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REALTIME

Echtzeit Fahrzeug-Funkkanalmodellierung und Schätzung

Die Funkkommunikation zwischen Fahrzeugen in intelligenten Verkehrssystemen und mit vernetzten, hoch automatisierten Fahrzeugen erlaubt die Vermeidung von Unfällen durch den Austausch kinematischer Daten und anderer Sensordaten der Fahrzeuge in Funkreichweite. Die Empfangsfeldstärke des Funksignals auf der Empfängerseite unterliegt jedoch starken zufälligen Schwankungen (Schwundprozess). Die Statistik dieses Schwundprozesses ändert sich zeitlich da sich Sender und Empfänger bewegen, der Schwundprozess ist somit nicht-stationär.

Funkkommunikationssysteme müssen trotz des nicht-stationären Schwundprozesses eine verlässliche Übertragung in sicherheitskritischen Szenarien (Kreuzungen, Verkehrsstaus, auf Autobahnen oder in Tunnel) gewährleisten. Das bedeutet die Paketfehlerrate muss so klein wie möglich sein und die Latenz nach oben begrenzt. Die Verifikation der Funksysteme und der darauf aufbauenden Fahrzeugsteuergeräte durch Fahrtests ist jedoch kostenintensiv, zeitaufwendig und schwierig zu wiederholen.

Wir haben daher in REALTIME eine Verifikationsmethode durch Emulation des Kommunikationskanals in Echtzeit erforscht und prototypisch realisiert. Dafür wurden Algorithmen und Methoden entwickelt die eine Hardwareimplementierung eines nicht-stationären Kanalmodells für eine Echtzeitemulation erlauben. Dies ermöglicht Herstellern von Kommunikations- und Fahrerassistenzsystemen eine kostengünstige, effiziente und vor allem wiederholbare Evaluierung ihrer Systeme.

Wir haben dafür ein geometriebasiertes stochastisches Kanalmodel genützt dessen numerische Komplexität durch eine Unterraumprojektion stark reduziert werden konnte. Für den kontinuierlichen Betrieb haben wir die Unterraumeigenschaften an die des Schwundprozesses anpasst, um einen räumlich und zeitlich kontinuierlichen Phasenverlauf der Impulsantwort zu erreichen.

Für die prototypische Realisierung unserer Forschungsergebnisse nutzten wir eine freiprogrammierbare Sender- und Empfängerplattform (von National Instruments) die eine Ko-simulation mit numerischen Simulationssystemen wie MATLAB unterstützt.

Die in dieser Dissertation erarbeiteten Methoden sind für alle automatisierten Cyber physikalische Systeme anwendbar und von großer Bedeutung für die Automobilindustrie, autonome öffentliche Transportsysteme (U-Bahn, Bus, etc.) und flexible Industrieautomatisierung (Industrie 4.0).

Website: https://open4innovation.at/de/projekte/humanpotenzial/realtime.php