Verbundprojekt: Open6GHub; Teilvorhaben: Joint Communication und Sensing mit verteilter Infrastruktur

Abstract

Das Teilvorhaben der Technischen Universität Ilmenau untersuchte Integrated Sensing and Communication (ISAC) in verteilten 6G-Infrastrukturen. Im Fokus standen lernbasierte Verfahren zur Detektion und Parameterschätzung sowie adaptive Ressourcensteuerung für gemeinsame Kommunikations- und Sensing-Aufgaben. Entwickelt wurden ein gitterfreier CNN-Ansatz zur Modellordnungs-, Verzögerungs- und Dopplerschätzung, dessen Übertragbarkeit auf reale Außenmessungen mit UAV- und Fahrzeugzielen gezeigt wurde, sowie Deep-Reinforcement-Learning-Verfahren zur bedarfsgerechten Zuteilung von Leistung, Bandbreite und Signaldauer. Ergänzend entstanden Konzepte für hierarchisches Mehrband-Sensing und geometrieabhängige sensorunterstützte Strahlformung. Die Ergebnisse zeigen, dass physikalische Modellierung, maschinelles Lernen, Simulation und Messauswertung gemeinsam nutzbare Grundlagen für adaptive ISAC-Systeme schaffen. Die Arbeiten knüpften an Kompetenzen der TUIL in Funkkanalmessung und -modellierung, Lokalisierung, Radarsignalverarbeitung sowie datengetriebener Parameterschätzung an. TUIL trug in AP1 und AP2 zur 6G-Leitvision, zu Standardisierungs- und Betreiberperspektiven sowie zum Systemkonzept verteilter ISAC-Dienste bei. In AP6 bearbeitete TUIL darauf aufbauend die Detektion und Parameterschätzung in AP6.2 sowie KI-gestützte Ressourcenallokation, senderseitige Adaption und Simulation in AP6.3.