Intelligente Lernverfahren zur symbolbasierten Linearisierung herkömmlicher Satellitenkanäle

Student:Christian Siller
Title:Intelligente Lernverfahren zur symbolbasierten Linearisierung herkömmlicher Satellitenkanäle
Type:diploma thesis
Advisors:Kókai, G.; Christ, T.; Frühauf, H.; Strauß, W.
State:submitted on May 15, 2006
Prerequisits:
Topic:

Einleitung:
Für die effiziente Ausnutzung der Leistungsfähigkeit von Satelliten zur Kommunikation mit modernen Modulationstechniken[1], ist es notwendig die physikalischen Eigenschaften des Kommunikationskanales zu berücksichtigen[2]. Das Hauptproblem bei herkömmlichen Kommunikationssatelliten besteht in der nichtlinearen Kennlinie integrierten Leistungsverstärker. Dies führt dazu, dass diese Verstärker nur mit reduzierter Effizienz (Backoff) eingesetzt werden[3]. Durch intelligente Signalaufbereitung der Eingangssignale (Linearisierung) läßt sich dieser Effekt teilweise kompensieren und so mit die Leistungseffizienz und damit die abstrahlbare Leistung erhöhen
Aufgabenstellung:
Basierend auf einer Vorstudie mit einem einfachen Realisierung eines Symbol-basierten Linearisierers für einen Satelliten[6,7], soll der Student eine Analyse und eine umfassende Bewertung bekannter und offensichtlich geeigneter Optimierverfahren für die digitale Signalaufbereitung hinsichtlich ihrer Lernrate, Adaptionsfähigkeit als auch hinsichtlich ihres Implementations­aufwandes durchführen[5].
Mit diesen Erkenntnissen ist dann ein geeignetes Konzept für ein digitales Übertragungssystem für die bereits vorhandene Simulationsumgebung zu entwickeln. Dieses Konzept muss dann mit umfassender Simulation auf seine Eignung und Effizienz hin überprüft werden. Dazu sind eine entsprechende Teststrategie und deren Testpattern zu entwickeln und mit einer Literaturrecherche zu untermauern. Mit den daraus gewonnenen Kenntnissen wird dann ein Konzept für eine Echtzeit-Realisierung erstellt, deren Eignung durch Simulationen nachzuweisen ist. Schwerpunkt der Arbeit liegt in dem Vergleich verschiedener heuristischer Lern- und Optimierungsstrategien für die Vorverzerrung bzw. Nachbereitung des Satellitensignals.
Literatur:

  • Dietmar Lochmann, Digitale Nachrichtentechnik, Verlag Technik Berlin 2002
  • Karl Dirk Kammeyer, Nachrichtenübertragung, B.G. Teubner Stuttgart 1996
  • Steve C. Cripps, RF Power Amplifiers for Wireless Communications, Artech House, Boston London, 1999
  • Wolfram Strauß, Einstieg in ADS-Simulator (Advanced Design System), Fraunhofer IIS Intern, 2005
  • Carlos A. Coello Coello, David A. Van Veldhuizen and Gery B. Lamont. Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objektive Problems, Kluwer Academic, New York 2002 5. Auflage
  • Wolfram Strauß, ESA-ACM System Simulation, Fraunhofer IIS Intern, 2005
  • Hans-Holm Frühauf, Wolfram Strauß, Gerald Ulbricht, ADAPTIVE CODING AND MODULATION MODEM FOR BROADBAND COMMUNICATIONS, Technical Report 1.1 (TR1.1) Final Draft, ESA Contract: No. 18409/04/NL/AG, Fraunhofer IIS, 2005
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