Gerrit Maus

Beiträge zur funkbasierten Umgebungserfassung auf der Basis drahtloser Systeme


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ISBN:

978-3-8440-9389-6

Reeks:

Kommunikationstechnik

Trefwoorden:

Bluetooth; Drahtlose Systeme; Funktechnik; Radar; Umgebungserfassung; Wireless Sensing

Soort publicatie:

Dissertatie

Taal:

Duits

Pagina's:

232 pagina's

Gewicht:

308 g

Formaat:

21 x 14,8 cm

Bindung:

Softcover

Prijs:

59,80 € / 74,80 SFr

Verschijningsdatum:

Februari 2024

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Samenvatting

Herkömmliche Drahtloskomponenten, heutzutage typischerweise in Form hochintegrierter Schaltkreise als Teil eines System on Chip (SoC), werden typischerweise zum Zweck der drahtlosen Kommunikation, bspw. in WLAN-, Bluetooth- oder IEEE-802.15.4-basierten Funknetzwerken, hergestellt. Etwa ab dem Jahr 2010 wurden in der Literatur allerdings auch Anwendungen beschrieben, bei denen auf Grundlage der am Empfänger gemessenen Feldstärken, ähnlich zu Radarsystemen, Rückschlüsse auf die Umgebung des Funknetzwerks gezogen werden können. Auf Grund der signifikanten Kostenvorteile von Kommunikations-Chipsätzen gegenüber Radar-SoCs versprechen solche Ansätze die Verfügbarkeit kostengünstiger Systeme zur Erfassung der Umgebung, die zudem oftmals auf der Basis bereits vorhandener Kommunikationsinfrastruktur aufgebaut werden können.
In dieser Dissertation werden einige neue Ansätze für die Umgebungserfassung auf der Basis drahtloser Systeme vorgestellt, analysiert und evaluiert. Hierbei werden insbesondere erstmals Ansätze beschrieben, die auf dem 2019 standardisierten Bluetooth Direction Finding basieren. Obwohl es sich dabei um eine Lokalisierungstechnologie handelt, können mit kompatiblen Bluetooth-Chipsätzen detaillierte Feldstärkemesswerte im Zeit-, Frequenz- und Raumbereich aufgenommen werden, die Rückschlüsse auf die Umgebung in mit Drahtlostechnik bisher unerreichter Qualität zulassen. Um diese Messdaten für die Umgebungserfassung zu nutzen, werden insbesondere neue Ansätze zur Phasenkalibrierung und -normalisierung vorgestellt und schließlich unter Verwendung angepasster multivariater Spektralzerlegungsalgorithmen konkrete Anwendungen solcher Systeme untersucht.