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Lernendes KI-Funkpeilsystem für Richtungspeilung (SKIPPER)

Ziel von SKIPPER ist, mit Hilfe von künstlicher Intelligenz die Peilung von unbekannten oder illegalen Funksignalen zu verbessern. Die KI schätzt den Peilwinkel zum unbekannten Sender, indem sie sich an die Umgebung anpasst und Störeinflüsse, die durch Hindernisse entstehen, kompensiert.

LS telcom entwickelt Monitoring-Module zur zivilen Frequenzüberwachung, die auch dazu dienen, unbekannte oder illegale Funksignale mit einem Direction Finding (DF) System zu lokalisieren. Wesentliche Einschränkung ist, dass Peilfehler durch Umgebungseinflüsse (z.B. Fahrzeuge) und dem Übertragungsweg zwischen Sender und System bis zu 10° betragen können. In SKIPPER werden diese Störeinflüsse durch Entwicklung einer neuen Hardware und durch Nutzung von Deep Learning (DL) kompensiert. Auf Basis von Datenbanken mit Referenzstationen und der Nutzung von Wellenausbreitungsmodellen wird ermittelt, welche Sendestationen an jedem Ort, an dem sich das DF-System befindet, gut genug empfangen werden können. Die Funksignale dieser Referenzstationen dienen einem DL-Modell als automatisch gelabelte Trainingsdaten, wobei das DL-Modell den Peilwinkel zu dem unbekannten Sender schätzt. Dabei stellt sich das Monitoring-Modul adaptiv auf die Umgebung des Kunden ein, da das DL-Modell mit den Funksignalen der dort zu empfangenen Sendestationen weiter trainiert wird. Durch diese Weiterentwicklung des Peilsystems (Software und Hardware) soll der Peilfehler bis auf 1° reduziert werden.

Fördergeber
ZIM
Projektträger
ZIM (Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand)
Fördernummer
KK5054604ER0
Laufzeit
01.01.2021 bis 30.06.2023
Kooperationspartner
LS telcom AG
Reifegrad
Forschung
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Kompetenzen

  • Künstliche Intelligenz
  • Maschinelles Lernen
  • Optimierung
  • Datenanalyse
  • Deep Learning