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Future communication and radar sensing systems will require synchronization methods which are more versatile in terms of the systems involved in the synchronization process. We present an over-the-air frequency synchronization algorithm based on self-synchronization which uses continuous wave signals. In contrast to other approaches, all nodes of the network participate equally, and synchronization can even be achieved in presence of a non-cooperative node. These claims are supported by measurements conducted with continuous wave radars. It will be demonstrated that our algorithm enables synchronization accuracies down to 1.92 ppb and thus could provide sufficient accuracy for velocity measurements on pedestrians.

In this paper, we present a beamforming method that is robust against thermal deformations for non-terrestrial reconfigurable intelligent surfaces (RIS). We analytically derive the expressions for the worst-case bound on perturbations of the covariance matrix and the corresponding steering vectors as functions of possible displacements of RIS elements. We apply these bounds during the optimization procedure to find the beamforming coefficients that are robust to thermal deformations. Moreover, we present a simple heuristic to obtain the constant modulus beamforming coefficients from the optimal beamforming via an array thinning operation. The simulation results confirm the robustness of the proposed solution against random but bounded perturbations caused by thermal deformations of the reflective surface.

Integrated Sensing and Communications (ISAC) aims at incorporating radar and communications functionalities into a single system, achieving higher spectral efficiency through their joint operation. This paper proposes a methodology for reducing resource elements and scanning beams used in the target detection stage of ISAC. Building upon the well-known symbol domain Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) ISAC processing algorithm, its relevant characteristics and limits are considered to minimize the periodicity of sensing resource elements. Moreover, a methodology for finding the required beams to sense a scenario using the radar range equation in a link-budget analysis is proposed and later illustrated via simulations. The simulations show that it is possible to cover a road scenario using a limited number of beams and resource elements from a New Radio (NR) OFDM frame.

Die hohe Zunahme des Verkehrsaufkommens aufgrund der gestiegenen Anzahl von Autos, Lastwagen, Bussen und anderen Fahrzeugen in den letzten Jahren hat Probleme wie Verkehrsüberlastung, erhöhte Unfallgefahr und die Möglichkeit von Unfällen bei widrigen Wetterbedingungen verschärft. Der dringende Bedarf an intelligenter Verkehrsflussoptimierung und an der Verbesserung der Verkehrssicherheit ist zu einem vorrangigen Anliegen geworden, das effektiv durch die Nutzung modernster Technologien wie Intelligent Transportation Systems (ITS) basierend auf Vehicle-to-Infrastructure (V2I)-Lösungen angegangen werden kann. Zur Verbesserung der Verkehrssicherheit ist es unerlässlich, Herausforderungen im Zusammenhang mit der Schätzung der Verkehrsdichte und der Regulierung der Verkehrsgeschwindigkeit anzugehen. Die Integration der V2I-basierten Kommunikation zwischen Infrastruktur-Road Side Units (RSUs) und den Fahrzeugen kann die Bedenken hinsichtlich der Verkehrsoptimierung effektiv durch die Verbreitung von empfohlenen Geschwindigkeitsbegrenzungen angehen. Diese Arbeit stellt einen neuartigen Ansatz zur Geschwindigkeitsbegrenzungsschätzung für jede Fahrspur auf einer mehrspurigen Autobahn vor. Dies wird durch die Implementierung eines Fahrspurerkennungsalgorithmus erreicht, der es den Fahrzeugen ermöglicht, kontinuierlich Echtzeitverkehrsdaten über die spezifische Fahrspur, auf der sie sich gerade befinden, mit den RSUs zu teilen. Die geteilten Daten werden dann von den RSUs verwendet, um die fahrspezifischen Verkehrsdichten zu berechnen. Anschließend bestimmt die RSU die Geschwindigkeitsbegrenzung der Fahrspuren und sendet die empfohlene Geschwindigkeitsbegrenzung je nach verschiedenen Szenarien an die Fahrzeuge. Die generierten Simulationsergebnisse zeigen das Potenzial der geschwindigkeitsbasierten Regelung in verschiedenen Szenarien auf. Durch Qualitätsanalysen ist ersichtlich, dass die Geschwindigkeitsregelung in einem mehrspurigen Szenario die Verkehrssicherheit unter besonderen Umständen verbessern kann. Dies führt wiederum zu einem verbesserten Verkehrsfluss. Zusammenfassend kann die Nutzung von ITS-basierten V2I-Lösungen zur Verkehrsoptimierung und Verbesserung der Verkehrssicherheit beitragen.

Bekannte Kanalmodelle, wie 3GPP (TR36.873, 38.900), WINNER oder COST, berücksichtigen einen geometriebasierten stochastischen Kanalmodellierungs-ansatz. Ein grundlegendes Konzept zur Reduzierung der Komplexität solcher Modelle ist die Berücksichtigung von Clustern, die aus mehreren Mehrwegekomponenten (MPCs) bestehen. Die Ableitung zuverlässiger Cluster-Parameter und die Analyse ihrer Statistiken aus Funkkanalmessungen in realen Umgebungen erweist sich als anspruchsvolle Aufgabe, da der bestehende Clustering-Algorithmus in früheren Studien noch viele Einschränkungen aufweist. In dieser Arbeit wird ein gemeinsames Clustering- und Tracking-Konzept vorgeschlagen, das die zeitvariablen Eigenschaften der MPCs berücksichtigt. Hierzu werden zwei unterschiedliche Ansätze untersucht: 1) die Centroid-Tracking basierende, dieser Algorithmus wird der Kernel-Power-Density (KPD) Ansatz zur Identifizierung der Clusterzentren mit einem Kalman-Filter zur Verfolgung und Vorhersage der Centroid-Positionen verwendet. 2) die trajektorienbasierte Clusterung, dieser Algorithmus wird ein neuartiger Ansatz vorgeschlagen, dort wird ein globales Abstandsmaß verwendet. Das Abstandsmaß basiert auf der Bestimmung des Abstands von MPC-Trajektorien. Dieser Ansatz wird mit KPD und Improved Subtractive (IS) umgesetzt, einem Initialisierungsalgorithmus für den K-PowerMeans (KPM)-Algorithmus. Die Erweiterung des 3GPP Funkkanalmodells zur Simulation von dynamischen und consistenten Kanalveränderung wird verwendet, um die Clusterverfahren basierend auf den verschiedenen Tracking-Ansätzen zu evaluieren. Das Ergebnis zeigt für beiden Methoden eine solide und sich verbessernde Leistung für die Clusterung von MPCs. Im finalen Schritt werden die vorgeschlagenen Lösungen anhand von Funkkanalmessdaten aus innerstädischen Gebieten getestet. Dabei konnte festgestellt werden, dass durch die Anwendung des globalen Abstandsmaßes ein Cluster-Ergebnis erzielt werden konnte, welches mit der zeitlichen Entwicklung der MPCs gut übereinstimmt. Insbesondere beim Ansatz mit dem KPD ist eine Verringerung in der Identifizierung von unbedeutenden Clustern zu beobachten, die durch den sparsamen Charakter des Ausbreitungskanals verursacht wird. Darüber hinaus zeigt die Lösung mit der direkten Clusterung von Trajektorien, dass die Leistung der Clusterung durch den Tracking-Ansatz erheblich beeinflusst wird.