Compressive Sensing in der drahtlosen Kommunikation

Kontakt: Carsten Bockelmann

Beteiligte Mitarbeiter

Beschreibung

Compressive Sensing (CS) ist ein neues Forschungsfelder der digitalen Signalverarbeitung, welches sich mit der effizienten Abtastung von komprimierbaren Signalen befasst.In diesem Feld wird Komprimierbarkeit oft durch die sparse Beschreibung eines gegebenen Signals in einer angemessenen Basis (Fourier, Wavelets, etc.) definiert. Daher wird auf die Rekonstruktio von unterbestimmten Gleichungssystemen mit sparsen Signalen fokussiert. Dieser sehr allgemeine Ansatz öffnet ein weites Feld an Anwendungsbereichen, von denen hier zwei betrachtet werden:

Anwendungsfelder:

  • Anwendung von Compressive Sensing in der Detektion von Daten in drahtlosen Übertragungssystemen
  • Effiziente Signalerfassung und -verarbeitung in invasiven Neuroimplantaten

Derzeitige Aufgaben:

  • Design und Studium der CS Detektionsstrategien wie:
    • L1 / L2 Optimizatierung
    • Greedy Algorithmen wie etwa Orthogonal Matching Pursuit (OMP), Orthogonal Least Squares (OLS), CoSaMP
    • Belief Propagation Ansätze (AMP, GAMP)
  • Anwendung von CS Verfahren in Kommunikationssystemen
    • Einfluss von Kanalcodierung
    • Kommunikationsspezifische Sparsity-Strukturen
    • Aktivitätsdetektion (Falsch Aktiv, Falsch Inaktiv)
    • Cross-Layer PHY/MAC Betrachtungen
  • CS Verfahren in den Neurowissenschaften
    • Darstellungsbasen für neuronale Signale (Aktionspotentiale, Lokale Feldpotentiale)
    • Korrelationsmodellierung und Ausnutzung in CS
    • Hardwareeffiziente CS-Verfahren
  • Theoretische Untersuchungen zu Performanzgrenzen und Komplexität

Projekte

Publikationen

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Zuletzt aktualisiert am 16.03.2017 von Admin
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