Verbundprojekt: 6G-Access, Network of Networks, Automation & Simplification (6G-ANNA); Teilvorhaben: Context-aware collaborative 6G IIoT networking for autonomous systems (CoaCoNAS)
Abschlussbericht FAU
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Abstract
Das Vorhaben erbrachte über drei Arbeitspakete und zehn Subtasks hinweg einen kohärenten wissenschaftlichen Beitrag zur Kommunikations-Regelungs-Co-Design-Forschung und zur ML-basierten Radar-Kontextwahrnehmung für 6G-Netze.
Im Bereich Co-Design (AP3) wurde nachgewiesen, dass die Kopplung zwischen Kommunikationsqualität und Regelungsstabilität multiplikativ wirkt und scharfe Stabilitätsschwellen erzeugt. Praktische Designrichtlinien, skalierbare adaptive Mechanismen (DUF, Leader-Rotation) und formale Ausfallmodelle wurden entwickelt und validiert. Im Bereich Radar-Sensing (AP4.3) wurde eine vollständige Kette von der synthetischen Datengenerierung über Deep-Learning-Detektion und Multi-Sensor-Fusion bis zum Edge-Deployment-Nachweis aufgebaut.