Kompressive Abtastung und spektrales Sensing für kognitive Funksysteme und Funküberwachung

• Antragsteller: Professor Dr. Rudolf Mathar; Professor Dr.-Ing. Reiner Thomä
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 335181839

Die Detektion, Identifikation und Lokalisierung von unbekannten Funkaussendungen sind wichtig für eine Reihe von Anwendungen, angefangen von der Funküberwachung bis hin zur kognitiven Nutzung des Spektrums der Funkfrequenzen. Dabei sind die Erkundung der Struktur von Funknetzwerken, die Entdeckung ungenutzter Ressourcen und die Lokalisierung der Nutzer von Interesse. Wir betrachten ein verteiltes System der Funküberwachung, das wenig oder kein Vorwissen über die Struktur der beobachteten Funknetze und der Signale der Emitter benötigt. In Abhängigkeit der gewünschten Applikation kann es als Sensornetz für Cognitive Radio oder als System für die Funküberwachung zum Zwecke der öffentlichen Sicherheit und Regulierung genutzt werden. Das betrachtete System besteht aus räumlich verteilten Sensoren, die jeweils mit verschiedenen Fähigkeiten ausgestattet sind, etwa zur breitbandigen Spektralanalyse, Richtungsschätzung oder zur synchronen Zeitdifferenzschätzung. Außerdem wird ein Fusion-Center zur Steuerung und Datenverarbeitung verwendet, das mit den Sensoren über Kommunikationsstrecken verbunden ist.Traditionelle Ansätze der Spektralanalyse, Emitter-Lokalisierung und Signalanalyse basieren auf konventioneller Nyquist-Abtastung in Raum, Zeit und Frequenz. Dies führt oft zu hohen Anforderungen sowohl an die Sensorhardware und Rechenleistung als auch an die benötigten Kommunikationsstrecken. Das kürzlich entstandene Paradigma des Compressed Sensing (CS) stellt einen mathematischen Rahmen für die simultane Erfassung und Komprimierung von Signalen zu Verfügung, die sich in einem oder mehreren Bereichen durch dünn besetzte Repräsentationen auszeichnen. Die Anwendung von CS in den betreffenden Domänen der Datenerfassung erlaubt eine Reduktion des Aufwands für die Datenerfassung und -übertragung. Trotzdem besteht bei CS noch erheblicher Forschungsbedarf hinsichtlich konkreter Methoden zur analogen und digitalen Datenverarbeitung unter Beachtung praktischer Probleme und Einschränkungen wie z.B. Robustheit und Rauscheinfluss. Das Ziel dieses Projektes ist es, diese Lücke zu schließen und CS basierte Methoden für verteilte Funküberwachung zu untersuchen. Dabei sollen realistische Signale und Ausbreitungseigenschaften berücksichtigt werden.Während der ersten Projektphase wurde die sub-Nyquist-Abtastung und die resultierende Signalverarbeitung auf der Sensorebene unter Berücksichtigung der verschieden Sensorfähigkeiten untersucht. In der zweiten Phase werden nun Ansätze für die Integration der Sensoren und die Senordatenfusion für gemeinsame Schätzung der verschiedenen Parameter betrachtet. Außerdem werden die in der ersten Projektphase entwickelten Demonstratoren (basierend auf Software Defined Radio) entsprechend erweitert.Dieser Projektvorschlag ist die Fortsetzung eines Projektes innerhalb der German-Colombian Collaborative Research Initiative auf dem Gebiet der Elektrotechnik (GeCoCo-EE) der DFG und dem kolumbianischen COLCIENCIAS.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Kolumbien
• Partnerorganisation: Colciencias ; Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación