Joint Communication and Positioning based on Channel Estimation

Mobile wireless communication systems have rapidly and globally become an integral part of everyday life and have brought forth the internet of things. With the evolution of mobile wireless communication systems, joint communication and positioning becomes increasingly important and enables a growing range of new applications. Humanity has already grown used to having access to multimedia data everywhere at every time and thereby employing all sorts of location-based services. Global navigation satellite systems can provide highly accurate positioning results whenever a line-of-sight path is available. Unfortunately, harsh physical environments are known to degrade the performance of existing systems. Therefore, ground-based systems can assist the existing position estimation gained by satellite systems. Determining positioning-relevant information from a unified signal structure designed for a ground-based joint communication and positioning system can either complement existing systems or substitute them. Such a system framework promises to enhance the existing systems by enabling a highly accurate and reliable positioning performance and increased coverage. Furthermore, the unified signal structure yields synergetic effects. In this thesis, I propose a channel estimation-based joint communication and positioning system that employs a virtual training matrix. This matrix consists of a relatively small training percentage, plus the detected communication data itself. Via a core semi- blind estimation approach, this iteratively includes the already detected data to accurately determine the positioning-relevant parameter, by mutually exchanging information between the communication part and the positioning part of the receiver. Synergy is created. I propose a generalized system framework, suitable to be used in conjunction with various communication system techniques. The most critical positioning-relevant parameter, the time-of-arrival, is part of a physical multipath parameter vector. Estimating the time-of-arrival, therefore, means solving a global, non-linear, multi-dimensional optimization problem. More precisely, it means solving the so-called inverse problem. I thoroughly assess various problem formulations and variations thereof, including several different measurements and estimation algorithms. A significant challenge, when it comes to solving the inverse problem to determine the positioning-relevant path parameters, is imposed by realistic multipath channels. Most parameter estimation algorithms have proven to perform well in moderate multipath environments. It is mathematically straightforward to optimize this performance in the sense that the number of observations has to exceed the number of parameters to be estimated. The typical parameter estimation problem, on the other hand, is based on channel estimates, and it assumes that so-called snapshot measurements are available. In the case of realistic channel models, however, the number of observations does not necessarily exceed the number of unknowns. In this thesis, I overcome this problem, proposing a method to reduce the problem dimensionality via joint model order selection and parameter estimation. Employing the approximated and estimated parameter covariance matrix inherently constrains the estimation problem’s model order selection to result in optimal parameter estimation performance and hence optimal positioning performance. To compare these results with the optimally achievable solution, I introduce a focused order-related lower bound in this thesis. Additionally, I use soft information as a weighting matrix to enhance the positioning algorithm positioning performance. For demonstrating the feasibility and the interplay of the proposed system components, I utilize a prototype system, based on multi-layer interleave division multiple access. This proposed system framework and the investigated techniques can be employed for multiple existing systems or build the basis for future joint communication and positioning systems. The assessed estimation algorithms are transferrable to all kinds of joint communication and positioning system designs. This thesis demonstrates their capability to, in principle, successfully cope with challenging estimation problems stemming from harsh physical environments

Innovative Processing Algorithms for Fetal Magnetoencephalographic Data

Fetale Magnetenzepahalographie (fMEG) ermöglicht die Untersuchung der Entwicklung des zentralen und des autonomen Nervensystems bei Feten ab der 20. Schwangerschaftswoche. Wie normale Magnetenzephalographie bei Erwachsenen und Kindern ist auch fMEG eine nicht-invasive Methode und in der Anwendung vollkommen harmlos für Mutter und Kind. Die magnetischen Sensoren sind hierbei um das Abdomen der schwangeren Frau angeordnet. Die gute räumliche und zeitliche Auflösung erlaubt es, mütterliche und fetale Magnetokardiogramme gleichzeitig mit der fetalen Hirnaktivität zu messen. Die Signale der fetalen Magnetoenzephalographie werden vor allem zur Messung von auditiven und visuellen ereignisbezogenen Hirnreaktionen oder der spontanen Hirnaktivität verwendet. Wichtige Fragen zum Entwicklungsprozess des fetalen Gehirns und des autonomen Nervensystems sowie der mütterliche Einfluss auf den metabolischen und kognitiven Zustand des Neugeborenen können durch die Analyse der fetalen Magnetoenzephalographie-Signale geklärt werden. Die Auswertung der fetalen Hirnaktivität birgt einige Herausforderungen, da die Signale der fetalen und mütterlichen Herzaktivität etwa 10-1000 mal stärker sind als das fetale Hirnsignal. Daher ist es zwingend erforderlich, die Herzaktivität der Mutter und des Fetus zu erkennen und zu entfernen, bevor die fetale Hirnaktivität analysiert wird. Die derzeit verwendeten Methoden für die Erkennung und Entfernung der Herzaktivität funktionieren für die meisten Datensätze zuverlässig, die Verarbeitung enthält jedoch einige manuelle Schritte, was das Ganze sehr zeitaufwändig macht. Darüber hinaus ist die Signal Redistribution beim Entfernen der Herzaktivität ein bekanntes Problem, welches es schwierig macht, die Hirnaktivität später zu identifizieren. Das Ziel dieser Arbeit war es, die Auswertung der fMEG Daten schneller, besser und trotzdem leicht handhabbar zu machen. In dieser Arbeit werden zwei neue vollautomatisierte Methoden zur Erkennung und Entfernung der Herzaktivität vorgestellt. Der vollautomatisierte R-Peak Erkennungsalgorithmus (FLORA) verbessert die R-Peak Erkennung, indem er die Vorteile der zuvor verwendeten Methoden kombiniert und erweitert. Der Algorithmus zur vollautomatisierten Subtraktion der Herzaktivität (FAUNA) verbessert die Signalqualität und vereinfacht die Erkennung der Hirnaktivität, ohne Redistribution. Die Zuverlässigkeit der Daten wird dadurch erhöht, da keine manuelle Auswahl getroffen werden muss. Die Kombination beider Methoden in einem Programm zur vollautomatisierten Verarbeitung für die fetale Magnetoenzephalographie (FAIRY) macht die Datenauswertung nun einfach und schnell. Damit wird die fMEG Datenverarbeitung auf die "Big Data"- und "Automated Science"-Ära vorbereitet. Des Weiteren wurde eine Studie über die autonome und zentralnervöse Reaktion von Feten und Neugeborenen auf die mütterliche Stimme (AURORA) mit den neuen Datenverarbeitungsmethoden durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten eine reduzierte Bewegung der Feten zwischen der 26. und 32. Schwangerschaftswoche und eine niedrigere Herzfrequenz während der ersten 20 Sekunden der Stimulation in den letzten Schwangerschaftswochen, als Reaktion auf die mütterliche Stimme. Zusätzlich fanden wir eine höhere Amplitude der Gehirnreaktion als Reaktion auf eine fremde Frauenstimme bei Neugeborenen.Fetal magnetoencephalography (fMEG) facilitates the investigation of both the nature and development of the fetal central and autonomic nervous system, starting at 20 weeks of gestational age. Like magnetoencephalography in children and adults, fetal magnetoencephalography is a noninvasive method and therefore completely harmless for both the mother and the child. Magnetic sensors in fMEG devices are arranged around the abdomen of the pregnant woman. The good spatial and temporal resolution allows to measure maternal and fetal magnetocardiograms simultaneously with fetal brain activity. The fMEG signals are mainly used to measure the auditory and visual event-related brain responses or the spontaneous brain activity. Important questions concerning the developmental process of the fetal brain, as well as the maternal influence on the metabolic and cognitive state of the newborn, can be clarified by the analysis of fMEG signals. The evaluation of the fetal brain activity poses some challenges, as the signals of fetal and maternal heart activity are 10-1000 times stronger than the fetal brain signal. Therefore, it is mandatory to detect and remove the heart activity of both the mother and the fetus before analyzing the fetal brain activity. The currently used methods for this detection and removal work well for most datasets, but the processing includes numerous manual steps and is therefore very time consuming. Furthermore, signal redistribution is a problem with the current methods, which makes later detection of the fetal brain activity challenging. The aim of this work was to make the evaluation of fMEG data faster, better and nevertheless, easy to use. In this thesis two new fully-automated procedures for the detection and removal of the heart activity are presented. The fully automated R-peak detection algorithm (FLORA) improves R-peak detection by combining and extending the advantages of the previously used methods. The algorithm for the fully automated subtraction of heart activity (FAUNA) improves the signal quality and facilitates detection of brain activity without the problem of redistribution. Furthermore these methods lead to a higher reliability of the data analysis since no manual interventions are necessary. Combining both methods in a tool for fully automated processing for fetal magnetoencephalography (FAIRY) makes data evaluation now easy and fast. This prepares the processing of fMEG data for the era of "Big Data" and "Automated Science". Additionally a study about the fetal and neonatal autonomous and central nervous response to maternal voice (AURORA) was performed using the new data processing methods. The results showed a reduced movement of fetuses between 26 and 32 weeks of pregnancy and a lower heart rate during the fist 20 seconds of stimulation in the last weeks of pregnancy as a reaction to maternal voice. We additionally found a higher amplitude of the brain response to voice onset of a stranger female voice in newborns

Location-aware and Cooperative Communication in an OFDM based Ultra-wideband Radio System

Die auf dem orthogonalen Frequenzmultiplex (OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing) basierende Ultra-Breitband-(UWB, Ultra-wideband) Technologie stellt eine verheißungsvolle Technologie dar, um hohe Datenübertragungsraten und Lokalisierungs- und deren Tracking-Anwendungen zu realisieren. Im Gegensatz zu anderen Systemen ist die Reichweite von OFDM UWB Systemen durch eine strenge Regulierung sehr stark begrenzt. Darüber hinaus ist die Lokalisierung nicht zufriedenstellend. Damit sind bereits die beiden größten Nachteile im Bezug auf bestehende OFDM UWB System benannt. Die Motivation und Hauptaufgabe dieser Arbeit ist damit die Lösung der eben genannten Nachteile. Es wird ein OFDM UWB System vorgestellt, das Space Frequency Block Coding (SFBC) und FFH OFDM miteinander verbindet. Dieses vereinte System wertet die räumliche und frequentielle Diversität eines OFDM-Symbols aus und zeigt dabei eine hohe Güte in der Punkt-zu-Punkt Kommunikation. Beim Design von kooperativen UWB-Systemen wird ein AF-(Amplify-and-Forward) basiertes echtzeitfähriges SFBC-TFC (Time Frequency Code) Protokoll vorgestellt. In Kombination mit den oben genannten Strategien, kann eine Erhöhung in den Reichweite von OFDM UWB Systemen erreicht werden. In den Ausführungen zur Ortung anhand von OFDM UWB Signalen wird ein Algorithmus entwickelt, der aufgrund einer Kanalschätzung eine Minimierung des Phasenversatzes zwischen geschätztem und realem Kanal im Frequenzbereich durchführt. Diese Minimierung erwirkt eine Unterdrückung der Energie am Ende der Kanalimpulsantwort (CIR, Channel Impulse Response) im Zeitbereich. Zum Zweck der einfachen Implementierbarkeit wird das RTT (Round-Trip-Time) Messprotokoll in WiMedia UWB Systemen dahingehend verändert, dass das mobile Gerät keine Minimierung vornimmt. Es leitet seine Informationen an das mit ihm Kommunizierende, stationäre Gerät weiter, das direkt den gesamten Zeitversatz innerhalb des RTT berechnet. Der vorgeschlagene Algorithmus und das vorgeschlagene Protokoll haben ein besseres Ortungsvermögen als bekannte UWB Lokalisierungsprozeduren und bedürfen nur etwas zusätzlicher Berechnungsleistung. Diese Arbeit zeigt, dass Systeme mit hohen Datenraten wie OFDM UWB auch eine gute Lokalisierungsgenauigkeit erreichen können. Zusätzlich ist die Schwachstelle einer limitierten Reichweite ebenso kompensiert worden. Diese Erweiterungen dienen der Entwicklung von nützlichen UWB-Applikationen und sichern den Anteil der OFDM UWB Technik im Markt der drahtlosen Kommunikationssysteme der Zukunft.The Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) based Ultra-wideband (UWB) is one of the most promising technologies for high data rate transmission and localization and tracking applications. However, the restricted transmit power causes a shorter communication range compared to other indoor radio systems. In addition, the ranging functionality is still not well supported by the current OFDM based UWB technology. These two drawbacks are the main disadvantages existing in the current OFDM UWB systems. To get rid of the two drawbacks, is the motivation and main task of this thesis. Within the scope of this thesis, a joint design of Space Frequency Block Coding (SFBC) with Fast Frequency Hopping (FFH) OFDM scheme is investigated in a multiple antenna OFDM UWB system. The joint scheme is able to exploit spatial and frequency domain diversity within one OFDM symbol, and can improve the data transmission quality in point-to-point communication. To the cooperative communication in UWB systems, an Amplify-and-Forward (AF) based distributed SFBC-TFC (Time Frequency Code) protocol is designed. In combination with the aforementioned strategies an increase in the communication range is achieved. Within the scope of this thesis, accurate ranging schemes for the OFDM UWB systems are designed. Fine ToA detection method based on the estimated channel is developed. The fine ToA is estimated by minimizing the accumulated energy of the tail taps of the estimated Channel Impulse Response (CIR). For the purpose of a feasible implementation, the Round-Trip-Time (RTT) measurement protocol in [WiM09] is modified in a way that the complicated computational tasks are burden onto the powerful device. The proposed fine ToA detection method and modified RTT protocol provides an accurate ranging capability and ensures feasible implementation to the MB-OFDM UWB systems. In carrying out this scheme, only some computational tasks are needed, no extra hardware support is required. It is shown in this thesis, OFDM UWB systems with very high data rate transmission and good ranging capability could be achieved, and the weakness of limited communication range is also compensated. These improvements will cause the rise of more valuable UWB applications for customers and ensures a bright future for the OFDM UWB technique

Improvement of detection and tracking techniques in multistatic passive radar systems. (Mejora de técnicas de detección y seguimiento en sistemas radar pasivos multiestáticos)

Esta tesis doctoral es el resultado de una intensa actividad investigadora centrada en los sensores radar pasivos para la mejora de las capacidades de detección y seguimiento en escenarios complejos con blancos terrestres y pequeños drones. El trabajo de investigación se ha llevado a cabo en el grupo de investigación coordinado por la Dra. María Pilar Jarabo Amores, dentro del marco diferentes proyectos: IDEPAR (“Improved DEtection techniques for PAssive Radars”), MASTERSAT (“MultichAnnel paSsive radar receiver exploiting TERrestrial and SATellite Illuminators”) y KRIPTON (“A Knowledge based appRoach to passIve radar detection using wideband sPace adapTive prOcessiNg”) financiados por el Ministerio de Economía y Competitividad de España; MAPIS (Multichannel passive ISAR imaging for military applications) y JAMPAR (“JAMmer-based PAssive Radar”), financiados por la Agencia Europea de Defensa (EDA) . El objetivo principal es la mejora de las técnicas de detección y seguimiento en radares pasivos con configuraciones biestáticas y multiestaticas. En el documento se desarrollan algoritmos para el aprovechamiento de señales procedentes de distintos iluminadores de oportunidad (transmisores DVB-T, satélites DVB-S y señales GPS). Las soluciones propuestas han sido integradas en el demostrador tecnológico IDEPAR, desarrollado y actualizado bajo los proyectos mencionados, y validadas en escenarios reales declarados de interés por potenciales usuarios finales (Direccion general de armamento y material, instituto nacional de tecnología aeroespacial y la armada española). Para el desarrollo y evaluación de cadenas de las cadenas de procesado, se plantean dos casos de estudio: blancos terrestres en escenarios semiurbanos edificios y pequeños blancos aéreos en escenarios rurales y costeros. Las principales contribuciones se pueden resumir en los siguientes puntos: • Diseño de técnicas de seguimiento 2D en el espacio de trabajo rango biestático-frecuencia Doppler: se desarrollan técnicas de seguimiento para los dos casos de estudio, localización de blancos terrestres y pequeños drones. Para es último se implementan técnicas capaces de seguir tanto el movimiento del dron como su firma Doppler, lo que permite implementar técnicas de clasificación de blancos. • Diseño de técnicas de seguimiento de blancos capaces de integrar información en el espacio 3D (rango, Doppler y acimut): se diseñan técnicas basadas en procesado en dos etapas, una primera con seguimiento en 2D para el filtrado de falsas alarmas y la segunda para el seguimiento en 3D y la conversión de coordenadas a un plano local cartesiano. Se comparan soluciones basadas en filtros de Kalman para sistemas tanto lineales como no lineales. • Diseño de cadenas de procesado para sistemas multiestáticos: la información estimada del blanco sobre múltiples geometrías biestáticas es utilizada para incremento de las capacidades de localización del blanco en el plano cartesiano local. Se presentan soluciones basadas en filtros de Kalman para sistemas no lineales explotando diferentes medidas biestáticas en el proceso de transformación de coordenadas, analizando las mejoras de precisión en la localización del blanco. • Diseño de etapas de procesado para radares pasivos basados en señales satelitales de las constelaciones GPS DVB-S. Se estudian las características de las señales satelitales identificando sus inconvenientes y proponiendo cadenas de procesado que permitan su utilización para la detección y seguimiento de blancos terrestres. • Estudio del uso de señales DVB-T multicanal con gaps de transmisión entre los diferentes canales en sistemas radares pasivos. Con ello se incrementa la resolución del sistema, y las capacidades de detección, seguimiento y localización. Se estudia el modelo de señal multicanal, sus efectos sobre el procesado coherente y se proponen cadenas de procesado para paliar los efectos adversos de este tipo de señales

A small weak scale from a small cosmological constant

We propose a framework in which Weinberg's anthropic explanation of the cosmological constant problem also solves the hierarchy problem. The weak scale is selected by chiral dynamics that controls the stabilization of an extra dimension. When the Higgs vacuum expectation value is close to a fermion mass scale, the radius of an extra dimension becomes large, and develops an enhanced number of vacua available to scan the cosmological constant down to its observed value. At low energies, the radion necessarily appears as an unnaturally light scalar, in a range of masses and couplings accessible to fifth-force searches as well as scalar dark matter searches with atomic clocks and gravitational-wave detectors. The fermion sector that controls the size of the extra dimension consists of a pair of electroweak doublets and several singlets. These leptons satisfy approximate mass relations related to the weak scale and are accessible to the LHC and future colliders.Comment: 58 pages, 16 figure

Ultrafast Ultrasound Imaging

Among medical imaging modalities, such as computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI), ultrasound imaging stands out due to its temporal resolution. Owing to the nature of medical ultrasound imaging, it has been used for not only observation of the morphology of living organs but also functional imaging, such as blood flow imaging and evaluation of the cardiac function. Ultrafast ultrasound imaging, which has recently become widely available, significantly increases the opportunities for medical functional imaging. Ultrafast ultrasound imaging typically enables imaging frame-rates of up to ten thousand frames per second (fps). Due to the extremely high temporal resolution, this enables visualization of rapid dynamic responses of biological tissues, which cannot be observed and analyzed by conventional ultrasound imaging. This Special Issue includes various studies of improvements to the performance of ultrafast ultrasoun

Proceedings of the Second International Mobile Satellite Conference (IMSC 1990)

Presented here are the proceedings of the Second International Mobile Satellite Conference (IMSC), held June 17-20, 1990 in Ottawa, Canada. Topics covered include future mobile satellite communications concepts, aeronautical applications, modulation and coding, propagation and experimental systems, mobile terminal equipment, network architecture and control, regulatory and policy considerations, vehicle antennas, and speech compression