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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 of 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 to be long-term stable with an accuracy of better than 3 mm. Furthermore, the precise determination of the empty state is highly important for many applications. For this reason, this paper shows a method for determining the empty state without complex calibration procedures. For the empty level indication, an accuracy of up to 0.5 mm could be achieved for molten hot glue and 3% of the tank volume, independent of the shape or aggregate state of the medium.

This paper proposes a novel plenary centralized intersection management scheme (PCIMS) for a non-signalized intersection. Our contributions are fourfold. First, we take into account vehicle heterogeneity by integrating various vehicle classes in the system. Second, we consider some key elements in the scheduling mechanism such as vehicle types, intersection rules and road priorities. Third, we discuss the significant role of different road conditions, specific vehicles behavior and safety parameters in the traffic safety. Forth, in addition to the traffic safety assurance, we demonstrate the superiority of the system performance over conventional traffic lights (TLs) in several scenarios with congested and sparse traffic in terms of average travel time (ATT), packet loss rate (PLR), channel busy rate (CBR), intersection busy time (IBT), and throughput.

The radar scattering characteristics of extended objects are an important parameter for perception and tracking algorithms in automated driving tasks. Therefore, high-fidelity sensor models are required to simulate and evaluate typical driving scenarios in virtual testing applications. While the general analysis of typical scattering centers of passenger cars is well studied, there are only a few publicly available reports that analyze specific features of the scattering characteristics of different vehicle types. Hence, this work presents detection distributions derived from systematic measurements for six different vehicle types, conducted with a commercial automotive radar on a proving ground. In particular, the contribution of underbody reflections to the respective radar signatures is analyzed, which are caused by multipath propagation via the road surface. The measurements reveal distinctive differences between the scattering characteristics of different vehicles, which are attributed to the respective underbody geometry.

Heutzutage werden Virtualisierungstechnologien wie SDN und NFV in großem Umfang eingesetzt, um physische Infrastrukturen zu imitieren, insbesondere im Bereich der Kommunikationsnetze. Eine der wichtigsten Anwendungen ist das virtuelle Umspannwerk im intelligenten Stromnetz. Daher wird in dieser Arbeit ein neues Konzept der verkehrsbasierten Validierung für virtualisierte Kommunikationsnetze vorgestellt und ein Validierungsansatz entwickelt, mit dem das physische und das virtuelle Testbed validiert werden können. Zunächst findet der in dieser Arbeit entwickelte Validierungsansatz die am besten übereinstimmenden Paare aus den manuell definierten vielversprechenden Netzwerkverkehrsmerkmalen und den datenwissenschaftlichen Vergleichsmethoden. Dann werden diese Merkmals-Methoden-Paare verwendet, um die Datensätze des physischen und des virtuellen Testbeds zu vergleichen. Die Ergebnisse zeigen die Ähnlichkeiten der einzelnen Merkmale. Durch die Analyse der Ergebnisse wissen wir, wie wir das Design des virtuellen Umspannwerks verbessern können, um es dem physischen Umspannwerk ähnlicher zu machen. Dieser Validierungsansatz kann auch allgemein auf andere Bereiche angewendet werden, indem einfach die Auswahl der Merkmale und Methoden angepasst wird.

In den vergangenen Jahrzehnten haben drahtlose Kommunikationssysteme eine rasante Entwicklung durchgemacht und es wurden viele Untersuchungen durchgeführt, seit Maxwell die Existenz von elektromagnetischer Wellen vorausgesagt hat. In den letzten Jahren hat die Forschung im Bereich der vehicle to X (V2X)-Kommunikation stetig zugenommen. V2X beschreibt die Fähigkeit, Daten zwischen einem Fahrzeug oder vehicle (V) und “allem” zu übertragen. In Zukunft könnten Fahrzeuge mit ihrer Umgebung kommunizieren, um Verkehrsunfälle zu vermeiden und Staus zu verringern. Dazu werden sie ihr Geschwindigkeits- und Positionsdaten über Ad-hoc-Fahrzeugnetze senden und empfangen können. Um die Verkehrssicherheit zu erhöhen, ist eine zuverlässige Kommunikationsverbindung notwendig. Die größte Herausforderung bei der Fahrzeugkommunikation besteht darin, dass sich die Eigenschaften des Physical Layers aufgrund der inhärenten Mobilität innerhalb des Kanals, der hohen Fahrzeuggeschwindigkeiten, der unterschiedlichen Antennenpositionen und der vielen Handover aufgrund kleinerer Zellen schnell ändern. Dies bringt eine Reihe von Herausforderungen in Bezug auf die Kanalcharakterisierung mit sich. Es handelt sich um einen Kanal mit starker Zeitvarianz und es treten viele Übergänge auf. Somit handelt es sich um einen nicht-stationärer (non-stationary) Kanal. Das Hauptziel dieser Untersuchung ist es, eine Methode zu finden, mit der der Kanal einer komplexen Umgebung in einer einfachen Form mit weniger strengen Beziehungen zur Geometrie dargestellt werden kann. Dabei werden die statistischen Eigenschaften ähnlich der Messdaten beibehalten. In dieser Arbeit werden nichtstationäre tapped delay line (TDL)-Modelle verwendet, um vehicle to infrastructure (V2I)-Kanäle zu beschreiben. Es wird eine neue Strategie zur Extraktion von TDL-Kanalmodellparametern aus Messdaten vorgeschlagen. Dieser Ansatz basiert auf einer bestehenden Methode zur Ableitung von Parametern für ein TDLModell. Es wird gezeigt, dass mit einer anderen Methode zur Auswahl der Taps die Anzahl der Abgriffe, die zur Rekonstruktion der root mean square delay spread (RMS-DS) eines Kanals erforderlich sind, erheblich reduziert werden kann. Ein neuer Ansatz zur überprüfen der Korrektheit der Ableitung der Kanalmodellparameter wird aufgezeigt. Die Durchführbarkeit der Methode wird anhand von Channel Sounding Messungen bestätigt. In dieser Dissertation wird ein Generator zur Erzeugung von Kanalimpulsantworten entwickelt und das nichtstationäre Verhalten der Kanäle durch die Verwendung eines ON/OFF-Prozesses beschrieben. Es werden Markov-Ketten unterschiedlicher Ordnung modelliert, um das nicht-stationäre Verhalten besser zu erfassen. Die Untersuchung zeigt, dass Markov-Ketten erster Ordnung mit zwei Zuständen vorzuziehen sind, um das häufige ON/OFF-Verhalten von Mehrwegpfaden darzustellen, und dass die Markov-Modelle zweiter und dritter Ordnung keine großen Auswirkungen haben. Eine Methode zur Erweiterung eines single input single output (SISO)-TDL-Modells auf multiple input multiple output (MIMO) unter der non-wide sense stationary uncorrelated scattering (non-WSSUS)-Annahme wird eingeführt, um TDL-Kanalmodelle für V2I MIMO-Systeme zu entwickeln. Die Analyse bewertet die SISO- mit der MIMO-Konfiguration in Bezug auf die Kanalkapazität. Es werden verschiedene MIMO-Konfigurationen untersucht, und es wird gezeigt, dass die Position der Antennen eine wichtige Rolle spielt. Die Verwendung von nur vier Antennen am transmitter (Tx) und receiver (Rx), die in unterschiedliche Richtungen abstrahlen, führt zu einem qualitativen Sprung in der Leistungsfähigkeit des Systems.