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Abstrakt in Englisch

Conventional design of wireless communication systems has primarily focused on enhancing data transmission performance, such as increasing throughput, reducing latency, and improving system reliability. Recent developments have not only continued to advance these core metrics but have also expanded to incorporate new features and services beyond communication. One particularly attractive service is sensing, which is motivated by its ability to exploit the information contained in the received signal for various applications, such as intruder detection, people flow monitoring, and indoor localization, apart from its potential contribution to communication performance. This leads to the concept of joint communication and sensing (JCAS) design. In addition to data transmission, a JCAS system aims to retrieve environmental information from all possible propagation paths. An essential aspect of JCAS design is the integration of sensing capabilities into existing communication systems without significant hardware modifications. One of the important information that can be extracted from received signals is the propagation delays from the transmitter to the receiver via multiple paths. These delays are associated with distances, and thus, can be utilized for ranging and localization. However, the resolution and accuracy of time delay estimation using conventional algorithms, such as cross-correlation, are constrained by signal bandwidth. This limitation often restricts their usage in existing communication systems, especially within the sub-6 GHz spectrum. The objective of this work is to explore and develop algorithms that can relax bandwidth requirements while still providing reasonable resolution and accuracy, considering practical applicability in realistic scenarios. Specifically, this work focuses on subspace-based superresolution time delay estimation algorithms and proposes several enhancements. These enhancements include the flexible utilization of frequency resources for sensing, extensions that significantly increase resolution, and approaches that reduce computational complexity. The effectiveness of the proposed methodologies, in terms of estimation accuracy and resolution compared to state-of-the-art solutions, is evaluated through numerical simulations and further verified with realistic setups. In particular, the experiments are focused on ranging applications, utilizing real-world hardware components and channel conditions, demonstrating both the feasibility and the performance gains of the proposed algorithms.

Abstrakt in Deutsch

Die klassische Entwicklung im Bereich der drahtlosen Kommunikationssysteme hat sich vor allem auf die Verbesserung der Datenübertragung konzentriert, insbesondere auf die Erhöhung des Datendurchsatzes, die Verringerung der Latenz, und die Verbesserung der Zuverlässigkeit. Die aktuellen Entwicklungen zielen nicht nur auf die weitere Verbesserung dieser Kernmetriken ab, sondern auch auf die Erweiterung neuer Funktionen und Dienste über die Kommunikation hinaus. Ein besonders attraktiver Dienst ist das Sensing, das abgesehen von seinem potenziellen Beitrag zu einer verbesserten Datenübertragung durch die Möglichkeit motiviert ist, die im empfangenen Signal beinhalteten In-formationen für verschiedene Anwendungen zu nutzen, zum Beispiel für die Erkennung von unbefugtem Zutritt, die Überwachung von Menschenströmen, und die Indoor-Lokalisierung. Dies führt zu dem Konzept des joint communication and sensing (JCAS)-Designs. Zusätzlich zur Datenübertragung strebt ein JCAS-System an, Umgebungsinformationen von allen möglichen Ausbreitungswegen zu erhalten. Ein wichtiger Aspekt des JCAS-Designs ist die Integration vom Sensing in bestehende Kommunikationssysteme ohne wesentliche Hardwareänderungen. Eine der wichtigsten Informationen, die sich aus den empfangenen Signalen extrahieren lassen, sind die Signallaufzeiten vom Sender zum Empfänger entlang der verschiedenen Pfade. Diese Laufzeiten sind mit Entfernungen verknüpft und können daher zur Abstandmessung und Lokalisierung verwendet wer-den. Die Auflösung und Genauigkeit der Laufzeitschätzung durch traditionelle Algorithmen, wie zum Beispiel die Kreuzkorrelation, ist jedoch durch die Signalbandbreite begrenzt. Diese Einschränkung verhindert die Anwendung dieser Algorithmen in bestehenden Kommunikationssystemen, insbesondere im Sub-6 GHz-Spektrum. Das Ziel dieser Arbeit ist es, Algorithmen zu untersuchen und zu entwickeln, die die Anforderungen an die Bandbreite verringern und dennoch eine angemessene Auflösung und Genauigkeit bieten, wobei die praktische Anwendbarkeit in realistischen Anwendungsfällen berücksichtigt wird. Konkret konzentriert sich diese Arbeit auf Algorithmen zur Schätzung der Zeitverzögerung auf der Grund-lage von Signalunterräumen und entwickelt mehrere Erweiterungen. Zu diesen Erweiterungen gehören die flexible Nutzung von Frequenzressourcen für das Sensing, Erweiterungen, die die Auflösung signifikant erhöhen, und Ansätze, die die Rechenkomplexität reduzieren. Die Performance der vorgestellten Methoden in Bezug auf Schätzgenauigkeit und Auflösung im Vergleich zum Stand der Technik wird durch numerische Simulationen evaluiert und mit realistischen Messungen verifiziert. Die Experimente fokussieren insbesondere auf Ranging-Anwendungen unter Verwendung realer Hardwarekomponenten und Kanalbedingungen, um sowohl die Umsetzbarkeit als auch den Performancegewinn der vorgestellten Algorithmen zu veranschaulichen.