M.Sc. Edgar Beck (Wissenschaftlicher Mitarbeiter) - Arbeitsbereich Nachrichtentechnik

M.Sc. Edgar Beck (Wissenschaftlicher Mitarbeiter)

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Universität Bremen
Arbeitsbereich Nachrichtentechnik
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Forschung

Biografie

Edgar Beck erhielt 2014 bzw. 2017 den B.Sc. und M.Sc. in Elektrotechnik/Informationstechnik von der Universität Bremen, wo er derzeit einen Doktortitel in Elektrotechnik/Informationstechnik im Arbeitsbereich Nachrichtentechnik (ANT) anstrebt. Zu seinen Forschungsinteressen gehören Cognitive Radio, Compressive Sensing, Massive MIMO-Systeme, semantische Kommunikation, Goal-oriented Communication und maschinelles Lernen für drahtlose Kommunikation.

Edgar Beck wurde 2017 mit dem OHB-Preis für den besten Master-Abschluss in Elektrotechnik und Informationstechnik an der Universität Bremen ausgezeichnet.

Forschungsthemen:

Semantic Communication
Goal-oriented Communication
Machine Learning for Wireless Communications
Cognitive Radio (Compressed Spectrum Sensing)

Publikationen

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alle

2024

Model-free Reinforcement Learning of Semantic Communication by Stochastic Policy Gradient BibT_EX
E. Beck, C. Bockelmann, A. Dekorsy
IEEE, IEEE International Conference on Machine Learning for Communication and Networking (ICMLCN 2024), Vol. 1, pp. 7, 5. - 8. Mai 2024, DOI
Human-integrated Multi-agent Exploration using Semantic Communication and Extended Reality Simulation BibT_EX
E. Beck, A. Dekorsy, A. Suresh, P. Rückert, K. Tracht
IEEE, IEEE International Conference on Automation, Robotics and Applications (ICARA 2024), Vol. 10, pp. 7, Athens, Griechenland, 22. - 24. Februar 2024

2023

Semantic Information Recovery in Wireless Networks BibT_EX
E. Beck, C. Bockelmann, A. Dekorsy
MDPI, Sensors, Vol. 23, No. 14, pp. 6347, Juli 2023, DOI
Swarm Exploration and Communications: A First Step towards Mutually-Aware Integration by Probabilistic Learning BibT_EX
E. Beck, B.-S. Shin, S. Wang, A. Dekorsy, Thomas Wiedemann, Dmitriy Shutin
MDPI, Electronics, Vol. 12, No. 8, pp. 1908, April 2023, DOI

2022

Robust Deep Reinforcement Learning Scheduling via Weight Anchoring BibT_EX
S. Gracla, E. Beck, C. Bockelmann, A. Dekorsy
IEEE, IEEE Communications Letters, Vol. 27, No. 1, pp. 210 - 213, Oktober 2022, DOI
Learning Resource Scheduling with High Priority Users using Deep Deterministic Policy Gradients BibT_EX
S. Gracla, E. Beck, C. Bockelmann, A. Dekorsy
IEEE, IEEE International Conference on Communications, Seoul/Online, Südkorea, 16. - 20. Mai 2022, DOI
Deep Reinforcement Model Selection for Communications Resource Allocation in On-Site Medical Care BibT_EX
S. Gracla, E. Beck, C. Bockelmann, A. Dekorsy
IEEE, IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Austin/Online, USA, 13. - 16. April 2022, DOI

2021

CMDNet: Learning a Probabilistic Relaxation of Discrete Variables for Soft Detection with Low Complexity BibT_EX
E. Beck, C. Bockelmann, A. Dekorsy
IEEE, IEEE Transactions on Communications, Vol. 69, No. 12, pp. 8214-8227, Dezember 2021, DOI

2020

Concrete MAP Detection: A Machine Learning Inspired Relaxation BibT_EX
E. Beck, C. Bockelmann, A. Dekorsy
VDE-Verlag, 24th International ITG Workshop on Smart Antennas (WSA 2020), Vol. 24, Hamburg, Deutschland, 18. - 20. Februar 2020, ISBN 978-3-8007-5200-3

2019

Compressed Edge Spectrum Sensing: Extensions and Practical Considerations BibT_EX
E. Beck, C. Bockelmann, A. Dekorsy
De Gruyter, at - Automatisierungstechnik, Vol. 67, No. 1, Deutschland, Januar 2019, DOI

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Betreute Arbeiten

0 / 0 / 0 Elektrotechnische Projekte (BSc.)
0 / 0 / 1 Vertiefungsprojekte (BSc.)
0 / 0 / 0 Bachelorarbeiten (BSc.)
0 / 0 / 5 Projekte (MSc)
0 / 0 / 4 Masterarbeiten (MSc)
0 / 0 / 10 Insgesamt

zu vergeben / in Arbeit / abgeschlossen

Zuletzt aktualisiert am 27.07.2023 von E. Beck

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