Detektion von PCMA-Signalen unter lntersymbolinterferenzen

Heutige Kommunikationssysteme bringen eine enorme Vielfalt an Eigenschaften der von ihnen ausgesendeten Funksignale mit sich. Die Erkennung der Signale und die Identifikation der Emittenten stellen daher wachsende Herausforderungen dar.

Speziell im Bereich der satellitengestützten Verbindungen existieren Funksysteme, die gezielt Überlagerungen mehrerer Signale erzeugen, um eine im Sinne der Betreiber effiziente Nutzung des belegten Funkfrequenzbereichs zu erreichen. Jedes einzelne der überlagerten Teilsignale von solchen PCMA-Signalen (Paired Carrier Multiple Access) erscheint am Empfänger stark gestört. Deshalb ist deren Analyse durch einen außenstehenden Empfänger einer Regulierungsbehörde schwierig.

Das Ziel des Projekts besteht in der Entwicklung von Signalverarbeitungsverfahren und entsprechenden Software-paketen, die im Zusammenspiel mit hochsensiblen Empfangsgeräten derartig überlagerte Signale im Funkspektrum erkennen und sie auch voneinander trennen, um so deren exakte Analyse zu ermöglichen.

Hierzu werden Verfahren entwickelt, die den hohen Genauigkeitsanforderungen gerecht werden. Zum einen werden komplexe statistische Algorithmen entworfen, die aus dem gemittelten Signalverlauf Rückschlüsse auf die Parameter der Signalerzeugung und des Funkkanals zulassen. Weil diese Ansätze für das gegebene Szenario an praktische Grenzen stoßen, werden weiterhin Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um Lücken in den klassischen Empfangsstrategien zu schließen.

Die vom Projektpartner IZT GmbH entwickelten Hard-ware- und Softwareplattformen erlauben eine Begleitung der Entwicklung durch praxisorientierte Maßgaben und stellen Testumgebungen für den Einsatz bei realistischen Gegebenheiten zur Verfügung.