Die Zusammenführung von Kommunikation und Sensorik in einem System birgt das Potenzial, zukünftig Hardware-Ressourcen, Energie und Frequenzbänder einzusparen. Als Konsequenz dieser Integration ist die Entwicklung neuer Produkte zu erwarten, beispielsweise im Bereich des vollständig vernetzten autonomen Fahrens und der vollautomatisierten Lagerhaltung. Diese Dienste sind dadurch gekennzeichnet, dass sie eine präzise Lokalisierung sowie eine Kommunikation mit hoher Bandbreite erfordern. Für die Lokalisierung sind hierbei die Laufzeit des Signals sowie dessen Frequenzverschiebung durch den Doppler-Effekt von Bedeutung, da sie die Bestimmung des Zustandsvektors eines Ziels ermöglichen. Aufgrund der in der Regel separaten Sende- und Empfangsantennen solch integrierter Systeme ist die Beobachtung des Mobilfunkkanals bistatisch und umfasst eine starke Line-of-Sight sowie passive Reflexionen. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein neuer periodogrammbasierter Parameterschätzer auf Basis des Ordered-Statistic Constant False Alarm Rate-Algorithmus vorgestellt. Dieser Schätzer ermittelt die Laufzeiten und Dopplerverschiebungen des zeitveränderlichen Mobilfunkkanals. Die zur Auswertung verwendeten bistatischen Daten stammen aus einer kontrollierten Testumgebung und beinhalten zwei kugelförmige Ziele. Im Verlauf dieser Arbeit wird gezeigt, dass der neuartige Parameterschätzer in der Lage ist, die beiden Kugeln zuverlässig zu detektieren. Um eine aussagekräftige Gegenüberstellung mit dem aktuellen Stand der Technik zu ermöglichen, beinhaltet diese Arbeit eine Evaluierung des periodogrammbasierten Algorithmus im Vergleich zu zwei modellbasierten Parameterschätzern. Dieser Vergleich belegt, dass alle drei Algorithmen eine vergleichbare Erkennungsleistung der Kugeln aufweisen. Die modellbasierten Algorithmen zeigen eine bessere Performance in Szenarien mit Vorwärtsstreuung. Im Verlauf dieser Arbeit wird quantitativ nachgewiesen, dass die Zielerkennungsrate von der Stärke des Line-of-Sight-Pfades abhängt. Infolgedessen werden im Anschluss maximale Verstärkungen dieses Pfades postuliert, bis zu welchem jeder Algorithmus noch anwendbar ist. Die Evaluierung des neuen periodogrammbasierten Algorithmus hat dessen Effektivität als Parameterschätzer für bistatische Radardaten bestätigt. Allerdings ist zu berücksichtigen, dass dieser Algorithmus lediglich die Laufzeit und Dopplerverschiebung dynamischer Pfade schätzt. Um diese Leistungsfähigkeit zu gewährleisten, werden statische Pfade durch eine geeignete Vorverarbeitung der Daten vor der Parameterschätzung entfernt.
The integration of communication and sensing into a single system offers the possibility of saving resources in terms of hardware, energy and, frequency. As a consequence, this technique has the potential to facilitate the development of novel consumer services, such as fully-connected autonomous driving and digital warehouses, since these require fast and precise localization and high bandwidth communication. To perform localization, integrated sensing and communication systems must accurately describe the multipath components of the propagation channel. The crucial factors for localization are the delays and Doppler-shifts of these components, as they enable the estimation of the state vectors of potential targets. As integrated sensing and communication devices typically feature separate antennas for the transmitter and receiver, the observation of the channel is bistatic and comprises a line-of-sight component and passive target reflections. This thesis proposes a novel periodogram-based algorithm based on the orderedstatistic constant false alarm rate parameter estimation approach. It jointly estimates the delays, Doppler-shifts, and path gains of slowly varying radio channel components from a multicarrier signal. The bistatic evaluation data are recorded in a controlled environment and include two moving spheres serving as targets. The proposed processing is able to reliably detect the two targets as long as they are distinguishable from the static clutter. To provide a meaningful comparison with state of the art algorithms, this thesis comprises a comparison of the novel framework with two model-based parameter estimation algorithms on the same dataset. This comparison demonstrates that the three algorithms exhibit a comparable detection performance in scenarios where the line-of-sight is comparatively weak. However, in forward scattering scenarios, the model-based algorithms display a superior detection performance for the two targets. This study proves that the target detection rate is contingent upon the strength of the line-of-sight path. Consequently, this thesis proposes the formulation of maximum lineof-sight path gains for each algorithm with the objective of ensuring their applicability. The novel periodogram-based framework demonstrates to be an effective parameter estimation algorithm for bistatic radar observations. However, this framework is designed to estimate the propagation delay and Doppler-shift of dynamic paths. To ensure optimal detection performance for these paths, the algorithm employs preprocessing steps to remove static paths prior to the estimation.
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