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Beam scanning by liquid-crystal biasing in a modified SIW structure
A fixed-frequency beam-scanning 1D antenna based on Liquid Crystals (LCs) is designed for application in 2D scanning with lateral alignment. The 2D array environment imposes full decoupling of adjacent 1D antennas, which often conflicts with the LC requirement of DC biasing: the proposed design accommodates both. The LC medium is placed inside a Substrate Integrated Waveguide (SIW) modified to work as a Groove Gap Waveguide, with radiating slots etched on the upper broad wall, that radiates as a Leaky-Wave Antenna (LWA). This allows effective application of the DC bias voltage needed for tuning the LCs. At the same time, the RF field remains laterally confined, enabling the possibility to lay several antennas in parallel and achieve 2D beam scanning. The design is validated by simulation employing the actual properties of a commercial LC medium
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Distributed Fusion Filtering for Nonlinear Time-Varying Systems Over Amplify-and-Forward Relay Networks: An Hâ Quantized Framework
National Natural Science Foundation of China (Grant Number: 61973102, 61933007 and U22A2044);
China Postdoctoral Science Foundation (Grant Number: 2022M710683);
Jiangsu Funding Program for Excellent Postdoctoral Talent of China (Grant Number: 2022ZB128);
Royal Society of the U.K., the Alexander von Humboldt Foundation of Germany
Graph-based Algorithm Unfolding for Energy-aware Power Allocation in Wireless Networks
We develop a novel graph-based trainable framework to maximize the weighted
sum energy efficiency (WSEE) for power allocation in wireless communication
networks. To address the non-convex nature of the problem, the proposed method
consists of modular structures inspired by a classical iterative suboptimal
approach and enhanced with learnable components. More precisely, we propose a
deep unfolding of the successive concave approximation (SCA) method. In our
unfolded SCA (USCA) framework, the originally preset parameters are now
learnable via graph convolutional neural networks (GCNs) that directly exploit
multi-user channel state information as the underlying graph adjacency matrix.
We show the permutation equivariance of the proposed architecture, which is a
desirable property for models applied to wireless network data. The USCA
framework is trained through a stochastic gradient descent approach using a
progressive training strategy. The unsupervised loss is carefully devised to
feature the monotonic property of the objective under maximum power
constraints. Comprehensive numerical results demonstrate its generalizability
across different network topologies of varying size, density, and channel
distribution. Thorough comparisons illustrate the improved performance and
robustness of USCA over state-of-the-art benchmarks.Comment: Published in IEEE Transactions on Wireless Communication
Human Gait Analysis using Spatiotemporal Data Obtained from Gait Videos
Mit der Entwicklung von Deep-Learning-Techniken sind Deep-acNN-basierte Methoden
zum Standard fĂŒr Bildverarbeitungsaufgaben geworden, wie z. B. die Verfolgung menschlicher
Bewegungen und PosenschÀtzung, die Erkennung menschlicher AktivitÀten und
die Erkennung von Gesichtern. Deep-Learning-Techniken haben den Entwurf, die Implementierung
und den Einsatz komplexer und vielfÀltiger Anwendungen verbessert, die nun
in einer Vielzahl von Bereichen, einschlieĂlich der Biomedizintechnik, eingesetzt werden.
Die Anwendung von Computer-Vision-Techniken auf die medizinische Bild- und Videoanalyse
hat zu bemerkenswerten Ergebnissen bei der Erkennung von Ereignissen gefĂŒhrt. Die
eingebaute FĂ€higkeit von convolutional neural network (CNN), Merkmale aus komplexen
medizinischen Bildern zu extrahieren, hat in Verbindung mit der FĂ€higkeit von long short
term memory network (LSTM), die zeitlichen Informationen zwischen Ereignissen zu erhalten,
viele neue Horizonte fĂŒr die medizinische Forschung geschaffen. Der Gang ist einer der
kritischen physiologischen Bereiche, der viele Störungen im Zusammenhang mit Alterung
und Neurodegeneration widerspiegeln kann. Eine umfassende und genaue Ganganalyse
kann Einblicke in die physiologischen Bedingungen des Menschen geben. Bestehende
Ganganalyseverfahren erfordern eine spezielle Umgebung, komplexe medizinische GerÀte
und geschultes Personal fĂŒr die Erfassung der Gangdaten. Im Falle von tragbaren Systemen
kann ein solches System die kognitiven FĂ€higkeiten beeintrĂ€chtigen und fĂŒr die Patienten
unangenehm sein.
AuĂerdem wurde berichtet, dass die Patienten in der Regel versuchen, wĂ€hrend des
Labortests bessere Leistungen zu erbringen, was möglicherweise nicht ihrem tatsÀchlichen
Gang entspricht. Trotz technologischer Fortschritte stoĂen wir bei der Messung des menschlichen
Gehens in klinischen und Laborumgebungen nach wie vor an Grenzen. Der Einsatz
aktueller Ganganalyseverfahren ist nach wie vor teuer und zeitaufwÀndig und erschwert den
Zugang zu SpezialgerÀten und Fachwissen.
Daher ist es zwingend erforderlich, ĂŒber Methoden zu verfĂŒgen, die langfristige Daten
ĂŒber den Gesundheitszustand des Patienten liefern, ohne doppelte kognitive Aufgaben oder
Unannehmlichkeiten bei der Verwendung tragbarer Sensoren. In dieser Arbeit wird daher eine einfache, leicht zu implementierende und kostengĂŒnstige Methode zur Erfassung von
Gangdaten vorgeschlagen. Diese Methode basiert auf der Aufnahme von Gehvideos mit
einer Smartphone-Kamera in einer hÀuslichen Umgebung unter freien Bedingungen. Deep
neural network (NN) verarbeitet dann diese Videos, um die Gangereignisse zu extrahieren.
Die erkannten Ereignisse werden dann weiter verwendet, um verschiedene rÀumlich-zeitliche
Parameter des Gangs zu quantifizieren, die fĂŒr jedes Ganganalysesystem wichtig sind.
In dieser Arbeit wurden Gangvideos verwendet, die mit einer Smartphone-Kamera mit
geringer Auflösung auĂerhalb der Laborumgebung aufgenommen wurden. Viele Deep-
Learning-basierte NNs wurden implementiert, um die grundlegenden Gangereignisse wie
die FuĂposition in Bezug auf den Boden aus diesen Videos zu erkennen. In der ersten
Studie wurde die Architektur von AlexNet verwendet, um das Modell anhand von Gehvideos
und öffentlich verfĂŒgbaren DatensĂ€tzen von Grund auf zu trainieren. Mit diesem Modell
wurde eine Gesamtgenauigkeit von 74% erreicht. Im nÀchsten Schritt wurde jedoch die
LSTM-Schicht in dieselbe Architektur integriert. Die eingebaute FĂ€higkeit von LSTM in
Bezug auf die zeitliche Information fĂŒhrte zu einer verbesserten Vorhersage der Etiketten
fĂŒr die FuĂposition, und es wurde eine Genauigkeit von 91% erreicht. Allerdings gibt es
Schwierigkeiten bei der Vorhersage der richtigen Bezeichnungen in der letzten Phase des
Schwungs und der Standphase jedes FuĂes.
Im nÀchsten Schritt wird das Transfer-Lernen eingesetzt, um die Vorteile von bereits
trainierten tiefen NNs zu nutzen, indem vortrainierte Gewichte verwendet werden. Zwei
bekannte Modelle, inceptionresnetv2 (IRNV-2) und densenet201 (DN-201), wurden mit
ihren gelernten Gewichten fĂŒr das erneute Training des NN auf neuen Daten verwendet. Das
auf Transfer-Lernen basierende vortrainierte NN verbesserte die Vorhersage von Kennzeichnungen
fĂŒr verschiedene FuĂpositionen. Es reduzierte insbesondere die Schwankungen
in den Vorhersagen in der letzten Phase des Gangschwungs und der Standphase. Bei der
Vorhersage der Klassenbezeichnungen der Testdaten wurde eine Genauigkeit von 94% erreicht.
Da die Abweichung bei der Vorhersage des wahren Labels hauptsÀchlich ein Bild
betrug, konnte sie bei einer Bildrate von 30 Bildern pro Sekunde ignoriert werden.
Die vorhergesagten Markierungen wurden verwendet, um verschiedene rÀumlich-zeitliche
Parameter des Gangs zu extrahieren, die fĂŒr jedes Ganganalysesystem entscheidend sind.
Insgesamt wurden 12 Gangparameter quantifiziert und mit der durch Beobachtungsmethoden
gewonnenen Grundwahrheit verglichen. Die NN-basierten rÀumlich-zeitlichen Parameter
zeigten eine hohe Korrelation mit der Grundwahrheit, und in einigen FĂ€llen wurde eine sehr
hohe Korrelation erzielt. Die Ergebnisse belegen die NĂŒtzlichkeit der vorgeschlagenen Methode.
DerWert des Parameters ĂŒber die Zeit ergab eine Zeitreihe, eine langfristige Darstellung des Ganges. Diese Zeitreihe konnte mit verschiedenen mathematischen Methoden weiter
analysiert werden.
Als dritter Beitrag in dieser Dissertation wurden Verbesserungen an den bestehenden
mathematischen Methoden der Zeitreihenanalyse von zeitlichen Gangdaten vorgeschlagen.
Zu diesem Zweck werden zwei Verfeinerungen bestehender entropiebasierter Methoden
zur Analyse von Schrittintervall-Zeitreihen vorgeschlagen. Diese Verfeinerungen wurden
an Schrittintervall-Zeitseriendaten von normalen und neurodegenerativen Erkrankungen
validiert, die aus der öffentlich zugÀnglichen Datenbank PhysioNet heruntergeladen wurden.
Die Ergebnisse zeigten, dass die von uns vorgeschlagene Methode eine klare Trennung
zwischen gesunden und kranken Gruppen ermöglicht.
In Zukunft könnten fortschrittliche medizinische UnterstĂŒtzungssysteme, die kĂŒnstliche
Intelligenz nutzen und von den hier vorgestellten Methoden abgeleitet sind, Ărzte bei der
Diagnose und langfristigen Ăberwachung des Gangs von Patienten unterstĂŒtzen und so die
klinische Arbeitsbelastung verringern und die Patientensicherheit verbessern
Self-Supervised and Invariant Representations for Wireless Localization
In this work, we present a wireless localization method that operates on
self-supervised and unlabeled channel estimates. Our self-supervising method
learns general-purpose channel features robust to fading and system
impairments. Learned representations are easily transferable to new
environments and ready to use for other wireless downstream tasks. To the best
of our knowledge, the proposed method is the first joint-embedding
self-supervised approach to forsake the dependency on contrastive channel
estimates. Our approach outperforms fully-supervised techniques in small data
regimes under fine-tuning and, in some cases, linear evaluation. We assess the
performance in centralized and distributed massive MIMO systems for multiple
datasets. Moreover, our method works indoors and outdoors without additional
assumptions or design changes
An Internet of Things (IoT) based wide-area Wireless Sensor Network (WSN) platform with mobility support.
Wide-area remote monitoring applications use cellular networks or satellite links to transfer sensor data to the central storage. Remote monitoring applications uses Wireless Sensor Networks (WSNs) to accommodate more Sensor Nodes (SNs) and for better management. Internet of Things (IoT) network connects the WSN with the data storage and other application specific services using the existing internet infrastructure. Both cellular networks, such as the Narrow-Band IoT (NB-IoT), and satellite links will not be suitable for point-to-point connections of the SNs due to their lack of coverage, high cost, and energy requirement. Low Power Wireless Area Network (LPWAN) is used to interconnect all the SNs and accumulate the data to a single point, called Gateway, before sending it to the IoT network. WSN implements clustering of the SNs to increase the network coverage and utilizes multiple wireless links between the repeater nodes (called hops) to reach the gateway at a longer distance. Clustered WSN can cover up to a few km using the LPWAN technologies such as Zigbee using multiple hops. Each Zigbee link can be from 200 m to 500 m long. Other LPWAN technologies, such as LoRa, can facilitate an extended range from 1km to 15km. However, the LoRa will not be suitable for the clustered WSN due to its long Time on Air (TOA) which will introduce data transmission delay and become severe with the increase of hop count. Besides, a sensor node will need to increase the antenna height to achieve the long-range benefit of Lora using a single link (hop) instead of using multiple hops to cover the same range. With the increased WSN coverage area, remote monitoring applications such as smart farming may require mobile sensor nodes. This research focuses on the challenges to overcome LoRaâs limitations (long TOA and antenna height) and accommodation of mobility in a high-density and wide-area WSN for future remote monitoring applications. Hence, this research proposes lightweight communication protocols and networking algorithms using LoRa to achieve mobility, energy efficiency and wider coverage of up to a few hundred km for the WSN.
This thesis is divided into four parts. It presents two data transmission protocols for LoRa to achieve a higher data rate and wider network coverage, one networking algorithm for wide-area WSN and a channel synchronization algorithm to improve the data rate of LoRa links. Part one presents a lightweight data transmission protocol for LoRa using a mobile data accumulator (called data sink) to increase the monitoring coverage area and data transmission energy efficiency. The proposed Lightweight Dynamic Auto Reconfigurable Protocol (LDAP) utilizes direct or single hop to transmit data from the SNs using one of them as the repeater node. Wide-area remote monitoring applications such as Water Quality Monitoring (WQM) can acquire data from geographically distributed water resources using LDAP, and a mobile Data Sink (DS) mounted on an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The proposed LDAP can acquire data from a minimum of 147 SNs covering 128 km in one direction reducing the DS requirement down to 5% comparing other WSNs using Zigbee for the same coverage area with static DS.
Applications like smart farming and environmental monitoring may require mobile sensor nodes (SN) and data sinks (DS). The WSNs for these applications will require real-time network management algorithms and routing protocols for the dynamic WSN with mobility that is not feasible using static WSN technologies. This part proposes a lightweight clustering algorithm for the dynamic WSN (with mobility) utilizing the proposed LDAP to form clusters in real-time during the data accumulation by the mobile DS. The proposed Lightweight Dynamic Clustering Algorithm (LDCA) can form real-time clusters consisting of mobile or stationary SNs using mobile DS or static GW. WSN using LoRa and LDCA increases network capacity and coverage area reducing the required number of DS. It also reduces clustering energy to 33% and shows clustering efficiency of up to 98% for single-hop clustering covering 100 SNs.
LoRa is not suitable for a clustered WSN with multiple hops due to its long TOA, depending on the LoRa link configurations (bandwidth and spreading factor). This research proposes a channel synchronization algorithm to improve the data rate of the LoRa link by combining multiple LoRa radio channels in a single logical channel. This increased data rate will enhance the capacity of the clusters in the WSN supporting faster clustering with mobile sensor nodes and data sink. Along with the LDCA, the proposed Lightweight Synchronization Algorithm for Quasi-orthogonal LoRa channels (LSAQ) facilitating multi-hop data transfer increases WSN capacity and coverage area. This research investigates quasi-orthogonality features of LoRa in terms of radio channel frequency, spreading factor (SF) and bandwidth. It derived mathematical models to obtain the optimal LoRa parameters for parallel data transmission using multiple SFs and developed a synchronization algorithm for LSAQ. The proposed LSAQ achieves up to a 46% improvement in network capacity and 58% in data rate compared with the WSN using the traditional LoRa Medium Access Control (MAC) layer protocols.
Besides the high-density clustered WSN, remote monitoring applications like plant phenotyping may require transferring image or high-volume data using LoRa links. Wireless data transmission protocols used for high-volume data transmission using the link with a low data rate (like LoRa) requiring multiple packets create a significant amount of packet overload. Besides, the reliability of these data transmission protocols is highly dependent on acknowledgement (ACK) messages creating extra load on overall data transmission and hence reducing the application-specific effective data rate (goodput). This research proposes an application layer protocol to improve the goodput while transferring an image or sequential data over the LoRa links in the WSN. It uses dynamic acknowledgement (DACK) protocol for the LoRa physical layer to reduce the ACK message overhead. DACK uses end-of-transmission ACK messaging and transmits multiple packets as a block. It retransmits missing packets after receiving the ACK message at the end of multiple blocks. The goodput depends on the block size and the number of lossy packets that need to be retransmitted. It shows that the DACK LoRa can reduce the total ACK time 10 to 30 times comparing stop-wait protocol and ten times comparing multi-packet ACK protocol.
The focused wide-area WSN and mobility requires different matrices to be evaluated. The performance evaluation matrices used for the static WSN do not consider the mobility and the related parameters, such as clustering efficiency in the network and hence cannot evaluate the performance of the proposed wide-area WSN platform supporting mobility. Therefore, new, and modified performance matrices are proposed to measure dynamic performance. It can measure the real-time clustering performance using the mobile data sink and sensor nodes, the cluster size, the coverage area of the WSN and more. All required hardware and software design, dimensioning, and performance evaluation models are also presented
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