6G CAMPUS - Verbundprojekt: Effiziente und sichere 6G-Industrie-Campusnetze mittels KI-gestützter Joint-Communication-&-Sensing-Verfahren; Teilvorhaben: KI-basierte JC&S-Verfahren zur Szenenrekonstruktion und -analyse

Abstract

Das Teilvorhaben von Merantix Momentum (MXM) hatte die Erforschung, Entwicklung und Evaluation neuartiger Joint Communication and Sensing (JC&S)-Verfahren zur Szenenrekonstruktion und -analyse zum Ziel. Dabei wurden Methoden des maschinellen Lernens (ML) eingesetzt, um die Umgebung basierend auf den Messdaten der Datenkommunikation zu erfassen. Ein Hauptfokus lag auf dem Nachweis der Einsatztauglichkeit dieser ML-Methoden, insbesondere im Hinblick auf deren Effizienz, Sicherheit und Robustheit gegenüber Störeinflüssen. Die wesentlichen wissenschaftlichen und technischen Ziele konnten in drei zentrale Fragestellungen unterteilt werden: (1) die Erkennung von Objekten und die Rekonstruktion von Szenen, (2) die Detektion von Anomalien und die Verbesserung der Robustheit und Datensicherheit, sowie (3) die effiziente Umsetzung der entwickelten Verfahren mit begrenzten Ressourcen. MXM verfolgte damit das übergeordnete Ziel, die komplexen Herausforderungen der Lokalisierung und Szenenanalyse in leistungsfähigen Mobilfunkstandards wie 6G zu adressieren.