Zuverlässige drahtlose Kommunikation mit Fahrzeugen unter schwierigen Ausbreitungsbedingungen ist von höchster Bedeutung für zukünftige intelligente Transportsysteme. Diese intelligenten Transportsysteme werden Dienst wie Kollisionsvermeidung, Geisterfahrerwarnung und intelligente Routenplanung bieten. Sie sind auch von entscheidender Bedeutung für die Realisierung elektrischer Mobillität oder für den effizienten Betrieb von Hochgeschwindgkeitszügen.
Die drahtlose Kommunikation mit Fahrzeugen ist durch stark zeitveränderliche und nicht-stationäre Wellenausbreitungseigenschaften charakterisiert. In dieser Vorlesung werden Methoden zu Kanalcharakterisierung als auch Signalverarbeitungsalgorithmen für Kanalschätzung und Datendetektion vorgestellt. Schließlich wird die erarbeitete Theorie anhand beispielhafter Anwendungen und konkreter Standards illustriert.
In dieser Vorlesung behandeln wir die Grundlagen linearer zeitveränderlicher Systeme um den Fahrzeugmobilfunkkanal zu charakterisieren. Methoden zur Messung, Charakterisierung und Modellierung von nicht-stationären Schwundprozessen werden vorgestellt.
Mehrträgerkommunikationssysteme (orthogonal frequency division multiplexing, OFDM) wie IEEE 802.11p und LTE-A als auch die zugehörigen Kanalschätzmethoden werden beschrieben. Beginnend mit dem Wiener Filter beschreiben wir moderen unterraumbasierte Methoden.
Für die Nutzung der Diversität des Mobilfunkkanals sind Algorithmen zu Kanalvorhersage notwendig. Wir beschreiben diese Prädiktionsalgorithmen und darauf aufbauend, Antennenselektionsverfahren, kodierte Kooperation und Interferenzmanagement.
Die Vorlesung basiert auf den Büchern "Wireless Communications" von A. F. Molisch und "Wireless Communications Over Rapidly Time-Varying Channels" Ed. F. Hlawatsch and G. Matz. Zusätzlich werden auch akutelle Forschungsergebnisse behandelt. Eine Folien-Sammlung der Vorlesung ist verfügbar.
Erste Vorlesung: Mi., 13.3.2012, 16:00 - 17:30, Semraum_389 (CG0402, 4. Stock)
Schriftlicher Test am Ende des Semester.
4 kleiner MATLAB Aufgaben während des Semesters.
Nicht erforderlich
Grundkenntnisse in Wellenausbreitung und Parameterschätzung sind hilfreich.
