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    Karlsruhe :KIT Scientific Publishing,
    UID:
    almahu_9949847426502882
    Umfang: 1 online resource (xxix, 239 pages) : , illustrations
    Inhalt: Ein wichtiger Baustein zur Steigerung der spektralen Effizienz von drahtlosen Funkkommunikationsnetzwerken stellt der Einsatz von Mehrantennensystemen im Zentimeter- und Millimeterwellenfrequenzbereich dar. Wie diese Mehrantennensysteme mit einem möglichst geringen Hardwareaufwand in Form von hybriden Beamformingsystemen realisiert werden können ist Thema dieser Arbeit.
    Inhalt: An important method to increase the spectral efficiency of wireless radio communication networks is the use of multiple-input multiple-output communication systems operating in the centimetre and millimetre wave region. How these multiple-input multiple-output communication systems can be realised with as little hardware effort as possible using hybrid beamforming architectures is the subject of this work.
    Anmerkung: Vorwort des Herausgebers i -- Zusammenfassung . iii -- Vorwort v -- Abkürzungen und Symbole xi -- 1 Mobilfunksysteme der Zukunft 1 -- 1.1 Trends zukünftiger Mobilfunkkommunikationssysteme . 3 -- 1.1.1 Small Cells . 3 -- 1.1.2 Zentimeter- und Millimeterwellen . 5 -- 1.1.3 Mehrantennenkommunikationssysteme 6 -- 1.2 Mehrantennensysteme niedriger Komplexität 9 -- 1.3 Zielsetzung und Gliederung der Dissertation . 13 -- 2 MIMO-Signaltheorie und Kanalmodellierung 17 -- 2.1 Mehrantennenkommunikationssysteme 17 -- 2.1.1 Beschreibung von Antennenarraysystemen 18 -- 2.1.2 Signaltheorie zu Mehrantennensystemen . 20 -- 2.1.3 MIMO-OFDM-Signalverarbeitung 27 -- 2.2 Kanalcharakterisierung und -modellierung bei 28 GHz . 30 -- 2.2.1 Kanalmesssysteme . 31 -- 2.2.2 Dämpfungsfaktoren des drahtlosen Übertragungskanals 32 -- 2.2.3 Dynamische Ausbreitungseffekte . 37 -- 2.2.4 MIMO-Kanalmodellierung . 39 -- 2.3 Zusammenfassung zu Kapitel 2 43 -- 3 MIMO-Kanalmesssystem bei 28 GHz 45 -- 3.1 Realisierungen von Kanalmesssystemen . 46 -- 3.2 MIMO-Kanalmesssystem 47 -- 3.2.1 Systemaufbau 48 -- 3.2.2 Kanalschätzungsprinzip 53 -- 3.2.3 Kalibrierungsprinzip und Validierung des Kanalmesssystems . 55 -- 3.3 Ergebnisse der Kanalmesskampagnen . 59 -- 3.3.1 Messszenarien 60 -- 3.3.2 Analyse des 28 GHz-Übertragungskanals . 61 -- 3.4 Zusammenfassung zu Kapitel 3 68 -- 4 Hybride Beamformingarchitekturen und -algorithmen 71 -- 4.1 Grundlagen hybrider Beamformingsysteme 71 -- 4.2 Hybride Beamformingarchitekturen niedriger Komplexität 76 -- 4.2.1 Subarray-basierte hybride Beamformingsysteme . 77 -- 4.2.2 Subarray-basierte hybride Beamformingsysteme mit Schaltern 89 -- 4.2.3 Subarray-basierte hybride Beamformingsysteme -- mit zusätzlichen Freiheitsgraden . 91 -- 4.3 Energieeffizienz hybrider Beamformingarchitekturen 96 -- 4.4 Vergleich hybrider Beamformingarchitekturen 98 -- 4.4.1 Numerische Analyse mittels PBCM 99 -- 4.4.2 Untersuchung anhand gemessener Übertragungskanäle 105 -- 4.4.3 Effizienzbetrachtung des MIMO-Demonstrators . 108 -- 4.5 Zusammenfassung zu Kapitel 4 112 -- 5 Kanalschätzungsmethoden für hybride Beamformingsysteme 115 -- 5.1 Aktuelle Forschung zu MIMO-Kanalschätzungsverfahren 116 -- 5.1.1 Grundprinzipien der MIMO-Kanalschätzung 116 -- 5.1.2 Suchverfahren 117 -- 5.1.3 Ausnutzung gewonnener Kanalinformationen in niedrigeren Frequenzbereichen . 120 -- 5.1.4 Suchoptimierung durch räumliche Positionsdaten 121 -- 5.1.5 Komprimierte Erfassung dünnbesetzter Übertragungskanäle . 121 -- 5.2 Hierarchische Suchverfahren 123 -- 5.3 Kanalschätzung mittels dünnbesetzter Antennenarrays . 126 -- 5.3.1 SABA-Verfahren 128 -- 5.3.2 MSAM-Verfahren 131 -- 5.3.3 Rekonstruktion der MIMO-Kanalmatrix basierend auf zuschaltbaren Bandpassfiltern 133 -- 5.3.4 Kombination des MSAM- und SABA-Verfahrens 135 -- 5.4 Vergleich der Kanalschätzverfahren 135 -- 5.4.1 Berechnung und Vergleich der Kanalschätzungsdauer 136 -- 5.4.2 Numerischer Vergleich mittels PBCM 142 -- 5.4.3 Untersuchung anhand gemessener Übertragungskanäle 149 -- 5.5 Zusammenfassung zu Kapitel 5 154 -- 6 Messtechnische Analyse eines Subarray-basierten hybriden Beamformingsystems . 157 -- 6.1 Subarray-basierter hybrider Beamforming-Empfänger 157 -- 6.1.1 Systemdesign 158 -- 6.1.2 Kalibrierungsverfahren . 160 -- 6.2 Messtechnische Untersuchung der Kanalschätzungsverfahren 167 -- 6.2.1 Konstruktion und Vermessung hierarchischer Codebücher 167 -- 6.2.2 Messaufbau zur Untersuchung von Winkelschätzverfahren 170 -- 6.2.3 Trennbarkeit in Mehrwegeszenarien mittels hierarchischer Suchverfahren 171 -- 6.2.4 Winkelfehleranalyse der Kanalschätzungsverfahren in Mehrnutzerszenarien 174 -- 6.3 Zusammenfassung zu Kapitel 6 177 -- 7 Schlussfolgerungen 179 -- A Anhang zum MIMO-Kanalmesssystem . 183 -- A.1 HF-Frontend Design und Integration . 183 -- A.2 Berechnung des Azimutwinkels 185 -- A.3 Messszenarien 187 -- A.4 Metriken zur Kanalanalyse 188 -- A.5 Analyse des zeitlichen Verhaltens des Übertragungskanals 189 -- B Anhang zu den Kanalschätzungsmethoden 193 -- B.1 Beispiel von Sektorcodebüchern für lineare Antennenarrays . 193 -- B.2 Anfälligkeit des MSAM-Verfahrens auf Phasenänderungen 194 -- B.3 Richtcharakteristiken der hierarchischen Codebücher für -- 2D-Antennenarrays . 196 -- Literaturverzeichnis 199 -- Eigene Veröffentlichungen 235 -- Journalartikel . 235 -- Konferenzbeiträge 236.
    Weitere Ausg.: ISBN 1000145548
    Sprache: Deutsch
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
    BibTip Andere fanden auch interessant ...
  • 2
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Karlsruhe, Baden :KIT Scientific Publishing,
    UID:
    edocfu_9960838714002883
    Umfang: 1 online resource (428 pages). : , illustrations.
    Serie: Wissenschaftliche Berichte des Instituts für Meteorologie und Klimaforschung des Karlsruher Instituts für Technologie ; Band 85
    Inhalt: Präzise Warnungen vor den Begleiterscheinungen von Gewittern sind für Präventionsmaßnahmen unerlässlich. Die dynamische Entwicklung von Gewitterzellen führt oft zu einer großen Diskrepanz zwischen den Echtzeit-Vorhersagen der Wetterdienste und den beobachteten Wetterbedingungen. Daten eines Zellverfolgungsalgorithmus werden mit Modellanalysen kombiniert, um den Lebenszyklus von Gewittern in Deutschland zu analysieren und Verfahren für die Echtzeit-Vorhersage zu entwickeln und zu evaluieren. - Precise warnings of the accompanying effects of thunderstorms are essential for preventive measures. The dynamic development of thunderstorm cells often leads to a large discrepancy between the real-time forecasts (nowcasts) of weather services and the observed weather conditions. Data from a cell tracking algorithm are combined with model analyses to investigate the life cycle of thunderstorms in Germany and to develop and evaluate procedures useful for thunderstorm nowcasting.
    Anmerkung: Kurzfassung . i -- 1 Einleitung und wissenschaftliche Fragestellungen 1 -- 2 Theoretischer Hintergrund und thematische Einordnung 15 -- 2.1 Entstehungsmechanismen hochreichender Konvektion 16 -- 2.1.1 Adiabatische Zustandsänderungen in der Atmosphäre 16 -- 2.1.2 Vertikalbewegungen in der Atmosphäre . 24 -- 2.2 Gewittersysteme und ihr Lebenszyklus 38 -- 2.2.1 Isolierte Konvektion - Einzelzellen . 39 -- 2.2.2 Multizelluläre Konvektion 45 -- 2.2.3 Isolierte Konvektion - Superzellen 50 -- 2.2.4 Mesoskalige konvektive Systeme 63 -- 2.3 Atmosphärische Umgebungsvariablen, Kenngrößen und -- konvektive Indizes 70 -- 2.4 Lebenszyklen konvektiver Zellen und Multi-Daten-Ansatz . 75 -- 3 Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens . 83 -- 3.1 Korrelations- und Hauptkomponentenanalyse 84 -- 3.1.1 Korrelationsanalyse 85 -- 3.1.2 Hauptkomponentenanalyse 87 -- 3.2 k-Medoids-Clustering . 90 -- 3.3 Statistische Verfahren zur Vorhersage 93 -- 3.3.1 Lineare Regression 93 -- 3.3.2 Logistische Regression 96 -- 3.3.3 Nicht-linearer Polynomansatz 101 -- 3.4 Der Random Forest 105 -- 3.4.1 Regressionsbäume 105 -- 3.4.2 Klassifikationsbäume . 110 -- 3.4.3 Der Random Forest als Kombination von -- Entscheidungsbäumen 111 -- 3.5 Methoden zur Aufbereitung der Datensätze . 116 -- 3.5.1 Mathematische Transformationen 117 -- 3.5.2 Resampling zur Balancierung von Datensätzen . 119 -- 3.6 Gütemaße für die Evaluation . 125 -- 3.6.1 Kategorische Evaluation . 126 -- 3.6.2 Kontinuierliche Evaluation 134 -- 4 Datengrundlage und Methoden der Datenaufbereitung . 137 -- 4.1 Daten aus dem radarbasierten Verfahren KONRAD . 138 -- 4.1.1 Radarmessungen des Deutschen Wetterdienstes . 138 -- 4.1.2 Der Zellverfolgungsalgorithmus KONRAD . 143 -- 4.2 Daten aus dem Modell COSMO . 149 -- 4.2.1 Kurzbeschreibung von COSMO . 149 -- 4.2.2 Datenassimilation für COSMO 153 -- 4.2.3 Assimilationsanalysen von COSMO-EU . 155 -- 4.3 Methoden der Datenaufbereitung . 156 -- 4.3.1 Erstellung zusammenhängender Lebenszyklen aus -- den Daten des Zellverfolgungsalgorithmus KONRAD 157 -- 4.3.2 Filterung der Daten des -- Zellverfolgungsalgorithmus KONRAD . 160 -- 4.3.3 Berechnung von Umgebungsvariablen aus den -- COSMO-Modelldaten 173 -- 4.3.4 Zusammenführung der Zellverfolgungs- und -- Modelldaten . 178 -- 5 Lebenszyklus und Umgebungsbedingungen -- konvektiver Zellen 187 -- 5.1 Statistische Analyse der Zellobjekte . 187 -- 5.1.1 Merkmale der Zellattribute 187 -- 5.1.2 Beschreibung des Lebenszyklus der Zellobjekte . 196 -- 5.2 Analyse der Umgebungsbedingungen 206 -- 5.2.1 Statistische Merkmale der Umgebungsvariablen . 206 -- 5.2.2 Korrelationsanalyse und Clustering der -- Umgebungsvariablen . 212 -- 5.3 Einfluss von Umgebungsbedingungen auf Zellattribute . 217 -- 5.3.1 Univariate Analysen . 217 -- 5.3.2 Bivariate Analysen 230 -- 6 Vorhersageverfahren: Entwicklung und Evaluation 237 -- 6.1 Besonderheiten in der Datenvorbehandlung und der -- Evaluation . 240 -- 6.1.1 Datenvorbehandlung zur Anwendung der -- Vorhersageverfahren . 241 -- 6.1.2 Bedingte Evaluation und spezielle -- Ensembleevaluation . 244 -- 6.2 Erste Modellstudie mit zwei Prädiktoren: DLS und LI 250 -- 6.2.1 Beschreibung der ersten Modellstudie 250 -- 6.2.2 Evaluation der ersten Modellstudie 253 -- 6.3 Modellstudien zur Vorhersage der Lebensdauer . 268 -- 6.3.1 Evaluation von Klassifikationsverfahren zur -- Vorhersage der Lebensdauer . 269 -- 6.3.2 Evaluation von Regressionsverfahren zur -- Vorhersage der Lebensdauer . 279 -- 6.4 Modellstudien zur Vorhersage der maximalen Zellfläche 291 -- 6.4.1 Evaluation von Klassifikationsverfahren zur -- Vorhersage der maximalen Zellfläche 291 -- 6.4.2 Evaluation von Regressionsverfahren zur -- Vorhersage der maximalen Zellfläche 297 -- 7 Zusammenfassung, Diskussion und Ausblick . 305 -- Akronymverzeichnis . 317 -- Literaturverzeichnis . 321 -- A Kurzbeschreibung relevanter konvektiver Indizes . 349 -- B Sensitivitäten für die Modellstudie U2_0 353 -- C Abschätzung der Variabilität der Lebensdauer im -- Parabelmodell 367 -- D Ergänzende Abbildungen . 371 -- E Ergänzende Tabellen 389 -- Danksagung 395.
    Weitere Ausg.: ISBN 1000145542
    Sprache: Deutsch
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 3
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Karlsruhe, Baden :KIT Scientific Publishing,
    UID:
    edoccha_9960838714002883
    Umfang: 1 online resource (428 pages). : , illustrations.
    Serie: Wissenschaftliche Berichte des Instituts für Meteorologie und Klimaforschung des Karlsruher Instituts für Technologie ; Band 85
    Inhalt: Präzise Warnungen vor den Begleiterscheinungen von Gewittern sind für Präventionsmaßnahmen unerlässlich. Die dynamische Entwicklung von Gewitterzellen führt oft zu einer großen Diskrepanz zwischen den Echtzeit-Vorhersagen der Wetterdienste und den beobachteten Wetterbedingungen. Daten eines Zellverfolgungsalgorithmus werden mit Modellanalysen kombiniert, um den Lebenszyklus von Gewittern in Deutschland zu analysieren und Verfahren für die Echtzeit-Vorhersage zu entwickeln und zu evaluieren. - Precise warnings of the accompanying effects of thunderstorms are essential for preventive measures. The dynamic development of thunderstorm cells often leads to a large discrepancy between the real-time forecasts (nowcasts) of weather services and the observed weather conditions. Data from a cell tracking algorithm are combined with model analyses to investigate the life cycle of thunderstorms in Germany and to develop and evaluate procedures useful for thunderstorm nowcasting.
    Anmerkung: Kurzfassung . i -- 1 Einleitung und wissenschaftliche Fragestellungen 1 -- 2 Theoretischer Hintergrund und thematische Einordnung 15 -- 2.1 Entstehungsmechanismen hochreichender Konvektion 16 -- 2.1.1 Adiabatische Zustandsänderungen in der Atmosphäre 16 -- 2.1.2 Vertikalbewegungen in der Atmosphäre . 24 -- 2.2 Gewittersysteme und ihr Lebenszyklus 38 -- 2.2.1 Isolierte Konvektion - Einzelzellen . 39 -- 2.2.2 Multizelluläre Konvektion 45 -- 2.2.3 Isolierte Konvektion - Superzellen 50 -- 2.2.4 Mesoskalige konvektive Systeme 63 -- 2.3 Atmosphärische Umgebungsvariablen, Kenngrößen und -- konvektive Indizes 70 -- 2.4 Lebenszyklen konvektiver Zellen und Multi-Daten-Ansatz . 75 -- 3 Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens . 83 -- 3.1 Korrelations- und Hauptkomponentenanalyse 84 -- 3.1.1 Korrelationsanalyse 85 -- 3.1.2 Hauptkomponentenanalyse 87 -- 3.2 k-Medoids-Clustering . 90 -- 3.3 Statistische Verfahren zur Vorhersage 93 -- 3.3.1 Lineare Regression 93 -- 3.3.2 Logistische Regression 96 -- 3.3.3 Nicht-linearer Polynomansatz 101 -- 3.4 Der Random Forest 105 -- 3.4.1 Regressionsbäume 105 -- 3.4.2 Klassifikationsbäume . 110 -- 3.4.3 Der Random Forest als Kombination von -- Entscheidungsbäumen 111 -- 3.5 Methoden zur Aufbereitung der Datensätze . 116 -- 3.5.1 Mathematische Transformationen 117 -- 3.5.2 Resampling zur Balancierung von Datensätzen . 119 -- 3.6 Gütemaße für die Evaluation . 125 -- 3.6.1 Kategorische Evaluation . 126 -- 3.6.2 Kontinuierliche Evaluation 134 -- 4 Datengrundlage und Methoden der Datenaufbereitung . 137 -- 4.1 Daten aus dem radarbasierten Verfahren KONRAD . 138 -- 4.1.1 Radarmessungen des Deutschen Wetterdienstes . 138 -- 4.1.2 Der Zellverfolgungsalgorithmus KONRAD . 143 -- 4.2 Daten aus dem Modell COSMO . 149 -- 4.2.1 Kurzbeschreibung von COSMO . 149 -- 4.2.2 Datenassimilation für COSMO 153 -- 4.2.3 Assimilationsanalysen von COSMO-EU . 155 -- 4.3 Methoden der Datenaufbereitung . 156 -- 4.3.1 Erstellung zusammenhängender Lebenszyklen aus -- den Daten des Zellverfolgungsalgorithmus KONRAD 157 -- 4.3.2 Filterung der Daten des -- Zellverfolgungsalgorithmus KONRAD . 160 -- 4.3.3 Berechnung von Umgebungsvariablen aus den -- COSMO-Modelldaten 173 -- 4.3.4 Zusammenführung der Zellverfolgungs- und -- Modelldaten . 178 -- 5 Lebenszyklus und Umgebungsbedingungen -- konvektiver Zellen 187 -- 5.1 Statistische Analyse der Zellobjekte . 187 -- 5.1.1 Merkmale der Zellattribute 187 -- 5.1.2 Beschreibung des Lebenszyklus der Zellobjekte . 196 -- 5.2 Analyse der Umgebungsbedingungen 206 -- 5.2.1 Statistische Merkmale der Umgebungsvariablen . 206 -- 5.2.2 Korrelationsanalyse und Clustering der -- Umgebungsvariablen . 212 -- 5.3 Einfluss von Umgebungsbedingungen auf Zellattribute . 217 -- 5.3.1 Univariate Analysen . 217 -- 5.3.2 Bivariate Analysen 230 -- 6 Vorhersageverfahren: Entwicklung und Evaluation 237 -- 6.1 Besonderheiten in der Datenvorbehandlung und der -- Evaluation . 240 -- 6.1.1 Datenvorbehandlung zur Anwendung der -- Vorhersageverfahren . 241 -- 6.1.2 Bedingte Evaluation und spezielle -- Ensembleevaluation . 244 -- 6.2 Erste Modellstudie mit zwei Prädiktoren: DLS und LI 250 -- 6.2.1 Beschreibung der ersten Modellstudie 250 -- 6.2.2 Evaluation der ersten Modellstudie 253 -- 6.3 Modellstudien zur Vorhersage der Lebensdauer . 268 -- 6.3.1 Evaluation von Klassifikationsverfahren zur -- Vorhersage der Lebensdauer . 269 -- 6.3.2 Evaluation von Regressionsverfahren zur -- Vorhersage der Lebensdauer . 279 -- 6.4 Modellstudien zur Vorhersage der maximalen Zellfläche 291 -- 6.4.1 Evaluation von Klassifikationsverfahren zur -- Vorhersage der maximalen Zellfläche 291 -- 6.4.2 Evaluation von Regressionsverfahren zur -- Vorhersage der maximalen Zellfläche 297 -- 7 Zusammenfassung, Diskussion und Ausblick . 305 -- Akronymverzeichnis . 317 -- Literaturverzeichnis . 321 -- A Kurzbeschreibung relevanter konvektiver Indizes . 349 -- B Sensitivitäten für die Modellstudie U2_0 353 -- C Abschätzung der Variabilität der Lebensdauer im -- Parabelmodell 367 -- D Ergänzende Abbildungen . 371 -- E Ergänzende Tabellen 389 -- Danksagung 395.
    Weitere Ausg.: ISBN 1000145542
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