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19. September 2018 Hochfrequenztechnisch basierte Sensoren

Durch die Beseitigung entschärfter Minen können in den nächsten Jahrzehnten in Kolumbien riesige Flächen wieder erschlossen werden, die für den Abbau von Bodenschätzen oder den Anbau von Kaffee- und Kakaopflanzen genutzt werden könnten. Geeignete Plantagenflächen liegen teils auch im nur schwer zugänglichen Hochland Kolumbiens.

Symbolbild

„Die Nutzung solcher Flächen zu ökonomischen Zwecken wirft natürlich auch Fragen der Sicherheit auf“, erklärt Reiner Thomä von der TU Ilmenau. „Und dabei könnten hochfrequenztechnisch basierte Sensoren eine wichtige Rolle spielen.“ Im Projekt „Compressed Localization and Spectrum Sensing for Cognitive Radio and Distributed Radio Surveillance (CLASS)“ beschäftigt sich Thomä gemeinsam mit Rudolf Mathar von der RWTH Aachen und den Partneruniversitäten in Kolumbien mit dem zukunftsweisenden Bereich des sogenannten Compressed Sensing (CS): ein Verfahren, das darauf abzielt, schwache und kaum wahrnehmbare, aber als wichtig klassifizierte Daten im allgemeinen Rauschen zu erfassen und gegebenenfalls wiederherzustellen. 2017 ging das Projekt in die Verlängerung. „Es geht um Datenströme, in denen die signifikanten Daten nur dünn eingestreut sind“, erklärt Mathar. „Der Ansatz besteht darin, aus dem gesamten Spektrum nur jenes Datenbündel systematisch herauszufiltern, aus dem sich die relevante Information rekonstruieren lässt.“ Es ist die Suche nach der Informationsnadel im digitalen Heuhaufen.

Bei der Telekommunikation mit ihren mehrfach genutzten Sendefrequenzen oder der Bildkomprimierung von Digitalkameras kommt Compressed Sensing bereits zum Tragen. Anwendungen in der Funküberwachung sind eher noch neu.

Was abstrakt klingt, könnte eines Tages in Kolumbien und anderswo zum Beispiel dazu dienen, im schier undurchdringlichen Datendickicht die Funknotrufe von verschütteten Erdbebenopfern zu orten, mit „Wildlife Tracking“ die Migration von Wildtieren und die Routen von Zugvögeln zu beobachten – oder Drogenschmuggler an langgestreckten Grenzen aufzuspüren. „Dafür müsste man mit Sensornetzwerken eine riesige Fläche mit einem breiten Frequenzband überdecken und dann in diesem Wust nicht relevanter Daten erkennen, wo gerade Aktivitäten sind“, sagt Thomä. „Um diesen Aufwand etwas besser auszubalancieren, hilft Compressed Sensing.“

Die Vision vom entdeckten Erdbebenopfer und vom entlarvten Drogenschmuggler ist aber ohnehin noch Zukunftsmusik. Denn in CLASS werden vorerst mathematische Modelle und unterschiedliche Ansätze zur Kategorisierung der Daten und eine entsprechende Aufarbeitung der gemessenen Signale erforscht. „Mathematisch ist CS zwar schon weit vorangeschritten“, so Mathar. „Aber die Übersetzung der recht formalen Theorie in die technischen Bereiche der Ingenieurwissenschaften stellt aufgrund konkreter Probleme wie Datenrobustheit und Rauscheinfluss eine echte Herausforderung dar.“

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