Kanalanpassung unter Berücksichtigung von Beeinträchtigungen mittels maschinellem Lernen

• Antragsteller: Dr.-Ing. Sander Wahls
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
• Förderung: Förderung von 2011 bis 2015
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 214177965

Funkkanäle ändern sich oft schnell. Die Übertragungsparameter eines Funksystems sollten daher kontinuierlich an den Kanal angepasst werden. Diesen Vorgang bezeichnet man als Kanalanpassung. Aktuelle Algorithmen benutzen bis auf wenige Ausnahmen theoretische Modelle um die Güte einer jeden zulässigen Konfiguration der Übertragungsparameter vorherzusagen. Dieser Ansatz funktioniert zwar gut in Simulationen, versagt aber in realistischen Szenarien wo eine große Menge an Beeinträchtigungen wie z.B. Hardware-Nichtlinearitäten, Synchronisations- und Schätzfehler, Störer oder Verzögerungen im Rückkanal das theoretische Modell verfälschen. Üblicherweise wird die Kanalanpassung daher anhand von Güterückmeldungen (z.B. Paketfehlerraten) eingestellt. Allerdings ist die Einstellung oft schwierig und die entsprechenden Lösungen daher oft recht einfach. Vor Kurzem wurde maschinelles Lernen als Ausweg aus dieser Situation vorgeschlagen. Dieser Ansatz betrachtet das Funksystem als "Black Box". Es werden keine vereinfachten theoretischen Modelle genutzt. Statt dessen lernt der Algorithmus, indem er gewählte Übertragungsparameter, gemessene Kanalinformationen und resultierende Güterückmeldungen zueinander in Bezug setzt. Hierbei ist die Wahl der Kanalinformationen wichtig. Aktuelle Algorithmen beobachten lediglich das Signal-zu-Rauschverhältnis. Viele Beeinträchtigungen hängen aber von anderen beobachtbaren Parametern wie z.B. dem Verstärkerzustand oder der Dopplerverbreiterung ab. Mit Kenntnis dieser könnten die entsprechenden Beeinträchtigungen berücksichtigt werden. Die Entwicklung einer maschinell lernenden Kanalanpassung, welche solche Parameter berücksichtigt, ist das erste Ziel des Projekts. Manche Beeinträchtigungen lassen sich allerdings nicht auf diese Art erfassen, machen sich aber durch plötzliche Wechsel in den Güterückmeldungen bemerkbar. Das zweite Ziel ist es daher, eine Kanalanpassung zu entwickeln, welche lernt schnell auf solche Änderungen zu reagieren.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Dr. H. Vincent Poor, Ph.D.