TU Ilmenau Humbold Bau

Projektdaten



Compressive Sensing für die Erfassung Multidimensionaler RF-Signale-Architekturen und Algorithmen


Hochschule
TU Ilmenau
Fakultät/Einrichtung
Elektrotechnik und Informationstechnik
Förderkategorie
DFG
Zeitraum
2016 - 2017
Drittmittelgeber
Deutsche Forschungsgemeinschaft
Bewilligungssumme, Auftragssumme
69.305,00 €

Abstract:

Mit einer rasant wachsenden Zahl von mobilen Endgeräten und einer ständig steigenden Netzabdeckung steht uns heute das Internet praktisch überall und jederzeit zur Verfügung. Damit entstehen zunehmend Dienste, die uns permanent mit Informationen und multimedialen Inhalten versorgen können. Für die Netzbetreiber besteht dabei die Herausforderung, mit den dramatisch wachsenden Datenraten mitzuhalten, die solche Dienste erfordern. Es ist bereits absehbar, dass mit diesem Wachstum nur mitgehalten werden kann, wenn neben neuen Frequenzbändern auch neue Technologien wie Mehrantennen-MIMO (Multiple Input Multipe Output)-Systeme eingesetzt werden. MIMO-Systeme machen sich die räumlichen Ausbreitungsbedingungen elektromagnetischer Wellen zu Nutze. Da die Umgebung diese Wellen reflektiert und streut, gibt es üblicherweise eine große Zahl an Ausbreitungspfaden zwischen Sender und Empfänger. In MIMO-Systemen nutzt man diesen Umstand aus, beispielsweise indem unterschiedliche Datenströme auf einzelnen Pfaden gleichzeitig gesendet werden, was die Gesamtdatenrate um ein Vielfaches steigert. Daraus wird klar, dass für die Planung, Entwicklung und den Betrieb von MIMO-Systemen ein tiefgehendes Verständnis der räumlichen Ausbreitungsbedingungen essentiell ist. Deshalb sind bereits in einer frühen Entwicklungsphase präzise Kanalmessungen unabdingbar. Ein "Channel Sounder" ist ein Messgerät, welches die Aufzeichnung der zeitvarianten Kanalimpulsantwort in mehreren Dimensionen (Raum, Zeit, Frequenz) erlaubt. Dafür müssen Channel Sounder mehrdimensionale RF-Signale mit hoher Präzision erfassen. Dies ist eine herausfordernde Aufgabe, da bestehende Messprinzipien in ihrer Messrate grundsätzlich begrenzt sind (z.B. durch die benötigte Zeit alle Sender/Empfänger-Paare zu vermessen) und dabei sehr große Mengen an Rohdaten erzeugen, die gespeichert und verarbeitet werden müssen. Compressive Sensing (CS) hat in den letzten Jahren gezeigt, dass Signale, die eine bestimmte Art der Redundanz besitzen ("sparsity"), verlustfrei mit Abtastraten unterhalb der Nyquist-Grenze erfasst werden können. Diese Art der Redundanz liegt auch bei den mehrdimensionalen RF-Signalen vor, die beim Channel Sounding erfasst werden. Deshalb soll in diesem Projekt die Anwendung von CS auf diese Signale untersucht werden, sowohl theoretisch (etwa mathematische Rekonstruierbarkeitsgarantien) als auch technisch (etwa Hardware-Architekturen die das CS-Prinzip umsetzen). Insbesondere soll die Lücke zwischen neuen theoretischen Ergebnissen (die häufig idealisierte algebraische Modelle voraussetzen) und dem physikalischen Verständnis der Wellenausbreitung der Ingenieure (etwa mit realistischen polarimetrischen Modellen der Antennen oder diffusen Reflektionen) geschlossen werden, um die theoretischen Ergebnisse praktisch nutzbar zu machen.
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