Prädiktion mittels KI für
Planung, Interferenzanalyse und Optimierung

Unsere Projektziele

Künstliche Intelligenz (KI)

Verfahren des Maschinellen Lernens (ML), dort insbesondere die KI, zur Bereitstellung qualifizierter Rückschlüsse zur Analyse des aktuellen Zustandes und zu den Leistungsparametern, insbesondere in Hinblick auf die Performanz von Einzelverbindungen

Automatisierte Fehleranalyse

Automatisierte Fehlerklassifikationsverfahren für Transaktionen über 5G-NR MIMO

Funkausbreitungsvorhersage

KI-Verfahren zur Unterstützung der Prädiktion von Funkkanälen und Interferenzen zur Netzplanung sowie Vorhersage wichtigster Leistungsparameter wie Abdeckung, Zuverlässigkeit, Durchsatz, Verzögerung

Das Wichtigste in Kürze

Im Projekt PräKIpio sollen ML/KI-Verfahren zur Funkausbreitungsvorhersage und Fehleranalyse in 5G-Campusnetzen mit NR MIMO entwickelt werden. Verfahren sollen die Planung, den Betrieb und die Optimierung von 5G-Campusnetzen unterstützen und vereinfachen. Ferner soll eine schnelle Anpassung von Netzparametern an zeitveränderliche Anforderungen ermöglicht werden.

Projektziele

  1. Identifikation und Implementierung einer geeigneten Datenhaltung in Bezug auf anfallende Datenmengen, Datenintegrität und Datenschutz.
  2. Entwurf und Implementierung von ML/KI-Verfahren zur Unterstützung der Prädiktion von erwarteten Funkkanälen und Interferenzen zur Netzplanung sowie Vorhersage der wichtigsten Leistungsparameter (engl.: Key-Performance-Indicators, KPIs): Abdeckung, Zuverlässigkeit, Durchsatz, Verzögerung.
  3. Auswertung von 5G-Messdaten und erforderlichenfalls Planung und Durchführung von Ergänzungsmessungen im 5G-Berlin-Campus; Extraktion von Leistungsparametern auf Link- und Systemebene zur Parametrisierung von Simulationen und Kalibrierung von Interferenzmodellen; Bereitstellung von Daten für das Transfer-Learning, um den Aufwand für zukünftige Messkampagnen maßgeblich zu reduzieren.
  4. Erfassen von Signalisierungsverläufen aus Bestandsnetzen und mit Probing-Systemen in einem 5G-Campusnetzaufbau; Zuordnung von Protokoll- und Link- und Systemebenen-Daten; Automatisierte Fehlerklassifikationsverfahren für Transaktionen über 5G-NR MIMO.
  5. Adaption und Validierung von ML/KI-Verfahren zur Bereitstellung qualifizierter Rückschlüsse zur Analyse des aktuellen Zustandes und zu den Leistungsparametern des laufenden Netzes, insbesondere in Hinblick auf die Performanz von Einzelverbindungen (effektiver Durchsatz, Verzögerungen, Erfolgsraten).

Konsortium

Das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI) ist eine der führenden Forschungseinrichtungen im Bereich der Telekommunikation und Nachrichtentechnik. Das HHI ist ein wichtiger Player im Bereich 5G. Die Schwerpunkte liegen dabei im tieferen Verständnis der Grundlagen mit einem Fokus auf Schlüsseltechnologien wie Massive MIMO. Es verfügt über eigene Kanalmessmöglichkeiten mit hohen Messbandbreiten, Mehrantennenarrays und variabler Trägerfrequenz sowie den notwendigen Methoden und Tools zur Kanalparameterextraktion, Kanalmodellierung und Link- und Systembewertung. Prototypische Funksystemimplementierungen basieren auf flexiblen Plattformen und unterstützen viele Funkstandards. Das HHI ist national und international in vielen Forschungsprojekten (MIDRAS, 5G NetMobil, AMMCOA, IC4F, Taktilus, MiWEBA, MiEdge, 5G CHAMPION, mmMAGIC) involviert und liefert aktive Beiträge zur 5G Standardisierung. Weiterhin gilt der Bereich Video des HHI gilt als internationales Kompetenzzentrum für die Videoverarbeitung, -codierung und -übertragung. Daneben verfügt es über langjährige Erfahrung bei Computer Vision, Computer Graphics, 3D-Videoverabreitung und immersive Medien und beschäftigt sich mit innovativen Aufnahme-, Verarbeitungs-, Visualisierungs- und Interaktionstechnologien. Das HHI leitet die ITU Fokusgruppe „Machine Learning for Future Networks including 5G“.

Ansprechpartner: Maximilian Zacharias

Die atesio GmbH aus Berlin ist ein gründergeführtes KMU. Die Firma ist spezialisiert auf den Einsatz mathematischer Modelle und Methoden für die Infrastrukturplanung und den Betrieb von Netzen, insbesondere von Mobilfunk- und Festnetzen für Telekommunikation (2G, 3G, 4G, FTTX). atesio bietet Beratungsleistungen, eigene Softwaremodule sowie Softwareentwicklung an. atesio wurde im Jahr 2000 als Spin-Off des außeruniversitären, mathematischen Forschungsinstituts Konrad-Zuse-Zentrum für Informationstechnik Berlin (ZIB) gegründet und ist nach wie vor regelmäßig in nationalen und internationalen Forschungsvorhaben eingebunden.

Ansprechpartner: Dr. Benjamin Hiller

Die brown-iposs GmbH ist ein KMU mit Sitz in Bonn und bietet Systeme und Systemintegration von Funk- und IoT-Netzen sowie Schulungen, Produkttests und Studien zu modernen digitalen Funkkommunikationssystemen an. Über besondere Expertise verfügt brown-iposs in der Protokollanalyse und Software zur Netzoptimierung und -planung. Funknetze für Produktions- und Logistikanlagen werden geplant und vermessen, WLAN-, LoRA-, NB-IoT- und Public-Safety-Netze integriert und Serviceplattformen für Mobilfunkbetreiber umgesetzt. Im von brown-iposs initiierten ZIM-Kooperationsnetzwerk "BIC-IRAP" wird die Mobile-Internet-Versorgung in halböffentlichen Campusnetzen von morgen vorausgedacht. Im Forschungsprojekt IC4F, gefördert vom BMWI im Rahmen des PAICE-Programms, werden Campusnetze im industriellen Umfeld erforscht.

Ansprechpartner: Jannik Vogt

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