Computational Advances in Multi-Sensor Signal Processing

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In letzter Zeit hat dich die Signalverarbeitung für Systeme mit mehreren Sensoren (Antennen) als eine der Schlüsseltechnologien für strategisch wichtige Anwendungsgebiete herauskristallisiert, wie etwa die Nachrichtentechnik, die Fernerkundung im Vermessungswesen, die nationale Sicherheit und viele andere. Die jüngsten Erfolge auf diesem Gebiet und die zunehmende Integration der Techniken in praktische Systeme erfordern fundamentale Fortschritte in den zugrunde liegenden Berechnungsalgorithmen. Eine der größten Herausforderungen in den derzeitigen Entwürfen für Systeme mit mehreren Sensoren ist die Tatsache, dass diese Signalverarbeitungsprobleme mit den derzeitig existierenden Methoden häufig nicht lösbar sind. Daher sind konzeptuell neuartige Signal Verarbeitungstechniken unbedingt erforderlich, um weitere Fortschritte für Systeme mit mehreren Sensoren zu erzielen. Das beantragte Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung besserer Signalverarbeitungsalgorithmen für unterschiedliche Systeme mit mehreren Sensoren. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf tensor-basierten Verfahren, Signalverarbeitungsmodellen auf Basis von konvexer Optimierung, sowie rechenaufwändigen Erkennungs- und Schätztechniken für stark dynamische Umgebungen. Die vorgestellten Signal Verarbeitungskonzepte sollen zum Entwurf von fortschrittlichen Sendern und Empfängern in Mehrantennensystemen eingesetzt werden, um Kanal- und Signalparameter effizient zu schätzen, Signale zu delektieren, Systemressourcen zu verteilen und zur Interferenzunterdrückung. Mehrdimensionale Abtasttheorie wird dabei eingesetzt, um den Signalrekonstruktionsprozess und abtastungsbasierte Operatorapproximationen zu untersuchen und damit die fundamentalen Grenzen der Signalverarbeitungsalgorithmen für Mehrantennensysteme aufzuzeigen. Darüber hinaus werden die entwickelten Methoden auch im Hinblick auf ihre Robustheit und Stabilität untersucht.