low-rank data is corrupted by additive noise. Certain signal processing applications such as biomedical studies, where the data are collected simultaneously through heterogeneous sensors, share some common features, i.e., coupled factors among multiple tensors. The exploitation of this coupling can lead to a better model order estimation, especially in case of low SNRs. In this paper, we extend the rank estimation techniques, designed for a single tensor, to noise-corrupted coupled low-rank tensors that share one of their factor matrices. To this end, we consider the joint effect of the global eigenvalues (calculated from the coupled HOSVD) and exploit the exponential behavior of the resulting coupled global eigenvalues. We show that the proposed method outperforms the classical criteria and can be successfully applied to EEG, MEG Magnetometer, and Gradiometer measurements. Our real data simulation results show that the estimated rank is highly reliable in terms of dominant components extraction.

In this paper, we investigate the sensitivity of the software-defined radio (SDR) universal software radio peripheral (USRP) X310 with a TwinRX daughterboard to strong interferers. In a conducted test setup, the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) is measured under the influence of a mock-up Long-Term Evolution (LTE) base station. The frequency of the interferer is varied to analyze the effects over a wide frequency band, whereby a distinction is made between signals inside and outside the intermediate frequency (IF) band. The former can cause clipping at the analog-to-digital converter (ADC), while the latter are to be suppressed in the analog part of the software-defined radio. Here, leakage and higher-order mixing products make the receiver sensitive to spurious frequencies, whereby the performance degradation is particularly noticeable near the first intermediate frequency (IF1) of 1.25 GHz. At this point, even an interference signal with −28 dBm peak envelope power (PEP) causes an SINR loss of 3 dB.

Virtual drive tests using the over-the-air/vehicle-in-the-loop method are becoming an essential part of testing vehicular radio systems. Different approaches address the question which link scenarios and channel environments are relevant, and should be tested. Up to now, this question has not been fully answered. This paper deals with the identification of challenging scenarios for the wireless transmission standards LTE and ITS-G5 based on jointly performed drive tests, and how these can be transferred into a virtual test concept. In the case of LTE, the focus is on the transition region between different mobile radio cells (cell edge). We have reproducibly observed that the achievable data throughput drops significantly at cell edges compared to the cell centers. For ITS-G5, the communication limit was examined as a function of the distance and visibility conditions between two communicating vehicles.

To develop a compact distributed array for safe and robust automotive satellite navigation, considerable work on testing prototypes is in progress. Before scheduling resource-hungry outdoor tests, functionality and robustness of a Galileo-compatible compact distributed 4-element L-shaped array receiver has been tested against interference in a virtual environment at E5a frequency band. Such an array consisting of compact quarter wavelength sub-arrays distributed over many wavelengths, fed with a decoupling network, mounted in side mirrors of a mock-up car was measured and evaluated with and without a jammer. The effects of automotive mounting location and robustness of the receiver against the jammer have been analyzed in terms of measured radiation patterns and achieved carrier-to-noise-density ratio of the received satellite signals.

Due to increasingly complex and automated manufacturing processes, the demands on the control parameters of these processes are also increasing. One parameter is the fill quantity of e.g. liquids in production plants, whose precise determination is of ever growing importance. Up to now, the exact level determination under difficult conditions, such as high ambient temperatures, has been a particular challenge. This paper demonstrates a novel method by which an M-sequence UWB radar can determine levels of low-permittivity materials in small metal containers. For this purpose, hot melt is used as an example. Thus, the influence of large temperature differences on the long-term stability of level measurement can also be investigated. The measurements show that the level of hot melt can be measured long-term stable with an accuracy of better than 3 mm.

Automotive antenna measurements are typically performed in an anechoic (free-space) or semi-anechoic (reflective ground) environment. Even though measurements under these conditions provide sufficient knowledge about antenna performance, the automotive industry often desires to evaluate installed automotive antennas under practical road conditions. This requires a combined approach to test and qualify vehicular antennas; however, facilities deploying variable boundary conditions for measurements are challenging to devise. Alternatively, numerical simulations can be used to perform such investigations; nevertheless, it is essential to verify such simulations through measurements. In the Virtual Road Simulation and Test Area (VISTA) of the Thuringian Center of Innovation in Mobility at the Technische Universität Ilmenau, a new approach to provide variable boundary conditions for antenna measurements is realized to evaluate the impact of different electromagnetic boundary conditions and to bridge the gap between numerical simulations and measurements. It consists of a modular and mechanically robust plastic frame carrying a customizable fabric substituting a ground plane. This paper presents and discusses the initial measurement results of a reference antenna and an installed automotive antenna performed over the conducting fabric. The convincingly good correlation of more than 74% between the measured data and numerical simulations shows the validity of the proposed method.

In this paper, we investigate the gain switching performance of the software-defined radio (SDR) universal software radio peripheral (USRP) X310 with the TwinRX daughterboard and propose a method to optimize it for fast transitions. This receiver uses a complex structure of two switchable amplifiers and two digital step attenuators to realize the wide gain setting range of up to 92 dB. Our measurements of the settling time show that the bulk of transitions between two gain settings take below 1.5 µs, but some require more than 50 µs, caused by the power-up of the switchable amplifiers. Based on this knowledge, we propose a modified switching regime, in which the amplifiers are not toggled in time-critical phases, e.g., during a running measurement, so that a transition time of 1.5 µs can be reliably realized. Thus, a gain switching range of 62 dB is achieved, within which, for example, a fast automatic gain control can be realized.

Capacity, reliability, and latency are seen as key requirements of new emerging applications, namely vehicle-to-everything (V2X) and machine-type communication in future cellular networks. D2D communication is envisaged to be the enabler to accomplish the requirements for the applications as mentioned earlier. Due to the scarcity of radio resources, a hierarchical radio resource allocation, namely the sub-granting scheme, has been considered for the overlay D2D communication. In this paper, we investigate the assignment of underutilized radio resources from D2D communication to device-to-infrastructure communication, which are moving in a dynamic environment. The sub-granting assignment problem is cast as a maximization problem of the uplink cell throughput. Firstly, we evaluate the sub-granting signaling overhead due to mobility in a centralized sub-granting resource algorithm, dedicated sub-granting radio resource (DSGRR), and then a distributed heuristics algorithm, open sub-granting radio resource (OSGRR), is proposed and compared with the DSGRR algorithm and no sub-granting case. Simulation results show improved cell throughput for the OSGRR compared with other algorithms. Besides, it is observed that the overhead incurred by the OSGRR is less than the DSGRR while the achieved cell throughput is yet close to the maximum achievable uplink cell throughput.

Intersections are considered to be a vital part of urban transportation and drivers are prone to make more mistakes, when driving through the intersections. A high percentage of the total fatal car accidents leading to injuries are reported within intersections annually. On the other side, there usually is traffic congestion at intersections during busy times of day. Stopping the vehicles in one direction to let the vehicle pass in the other directions leads to this phenomenon and it has a huge effect on traffic delay, which causes great squander in natural and human resources as well as leading to weather pollution in metropolises. The goal of this paper is to design and simulate different spatio-temporal-based algorithms for autonomous connected vehicles to be able to cross the intersection safely and efficiently. Vehicles employ vehicle-to-vehicle (V2V) communication via dedicated short range communications (DSRC) [4, 1] to exchange their kinematic information with each other. The proposed algorithms are compared to each other as well as with traditional methods like traffic lights in terms of various performance metrics such as traffic congestion, speed and especially delay to find the optimal control approach for autonomous intersection management.

We propose a theoretical performance analysis for a class of reconstruction problems, formulated as coupled canonical polyadic decompositions of two low-resolution tensor observations. We study a particular case when all the modes of the tensors are coupled. Unlike the case of a single coupling constraint, a fully-coupled model requires nonlinear constraints in some estimation scenarios. Thus we introduce two probabilistic scenarios. For each scenario, we derive the constrained Cramér-Rao bounds for the parameters and for the mean-squared error of the reconstructed tensor. We show that with a carefully chosen initialization, the maximum likelihood estimators reach the bounds, even in challenging cases (low signal-to-noise ratio or large tensor rank).

Wegen der kontinuierlich anwachsenden Anzahl von Sensoren, und den stetig wachsenden Datenmengen, die jene produzieren, stößt die konventielle Art Signale zu verarbeiten, beruhend auf dem Nyquist-Kriterium, auf immer mehr Hindernisse und Probleme. Die kürzlich entwickelte Theorie des Compressive Sensing (CS) formuliert das Versprechen einige dieser Hindernisse zu beseitigen, indem hier allgemeinere Signalaufnahme und -rekonstruktionsverfahren zum Einsatz kommen können. Dies erlaubt, dass hierbei einzelne Abtastwerte komplexer strukturierte Informationen über das Signal enthalten können als dies bei konventiellem Nyquistsampling der Fall ist. Gleichzeitig verändert sich die Signalrekonstruktion notwendigerweise zu einem nicht-linearen Vorgang und ebenso müssen viele Hardwarekonzepte für praktische Anwendungen neu überdacht werden. Das heißt, dass man zwischen der Menge an Information, die man über Signale gewinnen kann, und dem Aufwand für das Design und Betreiben eines Signalverarbeitungssystems abwägen kann und muss. Die hier vorgestellte Arbeit trägt dazu bei, dass bei diesem Abwägen CS mehr begünstigt werden kann, indem neue Resultate vorgestellt werden, die es erlauben, dass CS einfacher in der Praxis Anwendung finden kann, wobei die zu erwartende Leistungsfähigkeit des Systems theoretisch fundiert ist. Beispielsweise spielt das Konzept der Sparsity eine zentrale Rolle, weshalb diese Arbeit eine Methode präsentiert, womit der Grad der Sparsity eines Vektors mittels einer einzelnen Beobachtung geschätzt werden kann. Wir zeigen auf, dass dieser Ansatz für Sparsity Order Estimation zu einem niedrigeren Rekonstruktionsfehler führt, wenn man diesen mit einer Rekonstruktion vergleicht, welcher die Sparsity des Vektors unbekannt ist. Um die Modellierung von Signalen und deren Rekonstruktion effizienter zu gestalten, stellen wir das Konzept von der matrixfreien Darstellung linearer Operatoren vor. Für die einfachere Anwendung dieser Darstellung präsentieren wir eine freie Softwarearchitektur und demonstrieren deren Vorzüge, wenn sie für die Rekonstruktion in einem CS-System genutzt wird. Konkret wird der Nutzen dieser Bibliothek, einerseits für das Ermitteln von Defektpositionen in Prüfkörpern mittels Ultraschall, und andererseits für das Schätzen von Streuern in einem Funkkanal aus Ultrabreitbanddaten, demonstriert. Darüber hinaus stellen wir für die Verarbeitung der Ultraschalldaten eine Rekonstruktionspipeline vor, welche Daten verarbeitet, die im Frequenzbereich Unterabtastung erfahren haben. Wir beschreiben effiziente Algorithmen, die bei der Modellierung und der Rekonstruktion zum Einsatz kommen und wir leiten asymptotische Resultate für die benötigte Anzahl von Messwerten, sowie die zu erwartenden Lokalisierungsgenauigkeiten der Defekte her. Wir zeigen auf, dass das vorgestellte System starke Kompression zulässt, ohne die Bildgebung und Defektlokalisierung maßgeblich zu beeinträchtigen. Für die Lokalisierung von Streuern mittels Ultrabreitbandradaren stellen wir ein CS-System vor, welches auf einem Random Demodulators basiert. Im Vergleich zu existierenden Messverfahren ist die hieraus resultierende Schätzung der Kanalimpulsantwort robuster gegen die Effekte von zeitvarianten Funkkanälen. Um den inhärenten Modellfehler, den gitterbasiertes CS begehen muss, zu beseitigen, zeigen wir auf wie Atomic Norm Minimierung es erlaubt ohne die Einschränkung auf ein endliches und diskretes Gitter R-dimensionale spektrale Komponenten aus komprimierten Beobachtungen zu schätzen. Hierzu leiten wir eine R-dimensionale Variante des ADMM her, welcher dazu in der Lage ist die Signalkovarianz in diesem allgemeinen Szenario zu schätzen. Weiterhin zeigen wir, wie dieser Ansatz zur Richtungsschätzung mit realistischen Antennenarraygeometrien genutzt werden kann. In diesem Zusammenhang präsentieren wir auch eine Methode, welche mittels Stochastic gradient descent Messmatrizen ermitteln kann, die sich gut für Parameterschätzung eignen. Die hieraus resultierenden Kompressionsverfahren haben die Eigenschaft, dass die Schätzgenauigkeit über den gesamten Parameterraum ein möglichst uniformes Verhalten zeigt. Zuletzt zeigen wir auf, dass die Kombination des ADMM und des Stochastic Gradient descent das Design eines CS-Systems ermöglicht, welches in diesem gitterfreien Szenario wünschenswerte Eigenschaften hat.

In dieser neuen, schnelleren Generation des Internets sind die Daten und Inhalte bereits die größten und wichtiger (z.B. YouTube, Netflix, Amazon, iTunes, Spotify). Das frühere Internet basierte auf dem Konzept der Datenübertragung auf Client-Server-Basis Verbindung ohne Bedingung für Quality of Service (QoS). Der Begriff Informationszentriert Networking (ICN) erschien um 2010, wahrscheinlich inspiriert von Van Jacobsons Google aus dem Jahr 2006 Tech Talk "Eine neue Sicht auf Networking". Dies war einer der Wendepunkte die Internetarchitektur von einem ganz neuen Standpunkt aus zu betrachten. Die Hauptmotivation gegenüber ICN ist das architektonische Missverhältnis der heutigen Internetarchitektur und ihrer Nutzung. Information-Centric Networking (ICN) bringt viele Fortschritte und Vorteile über die traditionelle Infrastruktur, die im Fall der Luftfahrzeuge nicht getestet wurde Netzwerke. Unser Ziel dieser Arbeit ist es, die ICN-Kommunikation in der Luft zu testen Netzwerk mithilfe von Netzwerkvirtualisierungstechnologie basierend auf Software Defined Networking (SDN) und testen Sie die Load-Balancing-Schemata. In den Ergebnissen der Diplomarbeit die Leistung Es wurde eine Auswertung zwischen zwei Weiterleitungsstrategien durchgeführt. Mehrere Controller waren auch auf den SDN- und ICN-Technologien getestet. Unter Verwendung aller oben genannten Technologien in der Luft Die Netzwerktopologie wurde bereitgestellt und die Kommunikation über ICN ermöglicht. Das gesamte Setup wurde für das Airlab-Testbed bei Airbus erstellt, um eines seiner Ziele zu zeigen das Potenzial der Verwendung von ICN als Kernelement zukünftiger luftgestützter Netzwerke in Bezug auf Unterstützung von Internet Protocol (IP)-Anwendungen bei gleichzeitiger Erzielung einer besseren Leistung mobile Umgebungen.

Heutzutage wird die drahtlose Kommunikation immer weiterentwickelt und auf unserem Leben beeinflusst. Die Straßentransportsysteme werden sich entsprechend den neuen Anforderungen einer verändernden Welt weiterentwickelt. Die Zahl der Vernetzungen moderner Fahrzeuge nimmt ständig zu. Die verschiedenen Formen der Kommunikation, z.B. die Vernetzung von Fahrzeugen untereinander, mit der Umwelt und der Infrastruktur, werden unter dem Begriff V2X zusammengefasst. Um die Fahrzeuge miteinander kommunizieren zu können, werden zwei Funktechnologien ITS-G5 und C-V2X eingesetzt. Diese neue Technologie wird die elektromagnetische Umgebung des Verkehrs verändern und es muss sichergestellt werden, dass die Bevölkerungsschutzgrenzen nicht überschritten werden. Dazu werden das Strahlungsverhalten in VISTA unter Verwendung von unterschiedlichen Funkkanalmodellen und unterschiedlichen Antennen untersucht. Diese Analyseszenarien lassen sich durch Hochfrequenz-Simulationen nachstellen. Auch komplexe Verkehrs- und Kommunikationsszenarien lassen sich durch ein Simulationsbewertungsverfahren untersuchen, mit denen die elektromagnetischen Immissionen für verschiedene Montagevarianten der Funkmodule erfasst werden kann. Weiterhin kann festgestellt werden, dass Montagevarianten der Funkmodule und die reflektierende Umgebung einen Einfluss auf Strahlungsimmission haben. Abschließend wird die Minimierung von Immission und Emission der Funkquelle genannt, die durch Antennenposition und Reduzierung der Sendeleistung ermöglicht werden kann.

Das Feature Ranking (FR) befasst sich mit der Aufgabe, eine Hierarchie nützlicher Merkmale oder Features in einem gegebenen Datenset zu finden. Eine Anwendung von FR kann im Bereich der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance, PdM) liegen, wo der Zustand der Maschine ständig überwacht wird. Da datengetriebene Ansätze immer beliebter werden, ist ein nächster Schritt hin zu PdM Anwendungen, Lösungen die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren auf eingebetteten Plattformen zu realisieren. Eingebettete Plattformen mit begrenzten Ressourcen erfordern jedoch ein sorgfältigeres Design der KI-Lösung, und daher ist es entscheidend, welche Merkmale verwendet werden, um die Gesamtkomplexität des Modells zu reduzieren. Aus diesem Grund hilft FR dem Systemdesigner, indem es eine Perspektive für die optimale Anzahl von Merkmalen und deren Herkunft bietet. Einige der bestehenden Ansätze kennen die verrauschten Merkmale bereits im Voraus, während andere spezifische Metriken für die Bewertung bestimmter FR-Methoden haben. Darüber hinaus ist eine manuelle Suche teuer und oft suboptimal.Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Entwicklung einer Methodik zum Vergleich verschiedener FR-Algorithmen, die es ermöglichen, Merkmale für eine optimierte Systemleistung auszuwählen, wenn sie in einem eingebetteten System eingesetzt werden. Die gesamte Informationsverarbeitungspipeline in PdM-Anwendungen wird auf modernste Merkmalsextraktoren und modernste FR-Algorithmen eingegrenzt, und schließlich wird ein Modell des maschinellen Lernens (ML) als Wrapper als Vergleichswerkzeug verwendet. Die beste Lösung für die PdM-Aufgabe zu finden, würde jedoch den Rahmen dieser Arbeit sprengen. Die Methode wird an zwei Datensätzen getestet: PRONOSTIA, einem Open-Source-Datensatz zur Ermittlung des Zustands von Lagern, und einem FAN-Datensatz, der von der IMMS GmbH über den Gesundheitszustand von Computerlüftern erstellt wurde. Es wird auf die Details des Designs der FR-Algorithmen eingegangen. Die Ergebnisse von vier verschiedenen Arten von FR-Algorithmen werden anhand der vorgeschlagenen Methode verglichen. Schließlich wird gezeigt, dass die Methode einen detaillierteren Einblick in die Frage bietet, wie viele Merkmale zur Leistung einer KI-Lösung beitragen und welche Merkmale durch diesen heuristischen Ansatz verrauscht würden. Dies führt zu einer beträchtlichen Verringerung der Anzahl von Merkmalen, die eine bessere Strategie für das Systemdesign für die Randleistung in PdM-Anwendungen bieten würde.

Das exponentielle Wachstum der Online-Dienste und des über die Kommunikationsnetze übertragenen Datenvolumens macht es erforderlich, die Struktur traditioneller Netzwerke durch ein neues Paradigma zu ersetzen, das sich den aktuellen Anforderungen anpasst. Software-Defined Networking (SDN) ist hierfür eine fortschrittliche Netzwerkarchitektur, die darauf abzielt, das traditionelle Netzwerk in ein flexibleres Netzwerk umzuwandeln, das sich an die wachsenden Anforderungen anpasst. Im Gegensatz zum traditionellen Netzwerk ermöglicht SDN die Entkopplung von Steuer- und Datenebene, um Netzwerkressourcen effizient zu überwachen, zu konfigurieren und zu optimieren. Es verfügt über einen zentralisierten Controller mit einer globalen Netzwerksicht, der seine Ressourcen über programmierbare Schnittstellen verwaltet. Die zentrale Steuerung bringt jedoch neue Sicherheitsschwachstellen mit sich und fungiert als Single Point of Failure, den ein böswilliger Benutzer ausnutzen kann, um die normale Netzwerkfunktionalität zu stören. So startet der Angreifer einen massiven Datenverkehr, der als Distributed-Denial-of-Service Angriff (DDoSAngriff) von der SDN-Infrastrukturebene in Richtung des Controllers bekannt ist. Dieser DDoS-Angriff führt zu einer Sättigung der Steuerkanal-Bandbreite und belegt die Ressourcen des Controllers. Darüber hinaus erbt die SDN-Architektur einige Angriffsarten aus den traditionellen Netzwerken. Der Angreifer fälscht beispielweise die Pakete, um gutartig zu erscheinen, und zielt dann auf die traditionellen DDoS-Ziele wie Hosts, Server, Anwendungen und Router ab. In dieser Arbeit wird das Verhalten von böswilligen Benutzern untersucht. Anschließend wird ein Intrusion Detection System (IDS) zum Schutz der SDN-Umgebung vor DDoS-Angriffen vorgestellt. Das IDS berücksichtigt dabei drei Ansätze, um ausreichendes Feedback über den laufenden Verkehr durch die SDN-Architektur zu erhalten: die Informationen von einem externen Gerät, den OpenFlow-Kanal und die Flow-Tabelle. Daher besteht das vorgeschlagene IDS aus drei Komponenten. Das Inspector Device verhindert, dass böswillige Benutzer einen Sättigungsangriff auf den SDN-Controller starten. Die Komponente Convolutional Neural Network (CNN) verwendet eindimensionale neuronale Faltungsnetzwerke (1D-CNN), um den Verkehr des Controllers über den OpenFlow-Kanal zu analysieren. Die Komponente Deep Learning Algorithm(DLA) verwendet Recurrent Neural Networks (RNN), um die vererbten DDoS-Angriffe zu erkennen. Sie unterstützt auch die Unterscheidung zwischen bösartigen und gutartigen Benutzern als neue Gegenmaßnahme. Am Ende dieser Arbeit werden alle vorgeschlagenen Komponenten mit dem Netzwerkemulator Mininet und der Programmiersprache Python modelliert, um ihre Machbarkeit zu testen. Die Simulationsergebnisse zeigen hierbei, dass das vorgeschlagene IDS im Vergleich zu mehreren Benchmarking- und State-of-the-Art-Vorschlägen überdurchschnittliche Leistungen erbringt.

Purpose - The purpose of this paper is to show the applicability of a discrete Hodge operator in the context of the De Rham cohomology to bicomplex-valued electromagnetic wave propagation problems. It was applied in the finite element method (FEM) to get a higher accuracy through conformal discretization. Therewith, merely the primal mesh is needed to discretize the full system of Maxwell equations. Design/methodology/approach - At the beginning, the theoretical background is presented. The bicomplex number system is used as a geometrical algebra to describe three-dimensional electromagnetic problems. Because we treat rotational field problems, Whitney edge elements are chosen in the FEM to realize a conformal discretization. Next, numerical simulations regarding practical wave propagation problems are performed and compared with the common FEM approach using the Helmholtz equation. Findings - Different field problems of three-dimensional electromagnetic wave propagation are treated to present the merits and shortcomings of the method, which calculates the electric and magnetic field at the same spatial location on a primal mesh. A significant improvement in accuracy is achieved, whereas fewer essential boundary conditions are necessary. Furthermore, no numerical dispersion is observed. Originality/value - A novel Hodge operator, which acts on bicomplex-valued cotangential spaces, is constructed and discretized as an edge-based finite element matrix. The interpretation of the proposed geometrical algebra in the language of the De Rham cohomology leads to a more comprehensive viewpoint than the classical treatment in FEM. The presented paper may motivate researchers to interpret the form of number system as a degree of freedom when modeling physical effects. Several relationships between physical quantities might be inherently implemented in such an algebra.

Die Schätzung der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung (Probability Mass Function, PMF) diskreter Zufallsvariablen aus teilweise beobachteten Daten ist ein grundlegendes Problem im statistischen Lernen und der Datenanalyse. Der Bedarf an zuverlässigen PMF-Schätzungen entsteht in Bereichen wie maschinelles Lernen, Signalverarbeitung und Data Mining, mit Anwendungen in Empfehlungssystemen, Klassifizierungsaufgaben und automatischer medizinischer Diagnose. Zunächst wird ein Überblick über die Grundlagen der PMF-Schätzung gegeben. Basierend auf der kanonischen polyadischen Zerlegung (Canonical Polyadic Decomposition, CPD) des PMF-Tensors leiten wir mathematische Ausdrücke her, um verschiedene probabilistische Größen wie gemeinsame, marginale und bedingte Wahrscheinlichkeiten darzustellen. Mithilfe dieser Größen können wir fehlende Daten aus Teilbeobachtungen in Form der maximalen a posteriori (MAP)-Schätzung oder des bedingten Mittelwerts vorhersagen, für die ebenfalls Ausdrücke bereitgestellt werden. Darüber hinaus geben wir einen Überblick über marginalbasierte und datenbasierte Ansätze zur PMF-Schätzung. Zweitens stellen wir die wichtigsten PMF-Schätzalgorithmen in der Literatur vor und stellen deren mathematische Herleitungen detailliert dar. Anschließend entwickeln wir eine Methode zur Verbesserung der Konvergenzrate des bekannten Erwartungs\-maximierungsalgorithmus (Expectation Maximization, EM), indem wir einen bestehenden Algorithmus namens SQUAREM verwenden. Soweit wir wissen, ist dies die erste Arbeit, die SQUAREM im Zusammenhang mit der PMF-Schätzung zur Anwendung bringt. Schließlich evaluieren wir die Algorithmen durch umfangreiche Computersimulationen auf synthetischen Daten und auf realen Daten im Zusammenhang mit Filmempfehlungen. Die Ergebnisse auf den synthetischen Daten zeigen, dass die Verwendung des EM-Algorithmus im Gegensatz zu einem hybriden, aber rechenintensiven Algorithmus (AD-EM) ausreichend ist. Die verbesserte Konvergenzrate von SQUAREM im Vergleich zu EM wird ebenfalls verifiziert. Anschließend werden die EM- und SQUAREM-Algorithmen anhand von realen Filmbewertungsdaten evaluiert mit dem Ergebnis, dass sie in Bezug auf die Vorhersage fehlender Filmbewertungen besser abschneiden als vergleichbare Algorithmen auf dem Stand der Technik.

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.

Scientific computing requires handling large linear models, which are often composed of structured matrices. With increasing model size, dense representations quickly become infeasible to compute or store. Matrix-free implementations are suited to mitigate this problem at the expense of additional implementation overhead, which complicates research and development effort by months, when applied to practical research problems. Fastmat is a framework for handling large structured matrices by offering an easy-to-use abstraction model. It allows for the expression of matrix-free linear operators in a mathematically intuitive way, while retaining their benefits in computation performance and memory efficiency. A built-in hierarchical unit-test system boosts debugging productivity and run-time execution path optimization improves the performance of highly-structured operators. The architecture is completed with an interface for abstractly describing algorithms that apply such matrix-free linear operators, while maintaining clear separation of their respective implementation levels. Fastmat achieves establishing a close relationship between implementation code and the actual mathematical notation of a given problem, promoting readable, portable and re-usable scientific code.

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.

The R-Mode terrestrial navigation system evaluates the phase of two carriers next to a modulated signal, from which a range can be derived to allow positioning using different stations. To improve the accuracy of ranging, we propose in this paper to replace the currently used Minimum Shift Keying (MSK) modulation with Gaussian Minimum Shift Keying (GMSK). By applying a Gaussian pulse shape for the bit transition to that of the MSK a higher spectral efficiency is achieved. If the data rate is kept constant, this reduces the energy of the modulated signal within the bandwidth of the phase estimator. This increases the accuracy of the added carrier estimate and achieves our goal of improved distance-estimation accuracy. In this paper, we compare the estimates for an R-Mode signal with MSK and two different GMSK modulations. The increased accuracy is verified using software and hardware in-the-loop simulations.

The 5G mobile network brings several new features that can be applied to existing and new applications. High reliability, low latency, and high data rate are some of the features that fulfill the requirements of vehicular networks. Vehicular networks aim to provide safety for road users and several additional advantages such as enhanced traffic efficiency and in-vehicle infotainment services. This article summarizes the most important aspects of NR-V2X, which is standardized by 3GPP, focusing on sidelink communication. The main part of this work belongs to 3GPP Release 16, which is the first 3GPP release for NR-V2X, and the work/study items of the future Release 17.

The acquisition of downlink channel state information (CSI) at the base station is a prerequisite for various applications in frequency division duplex (FDD) massive multipleinput multiple-output (MIMO) systems. To obtain accurate CSI, conventional approaches employ downlink training and feedback with a considerable overhead. In this paper, we exploit the partial reciprocity between FDD uplink and downlink channels to propose a tensor-based method for downlink channel reconstruction. According to this partial reciprocity, the tensor-based method efficiently estimates angle and delay parameters of the downlink channel from the uplink channel. Then, downlink training and feedback are incorporated by exploiting the sparse scattering property of the channel, so as to estimate the gain parameters of the multipath components with a small amount of overhead. Downlink channel reconstruction is achieved according to the estimated gain, angle and delay parameters. Experimental results on a Ray-tracing dataset demonstrate the effectiveness of the proposed downlink training and feedback scheme, and the superior channel estimation of the proposed tensor-based method compared with several alternative methods.

This document outlines the Over the Air (OTA) testing methodology which is currently employed for full automotive antennas and provides a pertinent Figure of Merit.

This paper investigates the vehicle classification (VC) based on vehicular ad-hoc networks (VANETs). Using VANETs, one can extract the physical and mobility characteristics of the vehicles globally and in a real-time manner. In this paper, we propose an in-depth novel safety-driven VC method for heterogeneous connected vehicles. In this innovative approach, road vehicles are classified into a broad range of classes according to their distinctive behaviors and safety measures. The proposed method can play a vital role in reducing collisions and can be used as a safety standard reference in VANETs-based VC systems. Furthermore, advance driver assistance systems (ADAS) can integrate this method and extend road safety by notifying vehicles of dangerous situations on the road using V2X communication.

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.

Die Internet-Architektur hat sich seit der Einführung von Software Defined Networking (SDN), das nachweislich die Beschränkungen herkömmlicher Netzwerke überwindet, rasch weiterentwickelt. SDN ist in der Lage, Flexibilität und Programmierbarkeit im Netzwerk durch die Entkopplung von Kontroll- und Datenebene zu bieten, was eine zentrale Steuerung ermöglicht. Dies macht den SDN-Controller anfällig für verschiedene Angriffsvektoren, einschließlich Denial of Service (DoS) und Distributed Denial of Service (DDoS)-Angriffe, die ihn überwältigen und zu einem Single Point of Failure machen können. Dies unterstreicht die Notwendigkeit eines effizienten Intrusion Detection Systems (IDS) oder eines Mechanismus zur genauen Erkennung von DDoS-Angriffen und zu deren Entschärfung. Im Laufe der Jahre wurden mehrere Methoden eingesetzt, die auf statistischen und wissensbasierten Algorithmen beruhen, die sich jedoch bei der Erkennung von Zero-Day-Angriffen als nicht wirksam erwiesen haben. Maschinelles Lernen und neuronale Netze haben ihre Kompetenz bei der Erkennung von Angriffen unter Beweis gestellt, erfordern jedoch einen hohen Rechenaufwand und ein Feature-Engineering vor dem Training auf vordefinierten Datensätzen. Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass keine Datensätze mit aktualisierten Verkehrsmustern zur Verfügung stehen, die ein realistisches Angriffsverhalten abbilden. Deep Convolutional Neural Network (CNN)-Modelle hingegen erreichen eine höhere Genauigkeit bei der Erkennung komplexer Muster aus Bildern und extrahieren die Merkmale selbst aus Rohdaten. In dieser Arbeit setzen wir ein vortrainiertes CNN-Modell für tiefes Lernen mit dem Namen ResNet-50 ein, das die Technik des Transferlernens nutzt. Dieses Modell soll als Anwendung innerhalb des SDN-Controllers eingesetzt werden und ein effizientes IDS bilden, das in der Lage ist, DDoS-Angriffe präzise zu erkennen und zu entschärfen. Wir verwenden zwei der neuesten Angriffsdatensätze, nämlich CICDDoS2019 und InSDN, um unser Modell auf 10 und 20 Epochen getrennt zu trainieren. Wir führen ein Benchmarking unseres Modells an den beiden Datensätzen mit zuvor vorgeschlagenen Techniken und Methoden durch. Jeder Datenfluss aus den Datensätzen wurde vor dem Training in ein RGB-Bild umgewandelt. Unser Modell erreicht nach 20 Epochen eine Genauigkeit von 98,94 Prozent im CICDDoS2019-Datensatz und 99,94 Prozent im InSDN-Datensatz.

Accurate characterization of locomotive antennas is key to safe and robust railway signaling and control communication. With the introduction of new technologies and the foreseeable migration from the GSM-R standard towards FRM CS, new wireless applications and specifications arise, and suitable antenna solutions need to be developed and tested. Moreover, the rooftops of modern locomotives present a dense and harsh environment; therefore, potential antenna mounting spaces should be carefully evaluated to avoid undesirable degradations of the antenna radiation patterns. Due to the electrically large and complex structure of locomotives, full-scale testing is challenging to perform, especially under laboratory conditions. Antenna measurements with geometrically scaled models present a powerful alternative to address this issue. In this paper, we present and discuss antenna measurement results of a scaled locomotive mockup. The mockup incorporates two different cabin geometries, one with a step-like rooftop contour, and one with a smooth slightly tilted geometry. First, the optimum scaling factor was identified and validated through numerical simulations. Afterwards, antenna measurements with a scaled locomotive mockup were carried out in our automotive antenna measurement facility VISTA. The measured results were compared with the numerical simulations, where a good correlation above 80 % was found. Secondly, the impact of the rooftop geometries, and superstructures on the roof has been investigated for a range of operational frequencies between 700 and 2600 MHz. The results reveal that the parasitic impact of the antenna environment becomes more pronounced at higher frequencies.

One benefit of cooperative automated and connected driving lies in the fusion of multiple mobile wireless sensor and data transmission nodes, covering complementary technologies like radar, cellular and ad-hoc communications, and alike. Current developments indicate enormous potential to increase the environmental awareness through joint communication and radar sensing. In this respect, future channel models require knowledge of bi-static reflectivities of road users over a range of illumination and observation angles, both in the nearfield and in the far-field. To establish reference data and model such angle-dependent RCS variations, this paper deals with realistic pedal and wheel rotations of a bicycle based on electromagnetic simulations. In the simulation setup, idealized far-field conditions with plane-wave illumination and observation were assumed, while the angles covered the entire azimuth with 201 variations of the pedal and wheel positions. The fluctuation of the RCS is analyzed and discussed in terms of its probability density and cumulative distribution functions. Depending on the angular constellation, the range of the fluctuation varied between 1 dB and 14 dB, while the specular reflection and forward-scattering showed almost no fluctuation.

Die Elemente einer Antennengruppe sollten in der Regel in einem Abstand von einer halben Wellenlänge zueinander angeordnet werden, was im Hinblick auf die gegenseitige Kopplung und die Eindeutigkeit des Signals die optimale Wahl darstellt. Für GNSS-Signale entspricht dieser Abstand etwas 20 cm im L1-Band bei 1575 MHz und 26 cm im E5a-Band bei 1176 MHz. Selbst für ein 2x2-Array führt dieser Ansatz zu großen Antennenabmessungen. In Kraftfahrzeuganwendungen sind solche großen Antennen schwer zu integrieren. Daher besteht die Notwendigkeit, kompaktere Antennenarrays mit Elementabständen von weniger als der halben Wellenlänge zu entwickeln. Bei solchen Arrays kommt es zu einer gegenseitigen Kopplung zwischen den Antennenelementen, der durch den Einsatz eines geeigneten Entkopplungs- und Anpassungsnetzwerks entgegengewirkt werden kann. Dieses Netzwerk kann mit Hilfe von 180&ring;-Hybridkopplern realisiert werden. In dieser Arbeit wurde ein Entkopplungsnetzwerk für die GNSS-Frequenzbänder E5a bei 1176 MHz und L1 bei 1575 MHz für eine gegebene 2x1-Elemente Patchantennengruppe mit festen Speisepositionen und Modenausgängen entworfen. Im Rahmen der Arbeit wurden verschiedene Arten von Hybridkopplern untersucht, wie z.B. auf Übertragungsleitungen basierende Schaltungen, Schaltungen mit konzentrierten Elementen und kommerziell erhältliche Koppler. Sie alle wurden in Bezug auf ihre HF-Eigenschaften und Kompaktheit verglichen. Die beste Variante, als die sich der kommerziell erhältlicher Hybridkoppler herausgestellt hat, wurde auf einer Leiterplatte zusammen mit einem Kalibriernetzwerk, bestehend aus Leistungsteiler und Richtkopplern, realisiert. Zur Verifizierung des Entwurfs wurden S-Parameter-Messungen mit einem Vektornetzwerkanalysator durchgeführt.

Bei der Analyse von integrierten Antennen, wie sie in Kraftfahrzeugen vorkommen, ist eine fußpunktfreie Betrachtung des Richtdiagramms notwendig. Thema dieser Bachelorarbeit ist die Recherche von fußpunktfreien Messansätzen zur Ermittlung der Richtcharakteristik, sowie die Erprobung von ausgewählten Ansätze mit Hilfe von LTE Signalen in der VISTA (Virtuelle Straße Simulations- und Testanlage). Dafür wurde eine Uplinkleistungs- und eine RSRP-Messung durchgeführt sowie eine Datenratenmessung. Die erprobten Messverfahren der Uplinkleistungs- und der RSRP-Messung haben gute Ergebnisse erbracht, was durch einen Vergleich mit einer passiven Messung gezeigt werden konnte. Mit den durchgeführten Datenratenmessungen konnten keine Rückschlüsse auf das Richtdiagramm gezogen werden.

Hochpräzise Wägesysteme nach dem Prinzip der elektromagnetischen Kraftkompensation (EMK), wie Massekomparatoren, finden trotz Neudefinition der Einheit Kilogramm weiterhin Anwendung bei der Realisierung sowie Weitergabe einer praktischen Masseskale, indem sie metrologische Massevergleiche anhand des elektrischen Stromes als Zwischengröße ermöglichen. Gleichzeitig haben Quanteninterferometer auf Basis einer supraleitenden Hochgeschwindigkeitselektronik das Potential, kleinste Änderungen des magnetischen Flusses im Femtotesla-Bereich aufzulösen und eröffnen somit einen alternativen Ansatz zum Erfassen kleinster Stromdifferenzen. Die Kombination dieser bislang größtenteils nur für Fundamentalexperimente in der elektrischen Metrologie ausgenutzten quantenelektrischen Effekte mit Systemen der Präzisionskraftmessung ist eine neuartige Ausgangsbasis zur Verbesserung der Messgenauigkeit dieser Referenzsysteme. Insbesondere bietet die Anwendung eines quantenbasierten Analog-zu-Digital-Wandlers ein deutliches Potential zum Erschließen bisher unerreichter Genauigkeiten. In diesem Beitrag werden die Ergebnisse erster experimenteller Arbeiten zum Nachweis des grundlegenden Funktionsprinzips präsentiert. Darüber hinaus erfolgt eine Abschätzung der Leistungsfähigkeit sowie des Entwicklungspotentials des vorgestellten quantenbasierten Stromsensors für hochpräzise EMK-Wägesysteme.

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.

This document outlines the measurement methodology currently employed to evaluate wireless technology on vehicles. Near Field Over the Air measurement results are provided and the Figure of Merit developed to assess the performance is reviewed. Simulation results of a more complex measurement scenario are also presented.

Die zunehmende Verbreitung sogenannter Kleinzellen-Basisstationen und deren Platzierung im öffentlichen Raum erfordert eine sicherheitstechnische Neubewertung der elektromagnetischen Immission. Kleinzellen werden mit einer Sendeleistung kleiner 10 W EIRP betrieben und müssen im Rahmen sicherheitstechnischer Untersuchungen auf die Einhaltung elektromagnetischer Grenzwerte hin überprüft werden. Etablierte Verfahren zur Ermittlung von Sicherheitsabständen sehen dabei eine punktuelle Feldstärkemessungen vor, die sich für Kleinzellen als nicht praktikabel herausgestellt hat. Im Rahmen der Arbeit wird ein alternativer Bewertungsansatz - bestehend aus Messung, digitaler Messdatennachverarbeitung und Simulation - hinsichtlich der Ermittlung von Sicherheitsabständen bei Kleinzellen untersucht. Es wird gezeigt, dass mit dem sogenannten Hybridverfahren, Sicherheitsabstände ermittelt werden können, die sich durch Vergleichsmessungen mit etablierten Verfahren verifizieren lassen. Die ermittelte Messungenauigkeit des Hybridverfahrens ist mit 3,2 dB als gleichwertig gegenüber der punktbasierten, elektrischen Feldstärkemessung (Messungenauigkeit: 3 dB) zu beurteilen, die für die Verifikation herangezogen wurde. Weiterhin wird gezeigt, dass mit Hilfe des Hybridverfahrens eine Sicherheitsabstandsbewertung auf Grundlage weiterer Feldkomponenten (hier: magnetische Feldstärke H und Leistungsflussdichte S) möglich ist, womit das Hybridverfahren auch im Nahbereich der Antenne eine Aussage über die Einhaltung relevanter Feldstärke-Grenzwerte liefern kann. Es wird weiterführend gezeigt, dass das Verfahren in der Lage ist, Montageumgebungen der Kleinzellen rein simulativ abzubilden. Dadurch besteht die Möglichkeit Sicherheitsabstände von Kleinzellenantennen unter Laborbedingungen zu erfassen und diverse montagebedingte Reflexionsumgebungen nachträglich zu implementieren und berücksichtigen. Abschließend werden formale Einschränkungen und Herausforderungen des Hybridverfahrens benannt. Dort wird auf die derzeit eingeschränkte Anwendbarkeit des Verfahrens auf bestimmte Antennentypen und eine Limitierung des Winkelbereichs eingegangen. Perspektivisch werden Potentiale aufgezeigt, die eine standardisierte Implementierung des hybriden Mess- und Auswerteverfahrens begünstigen und ermöglichen würden.

A strong, long-lasting pressure on the human skin whose effect is increased by shear forces can lead to the development of a pressure ulcer (decubitus). In order to minimize the risk of pressure ulcers developing, critical forces acting between the body and a sitting or lying surface should be detected and eliminated in time. One possibility for detecting critical forces is the actuation of tactile switches. In this article, miniature tactile switches are integrated into a compliant mechanism using the example of a MATF1 mattress spring made by Hartmann Kunststofftechnik GmbH & Co. KG. For this purpose, the deformation behavior of the spring is analyzed by means of non-linear analytical and finite elements method (FEM) calculations and the required tactile switches parameters as well as suitable locations for their placement are determined. A functional model is then built and examined.

In this paper, the Tensor-Based Near-Field Localization (TeNFiLoc) algorithm is proposed for channel estimation and user localization on the uplink of a multi-carrier wireless communication system with a massive antenna array. OFDM is used as the modulation scheme and the user can be located in the near-field of the array. The exact spherical model of the impinging wavefronts allows TeNFiLoc to localize and identify the reflected paths and distinguish them from the Line-of-Sight (LoS) path. Some additional processing generally allows TeNFiLoc to localize user even in non-LoS scenarios, when the LoS path may be blocked or shadowed, provided that the number of reflected paths that reach the receiver is not less than three. It is also shown that perfect knowledge of the transmitted data is not necessarily required to perform channel estimation and user localization. Using a specific design of the transmitted signal, an additional low throughput, highly reliable communication link to the receiver can be established. Simulation results demonstrate the excellent localization accuracy of the TeNFiLoc algorithm and its applicability in practical scenarios.

Monostatische Radarsensoren gehören im Bereich des automatisierten Fahrens zu den wichtigsten Informationsquellen zur korrekten Einschätzung der Umgebung. Die Detektierbarkeit, Erkennung und richtige Klassifizierung von Verkehrsobjekten anhand ihres Radarquerschnitts (RCS) ist bei der Beurteilung solcher Sensoren von höchster Bedeutung. Daher sollten zur Weiterentwicklung immer leistungsfähigerer KFZ-Radarsensoren die Sichtbarkeit und die Streueigenschaften von Verkehrsobjekten untersucht werden. Die Rückstreueigenschaften von Verkehrsteilnehmern wie beispielsweise Kraftfahrzeugen, Fußgängern und Radfahrern wurden bereits häufig umfänglich untersucht. Diese Arbeit fokussiert sich deshalb auf Verkehrsobjekte der Straßeninfrastruktur. Objekte wie Verkehrsschilder, Leitbaken und insbesondere Leitplanken stellen aufgrund ihres großen Radarquerschnitts und teilweise kontinuierlichen Auftretens eine besondere Herausforderung für Radarsensoren dar. Außerdem können falsch klassifizierte kleine Objekte, die als Lost Cargo bezeichnet werden, zu unnötigen, abrupten Manövern führen, die schwerwiegende Folgen haben können. Die breitbandigen RCS-Messungen wurden unter Laborbedingungen in der Virtuellen Straße Simulations- und Testanlage (VISTA) der TU Ilmenau durchgeführt. In der reflexionsarmen Messhalle wurden mit einem Vektornetzwerkanalysator die Messdaten im Frequenzbereich von 76 bis 81 GHz für sowohl die horizontale als auch die vertikale Co-Polarisation aufgenommen. Mit Hilfe der Hintergrundsubtraktion und der Zeitbereichsfilterung wurden kalibrierte und frequenz-gemittelte RCS-Diagramme erstellt und anschließend ausführlich unter sowohl physikalischen als auch statistischen Gesichtspunkten diskutiert. Die Daten haben gezeigt, dass eine Objekterkennung anhand des Radarquerschnitts möglich ist und insbesondere Objekte des Lost Cargo sich von denen der Straßeninfrastruktur deutlich unterscheiden.

In ultrasound nondestructive testing (NDT), a widespread approach is to take synthetic aperture measurements from the surface of a specimen to detect and locate defects within it. Based on these measurements, imaging is usually performed using the synthetic aperture focusing technique (SAFT). However, SAFT is suboptimal in terms of resolution and requires oversampling in the time domain to obtain a fine grid for the delay-and-sum (DAS). On the other hand, parametric reconstruction algorithms give better resolution, but their usage for imaging becomes computationally expensive due to the size of the parameter space and a large amount of measurement data in realistic 3-D scenarios when using oversampling. In the literature, the remedies to this are twofold. First, the amount of measurement data can be reduced using state-of-the-art sub-Nyquist sampling approaches to measure Fourier coefficients instead of time-domain samples. Second, parametric reconstruction algorithms mostly rely on matrix-vector operations that can be implemented efficiently by exploiting the underlying structure of the model. In this article, we propose and compare different strategies to choose the Fourier coefficients to be measured. Their asymptotic performance is compared by numerically evaluating the Cramér-Rao bound (CRB) for the localizability of the defect coordinates. These subsampling strategies are then combined with an l1-minimization scheme to compute 3-D reconstructions from the low-rate measurements. Compared to conventional DAS, this allows us to formulate a fully physically motivated forward model matrix. To enable this, the projection operations of the forward model matrix are implemented matrix-free by exploiting the underlying two-level Toeplitz structure. Finally, we show that high-resolution reconstructions from as low as a single Fourier coefficient per A-scan are possible based on simulated data and measurements from a steel specimen.

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.

Energy efficiency has recently drawn significant attention in diverse applications, such as vehicle-to-everything (V2X) communications. This paper investigates a joint energy efficiency and sum-rate maximization problem in autonomous resource selection in the 5G new radio (NR) vehicular communication while catering for reliability and latency requirements. An autonomous resource allocation problem is formulated as a ratio of sum-rate to energy consumption, where the objective is to maximize the total energy efficiency of power-saving users subject to the reliability and latency requirements. The energy efficiency problem is a mixed-integer programming optimization problem that is computationally complex when the number of users increases. Therefore, a heuristic algorithm, density of traffic-based resource allocation (DeTRA), is proposed to solve the problem. The traffic density per traffic type is considered a metric to split the radio resources and trigger an appropriate resource selection strategy. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms the existing schemes in terms of energy efficiency.

Zeitkorrelierte Einzelphotonenzählung basiert auf der Tatsache, dass die Impulsantwort einer Lichtquelle der Wahrscheinlichkeitsdichte der Auslösezeitpunkte der einzelnen Photonen entspricht. Werden die Auslösezeitpunkte mit einer sehr genauen Messeinrichtung aufgenommen, kann aus diesen Zeitpunkten ein Histogramm erstellt werden, welches die Impulsantwort der Lichtquelle wiedergibt. Die Idee dieses Verfahrens entstand bereits vor vielen Jahren, war jedoch aufgrund der Notwendigkeit eines ausreichend zuverlässigen und präzisen Einzelphotonendetektors lange Zeit auf relativ sperrige Hardware mit großem Leistungsbedarf beschränkt. Mit dem Aufkommen kommerziell erhältlicher halbleiterbasierter Einzelphotonendetektoren in den letzten Jahren sowie den stets wachsenden Ressourcen moderner konfigurierbarer Logikbausteine kann dieses Verfahren nun äußerst kompakt, kostengünstig und leistungssparend umgesetzt werden. In der vorliegenden Arbeit entstand die Hardwarebeschreibung sowie die Auslesesoftware zur Umsetzung der zeitkorrelierten Einzelphotonenzählung durch einen konfigurierbaren Logikbaustein. Die in dem Projekt parallel zu dieser Arbeit entstandenen, analogen Komponenten vervollständigen ein kostengünstiges Messinstrument, welches Lichtimpulse mit einer Auflösung von 20 ps genau messen kann, dabei jedoch in ein 100 mm x 25 mm großes Rohr passt und weniger als 2,5 W Leistungsversorgung benötigt.

Aufgabe der vorliegenden Arbeit war es, ein Modell des neuromuskulären Systems zu entwickeln und den Optimierungsalgorithmen zu finden, welcher die geringste Differenz zwischen Referenz und Simulationsergebnis liefert. Hierfür wurden ausgewählte Modellparameter mit verschieden Optimierungsalgorithmen optimiert. Aufbauend auf einem neuronalen Massenmodell wurden zusätzliche biologische Eigenschaften des neuromuskulären Systems wie Adaptation und synaptische Verbindungen, sowie neuronale Elemente wie Renshaw-Zelle und Alpha-Motoneuron, berücksichtigt. Eine breite Auswahl an Optimierungsalgorithmen wurde mit den aus dem Modell generierten Werten getestet. Mit dem Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shannon (BFGS) Algorithmus und der Partikelschwarmoptimierung konnten eine relative Differenz zwischen Simulationsergebnis und Referenz von weniger als 1 % erreicht werden. Additives Rauschen erhöhte den Zielfunktionswert auf bis zu 24 % für den BFGS Algorithmus und die Partikelschwarmoptimierung. Bei stärkerem Rauschen verschlechterte sich die durchschnittliche Abweichung vom den wahren Werten aller Parameter von 9.8 % auf 12.4 % für dem BFGS Algorithmus und von 4.9 % auf 7.1 % für die Partikelschwarmoptimierung.

Conventional canonical polyadic decomposition (CPD) approach for tensor-based sparse array direction-of-arrival (DOA) estimation typically partitions the coarray statistics to generate a full-rank coarray tensor for decomposition. However, such an operation ignores the spatial relevance among the partitioned coarray statistics. In this letter, we propose a coupled coarray tensor CPD-based two-dimensional DOA estimation method for a specially designed coprime L-shaped array. In particular, a shifting coarray concatenation approach is developed to factorize the partitioned fourth-order coarray statistics into multiple coupled coarray tensors. To make full use of the inherent spatial relevance among these coarray tensors, a coupled coarray tensor CPD approach is proposed to jointly decompose them for high-accuracy DOA estimation in a closed-form manner. According to the uniqueness condition analysis on the coupled coarray tensor CPD, an increased number of degrees-of-freedom for the proposed method is guaranteed.

Diese Arbeit untersucht das Cloud- und Edge-Computing-Paradigma für das Internet der Dinge (IoT) und bewertet die Leistung der Edge- und Cloud-Computing-Funktionen für das IoT. Diese Arbeit trägt zu einer Literaturübersicht über den Stand der Technik des Edge- und Cloud-Computings bei. Das Edge- und Cloud-Computing wird auf den drei Aufbaumodellen Bare Metal, Virtualisierung und Containerisierung durchgeführt, und Microsoft Azure Cloud wird als Cloud-Plattform verwendet. Für die Edge- und Cloud-Computing-Modelle werden drei Anwendungsfälle basierend auf den Datenverarbeitungstechniken als generische Datenverarbeitungs-, Datenfilterungs- und Datenkomprimierungstechniken verwendet. Die Edge-Setups sind mit dem Azure IoT Hub verbunden, und Azure Stream Analytics wird zum Streamen und Überwachen der Daten vom Azure IoT Hub zum Azure Blob Storage verwendet. In dieser Arbeit wird das Cloud-basierte Publisher- und Subscriber-Paradigma verwendet, wobei der Edge-Server der Publisher, Azure IoT Hub als MQTT-Broker und Azure Stream Analytics der Subscriber ist. Die CI und CD (CI/CD) für die Smart-Home-Automatisierung wird als CI am Edge-Server und CD in der Azure-Cloud unter Verwendung von GitHub-Aktionen entworfen und implementiert. Die Leistung aller Edge- und Cloud-Computing-Modelle mit Use Cases wird anhand der Edge-to-Cloud (E-C)-Latenz, der Cloud-Verarbeitungslatenz und der Durchsatzparameter bewertet. Die Use-Case-Szenarien werden auch für die Datenverarbeitung evaluiert und verglichen. Darüber hinaus werden drei Edge-Computing-Modelle anhand des Systemparameters prozentuale CPU-Auslastung bewertet und verglichen. Die Leistungsbewertung zeigte, dass die Containerisierung im Vergleich zu Bare-Metal- und Virtualisierungs-Setups weniger Schwankungen in der Latenz- und Durchsatzverteilung aufweist. Die Auswertung der Anwendungsszenarien zeigt, dass die Datenkomprimierungstechnik besser geeignet ist, um die Cloud-Kosten zu reduzieren, ohne dass Sensordaten verloren gehen, obwohl die Datenfilterung sogar weniger Nachrichtenübertragung erfordert, aber viele Sensordaten gehen bei der Datenverarbeitung verloren. Die Bewertung der E-C-Latenz und des Durchsatzes von zwei Azure-Ressourcengruppen ergab, dass die Ressourcengruppe West USA aufgrund der großen geografischen Entfernung zum Edge-Server eine höhere Latenz und einen geringeren Durchsatz als die Ressourcengruppe West Europa aufweist.

In der vorliegenden Arbeit wird die Aufladung von festen Isolierstoffen, die mit Mischspannung als Überlagerung einer Gleich- und einer Wechselspannung beansprucht werden, untersucht. Als Isolierstoffprobe wird Polyethylen eingesetzt, das infolge von in Luft auftretenden Koronaentladungen in einer Spitze-Isolierstoff-Platte-Anordnung aufgeladen wird. Ein Versuchsaufbau ermöglicht dabei die Messung des Potentials einer geschirmten Sonde oberhalb der aufgeladenen Isolierstoffprobe. Zur eindeutigen Beschreibung der Aufladung werden die gemessenen Potentiale in Oberflächenladungsdichten umgerechnet. Der Fokus liegt auf den Abhängigkeiten der Oberflächenladungsdichte von elektrischen Parametern der Mischspannung (Frequenz und Amplitude der AC-Spannung, DC-Spannung) und geometrischen Parametern der verwendeten Anordnung (Abstand zwischen der Spitze und der Isolieroberfläche, Dicke der Isolierstoffprobe). Zur Interpretation der Messergebnisse wurden Plasma-Simulationen zur Entstehung von Koronaentladungen und Bildung von Raumladungen in COMSOL Multiphysics durchgeführt.

Vehicle-to-Pedestrian communication can extend crash prevention capabilities of the current driver assistance systems in vehicles. This requires vehicles and pedestrians to exchange safety messages with each other. However, as the number of pedestrians increases, the numerous safety messages transmitted by pedestrians can quickly congest the network. This can severely affect Vehicle-to-Pedestrian and Vehicle-to-Vehicle communication. Hence, a mechanism for the mitigation of network congestion caused by pedestrian safety messages is required. This article proposes a Multi-channel Clustering-based Congestion Control (MC-COCO4V2P) algorithm, a proactive and infrastructure-independent clustering-based approach to mitigate the network congestion caused by pedestrians. Our approach clusters pedestrians based on their location and direction and uses separate channels for exchanging cluster and safety messages, thereby reducing the control information overhead. It also employs a transmit power control mechanism to make the clustering mechanism energy efficient. Our results show that the clustering of pedestrians can significantly improve network performance and reduce the power consumption of pedestrians devices.

Vehicle-to-Everything (V2X) ist eine neue Generation von Informations- und Kommunikationstechnologien, die Fahrzeuge mit allem verbinden. Es schafft nicht nur eine komfortablere und sicherere Verkehrsumgebung, sondern hat auch eine große Bedeutung für die Verbesserung der Verkehrseffizienz und die Verringerung der Umweltverschmutzung und der Unfallraten. Derzeit befindet sich die Technologie noch in der Erforschungsphase und die Probleme der Verkehrssicherheit und Effizienz sind noch nicht vollständig ausgewertet. Vor der Umsetzung, muss die Zuverlässigkeit der Technologie sichergestellt und daher ausgiebig getestet und verifiziert werden. Daher ist das Testen ein wichtiger Bestandteil der V2X-Technologie. Tests in der V2X-Kommunikation werden meistens durch Feldbetriebstests durchgeführt, um repräsentative Ergebnisse aus der Praxis zu erhalten. Die Durchführung von Feldbetriebstests erfordert jedoch dedizierte Ressourcen, Personal und Zeit. Darüber hinaus können Tests nur für praktisch verfügbare Umgebungen, Bedingungen und Szenarien durchgeführt werden. Virtual Drive Testing (VDT) ist eine anerkannte Testmethode für V2X. Das Ziel von VDT ist es, eine Annäherung an die realen Kommunikationsbedingungen in einer kontrollierten Laborumgebung zu schaffen. Der Vorteil von VDT ist, dass die Prüfung automatisiert, kontrollierbar und reproduzierbar durchgeführt werden kann, um so eine erhebliche Reduzierung der Prüfzeit und -kosten zu erzielen. Darüber hinaus ist die beste Möglichkeit für das Szenario basierte Testen durch eine virtuelle Fahrsimulationen gegeben, bei dem Tests in verschiedenen Szenarien, Bedingungen und Umgebungen durchgeführt werden können. Um realitätsnahe Testergebnisse durch VDT zu erhalten, spielt der Einsatz von realen repräsentativen Kanalmodellen eine entscheidende Rolle. Der Zweck dieser Forschung besteht darin, ein verbessertes Kanalmodellschema unter Verwendung eines virtuellen Fahrtestansatzes für verschiedene Fahrzeugkanaltypen nachzubilden und zu bewerten. Die Messungen im Rahmen dieser Forschung werden in der Testanlage VISTA (Virtuelle Straßen Simulations- und Testanlage) durchgeführt, die einen hochmodernen Messaufbau und eine hochmoderne Umgebung bietet. Kanalmodelle werden über einen Fading- Kanalemulator (Keysight Propsim F32) für städtische, ländliche und Autobahnszenarien nachgebildet. Die Datenübertragung während der Tests erfolgt kontaktlos über ITS-G5 Hardware On-Board-Units (Cohda Wireless MK5) sowohl auf der Empfängerals auch auf der Senderseite.

Diese Arbeit untersucht das Publish-Subscribe-basierte Message Oriented Middleware (MoM)-Paradigma für das Industrial Internet of Things (IIoT), das auf Industrie4.0- Praktiken fokussiert und dafür relevant ist. Das Publish-Subscribe-Nachrichten-Paradigma für moderne Industrie 4.0-Praktiken, die in vielen IIoT-Anwendungsszenarien verwendet werden, wird implementiert und einer Leistungsbewertung unterzogen. Das IIoT-Anwendungsszenario für die industrielle Automatisierung wird unter Verwendung von OPC-UA Publish-Subscribe- und MQTT-Protokollen implementiert, indem beide mit dem Node-RED Flow-basierten Tool integriert werden, um die Vorteile beider Protokolle zunutze zu machen und die Kosten und Komplexität der Implementierung zu reduzieren. Die analytischen Ergebnisse des MQTT-Protokolls werden für verschiedene Netzwerkparameter wie Bandbreite, QoS, RTT, Durchsatz, variierende Nutzlast und Benchmark-Ergebnisse für gegebene Publish-Subscribe-Szenarien vorgestellt, wobei das Netzwerk mit Mininet simuliert wird. Darüber hinaus wird ein Broker-Overlay-System unter Berücksichtigung von Lastausgleichs- und Hochverfügbarkeitsmechanismen implementiert, um die Leistung des MQTT-Brokers zu testen, und die Ergebnisse werden ausgewertet. Das IIoT-Anwendungsszenario für die industrielle Automatisierung wird mit der Beckhoff PLC TwinCAT 3 Software erstellt, um die Informationsquelle von Sensorknoten zu generieren, die an den OPC-UA Server/Broker weitergeleitet wird. Auf diese Server/Broker-Daten wird über das OPC-UA Client-Tool, d.h. UA-Expert, zugegriffen. Das Node-RED-Flow-Tool wird verwendet, um sowohl OPC-UA als auch MQTT zu verbinden, um das Automatisierungspyramidenmodell zu realisieren, das mit einer grafischen Benutzeroberfläche für ein eigenständiges System emuliert und demonstriert wird.

Traffic simulation can help to evaluate the impact of different mobility behaviors on the traffic flow from safety, efficiency, and environmental views. The objective of this paper is to extend the SUMO (Simulation of Urban Mobility) road traffic simulator to model and evaluate the impact of motorcycles mobility on vehicular traffic. First, we go through diverse mobility aspects and models for motorcycles in SUMO. Later, we opt for the most suitable mobility models of motorcycles. Finally, the impact of motorcycle mobility on different kinds of vehicles is investigated in terms of environment, fuel consumption, velocity and travel time. The result of modeling and evaluation shows that based on the mobility model of the motorcycle, vehicular traffic flow can be enhanced or deteriorated.

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.

Gegenstand der Arbeit ist ein Kalibrierkonzept für ein Multiple Input Multiple Output (MIMO) Messsystem zur Erfassung der Ausbreitungsbedingungen elektromagnetischer Wellen in mobilen Szenarien (Channel Sounder), welches z.B. für Kanalmessungen in Mobilfunkbändern eingesetzt wird. Messgröße ist die zeitvariante Kanalimpulsantwort bzw. der zeitvariante Kanalfrequenzgang. Dafür muss der Frequenzgang des Messsystems zuvor erfasst werden (Kalibrierung). Besondere Herausforderung bei dieser Arbeit ist, ein Kalibrierkonzept für einen Channel Sounder zu erarbeiten, der aus mehreren räumlich verteilten Stationen (Transceiver + Antennenarrays) besteht und das System über einen großen Dynamikbereich (die Empfänger sind mit einer automatic gain control, AGC, ausgestattet) zu vermessen. Beiträge zur Umsetzung eines solchen Konzepts finden sich in Form einer Kalibrier-Box, über welche bis zu vier Stationen verbunden werden können (back-to-back), aufwandsreduzierter Erfassung über den gesamten Dynamikbereich, Überlegungen zur Überwachung und Nachführung der Kalibrierung während der Messung sowie einer eigenständig im Antennenmessraum durchgeführten Antennenarraykalibrierung.

In den letzten Jahrzehnten erlebt die Welt eine rasante Entwicklung der globalen Navigationssatellitensysteme (GNSS). Einige von ihnen, wie das Global Positioning System (GPS), das Global Navigation Satellite System (GLONASS), das BeiDou Navigation Satellite System (BDS), sind derzeit voll funktionsfähig. Andere befinden sich derzeit noch in der Entwicklung oder in einer teilweisen Betriebsphase. Das europäische Globale Navigationssatellitensystem (Galileo) hat seinen Betrieb aufgenommen und wird eine breite Palette von Diensten anbieten. GNSS ist ein wesentlicher Bestandteil vieler kommerzieller und sicherheitskritischer Anwendungen, z.B. beim autonomen Fahren, wo die genaue Position bekannt sein muss. Ein entscheidender Aspekt dieser Anwendungen ist die Robustheit der Systeme gegen Jamming- und Spoofing-Angriffe. Vor diesem Hintergrund ist es von entscheidender Bedeutung, GNSS-Empfänger zu entwickeln, die unempfindlich gegenüber solchen Angriffen sind. Dies gilt sowohl für das Design des analogen HF-Frontends als auch für die Implementierung digitaler Algorithmen, die Störsignale erkennen und von der Positionsbestimmung ausschließen können. Die hier vorgestellte Arbeit konzentriert sich auf die Definition, das Design und die Messung einer GNSS-Empfängerkette, die aus kritischen Komponenten wie einem Hochfrequenz-Low-Noise-Verstärker (RF-LNA), einem SAW-Filter (Surface Acoustic Wave), einem Mischer, einem ZF-Verstärker und einem externen ZF-Filter besteht und auf diskreten, handelsüblichen Komponenten (COTS) basiert. Da der anwendungsspezifische integrierte Schaltkreis (ASIC) so ausgelegt ist, dass er auf zwei GNSS-Frequenzbändern gleichzeitig arbeitet, d.h. auf dem GPS/Galileo L1/E1- und dem L5/E5a-Band, besteht der Empfänger aus zwei Einzelfrequenzketten. Daher konzentriert sich diese Arbeit in erster Linie auf die lineare Budgetsimulation von HF-Parametern wie Verstärkung und Rauschzahl und die Messung wichtiger HF-Parameter wie Verstärkung, Empfängerbandbreite, Rauschzahl, Unterdrückung von Out-of-Band-Signalen und 1-Dezibel(dB)-Kompressionspunkt unter Verwendung von Datenblatt-Werten aller konstituierenden Elemente der Empfängerkette, so dass sich mit dem ASIC vergleichbare Spezifikationen ergeben. Die Software Advanced Design System (ADS) wurde zur Simulation und zum Entwurf des Leiterplattenlayouts verwendet. Die Leiterplatte wurde mit einem flammhemmenden FR-4-Epoxid-Substrat hergestellt. Der Formfaktor der Platine beträgt 107 x 52 x 15 Kubikmillimeter (mm3), der Formfaktor der externen ZF-Filterplatine 62 x 32 x 10 mm3. Für das GPS/Galileo L1/E1-Band, einschließlich des externen ZF-Filters, wurden die Verstärkung und die Rauschzahl mit 77,5 Dezibel (dB) und 1,2 dB gemessen. Die maximalen 1-dB-Kompressionspunkte am Ausgang und der minimale Wert der Verstärkung wurden mit 12,5 - Dezibel Milliwatt (dBm) bzw. -10,7 dBm gemessen. Die Bandbreite des Empfängers wurde mit etwa 11,2 MHz (Megahertz) gemessen. Für Out-of-Band-Signale bei 1590 MHz und 1560 MHz können Signale bis zu -57 dBm unterdrückt werden. Ebenso wurden für das GPS/Galileo L5/E5a-Band einschließlich des externen ZF-Filters eine Verstärkung und ein Rauschmaß von 78 dB bzw. 1,1 dB gemessen. Die 1-dB-Kompressionspunkte am Ausgang beim maximalen und minimalen Wert der Verstärkung wurden mit 13,8 dBm bzw. -9,2 dBm gemessen. Die Bandbreite des Empfängers wurde mit 19 MHz gemessen. Für ein Out-of-Band-Signal bei 1161 MHz und 1191 MHz können Signale bis zu -60 dBm unterdrückt werden.

Massive MIMO is one of the main features of 5G mobile radio systems. However, it often leads to high cost, size and power consumption. To overcome these issues, the use of constrained radio frequency (RF) frontends has been proposed, as well as novel precoders, e.g., a multi-antenna, greedy, iterative and quantized precoding algorithm (MAGIQ). Nevertheless, the best performance of MAGIQ assumes accurate channel knowledge per antenna element, for example, from uplink sounding reference signals. In this context, we propose an efficient uplink channel estimator by applying machine learning (ML) algorithms. In a first step a conditional generative adversarial network (cGAN) predicts the radio channels from a limited set of full resolution RF chains to the rest of the low resolution RF chain antenna elements. A long-short term memory (LSTM) neural network extracts further phase information from the low resolution RF chain antenna elements. Our results indicate that our proposed ML approach is competitive with traditional Unitary Tensor-ESPRIT in scenarios with various closely spaced multipath components (MPCs).

Diese Arbeit wurde mit Hilfe der Firma Indu-Sol GmbH in Schmölln mit modernster Ausstattung durchgeführt. Sie befasst sich mit der Untersuchung der industriellen Ethernet-Kommunikation und dem damit verbundenen Ethernet-Switching für die Echtzeit-Datenübertragung. Sie konzentriert sich vor allem auf die Switch-Schaltlatenz von Echtzeitframes und die Analyse von negativen Auswirkungen von Best-Effort-Frames auf die Schaltlatenz von Profinet-IO Frames. Dabei wurden die Switche Promesh P10 und Promesh P20 der Firma Indu-Sol, sowie der Marvell Link Street hinsichtlich ihrer Switching-Latenz näher untersucht. Die Promesh P10 und P20 Switche wurden verwendet, um die PNIO-Daten zu modellieren und die Switching-Effekte von Best-Effort-Frames auf PNIO-Frames näher zu beleuchten. Außerdem kamen die Time Sensitive Network-Protokolle 802.1 Qav (Egress Policy) und 802.1 Qbv (Time Aware Shaping) im Marvel Link Street zum Einsatz, um zu untersuchen, inwieweit sich durch ihren Einsatz die Auswirkungen von Best-Effort-Frames auf Echtzeit-Frames überwinden lassen um somit niedrigere und zuverlässige Latenzzeiten im industriellen Ethernet zu erreichen. Der Marvell-Switch wurde so programmiert, dass er zwischen Echtzeit- und Best-Effort-Frames unterscheidet, den Ausfall von Echtzeit-Frames vermeidet und gleichzeitig eine zuverlässige Latenzzeit bietet.

The location estimation problem has been attracting a lot of research interest in recent years due to its significance for different areas of signal processing. This paper deals with a bistatic MIMO radar system where the targets are located in the near-field region. In this work, we derive the Cramér-Rao bound (CRB) for bistatic MIMO radar systems using the exact spherical wavefront model to evaluate the performance of target parameter estimation algorithms. The conditional and unconditional CRBs are derived for a system with one and multiple targets. For the one target system, we provide an analytical inversion of the Fisher Information Matrix (FIM) and obtain closed-form analytical non-matrix expressions of the CRB corresponding to the Cartesian and spherical coordinates of the targets. We compare the derived conditional and unconditional CRB with the performance of state-of-the-art localization algorithms and analyse the dependence of the CRB on various system parameters.

Für spektroskopische und bildgebende Anwendungen im Sub-Millimeter-Wellenlängenbereich sind supraleitende Strahlungssensoren aufgrund ihrer außergewöhnlichen Empfindlichkeit von besonderem Interesse. Dabei steigt die Anzahl der in einem Array integrierten Sensoren stetig. Dies erfordert Multiplexverfahren, um die Anzahl der Leitungen, die in die Kryostufe führen, zu reduzieren und damit den Wärmeeintrag zu verringern. Eine Implementierung des Codemultiplexverfahrens verwendet Stromsteuerungsschalter (CSS) als Polaritätsschalter, die auf supraleitenden Quanteninterferometern (SQUIDs) basieren. Die vorliegende Arbeit stellt ein Konzept vor, das eine supraleitende Digitalelektronik (RSFQ) zur Steuerung dieser Schalter verwendet. Die SQUIDs des CSS werden dafür jeweils induktiv mit der Speicherschleife eines RSFQ-Delay-Flip-Flops (DFF) gekoppelt. Eine Zustandsänderung in den DFFs erfolgt durch Speicherung eines magnetischen Flussquants, die wiederum eine Änderung des magnetischen Flusses in den gekoppelten SQUIDs bewirkt. Damit lässt sich der Signalweg durch den CSS beeinflussen und die Polarität des Schalters steuern. Über eine Kaskadierung mehrerer dieser RSFQ-gekoppelten Schalter in Reihe lassen sich CSS-basierte Multiplexerschaltungen aufbauen. Der Zustand des Multiplexers kann dadurch mittels digitaler RSFQ-Signale gesteuert werden. Die notwendigen Schritte zur Umsetzung des Konzepts sind ausführlich in der Arbeit beschrieben. Die Ausgangskomponenten sowie die neu entwickelten Schaltelemente wurden mit Hilfe von Simulationsrechnungen analysiert beziehungsweise entworfen und anschließend experimentell validiert. Dazu wird auch deren Leistungsfähigkeit miteinander verglichen. Die Schritte für eine Implementierung der neuen Bauelemente zu Multiplexerschaltungen werden vorgestellt. Darüber hinaus wurden Maßnahmen aufgezeigt und diskutiert, welche für einen Einsatz des Systems im sensornahen Betrieb erforderlich sind. Erste Umsetzungen wurden im Rahmen der Arbeit bereits realisiert.

In vielen Bereichen der Signalverarbeitung, wie z.B. biomedizinische Signalverarbeitung, drahtlose Kommunikation, maschinelles Lernen, Bild- und Videoverarbeitung, sind die erfassten Signale von Natur aus mehrdimensional. Einer der nützlichsten und praktischsten Aspekte der Tensor-basierten Verarbeitung der Daten ist, dass sie die angeborene Darstellung und das mehrdimensionale Format der Daten beibehalten kann. Die Zehnfach-Zerlegung, die ein sehr praktisches Werkzeug ist, um einen Tensor in seine Bestandteile zu zerlegen, wurde in erschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt. Daher ist es notwendig, vor der Anwendung der Tensor-Zerlegung die tatsächliche Anzahl der Bestandteile zu ermitteln, d.h. die Modellordnung zu schätzen. In dieser Arbeit wird ein neuartiger und robuster Algorithmus zur Berechnung der Modellordnung bzw. des Rangs vorgestellt, der davon ausgeht, dass die ignaleigenwerte und die Rauscheigenwerte aus einer verrauschten Messung unterschiedliche Profile aufweisen. Wir stellen auch eine Erweiterung für die gemeinsame Rangschätzung für ehrere Tensoren vor, die für die gekoppelte Zerlegung verwendet werden kann. Zu diesem Zweck wurden verschiedene Fälle diskutiert, um dem gemeinsamen Effekt auf die angschätzung von mehreren Tensoren Rechnung zu tragen. CPD (Canonical Polyadic Decomposition) ist die häufigste Art der Zerlegung unter anderen. Die zuvor erwähnte Rangschätzungsmethode ist ein sehr wichtiger Schritt vor der Anwendung der CPD, da eine falsche Schätzung die Genauigkeit der Ergebnisse stark beeinflussen kann. Das SECSI-Verfahren (Semi-Algebraic framework for approximate CP decomposition via Simultaneaous matrix diagonalization) ist ein sehr effizientes Verfahren zur Berechnung der CPD mit niedrigem Rang. In dieser Arbeit stellen wir eine Erweiterung des SECSI-Frameworks vor, die gekoppelte CPD von zwei Tensoren sowie für drei Tensoren berechnet, bei denen zwei Faktormatrizen in den Tensoren gemeinsam sind. Außerdem wenden wir den erweiterten Algorithmus zur Schätzung der Modellordnung auf reale biomedizinische Daten an, die aus einem Experiment stammen, bei dem EEG-(Elektroenzephalographie) und MEG-Signale (Magnetoenzephalographie) für die Gehirnaktivität von 19 Probanden gleichzeitig aufgezeichnet wurden. Wir nutzen die opplungscharakteristik dieser EEG- und MEG-Daten aus, nachdem wir sie in ein mehrdimensionales Format (Frequenz x Zeit x Kanal) konvertiert haben. Zunächst wird der gemeinsame Rang für vier von jedem Probanden erhaltene Intensoren geschätzt und dann gemeinsam zerlegt, um die latenten Informationen in Frequenz-, Zeit- und Kanalsignaturen zu finden.

In dieser Arbeit wird die Nutzung von Software-defined Radios des Typs Universal Software Radio Peripheral (USRP) X310 für die Kanalemulation untersucht. Besondere Anforderung ist dabei das Erreichen einer möglichst niedrigen Analog-zu-analog-Latenz bei einer gleichzeitig hohen Samplingrate. Nach einer Einführung der Grundlagen der Kanalemulation wird eine Übersicht über die gängigen Algorithmen gegeben. Dabei stellt sich die als uniformly partitioned overlap-save (UPOLS) bezeichnete Implementation der schnellen Faltung als besonders geeignet heraus, da sie die effiziente Echtzeitemulation langer, zeitvarianter Kanäle ermöglicht und gleichzeitig mit geringem Aufwand zu implementieren ist. Anschließend wird das Kommunikationsprotokoll der USRPs analysiert, da der vom Hersteller bereitgestellte Treiber nicht den Latenzanforderungen dieser Arbeit genügt. Darauf aufbauend wird ein erster Prototyp entwickelt, der demonstriert, dass das Streaming von Samples unabhängig vom Originaltreiber möglich ist. Im nächsten Schritt wird die Analog-zu-analog-Latenz optimiert: Mit dem Framework Data Plane Development Kit (DPDK) wird die gesamte Netzwerkkommunikation durch einen polling-basierten Treiber im Userspace erledigt, wodurch die Verzögerungen durch Interruptverarbeitung und Kontextwechsel entfallen. Zusätzlich werden verschiedene Techniken vorgestellt, mit denen die Echtzeitanwendung von Störungen durch das Betriebssystem abgeschirmt werden kann. Der so geschaffene Prototyp enthält noch keine eigentliche Signalverarbeitung, demonstriert aber, dass dieser Aufbau sehr geringe Latenzen ermöglicht: So wurde bei einer Samplingrate von 200 MSa/s eine Analog-zu-analog-Latenz von 38 s erreicht. Mit den bis dahin gesammelten Erkenntnissen wird dann ein 2x2 MIMO Kanalemulator realisiert. Dazu wird zunächst eine Softwarearchitektur entwickelt, welche die Verteilung der Rechenlast auf mehrere CPU-Kerne ermöglicht. Bei der Implementierung wird ein besonderer Fokus auf Performance gelegt, zusätzlich zu den schon genannten Maßnahmen werden beispielsweise Kopien von Nutzdaten und Systemaufrufe vollständig vermieden und mittels eines Benchmarks eine besonders effiziente FFT-Implementierung ausgewählt. Eine abschließende Auswertung zeigt, dass die Kanalemulation funktional korrekt umgesetzt ist und eine Latenz von 100 s erreicht wird.

Single side mMIMO channel measurements over 100 MHz bandwidth at 3.75 GHz were performed in two German cities. In dense urban as well as urban/suburban environments, a total track length of about 20 km has been measured. Multipath parameters by means of the high-resolution parameter estimator RIMAX are estimated and subsequently used to derive the statistics of large scale parameters and to allow a comparison to the statistics from standard channel model (3GPP, WINNER). While most of the parameters match quite well, for the angular spread at the base station (BS) partly larger deviations are observed. The correlation properties between the 32 dual polarized antenna patches of the BS antenna are investigated with respect to the antenna patch separation as well as to the distance between the BS and user equipment (UE).

Die zunehmenden Klimaveränderungen bedeuten gleichsam veränderte Lebensbedingungen für existierende Baumbestände. Die kostengünstige Breitenanalyse dieser Umwelteinflüsse auf das biologische System verschiedener Bäume stellt die Forstwirtschaft und -forschung vor große Herausforderungen, weshalb künftig entsprechende Messmittel zunehmend von Bedeutung sein werden. Im Rahmen dieser wissenschaftlichen Arbeit wurde ein Messsystem basierend auf einem elektronischen Dendrometer, einem Messgerät zur kontinuierlichen Erfassung von Stammumfangszuwächsen, erstellt. Unter Laborbedingungen wurde die Anwendbarkeit des Systems an verschieden realistischen Probestücken untersucht, um Rückschlüsse auf Messverhalten und Einflussfaktoren auf das Messgerät zu identifizieren. Als Resultat entstand ein System zur Bestimmung von Baumradiusänderungen im Mikrometerbereich.

Das Design und die Simulationsergebnisse einer analogen, breitbandigen, hochdynamischen, schnell rücksetzbaren Integrator-Schaltung wurden vorgestellt. Diese soll in einem Hochfrequenz Compressed Sensing Empfänger verwendet werden. Die Entwicklung eines geeigneten Integrators ist für für den integrierten Aufbau eines Random Demodulator Empfängers wichtig. Der Integrator ist differentiell aufgebaut und beinhaltet zusätzlich zwei Schaltungsteile für das Halten und Zurücksetzen der integrierten Ausgangswerte. Eine spezielle negative Widerstandsgeneratorschaltung, realisiert durch ein kreuzgekoppeltes Transistorpaar, um die geforderte Integrationszeit von 4 ns bis 40 ns ohne nennenswerte Sättigungseffekte zu erreichen. Die Schaltung wurde in 130 nm SiGe BiCMOS Technologie von IHP in Cadence Virtuoso auf Schaltplanlevel aufgebaut. Durch Simulationen wurde die Funktionalität der Schaltung unter den vorgegebenen Rahmenbedingungen geprüft.

In ultrasonic non-destructive testing, array and matrix transducers are being employed for applications that require in-field steerability or which benefit from a higher number of insonification angles. Having many transmit channels, on the other hand, increases the measurement time and renders the use of array transducers unfeasible for many applications. In the literature, methods for reducing the number of required channels compared to the full matrix capture scheme have been proposed. Conventionally, these are based on choosing the aperture that is as wide as possible. In this publication, we investigate a scenario from the field of pipe inspection, where cracks have to be detected in specific areas near the weld. Consequently, the width of the aperture has to be chosen according to the region of interest at hand. On the basis of ray-tracing simulations which incorporate a model of the transducer directivity and beam spread at the interface, we derive application specific measures of the energy distribution over the array configuration for given regions of interest. These are used to determine feasible subsampling schemes. For the given scenario, the validity/quality of the derived subsampling schemes are compared on the basis of reconstructions using the conventional total focusing method as well as sparsity driven-reconstructions using the Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm. The results can be used to effectively improve the measurement time for the given application without notable loss in defect detectability.

Als hauptsächliche Forschungsmethode der Memristor-Anwendung kann Crossbar-Array-Struktur in der Datenspeicherung, neuronalen Netzwerktraining und Mustererkennung eingesetzt werden. Der Dot-product-Engine von Crossbar-Array kann den Systemraum effektiv sparen und die Systemgröße stark reduzieren.Es handelt sich um Hochintegrierte signalverarbeitende Strukturen. Dieser Beitrag untersucht das mathematische Grundmodell von Memristor, analysiert die grundlegenden Eigenschaften von Memristor, führt die Struktur und das Arbeitsprinzip von Memristor Crossbar-Array ein und diskutiert den Arbeitsgang von Datenspeicherung und -nutzung. Dieser Beitrag konzentriert sich auf die Erforschung von Dot-product-Engine basierend auf Memristor und Crossbar-Array-Struktur. Modellierung und Simulation von Memristor Crossbar-Array und Dot-product-Engine. Der Speicher des Memristor-Zustands im Crossbar-Array-System wird untersucht.Um das Problem zu lösen, dass der interne Zustand des Memristors durch das Eingangssignal während der Verwendung des Dot-product-Engine verändert werden kann, wird die Methode der Zugabe von umgekehrter Spannung zur Änderung des magnetischen Flussstroms Null gewählt, um den Fehler zu verringern und die entsprechende Pulsbreite herauszufinden, um die Genauigkeit der Berechnung des Dot-product-engine zu verbessern.

In this paper we study the use of the Channel State Information (CSI) as fingerprint inputs of a Convolutional Neural Network (CNN) for localization. We examine whether the CSI can be used as a distinct fingerprint corresponding to a single position by considering the inconsistencies with its raw phase that cause the CSI to be unreliable. We propose two methods to produce reliable fingerprints including the phase information. Furthermore, we examine the structure of the CNN and more specifically the impact of pooling on the positioning performance, and show that pooling over the subcarriers can be more beneficial than over the antennas.

Es wird angenommen, dass sich der Bedarf an Kapazität in zukünftigen Mobilfunknetzen vervielfacht, welches anspruchsvolle Anforderungen an das System-Layout sowie die Planung des Systems stellt. Die Kommunikation mittels Multi-Transmit-Receive Points (MTRPs) ist eine der am vielversprechenden Lösungen im Bereich 5G. Motiviert durch die laufenden Diskussionen im Standardisierungsgremium des Partnerschaftsprojekts der 3. Generation (3GPP) werden in dieser Masterarbeit Verfahren zum Senden und Empfangen über mehrere getrennte Basisstationen mit dynamischer Koordination untersucht mit dem Ziel der Verbesserung der Leistung und Zuverlässigkeit an den Zellrändern. In dieser Arbeit werden zunächst Ansätze für den Downlink eines MTRP-Systems vorgestellt mit der Annahme eines "zero-delay" Backhauls zwischen den TRPs. Zunächst beschäftigt sich die Arbeit mit verschiedenen Multi-TRP-Übertragungskonzepten - Joint Processing (JP), Dynamic Point Selection (DPS) und Dynamic TRP Association (DTA). Anschließend wird eine Übersicht zu dem aktuellen Stand der Standardisierungsaktivitäten für diese Verfahren gegeben. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Simulationsmodell für eine vollständige 5G-NR-Abwärtsverbindung für MTRP-Systeme erstellt. Die Ergebnisse zeigen erhebliche Leistungssteigerungen bei den Zelldurchsätzen für JT und DPS gegenüber einem 3GPP Release 15 5G New Radio (NR) Systems mit unterschiedlichen Rückkopplungsschemata. Es zeigt auch, dass die MTRP-Kommunikation ein verbessertes Mobilitätsmanagement in realen Netzwerken ermöglichen kann.

Phase-noise is a system impairment caused by the mismatch between the oscillators at the transmitter and the receiver. In OFDM systems, this induces inter-carrier-interference (ICI) by rotating the transmitted symbols. Thus it can cause severe system performance degradation. To reduce its effects, the phase-noise must be estimated or compensated. In this work, we propose a two-stage tensor-based receiver for a joint channel, phase-noise (PN), and data estimation in MIMO-OFDM systems. In the first stage, we show that the received signal at the pilot subcarriers can be modeled as a third-order PARAFAC tensor. Based on this model, we propose two algorithms for channel and phase-noise estimation at the pilot subcarriers. The first algorithm, based on the BALS (Bilinear Alternating Least Squares), is an iterative algorithm that estimates the channel gains and the phase-noise impairments. The second is a closed-form algorithm based on the LS-KRF (Least Squares - Khatri-Rao Factorization) that estimates the channel gains and the phase-noise terms through multiple rank-one factorizations. Both algorithms achieve similar performance, but in terms of computational complexity, we show that the LS-KRF becomes more attractive than the BALS as the number of receive antennas is increased. The second stage consists of data estimation, for which we propose a ZF (Zero-Forcing) receiver that capitalizes on the PARATuck tensor structure of the received signal at the data subcarriers using the Selective Kronecker Product (SKP) operator. Our numerical simulations show that the proposed receiver achieves an improved performance compared to the state-of-art receivers in terms of symbol error rate (SER) and normalized mean square error (NMSE) of the estimated channel and phase-noise matrices.

In this paper, we present a gridless channel estimation algorithm for a hybrid millimeter wave (mmWave) MIMO-OFDM system assuming a frequency-selective channel. The proposed algorithm is based on the Tensor-ESPRIT in DFT beamspace algorithm framework. First, we derive the R-dimensional (R-D) Standard/Unitary Tensor-ESPRIT in DFT beamspace framework and its analytic performance. We show that ESPRIT-type algorithms in a reduced-dimensional DFT beamspace can provide a significant performance gain over ESPRIT-type algorithms in full DFT beamspace and in element space under mild conditions. Afterwards, we develop a gridless channel estimation algorithm that is based on 3-D Tensor-ESPRIT in DFT beamspace algorithms. Numerical simulation results show that the proposed channel estimation algorithm can provide accurate channel estimates using only a few training resources.

With this paper, we present cost-effective techniques to characterize UHF RFID performance with regards to small load carriers (SLC). A self-developed turntable-positioner is used to measure the antenna pattern of tags attached to empty SLCs, as well as SLCs filled with scrap metal. With the tag-positioner we presented in a recent publication, read range degradation of various tags near dissipative and conductive electro static discharge (ESD) protective material was investigated. We also measured the sensitivity of around 80 different tags in front of an SLC made of ESD protective material and compared their performance to operation in free-space propagation. To conduct the measurements themselves, we use commercial off-the-shelf readers like the R420 from Impinj, which we control via low level reader protocol (LLRP) commands, implemented in Python.

This contribution proposes modeling methods for MIMO-TDL channel models under new evaluation method, which is non-WSSUS. V2X channels cannot be assumed to follow the WSSUS assumption due to high inherent mobility. It can be extended to non-WSSUS by employing an ON/OFF process (persistence process). An algorithm to select taps and estimate their parameters from measured data is illustrated. Meanwhile, the slow and fast fading is separated from received signal to assess the fading distribution of taps. The analysis investigates correlation coefficient among taps persistence process, as well as, among taps amplitude. Additionally, an approach is discussed to develop a time varying MIMO-TDL model, whose parameters are varying over time.

The characterization of propagation at mm-waves and THz is obtaining relevance since they are expected to be the frequency bands of the future wireless generations. Hence, measurements conducted all around the world with different equipments need to be comparable by establishing common methodologies and best-practice guidelines. As an example, all measurements are affected by noise, but its estimation and removal are not standardized. Therefore, in the present paper we define a methodology on the estimation of the noise floor and the cut-off margin for its subsequent removal. We firstly analyse the influence of the channel sounder noise floor on the estimation of different propagation parameters directly from the measured channel impulse responses (CIRs), showing the need of its removal before any processing of the measurements. Later, we introduce an algorithm to estimate the noise floor in the presence of signal, and the cut-off margin. Finally, we evaluate its performance empirically with measurements.

In this contribution, we investigate how changes in received power for a vehicle to infrastructure (V2I) communication scenario in an urban environment can be modeled. Significant changes are not only observed for line of sight (LoS) to none line of sight (NLoS) transitions but also when the mobile station travels from a narrow street onto a crossroad and other maneuvers, even with no LoS being present. To model these transitions, in terms of received power, we propose a variant of an arctangent function. We fit the model to different exemplary transitions, which were found in channel sounding data collected in a V2I measurement campaign. We discuss the results in terms of quality of fit and the estimated parameters.

In this paper, we present cost-effective techniques to assess shielding performance of RFID Kanban racks equipped with UHF RFID readers. This includes a self-developed positioner, made from roof battens and stepper motors, which positions a tag in a vertical area around each side of the rack to sense the radio frequency (RF) distribution emitted from the reader. For the measurements on the shelves, we sticked 30 tags on a foam board in a 20 cm grid to detect leakages on the horizontal planes. The overall material cost is less than 50 € and we made the documentation and control software publicly available.

A vehicle to X (V2X) propagation channel corresponds to a wideband channel that means a receiver (Rx) able to resolve multipath components. In contrast to a narrow band channel, multipath components are indistinguishable at the receiver and seen as a single composite signal, thus fading approximation has been assumed as the Rayleigh fading. It is interesting to see how the fading is characterized in V2X applications because the channel corresponds to the wideband and it can not be assumed to follow wide sense stationary uncorrelated scattering (WSSUS) assumption due to inherent mobility. The aim of this paper is to characterize and study slow fading and fast fading variations of each tap, which is selected from measurement data. This investigation pertains to three various scenarios, which are omnidirectional antenna, two antennas faced directly to each other and two antennas faced away from each other. In each scenario, LOS and two different NLOS categories are studied.

This paper provides an overview of recent developments in Joint Communication and Radar Sensing (JCRS) systems and networks. Our discussion will focus on radio system and network architectures that can be used for JCRS and on approaches to select, generate and process waveforms suitable for both communication and sensing. In addition, advantages and challenges of assembling a network out of several JCRS nodes are addressed. Finally, we give an outlook to possible applications of JCRS networks, which we see in autonomous driving and low altitude air traffic control.

We consider the channel estimation problem in point-to-point reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided millimeter-wave (mmWave) MIMO systems. By exploiting the low-rank nature of mmWave channels in the angular domains, we propose a non-iterative Two-stage RIS-aided Channel Estimation (TRICE) framework, where every stage is formulated as a multidimensional direction-of-arrival (DOA) estimation problem. As a result, our TRICE framework is very general in the sense that any efficient multidimensional DOA estimation solution can be readily used in every stage to estimate the associated channel parameters. Numerical results show that the TRICE framework has a lower training overhead and a lower computational complexity, as compared to benchmark solutions.

Die Lokalisierungsdienste können in Proximity-Lösungen und Positionierungssysteme unterteilt werden. Proximity-Lösungen werden verwendet, um zu bestimmen, wie nah zwei Geräte aneinander. Positionierungssysteme hingegen werden verwendet, um den physischen Standort von Geräten zu bestimmen. Zu den allgemeinen Anwendungsfällen für Positionierungssysteme gehören Real Time Location Systems (RTLS) Applications. RTLS in Anwendungen wie Personen- oder Asset-Tracking eingesetzt. Für das vorliegende Projekt ist die gewählte Anwendung die Verfolgung von Assets in einem Lagerhaus. In diesem Zusammenhang könnte BLE 5.1 eine effiziente Lokalisierungsmethode für Innenräume bieten, die auf zwei verschiedenen Richtungsfindungs-Techniken Angle of Arrival (AoA) oder Angle of Departure (AoD) basiert. Für die aktuelle Arbeit wurde die Technik AoA ausgewählt, da sie für die gewählte Anwendung Assets Tracking in einem Lagerhaus besser geeignet ist, da die Tags einfach gehalten sein sollten und die Locators die schwere DoA-Verarbeitung durchführen sollten. Zusätzlich werden MUSIC und 2D-Unitary ESPRIT als DoA-Algorithmen für die entsprechende Implementierung und den Vergleich ausgewählt. Der größte Teil der derzeitigen Forschung zur Richtungsfindung bei BLE 5.1 konzentriert sich auf Uniform Linear Arrays (ULA), bei denen nur die Schätzung der Azimutwinkel möglich ist. Daher besteht der Beitrag des vorliegenden Projekts in der Evaluierung und Implementierung eines BLE 5.1-Peilsystems, das mit realen Referenzmessungen und einem anderen Peilsystem verglichen werden soll, wie es von der AoA-Lösung von Silicon Labs für Uniform Rectangular Array (URA) implementiert wurde, bei dem die Schätzung der Azimut- und Elevationswinkel möglich ist. Um diese Aufgabe zu erfüllen, werden in der vorliegenden Arbeit zunächst die Grundlagen von BLE 5.1 und DoA vorgestellt. Dann wird eine Implementierung des Direction Finding Systems vorgeschlagen, wobei alle Schritte vor der Winkelschätzung beschrieben werden. Als nächstes wird die Entwicklung eines Testbeds für die entsprechende Evaluierung des vorgeschlagenen Systems mit realen Referenzmessungen und der AoALösung von Silicon Labs vorgestellt. In diesem Zusammenhang werden die experimentellen Ergebnisse des Testbeds vorgestellt. Abschließend werden die Schlussfolgerungen über ein neuartiges Direction Finding System für BLE 5.1 basierend auf den experimentellen Ergebnissen gezogen.

Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) bietet Bürgern, Organisationen und Unternehmen erhebliche Vorteile, und im Allgemeinen wird die Lebensqualität erheblich verbessert. Diese positiven Auswirkungen sind jedoch durch schwerwiegende Cybersicherheitsprobleme bedroht. Aufgrund der eingeschränkten Ressourcen auf IoT-Geräten können sie in den meisten Fällen nicht die Vorteile einer starken Sicherheit nutzen, die dazu führt, dass gefährdete Geräte als Angriffsquellen oder als Angriffsziele ausgewählt werden. Einige Beispiele für diese Angriffe sind Mirai, BrickBot und BASHLITE, die in IoT-Netzwerken weit verbreitet sind. In der IoT-Umgebung sind Publish/Subscribebasierte Protokolle von Interesse, und unter diesen Protokollen ist MQTT aufgrund seiner zahlreichen positiven Aspekte eines der beliebtesten. In dieser Arbeit wird das Protokoll MQTT in einem SDN-Netzwerk verwendet. DoS-Angriffe in Netzwerk-, Transportund Anwendungsebenen werden im IoT-MQTT-Netzwerk angewendet. In der Netzwerkund Transportschicht werden bekannte Flooding-Angriffe implementiert und für die Anwendungsschicht werden MQTT-basierte DoS-Angriffe entworfen und bereitgestellt. Darüber hinaus wird ein entropiebasiertes Erkennungsframework vorgeschlagen, um die Angriffsquelle zu erkennen. Plaintext- und TLS -Authentifizierungsmethoden werden verwendet, um die Clientauthentifizierung zu sichern. Angriffstypen werden für beide Authentifizierungen ausgeführt, und das vorgeschlagene Erkennungsframework wird auch gegen diese Angriffe bewertet. Der Angriffseffekt wird für beide Authentifizierungsszenarien berücksichtigt. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse, dass unser Erkennungsmodul die Angriffspräsenz unmittelbar nach dem Start erkennen kann.

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der zerstörungsfreien Prüfung (ZfP) mit Ultraschall von Prüfobjekten mit komplexer Geometrie. Die Untersuchung derartiger Prüfobjekte ist eine Herausforderung. Eine mögliche Herangehensweise für die Bildgebung ist die Handprüfung mit flexiblen Ultraschallarrays, die jedoch häufig zu Fehlern durch bspw. Lufteinschlüsse führen. Eine Alternative ist die Nutzung von Ultraschalltomographie (UT), welche in der medizinischen Bildgebung für die Abbildung weicher Gewebe genutzt wird. Die Anwendung dieser Technologie für ZfP ist jedoch aufgrund der deutlich größeren Schallgeschwindigkeitsvariation nicht ohne Weiteres möglich. In Folge dessen beschäftigt sich diese Arbeit mit der Untersuchung der Umsetzbarkeit einer solchen Messmethode für ZfP, welche es erlauben würde, komplexe Prüfkörper ohne Vorwissen automatisiert zu prüfen. Hierfür soll das Prüfobjekt in einer kreisförmigen Apertur platziert werden. Die Rekonstruktion wird in zwei Schritten mit der Total Focusing Method (TFM) durchgeführt. Im ersten Schritt wird die Außenkontur des Prüfkörpers ermittelt, im zweiten wird eine Abbildung des Innenlebens erreicht. Für den zweiten Schritt ist eine Schätzung der Kontur und Lage des Prüfkörpers notwendig, die über einen Autofocusing-Algorithmus erreicht wird. Diese Vorgehensweise wird für verschiedene Materialien und Einstellungen evaluiert. Es wird beobachtet, dass die Schallgeschwindigkeitsunterschiede zwischen Koppelmittel und Objekt eine entscheidende Rolle spielen. Weiterhin wird gezeigt, dass kleine Schätzfehler der Kontur zu großen Abbildungsfehlern führen. Eine Lösung für das Erreichen einer guten Abbildungsqualität wird diskutiert. Die Arbeit liefert erste Untersuchungen und Grundlagen für die weitere Entwicklung von UT für die ZfP.

A millimeter wave agile multi-beam front-end with an integrated 4 by 1 antenna array for 5th generation wireless communications is analyzed by antenna and digital communication measurements. The front-end core comprises a compact low-temperature co-fired ceramic multilayer module with a foot-print area of 74 mm × 74 mm. An over-the-air gain of 50.4 dB and a noise figure of 4.9 dB were measured. Link measurements with broadband single-carrier QAM and OFDM signals result in a data rate of 3.2 Gb/s for 400 MHz bandwidth SC-256QAM modulation with 1.2% error vector magnitude of the front-end determined by a detailed analysis.

Die Vehicle-to-Everything (V2X)-Kommunikation spielt eine sehr wichtige Rolle für die Zukunft der autonomen Kommunikation, die die Kommunikation zwischen Fahrzeugen, Infrastruktur, Netzwerk und Fußgänger ermöglicht. Sidelink-Übertragungen im autonomen Modus ermöglichen dem Fahrzeug eine direkte Kommunikation ohne Basisstation für Anwendungsfälle der öffentlichen Sicherheit. Generation (5G) ist die Weiterentwicklung von Long Term Evolution (LTE), die fortschrittliche Anwendungsfälle und verschiedene Dienste mit strengen Anforderungen an Latenz, Zuverlässigkeit und Unterstützung hoher Datenraten unterstützt. Um diese strengen Anforderungen für autonomes Fahren zu unterstützen, ist ein effizientes Ressourcenzuweisungsschema erforderlich. New Radio (NR) verwendet eine auf LTE basierende Ressourcenzuweisung, bei der die Benutzergeräte (UE) den Kanal kontinuierlich abtasten, um die freien Ressourcen für die Übertragung zu erkennen. Obwohl die Erkennung eine bessere Zuverlässigkeit als die zufällige Zuweisung bietet, benötigen wir einen zuverlässigen Mechanismus, um der hochmobilen Umgebung auf der Autobahn gerecht zu werden. Die standortbasierte Ressourcenzuweisung wurde in LTE-V2X als optionale Funktion zur Unterstützung der Ressourcenzuweisung eingeführt. Jetzt, mit NR-V2X, das verschiedene Cast-Typen unterstützt, d.h. Broadcast, Groupcast und Unicast, kann untersucht werden, ob die standortbasierte Ressourcenzuweisung eine praktikable Option ist oder nicht. Daher verwenden wir in dieser Arbeit die standortbasierte Ressourcenzuweisung mit Sensing für Broadcast und Groupcast, um die Auswirkungen der standortbasierten Aufteilung des Ressourcenpools zu analysieren. Zusätzlich werden die Auswirkungen verschiedener Parameter wie unterschiedliche Fahrzeuggeschwindigkeiten, Zonengröße und Quality of Service (QoS) untersucht.

Automotive radar systems in automobiles are key for automated and connected driving. Conventionally, functional tests and safety validation of automotive radar systems are carried out in field-operational tests, but are very resource-expensive and they offer neither reproducibility nor reliability. To improve efficiency and reliability, though at the expense of a partial loss of realism, a controlled test environment is required in which repeatability is guaranteed. We proposed previously a system concept for over-the-air testing of radar systems with a vehicle-in-the-loop approach in a virtual environment. For the test in a controlled environment, a realistic simulation of the radar scenario-under-test is necessary. Technological achievements in hardware, software, and computational power have made powerful radar target simulators and real-time capable control computers available. However, for the spatial degrees-of-freedom, which are key to emulate relevant test cases with dynamic evolution in the virtual environment, the illumination antennas of the radar target simulator must be positioned with high speed, accuracy, and over sufficient angular ranges. This paper describes our hybrid electronic-mechanical antenna positioner, offering three motional degrees-of-freedom. Initial trials with a modern commercially available automotive radar installed in a passenger car are presented and they indicate very promising results.

Die Schätzung der Ankunftsrichtung (DOA) aus einer Mischung verrauschter Sinuskurven ist ein wichtiges Problem in der Array-Signalverarbeitung und findet in verschiedenen Bereichen der Wissenschaft Anwendung. In den letzten Jahrzehnten wurden mehrere Methoden zur DOA-Schätzung vorgeschlagen. Die meisten der bekannten Methoden beinhalten entweder eine umfangreiche Spektrumsuche oder eine Unterraumschätzung. Aufgrund ihrer Einfachheit und der Fähigkeit, hochauflösende Schätzungen zu erzeugen, haben sich Unterraumverfahren wie ESPRIT, Unitary ESPRIT und ihre Varianten für die Parameterschätzung durchgesetzt. Andererseits wurde bewiesen, dass dünn besetzte Rekonstruktionsverfahren, z.B. Compressed Sensing (CS), die Unterraummethoden in anspruchsvollen Szenarien, wie z.B. bei niedrigem Signal-Rausch-Verhältnis, einer geringen Anzahl von Messungen und stark korrelierten Signalen, übertreffen können. Die meisten der bestehenden CS-basierten Methoden leiden jedoch unter Quantisierungsfehlern, da sie in der Rekonstruktionsphase ein Wörterbuch mit endlicher Auflösung verwenden, das den kontinuierlichen Bereich in mehrere bekannte Rasterpunkte abtastet. Obwohl einige existierende CS-basierte Methoden ein solches Problem vermeiden können, indem sie die DOA-Parameter direkt aus dem kontinuierlichen Bereich schätzen, sind sie unpraktisch, da sie unter einer hohen Rechenkomplexität leiden. In dieser Arbeit identifizieren wir zunächst drei Forschungsprobleme und schlagen neuartige Methoden vor, um sie zu lösen. Zunächst schlagen wir eine CS-basierte DOA-Schätzmethode für zweidimensionale (2-D) Systeme vor, die eine hochauflösende Schätzung und eine geringe Rechenkomplexität aufweist. Die vorgeschlagene Methode enthält zwei Stufen: eine spärliche Approximationsstufe und eine Verfeinerungsstufe. In der ersten Stufe verwenden wir eine spärliche Kodierungsmethode mit einem Wörterbuch mit endlicher Auflösung, um eine Annäherung der System-DOA-Parameter zu erhalten. In der zweiten Phase verfeinern wir die approximierten DOA-Parameter aus der ersten Phase mit einer vorgeschlagenen 2-D-Newton-basierten Methode, nachdem wir die erforderlichen analytischen Ausdrücke hergeleitet haben. Zweitens betrachten wir das 2-D DOA-Schätzproblem unter teilweise kalibrierten rechteckigen Arrays, das die Schwierigkeit der Kalibrierung eines massiven Arrays überwindet, indem es in mehrere kleinere Subarrays unterteilt wird, die einfacher zu kalibrieren sind. Dazu betrachten wir zunächst die Unterraum-ESPRIT-basierten Methoden und leiten die zugrundeliegenden Verschiebungs-Varianz-Gleichungen ab. Danach schlagen wir eine rasterlose 2-D CS-basierte Methode zur Schätzung der DOA-Parameter vor. Darüber hinaus erweitern wir die vorgeschlagenen Methoden auf Szenarien, in denen die Quellensignale strikte Nicht-Zirkularität aufweisen, was dazu genutzt werden kann, die Array-Größe praktisch zu verdoppeln, um die Schätzleistung zu verbessern und die Anzahl der auflösbaren Quellen zu erhöhen. Schließlich betrachten wir das Problem der Kanalschätzung in Millimeterwellen- (mmWave) Massive-MIMO-Systemen. Unter Ausnutzung der Low-Rank-Natur der mmWave-Kanäle transformieren wir das Problem in ein DOA-Schätzproblem und schlagen eine zweistufige hochauflösende Methode vor, die die Vorteile der CS-basierten und der Subraum-DFT-Strahlraum-ESPRIT-basierten Methoden kombiniert. Die erste Stufe ist ähnlich wie im ersten Beitrag, wo wir eine Sparse-Coding-Methode mit einem endlich auflösenden Wörterbuch verwenden, um eine Approximation der DOA-Parameter zu erhalten, die dann zur Identifizierung der Sektoren von Interesse und zur Auswahl der Trainingsstrahlen aus einer normalisierten DFT-Matrix verwendet werden. In der zweiten Stufe, nach dem Training des Kanals mit den ausgewählten Strahlen, wird die bekannte DFT-Strahlraum-ESPRIT-Methode verwendet, um eine hochauflösende DOA-Schätzung zu erhalten. Detaillierte Simulationsergebnisse werden bereitgestellt, um die Effektivität der vorgeschlagenen Methoden im Vergleich zu Benchmark-Methoden zu zeigen.

Mit der V2X-Kommunikation (Vehicle-to-Everything) können Fahrzeuge, Fußgänger und Infrastruktureinrichtungen miteinander kommunizieren. Die autonome Kommunikation zwischen zwei Benutzergeräten (UEs) erfolgt ohne ein direktes Signal von der Basisstation über ein 3GPP-Nebenverbindungsübertragungen die hauptsächlich für die öffentliche Sicherheit und für V2X-Dienste (Vehicle-to-Everything) verwendet wurden. Die Entwicklung von Nebenverbindungsübertragungen von LTE-A (Long-Term-Evolution) wird in 3GPP New Radio (NR) fortgesetzt, das darauf abzielt, niedrige Latenz, hohe Zuverlässigkeit und hohe V2X-Dienste für fortgeschrittene Fahranwendungsfälle anzubieten. Sicherheitsbezogene Kommunikation können periodische und aperiodische Nachrichten sein. Die erfordern eine hohe Zuverlässigkeit und einen Service mit geringer Latenz. Um solche Dienste direkt innerhalb Benutzern bereitzustellen, d.h. ein geeigneter Mechanismus zur gemeinsamen Nutzung von Ressourcen musste in einer autonomen Situation ohne die Hilfe von einer zellularen Infrastruktur eingebaut werden. Das 5G NR verwendet einen auf LTE basierenden sensorgestützten Mechanismus, der den Kanal nach freien Ressourcen erkennt, die zukünftigen Ressourcen anhand der vorherigen Daten vorhersagt und dann die Nachrichten sendet, ähnlich zum Listen-Vorgespräch (LBT). Allerdings verschlechtert dieser Mechanismus den Stromverbrauch der Geräte des Benutzers, da ein Großteil der Leistung des Geräts zur Erfassung des Kanals verwendet wird. Daher ist es nicht hilfreich für Leistungsverbrauch abhängige Geräte (z.B. Fußgänger). Daher wird ein neuartiger Mechanismus zur gemeinsamen Nutzung von Ressourcen eingeführt, der mit dem vorhandenen Modell verglichen wird. Außerdem bieten die vorliegenden 3GPP-Standards keine separate QoS (Quality-of-Service) basiert auf den Datentypen, insbesondere basiert auf periodischen und aperiodischen Nachrichten. Hier wird aperiodischen Nachrichten eine größere Bedeutung beigemessen als periodischen Nachrichten, da sie hauptsächlich für Nachrichten zur öffentlichen Sicherheit verwendet werden. Und das Problem anzugehen, um eine hohe Zuverlässigkeit und geringe Latenz zu gewährleisten, hauptsächlich für aperiodische Nachrichten.

Unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) haben in den letzten Jahren sowohl im öffentlichen als auch im zivilen Bereich eine bedeutende Popularität erlangt. UAVs sind besonders nützlich in Anwendungen, in denen Menschenleben sonst gefährdet wären, z. B. beim Sammeln von Daten in abgelegenen und unzugänglichen Gebieten. UAVs mit verschiedenen Sensoren können verwendet werden, um dieses Ziel zu erreichen. Solche Sensoren können verschiedene Kameratypen, chemische Sensoren, Temperatursensoren umfassen. UAVs weisen jedoch aufgrund ihrer Größe Einschränkungen auf. Daher ist die Ausstattung eines UAV mit allen Sensoren möglicherweise nicht effizient. Mit verschiedenen Sensoren ausgestattete Multi-UAV-Systeme können verwendet werden, um Missionen gemeinsam effizienter und wirtschaftlicher abzuschließen als einzelne UAV-Systeme. Dies ist die sogenannte kooperative Kontrolle von UAV-Gruppen oder Schwärmen von UAVs. Die bestehende UAV-zu-UAV-Kommunikation konzentriert sich mehr auf die Erweiterung des MAVLink-Protokolls (Micro Aerial Vehicle Link) für die Kommunikation zwischen GCS und UAVs. Angesichts der kontinuierlichen Verbesserung der UAV-Autonomie und des UAV sowie der Komplexität der Missionen ist eine zentralisierte UAV-Organisation allein in vielen Anwendungsfällen nicht die beste Wahl. Um dieses Problem anzugehen, wird ein Framework für die UAV-zu-UAV-Kommunikation basierend auf MAVLink vorgeschlagen. Es reduziert die erforderlichen Arbeitsstunden, um jedes UAV-Mitglied einer Schwarmmission zu verwalten und die Problemabdeckung von GCS zu lösen. In dieser Forschungsarbeit wird ein UAV-Cluster mit dem Master-Slave-Modus unter Verwendung der Pymavlink-Python-Implementierung des MAVLink-Protokolls entworfen und implementiert. Im Fall eines Master-Slave-Modells fliegen UAVs im Rahmen einer einzelnen Mission in einem Cluster zusammen. Die Mission umfasst ein Master-UAV, das vom Piloten über die QGroundControl Station (QGC) betrieben wird, und mehrere Slave-UAVs, die vom Master-UAV gesteuert werden. Die Implementierung und Simulation des Frameworks erfolgt mit PX4, QGC und dem Robotersimulator Gazebo. Schließlich wird das Framework bewertet, indem die Round-Trip-Zeit (RTT) zwischen Clusterknoten berechnet wird. Es wird eine Zeit angegeben, die für die Ausführung eines Befehls durch UAVs benötigt wird.

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der konzeptionellen Erstellung von Topologien zur Realisierung NB-IoT-basierter Sensornetzwerke und dem Vergleich dieser, speziell für eine spätere Anwendung im Mikroklimamonitoringbereich. Dabei liegt der Hauptfokus auf der Betrachtung des entstehenden Datenaufkommens bei der Verwendung unterschiedlicher Funktechnologien. Hierbei kommen NB-IoT und IEEE 802.15.4 in Verbindung mit 6LoWPAN zum Einsatz. Insbesondere die Protokollstapel dieser, sowie die Zusammensetzung des Overheads finden hier Beachtung. Des Weiteren wird der aktuelle Stand der Technik mit derzeitigen Anwendungsfällen von NB-IoT betrachtet und grundlegende Eigenschaften beleuchtet. Die selbst konzipierten Topologien werden hinsichtlich des Sendeaufwands und des entstehenden Overheads miteinander verglichen. Ein weiterer Aspekt dieser Arbeit ist die Energiebetrachtung einzelner Sensorknoten bei der Verwendung der genannten Funkstandards. Dabei wird auf bereits gemessene Werte sowie eine Online-Simulation zurückgegriffen. Abschließend wird ein Fazit gezogen, ob sich für die beschriebene Mikroklimaanwendung der Einsatz von NB-IoT als sinnvoll erweist.

Systems with 1-bit quantization and oversampling at the receiver are promising for IoT applications due to low hardware complexity and low energy consumption. Zero-crossing precoding implies that the information is conveyed in the time instance of a zero-crossing within the symbol time interval. In this context, this study proposes an iterative spatial temporal MMSE precoding algorithm. In comparison to the joint space time MMSE precoder, the proposed method shows a significantly lower computational complexity and a comparable MSE performance.

We present a novel and low-complexity massive multiple-input multiple-output (MIMO) precoding strategy based on novel findings concerning the subspace separability of Rician fading channels. Considering a uniform rectangular array at the base station, we show that the subspaces spanned by the channel vectors can be factorized as a tensor product between two lower dimensional subspaces. Based on this result, we formulate tensor maximum ratio transmit and zero-forcing precoders. We show that the proposed tensor precoders exhibit lower computational complexity and require less instantaneous channel state information than their linear counterparts. Finally, we present computer simulations that demonstrate the applicability of the proposed tensor precoders in practical communication scenarios.

A framework is proposed for developing and evaluating algorithms for extracting multipath propagation components (MPCs) from measurements collected by sounders at millimeter-wave (mmW) frequencies. To focus on algorithmic performance, an idealized model is proposed for the spatial frequency response of the propagation environment measured by a sounder. The input to the sounder model is a pre-determined set of MPC parameters that serve as the "ground truth". A three-dimensional angle-delay (beamspace) representation of the measured spatial frequency response serves as a natural domain for implementing and analyzing MPC extraction algorithms. Metrics for quantifying the error in estimated MPC parameters are introduced. Initial results are presented for a greedy matching pursuit algorithm that performs a least-squares (LS) reconstruction of the MPC path gains within the iterations. The results indicate that the simple greedy-LS algorithm has the ability to extract MPCs over a large dynamic range, and suggest several avenues for further performance improvement through extensions of the greedy-LS algorithm as well as by incorporating features of other algorithms, such as SAGE and RIMAX.

Die zuverlässigen Methoden zur Verarbeitung mehrdimensionaler Daten führen zu einer verbesserten Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Big Data-Analyse. Die gemeinsame Verarbeitung der biomedizinischen Signale, wie EEG und MEG, erlaubt es, aus den Signalen signifikante Informationen zu extrahieren und hat das Potenzial, die medizinische Diagnostik zu verbessern. Diese Arbeit konzentriert sich auf die gemeinsame Zerlegung der Tensoren mit einer gemeinsamen Dimension. Insbesondere erweitern wir den Coupled SECSI-Algorithmus (Coupled Semi-algebraic framework for the approximate CP decomposition via SImultaneous matrix diagonalization), um die gemeinsame Zerlegung des Satzes von L-Tensoren zu berechnen und die Ergebnisse der biomedizinischen EEG-MEG-Daten zu validieren. Basierend auf der detaillierten Analyse der bestehenden Tensorzerlegungsmethoden mittels simultaner Matrixdiagonalisierung, wie SECSI und C-SECSI, wurde ein verallgemeinerter Algorithmus für die gemeinsame Zerlegung der dreidimensionalen L-Tensoren entwickelt. Um die Genauigkeit des entwickelten Algorithmus zu validieren, stellen wir die Simulationsergebnisse sowohl auf der Basis der synthetischen Daten als auch auf der Basis der realen biomedizinischen Daten zur Verfügung. Wir berücksichtigen auch verschiedene Parametereinstellungen und vergleichen den vorgeschlagenen Algorithmus mit den anderen State-of-the-Art-Ansätzen. Darüber hinaus evaluieren wir verschiedene Heuristiken, die es erlauben, den Komplexitäts-Genauigkeits-Kompromiss zu kontrollieren. Um den vorgeschlagenen Algorithmus zu validieren, werden die Eigenschaften von EEG- und MEG-Signalen berücksichtigt. Wir verwenden die realen biomedizinischen Daten, die während des Flickerlichtexperiments gesammelt wurden, das in dieser Arbeit ebenfalls kurz beschrieben wird. Nach den Vorverarbeitungsschritten konstruieren wir die EEG-, MEG-, Grad-1- und Grad-2-Tensoren und führen die gemeinsame Zerlegung durch. Die Ergebnisse der Implementierung des entwickelten Algorithmus und deren Analyse werden im Vergleich mit den Ergebnissen der ursprünglichen Implementierung des SECSI-Algorithmus dargestellt.

In der vorliegenden Arbeit wird die Verwendung der Gerät-zu-Gerät Kommunikation (Device to device - D2D) in einem Mobilfunknetz im Underlay-Szenario und die damit verbundenen Probleme untersucht. Insbesondere werden solche Probleme wie die Sendeleistungszuweisung für D2D-Geräte und das Interferenzmanagement von diesen Geräten beachtet. Der in \cite{D2D} beschriebene Energieverteilungsalgorithmus und Strahlformungstechniken werden als mögliche Wege zur Lösung des Problems angesehen. Es wird auch die Implementierung der Nullraum-Strahlformung und die numerische Schätzung dieses Effekts auf den Systemdurchsatz vorgestellt. Abgesehen davon wird in dieser Arbeit die Analyse des Szenarios mit mehreren Zellen durchgeführt und die Auswirkung von Interzellularstörungen auf den Durchsatz einer bestimmten Zelle bewertet. Um diesen Effekt zu verringern, werden Frequenzwiederverwendungstechniken verwendet, wie z. B. Teilfrequenzwiederverwendung (Fractional frequency reuse - FFR) und Weichfrequenzwiederverwendung (Soft frequency reuse - SFR). Darüber hinaus werden MATLAB-Simulationen und numerische Schätzungen aller oben beschriebenen Fälle vorgestellt.

The paper presents an experimental study where the distinctness of grey and white matter of an in situ postmortem porcine brain by impedance measurements is investigated. Experimental conditions that would allow to conduct the same experiment on in vivo human brain tissue are replicated.

Untersuchung der elektrischen Eigenschaften von Polypropylenfolien mit unterschiedlichen Beimischungen. Bestimmung der relativen Permittivität und der elektrischen Leitfähigkeit sowie dem dielektrischen Verlustfaktor in Abhängikeit der Temperatur und der Spannung. Hierzu wurden Messungen bei AC und DC durchgeführt und die Ergebnisse in geeigneter Form dargestellt.

The efficient estimation of an approximate model order is very important for real applications with multi-dimensional data if the observed low rank data is corrupted by additive noise. In this paper, we present a novel robust method for model order estimation of multi-dimensional data based on the LineAr Regression of Global Eigenvalues (LaRGE). The LaRGE method uses the multi-linear singular values obtained from the HOSVD of the measurement tensor to construct global eigenvalues. In contrast to the Modified Exponential Test (EFT) that also exploits the approximate exponential profile of the noise eigenvalues, LaRGE does not require the calculation of the probability of false alarm. Therefore, it is well suited for the analysis of biomedical data. The excellent performance of the LaRGE method is illustrated via simulations and results obtained from EEG as well as MEG recordings.

Die zur Verfügung stehenden Frequenzen stellen für eine zunehmende Anzahl von Anwendungen eine zentrale Ressource dar. Die effiziente Nutzung der verfügbaren Frequenzen ist erforderlich und damit die Entwicklung von frequenzagilen Sender- und Empfängerarchitekturen. Dafür können entweder mehrere Schaltungen für die jeweiligen Frequenzen parallel aufgebaut werden, oder im Sinne der fortschreitenden Miniaturisierung konfigurierbare Schaltungen verwendet werden. Die steuerbaren Bauelemente, die für konfigurierbare Schaltungen notwendig sind, sind auf vielfältige Weise realisierbar. Die vorliegende Arbeit beinhaltet den Funktionsbeweis der transistorbasierten Induktivitätsschaltung, zeigt das Potenzial des Ansatzes und stellt Richtlinien für die Dimensionierung beziehungsweise den Aufbau der Schaltung auf. Das Potenzial als symmetrische, variierbare und miniaturisierbare Induktivität im Hochfrequenzbereich für frequenzagile Anwendungen wird untersucht. Eine Literaturrecherche zum Stand der Technik beschreibt die bisher üblichen Methoden für abstimmbare Induktivitäten und ermöglicht einen Vergleich mit der Induktivitätsschaltung. Sie ist aufgrund der Möglichkeit der Integration und Miniaturisierung eine nützliche Ergänzung für die HF-Schaltungstechnik. Analytische Untersuchungen in Kombination mit numerischen Simulationsmethoden erlauben das Ableiten von präziseren Entwurfskriterien, die nach Wissen der Autorin das erste Mal auch transistorinterne Größen berücksichtigen. Die Richtlinien werden anschließend durch die Messung realisierter Schaltungen validiert, in denen symmetrisches Verhalten.

Kooperative Antennenanlagen haben vor kurzem einen heißen Forschungsthema geworden, da Sie deutlich höhere spektrale Effizienz als herkömmliche zelluläre Systeme versprechen. Der Gewinn wird durch die Eliminierung von Inter-Zelle Störungen (ICI) durch Koordinierung der-Antenne Übertragungen erworben. Vor kurzem, verteilte Organisation Methoden vorgeschlagen. Eine der größten Herausforderungen für das Dezentrale kooperative Antennensystem ist Kanalschätzung für den Downlink Kanal besonders wenn FDD verwendet wird. Alle zugehörigen Basisstationen im genossenschaftlichen Bereich müssen die vollständige Kanal Informationen zu Wissen, die entsprechenden precoding Gewicht Matrix zu berechnen. Diese Information ist von mobilen Stationen übertragen werden Stationen mit Uplink Ressourcen zu stützen. Wird als mehrere Basisstationen und mehreren mobilen Stationen in kooperativen Antennensysteme und jede Basisstation und Mobilstation beteiligt sind, können mit mehreren Antennen ausgestattet sein, die Anzahl der Kanal Parameter wieder gefüttert werden erwartet, groß zu sein. In dieser Arbeit wird ein effizientes Feedback Techniken der downlink Kanal Informationen sind für die Multi-user Multiple Input Multiple Output Fall vorgeschlagen, der insbesondere auf verteilte kooperative Antennensysteme zielt. Zuerst wird ein Unterraum-basiertes Kanalquantisierungsverfahren vorgeschlagen, das ein vorbestimmtes Codebuch verwendet. Ein iterativer Codebuchentwurfsalgorithmus wird vorgeschlagen, der zu einem lokalen optimalen Codebuch konvergiert. Darüber hinaus werden Feedback-Overhead-Reduktionsverfahren entwickelt, die die zeitliche Korrelation des Kanals ausnutzen. Es wird gezeigt, dass das vorgeschlagene adaptive Codebuchverfahren in Verbindung mit einem Datenkomprimierungsschema eine Leistung nahe an dem perfekten Kanalfall erzielt, was viel weniger Rückkopplungsoverhead im Vergleich zu anderen Techniken erfordert. Das auf dem Unterraum basierende Kanalquantisierungsverfahren wird erweitert, indem mehrere Antennen auf der Senderseite und/oder auf der Empfängerseite eingeführt werden, und die Leistung eines Vorcodierungs- (/Decodierungs-) Schemas mit regulierter Blockdiagonalisierung (RBD) wurde untersucht. Es wird ein kosteneffizientes Decodierungsmatrixquantisierungsverfahren vorgeschlagen, dass eine komplexe Berechnung an der Mobilstation vermeiden kann, während es nur eine leichte Verschlechterung zeigt. Die Arbeit wird abgeschlossen, indem die vorgeschlagenen Feedback-Methoden hinsichtlich ihrer Leistung, ihres erforderlichen Feedback-Overheads und ihrer Rechenkomplexität verglichen werden.

Trägerphasenmessungen sind ein Verfahren, das zur Schätzung der Position eines Benutzers auf der Grundlage der Phasenverschiebung des empfangenen Signals verwendet wird. Sie ist ein Maß für die Entfernung zwischen Sender und Empfänger, ausgedrückt in Zykluseinheiten der Trägerfrequenz. Dies ist eine der Standardmethoden, die im Global Navigation Satellite System (GNSS) zur Positionsschätzung verwendet wird. Sie liefert eine präzise Positionsbestimmung, ist aber eine ganzzahlige Anzahl von Wellenlängen mehrdeutig und wird durch Mehrwegeausbreitung gestört. GNSS ist in Innenräumen nicht anwendbar, da die Signale durch Wände und Decken gedämpft werden. Aber die Trägerphasenmethode ist anwendbar, wenn sie mit 5G-NR-Signalen verwendet wird, und das wollen wir beweisen. Die 5G-Technologie taucht mit den brandneuen Konzepten wie Millimeterwellen (mmWave), kleine Zellen, Massively Multiple Input Multiple Output (mMIMO), Beamforming (BF) und Vollduplex auf. Diese neuen Technologien bieten 5G-Systemen nicht nur die verbesserte Kommunikationsleistung, sondern auch die Möglichkeit, eine präzise Positionsschätzung zu erreichen. Eines der Ziele des 5G-Netzes ist die zentimetergenaue Auflösung der Lokalisierung. Dies erfordert neue Algorithmen, die die Phasenverschiebung des empfangenen Signals berücksichtigen. Diese Arbeit zielt darauf ab, Signalverarbeitungsalgorithmen zu implementieren und zu validieren, um Trägerphasenmessungen auszunutzen und eine experimentelle Machbarkeitsstudie mit dem verfügbaren Gerät DecaWave Ultrabreitband (DW-UWB)-Positionierungssystem zu erstellen. Wir charakterisierten die empfangene Pulsform der DW-UWB-Module. Wir führten Modifikationen am verfügbaren Hardware-Aufbau für die Einspeisung eines Referenzsignals in den Empfänger durch, um differentielle Phasenmessungen zu berechnen. Wir haben Signalverarbeitungsalgorithmen auf dem Hardware-Ausgang für Trägerphasenmessungen implementiert. Der Algorithmus wird sowohl an simulierten Daten als auch an realen Messungen von DW-UWB-Modulen getestet. Mit dem modifizierten Aufbau erreichten wir eine signifikante Auflösung der Abstandsmessung durch differentielle Trägerphasenmessungen. Unser Proof of Concept zeigt, dass Trägerphasenmessungen in einer realistischen Umgebung möglich sind, und wir schätzten den Abstand mit einer Genauigkeit von 2 mm

In dieser Arbeit wurde ein Beitrag zu möglichen Anwendungen metamorpher Substrate im Hochfrequenzbereich geleistet. Dazu wurde zunächst eine Literaturstudie zum aktuellen Stand der Forschung und möglicher Anwendungen dehnbarer Hochfrequenz-Schaltungen durchgeführt. Darauf aufbauend wurde ein grundlegendes passives metamorphes Element, der koplanare Interdigitalkondensator, ausgewählt, das beispielhaft für andere mögliche Komponenten entworfen, hergestellt und vermessen wurde. Die Hauptaufgaben der Arbeit bestand dabei darin, an diesem Beispiel den vollständigen Entwicklungszyklus passiver Elemente der metamorphen Elektronik aufzuzeigen: Auswahl der Materialien, aus denen das Element aufgebaut werden soll (vom Substrat bis zur leitenden Struktur), Modellierung des Elements (physikalisch und elektrisch, einschließlich der Frequenzparameter), Erstellung eines Prototyps und messtechnische Untersuchung seiner Eigenschaften. Abschließend wurden Anwendungsmöglichkeiten des erhaltenen passiven dehnbaren Interdigitalkondensators in zukünftigen dehnbaren Schaltungen aufgezeigt.

In dieser Arbeit werden der Entwurf und die Entwicklung eines Software-Hardwaresystems zur Signalerfassung und Klassifizierung von Nutzeraktivitäten sowie ein Verfahren zur tasterlosen Steuerung eines eingebetteten mobilen Gerätes mit Bewegungssensor beschrieben. Die Schwerpunkte der Arbeit sind der Vergleich der Effizienz mehrerer Algorithmen zur Klassifizierung verschiedener Nutzeraktivitäten, die Optimierung des Merkmalsvektors sowie die Implementierung einer tasterlosen Methode zur Steuerung eingebetteter Geräte. Ein zusätzlich herausfordernder Aspekt ist die Lauffähigkeit auf eingebetteten Systemen mit beschränkter Rechenkapazität. Die Arbeit ist wie folgt aufgebaut. Zu Beginn der Arbeit werden die wichtigsten Schritte für die Implementierung der Klassifizierungsalgorithmen basierend auf Maschinellem Lernen beschrieben. Anschließend wird eine vergleichende Analyse bestehender Ansätze und Arbeiten zum Thema Klassifizierung von Nutzeraktivitäten durchgeführt. Anhand der Ergebnisse der Analyse werden vielversprechende Klassifizierungsalgorithmen zusammengestellt und kurz beschrieben. Die direkte Verwendung von Sensorrohdaten zur Klassifizierung erhöht im Allgemeinen die Rechenkomplexität. Daher wird hier ein Ansatz vorgestellt, um charakteristische Merkmale zur Unterscheidung von Nutzeraktivitäten aus den Sensorrohdaten zu extrahieren. Zusätzlich wird eine Übersicht der Methoden zur tasterlosen Steuerung eingebetteter Geräte erstellt und der Vielversprechendste ausgewählt. Nach einer formalen Beschreibung der Anforderungen folgt eine detaillierte Beschreibung der Lösungsschritte. Diese umfassen die Entwicklung einer Messplattform, die Erfassung der Trainings- und Testdaten, die Implementierung und den Vergleich der betrachteten Klassifizierungsalgorithmen, die Bestimmung des optimalen Merkmalssatzes sowie die Implementierung einer tasterlosen Gerätesteuerung. Daran schließt sich eine Diskussion über die Effizienz der erhaltenen Lösungen an. Am Ende wird auf der Grundlage, der in jeder Arbeitsphase erzielten Ergebnisse die Schlussfolgerung gezogen und auch die möglichen Richtungen für die Weiterentwicklung des Themas beschrieben.

Development of a comprehensive channel propagation model for high-fidelity design and deployment of wireless communication networks necessitates an exhaustive measurement campaign in a variety of operating environments and with different configuration settings. As the campaign is time-consuming and expensive, the effort is typically shared by multiple organizations, inevitably with their own channel-sounder architectures and processing methods. Without proper benchmarking, it cannot be discerned whether observed differences in the measurements are actually due to the varying environments or to discrepancies between the channel sounders themselves. The simplest approach for benchmarking is to transport participant channel sounders to a common environment, collect data, and compare results. Because this is rarely feasible, this paper proposes an alternative methodology - which is both practical and reliable - based on a mathematical system model to represent the channel sounder. The model parameters correspond to the hardware features specific to each system, characterized through precision, in situ calibration to ensure accurate representation; to ensure fair comparison, the model is applied to a ground-truth channel response that is identical for all systems. Five worldwide organizations participated in the cross-validation of their systems through the proposed methodology. Channel sounder descriptions, calibration procedures, and processing methods are provided for each organization as well as results and comparisons for 20 ground-truth channel responses.

This paper introduces a testbed to characterize the performance of GPS disciplined oscillators using a GNSS signal simulator and a measurement system based on software-defined radios and digital signal processing that allows to examine the stability of up to four devices with sub-nanosecond precision, time-coherently for 1 PPS and 10 MHz signals, in a controllable laboratory environment with reproducible and adjustable GNSS signal settings over a long-term observation period. To demonstrate the effectiveness of this method, four devices of one specific low-cost GPSDO type available to the authors are characterized and compared in terms of their positional accuracy and their time and frequency stability in steady state and during stabilization.

Die Anforderung Funktionen aus der IIOT und der Digitialisierung in der Industrie einzuführen um agiler und effizienter zu werden, erfordert große Datenübertragungsmengen. Open Platform Communication Unified Architecture (OPC UA) ist eine vielseitige Technologie für den sicheren, zuverlässigen und interoperablen Datentransport in einer industriellen Umgebung. In dem kürzlich eingeführten OPC UA PubSub-Schema werden die teilnehmenden Knoten derzeit manuell konfiguriert, da im Standard kein automatischer Konfigurationsmechanismus angegeben ist. Die automatische Konfiguration ist wichtig, um das volle Potenzial des PubSub-Ansatzes auszuschöpfen, indem dynamische und skalierbare Netzwerkänderungen ermöglicht und Informationen zu möglichen Änderungen in Bezug auf verfügbare Informationen bereitgestellt werden. In dieser Arbeit werden drei Ansätze zur automatischen Konfiguration vorgeschlagen, nachdem die vorhandenen Mechanismen zur automatischen Konfiguration, die OPC UA-Standards und das manuelle Konfigurationsverfahren für OPC UA PubSub-fähige Knoten umfassend untersucht wurden. Die vorgeschlagenen Ansätze werden mit dem OMNeT ++ - Netzwerksimulator simuliert und verglichen. Der Vergleich jedes Ansatzes wird auf der Grundlage des Nachrichtenaufwands während der Konfiguration und der erforderlichen Konfigurationszeit durchgeführt, um die Leistung hinsichtlich Zuverlässigkeit, Energieeffizienz und Skalierbarkeit zu analysieren. Basierend auf den Ergebnissen wird der vielversprechendste Ansatz auf realen OPC-UA-Knoten implementiert und verifiziert. Die Implementierung auf realer Hardware und Simulation zeigt ähnliche Ergebnisse, was die Eignung des gewählten Ansatzes auf OPC-UA PubSub-fähigen Knoten impliziert.

Wireless Sensor Networks (WSNs) sind Systeme, die Daten sammeln, indem sie ihre Umgebung erfassen. Die Daten werden an einem zentralen Knotenpunkt gesammelt, um eine zukünftige Nutzung dieser Daten zu ermöglichen. Die Sensoren befinden sich im Freien und werden mit Batterien betrieben. Daher sind die verwendeten Geräte stark ressourcenbeschränkt. Jedoch wird auch von ihnen erwartet, dass sie zufriedenstellende Überwachungsfunktionen bieten: die genaue Erfassung von Temperaturmessdaten, Informationen über den Zustand des Netzwerks sowie Benachrichtigung über den Batteriestand. Daher ist eine Lösung erforderlich, die die genannten Überwachungsfunktionen bei minimalem Energieverbrauch bietet, um eine lange Lebensdauer der Geräte zu gewährleisten. In dieser Arbeit wurde ein Monitoring-Agent entwickelt, welcher dem System die Überwachungsfunktionen ermöglicht. Zusätzlich wurden weitere Funktionen implementiert, um einen minimalen Batterieverbrauch zu realisieren. Die Ergebnisse zeigen, dass der entwickelte Monitoring-Agent ressourcenschonend arbeitet. Daher verursacht dessen Betrieb keinen signifikanten Anstieg des Energieverbrauchs, wodurch er für den Einsatz zur Überwachung des Netzes geeignet ist. Das Ziel, Energie einzusparen und gleichzeitig den allgemeinen Zustand des Netzwerks zu überwachen, wurde erreicht. Die vorgenommenen Verbesserungen erhöhen die Lebensdauer der Batterie, obwohl es durch das Hinzufügen der Monitoringschicht einen zusätzlichen Energieverbrauch gibt. So können mehr Parameter überwacht werden, wobei hierbei ein Kompromiss eingegangen wird, denn der Energieverbrauch wird hierdurch erhöht. Daher kann, abhängig vom betrachtetem spezifischen Systemszenario, gesagt werden: Es ist ein Optimierungsproblem, mehr Parameter zu überwachen und gleichzeitig den Energieverbrauch des Systems auf dem gewünschten Schwellenwert zu halten.

Software Defined networking (SDN) ist ein neuer Netzwerkansatz, der die traditionellen Netzwerke kontinuierlich weiterentwickelt und in flexiblere Netzwerke umwandelt, um sich schnell an die wachsende Nachfrage der Endbenutzer anzupassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Netzwerken ermöglicht dieser Ansatz die Entkopplung von Steuerungs- und Datenebenenfunktionen, um Netzwerkressourcen auf dynamische Weise effizient zu überwachen, zu konfigurieren und zu optimieren. Es verfügt über eine zentrale Steuerung mit einer globalen Ansicht des Netzwerks, um die gesamten Netzwerkressourcen mithilfe programmierbarer Schnittstellen zu verwalten. Diese zentrale Steuerung bringt auch mehrere Sicherheitslücken mit sich, die von Angreifern ausgenutzt werden können, um die Netzwerkfunktionalität zu stören. Die SDN Architektur ist für Angreifer sehr attraktiv, da sie Pakete sorgfältig erstellen können, was zu einem großen Datenverkehr von SDN Switches zum Controller führen kann, was zu einer Sättigung der Bandbreite des Steuerkanals und sogar zu falschen Einträgen in den Switches führt. In dieser Arbeit überwachen wir das Verhalten von SDN Controllern, um DDoS Angriffe auf die SDN Architektur zu erkennen. Die Erkennung von böswilligem Verhalten des Controllers erfolgt mithilfe von Entropie- und Korrelationstechniken und um den betroffenen Controller effektiv zu identifizieren. Nach der Erkennung des betroffenen Controllers wird eine Lösung vorgeschlagen, um den betroffenen Controller zu isolieren, die auf der gegenseitigen Entscheidung anderer Controller im Netzwerk basiert. Um das Netzwerk zu schützen, wurde eine Supervisor-Anwendung entwickelt, die das Verhalten von Controllern überwacht und es den Controllern ermöglicht, böswilliges Verhalten durch gegenseitige Entscheidung zu entscheiden. Aus den Simulationsergebnissen geht hervor, dass der angegriffene Controller erkannt und isoliert werden kann, um eine weitere Sättigung der Netzwerkressourcen zu verhindern.

In vielen Medienunternehmen findet der Wandel zu IP-basierten Hörfunk- und Fernsehproduktionen statt. Das betrifft auch die Bereitstellung der zur Synchronisation erforderlichen Signale. In Live-IP-Netzwerken wird anstelle von Synchronisationssignalen auf den paketbasierten Austausch von Zeitinformationen über das Precision Time Protocol (PTPv2) gesetzt. Der Südwestrundfunk (SWR) strebt als Übergangsphase eine Koexistenz der alten und neuen Technologie an, sodass die bereits bestehenden Broadcast-Systeme zunächst weiter mit den klassischen Synchronisationssignalen (z.B. Wordclock oder Blackburst) versorgt werden müssen. Da PTPv2 zukünftig das führende Synchronisationssystem im SWR sein soll, müssen Wandler eingesetzt werden, welche aus den PTPv2-Zeitinformationen die klassischen Synchronisationssignale ableiten können (hybride Studiosynchronisation). Ziel dieser Untersuchung ist es, eine Architektur zu entwicklen, die eine PTPv2-basierte Synchronisation im gesamten SWR-Netzwerk ermöglicht. Des Weiteren sollen verschiedene hybride Wandler auf deren Eigenschaften untersucht werden, um einschätzen zu können, welche produktiv eingesetzt werden können.

MIMO-OFDM ist eine wettbewerbsfähige Wahl für drahtlose Breitband-Kommunikationssysteme. Die Kombination der Methoden ermöglicht es, den Durchsatz und die Zuverlässigkeit von Kommunikationssystemen zu erhöhen. Wenn darüber hinaus Kanalzustandsinformationen auf der Senderseite verfügbar sind, können wir durch lineare Vorcodierung und Decodierung auf der Sender- und auf der Empfängerseite eine zusätzliche Verbesserung der Leistung des Kommunikationssystems erzielen. Aufgrund der großen Anzahl von Unterträgern in den modernen OFDM-Systemen wächst jedoch die mit der Berechnung und Anwendung der Vorkodierung und Dekodierung auf jedem Unterträgerverbundene Rechenlast mit der Zunahme der Anzahl von Unterträgern übermäßig an, und der direkte Ansatz wird in der Praxis nicht mehr praktikabel. Während in realen Kommunikationssystemen die Leistungssteigerung mit minimalen Hardware- und Rechenkosten erreicht werden sollte, ist der direkte Ansatz in der Praxis nicht durchführbar. Daher ist die Entwicklung von Algorithmen mit geringerer Berechnungskomplexität für zukünftige Kommunikationssysteme entscheidend und eines der Hauptanliegen der Systementwickler. In der Masterarbeit untersuchen wir den linearen Vorcodierungsentwurf für Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (MIMO-OFDM) Systeme mit der reduzierten Komplexität. Wir leiten eine Tensorstruktur eines empfangenen Signals für ein MIMO-OFDM-System mit linearer Vorcodierung und Decodierung ab. Darüber hinaus stellen wir das empfangene Signal als eine Reihe von Doppelkontraktionsoperationen zwischen Tensoren für Decoder, Kanal, Vorcodierer und Sendesymbole dar. Wir untersuchen und präsentieren Ergebnisse für verschiedene Methoden der Subträgergruppierung als Verfahren zur Reduzierung der rechnerischen Komplexität des Verfahrens. Wir präsentieren einen Überblick über die vorhandenen Algorithmen und schlagen unseren Algorithmus zur Lösung des Problems vor, der auf der HOSVD des Kanaltensors für eine Gruppe von Unterträgern mit anschließender Rang 1 Approximation basiert, um ein einheitliches Vorkodierungs- und Dekodierungsschema für die gesamte Gruppe von Unterträgern zu entwerfen. Die Leistung des vorgeschlagenen Algorithmus wird durch Simulationen in verschiedenen Kanalmodellen verifiziert, wie z. B. dem 3GPP Pedestrian-A-Kanalmodell und dem 3GPP 3D-Modell unter Verwendung des Quadriga-Kanalsimulators.

Heutzutage besteht eine der Hautaufgaben für die meisten Unternehmen, die Produktion zu optimieren, indem die Kosten für Ausfälle und Außerbetriebsetzung bei der Wartung der Geräte gesenkt werden. Um solche Probleme zu vermeiden, setzen die Unternehmen ein Predictive Maintenance (PM) Überwachungssystem ein, bei dem der aktuelle Gerätezustand mit Hilfe von Sensoren (z.B. Stromsensoren, Ultraschallsensoren, Drucksensoren usw.) in Echtzeit bestimmt wird. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Erkennung von Lagerschäden in Elektromotoren, welche eine häufig auftretende Ausfallursache der Motoren sind. Um mögliche Lagerschaden früher vorherzusagen, wird in dieser Arbeit eine Ultraschalluntersuchung des Motors durchgeführt, bei der der Ultraschallsensor auch geringfügige Änderungen des Motorbetriebs aufzeichnen kann. Nach Analyse der berechneten Kennwerte des Motorbetriebs mit und ohne Lagerschaden mittels statistischer Analyse, Fourier-, Wavelet und Kreuzkorrelationsanalyse werden geeignete Parameter für den Vergleich unterschiedlicher Motoren bestimmt. Zur Identifikation von Motoren mit und ohne Lagerschaden wird ein künstliches neuronales Netz (Backpropagation-Netz) eingesetzt und trainiert.

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).

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.

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.

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.

Es wird erwartet, dass 5G Ultra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC) eine wichtige Rolle in der industriellen Automatisierung spielt, bei der die hohe Zuverlässigkeit des Kommunikationsnetzwerks von entscheidender Bedeutung ist. Eine industrielle Umgebung kann jedoch verschiedene Arten von Störstrahlungen enthalten, was dazu führen kann, dass der Systemteil mit Bedarf an hoher Zuverlässigkeit nicht mehr korrekt arbeitet. Vor der Anwendung von Netzwerklösungen ist es daher unerlässlich, ein angemessenes Verständnis der verschiedenen Störstrahlungen zu haben, die in einer industriellen Umgebung auftreten können. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Entwicklung eines solchen Verständnisses in dem jeweiligen relevanten Frequenzband. In diesem Zusammenhang haben wir in einer kleinen Fabrik eine Messreihe durchgeführt, die sich insbesondere mit den Emissionen eines Lichtbogenschweißprozesses befasst und eine detaillierte Analyse der Eigenschaften wie Leistung, Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, Leistungsdichtespektrum und zeitliche Parameter der gemessenen Interferenz liefert. Darüber hinaus werden in der Arbeit mehrere state-of-the-art Impulsrauschmodelle untersucht und ihre Leistung bei der Modellierung der Eigenschaften der gemessenen Interferenz bewertet. Ebenfalls wird ein neuartiges Modell vorgeschlagen, bei dem das Ergebnis eine höhere Genauigkeit derWahrscheinlichkeitsdichtefunktion und bessere zeitliche Eigenschaften als die vorhandenen Modelle aufweist. Die beiden wesentlichen Erkenntnisse der Arbeit sind einerseits der Einblick in die Eigenschaften der gemessenen Interferenz sowie die Entwicklung eines neuartigen Modells mit verbesserter Leistung im Vergleich zu den vorhandenen Modellen. Die Ergebnisse der Arbeit können in Simulationen/Emulationen von 5G-Systemen verwendet werden und helfen, die Systemleistung bei industriellen Interferenzen zu untersuchen und zu verbessern.

Die manuelle Ultraschallprüfung ist ein zerstörungsfreies Prüfverfahren das zur Identifizierung von Fehlern in Bauteilen eingesetzt wird. Sie ist aufgrund ihrer Kompatibilität mit komplexen Probenstrukturen weit verbreitet. Die Synthetic Aperture Focusing Technique (SAFT) ist eine Rekonstruktionstechnik, die zur Abbildung des Inneren von Objekten durch Nachbearbeitung von Ultraschallmessungen verwendet wird. Sie wird bei Messungen angewandt, die mit einem Positionierroboter in der Industrie durchgeführt werden. Bei gleicher Verarbeitung händischer Daten treten Artefakte aufgrund unvermeidlicher Probleme auf, die mit manueller Prüfung verbunden sind: variable Prüfdichte, räumliche Spärlichkeit und Versatz bei A-Bildern aufgrund von inkonsistentem Anpressdruck. Tiefe Neuronale Netzwerke (Deep Neural Networks, DNN) werden häufig zur Klassifiezierung von Daten als Vorverabeitung zur Verbesserung der Bildgebung verwendet. Ziel dieser Arbeit ist, die SAFT-Rekonstruktion für manuelle mit 3D SmartInspect, einem vom Fraunhofer Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren IZFP entwickeltes Assistenzsystem, gemessene Ultraschalldaten zu verbessern. Als Ergebnis verbesserten wir die SAFT-Ergebnisse im Vergleich zum Stand der Technik durch optimierte Parameterauswahl basierend auf dem Messaufbau. Wir haben ein DNN-Modell entwickelt, mit dem die erfassten Messungen vorverarbeitet werden können, um sie für eine weitere Artefaktreduzierung robust gegenüber messtechnischen Herausforderungen zu machen. Das vorgeschlagene DNN kann räumlich spärliche Scans interpolieren und mögliche Offsets durch variierenden Anpressdruck korrigieren, indem es ein Regressionsproblem im Zeitbereich löst. Es kann den Prüfer bei der Ermittlung der Mindestmessungen helfen, die für Rekonstruktionen mit wenig Artefakten erforderlich sind. Das DNN wird sowohl mit simulierten als auch mit realen Messungen getestet. Die Rekonstruktionen vorverarbeiteter Messungen mittels DNN sowie unbearbeiteter Messungen werden an Hand des Generalized Contrast to Noise Ratio (GCNR) verglichen. Wir verbesserten den GCNR um 12% und 3% für simulierte bzw. Realdaten. Wir konnten unter Verwendung des DNNs auch die Größe und Form der Defekte besser abschätzen. Die vorgeschlagene Strategie und die Verbesserungen können Assistenzsysteme erheblich aufwerten und eine bessere Lokalisierung und Bemessung von Mängeln ermöglichen.

Die Nachfrage nach Datenraten in der drahtlosen Kommunikation steigt rapide an, und es müssen Arrays mit einer hohen Anzahl von Elementen verwendet werden. Wenn die Anzahl der Elemente zunimmt, wird die Strahlbreite des Arrays immer schmaler und schließlich kann ein kleiner Bereich im Raum abgedeckt werden. Daher muss das Array bei einem sich bewegenden Ziel die Bewegung verfolgen und gleichzeitig den Hauptstrahl in Richtung des Ziels verändern. Eine der größten Herausforderungen ist die Abschätzung der Einfallsrichtung (DoA) eines auftreffenden Signals mit hoher Bandbreite (BW). Die vorhandenen DoA-Algorithmen funktionieren sehr gut für schmalbandige Szenarien, doch wenn die BW des Signals ansteigt, beginnen sich die meisten Algorithmen deutlich zu verschlechtern. Um dies zu kompensieren, ist entweder intensive Berechnung oder komplexe Hardware erforderlich. In dieser Arbeit wird eine neue Architektur vorgeschlagen, um die breitbandige DoA-Schätzung im Vergleich zu den bestehenden Lösungen effizient durchzuführen. In dem vorgeschlagenen Modell wird die Hauptantennengruppe in zwei Einheiten unterteilt: 1) Strahlformungseinheit (BF-U) und Ankunftsrichtungseinheit (DoA-U). Der Zweck der DoA-U ist es, die DoA des auftreffenden Signals zu schätzen, und die BF-U dient zum Senden und Empfangen von Daten. Die BF-U befindet sich im Zentrum und die Elemente der DoA-U sind Orte um sie herum. Während der DoA-Schätzung ist der BF-U inaktiv. Um die DoA zu schätzen, werden Zeitbereichsmerkmale des Signals ausgenutzt. Die Spitze des auftreffenden Signals wird bei jedem Element der DoA-U geschätzt, und dann werden die Verzögerungen zwischen ihnen geschätzt. Schließlich wird mit den Verzögerungen die DoA des Signals geschätzt. Außerdem haben die Elemente in der DoA-U separate HF-Ketten und arbeiten nicht als Array. Es ist erwünscht, dass das Ziel innerhalb der minimalen Half Power Beam Width (HPBW) des Beamforming (BF)-Arrays platziert wird, daher wird die maximal akzeptable Variation des Schätzfehlers durch die Grenzen der minimalen HPBW festgelegt. Insofern die beiden Einheiten getrennt sind, können in jeder Einheit verschiedene Antennentypen verwendet werden. Um den Effekt der Antenne bei der DoA-Schätzung zu reduzieren, müssen die Antennenelemente in der DoA-U außerdem einige Eigenschaften aufweisen. Die beiden wichtigsten Anforderungen sind, eine nicht-dispersive Impulsantwort (IR) im Winkelbereich und ein konstantes Strahlungsdiagramm innerhalb des Betriebs-BW zu haben. Basierend auf der Studie und den Simulationsergebnissen erfüllt die Rectangular Dielectric Resonator Antenna (DRA) alle Anforderungen. Darüber hinaus zeigen die Simulationsergebnisse, dass die vorgeschlagene Architektur für die DoA-Abschätzung verwendet werden kann. Außerdem können hohe Hardware-Komplexität und intensive Berechnungen vermieden werden. Für die Peak-Erkennung ist jedoch eine hohe Abtastfrequenz erforderlich. Schließlich ist zu beobachten, dass nur 4 Elemente in der DoA-U ausreichen, um die DoA für ein relativ großes Array abzuschätzen.