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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.