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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.