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Aktuelle Projekte

Aktuell laufende öffentlich geförderte Projekte

  • UHCT - Elektronik und Hochspannung: Ein revolutionärer, ultraleichter Kopf-CT-Scanner für den Einsatz in mobilen Rettungseinheiten und Krankenhäusern

    (Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

    Laufzeit: 1. Mai 2020 - 30. April 2022
    Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie (seit 2018)

  • Hardwarekonzept und Hochfrequenzdesign eines Interferometers zur radar-gestützten Epilepsiediagnostik

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: Bio-Interferometrie zur Epilepsiediagnostik in der Pädiatrie
    Laufzeit: 1. Dezember 2019 - 30. November 2022
    Mittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

    Ziel dieses Teilprojektes ist die Erforschung neuer Hardwarekonzepte und Hochfrequenzschaltungen für ein Sechstor-Interferometer zur radar-gestützten Epilepsiediagnostik. Für den Erfolg des Gesamtverbundprojekts ist die Präzision des Sensorsystems von essentieller Bedeutung, da auf die vom Sechstor-Interferometer bereitstellten primären Daten (zeitlicher Verlauf des Herzschlages) alle weiteren Signalverarbeitungsschritte aufbauen. Zuerst werden daraus die sekundären Daten (Herzfrequenz) extrahiert und anschließend die tertiären Daten (Herzratenvariabilität) berechnet, auf die die Epilepsiediagnostik aufbaut.
    Vom Lehrstuhl für Technische Elektronik wird in diesem Teilprojekt deshalb ein hybrides Sechstorsystem entworfen das mit erhöhter Dynamik und stark bündelnden Antennen sowie einer Hardwarekompensation von nichtidealem Verhalten für eine maximale Qualität der Basisbandsignale sorgt. Weiterhin wird untersucht, wie notwendige Kalibrierungs- und Linearisierungsschaltungen bestmöglich in den Hochfrequenzpfad integriert werden können, um eine optimale Analog/Digital-Partitionierung zu erzielen. Mit dem hybriden System können bereits frühzeitig im Projektverlauf Testmessungen durchgeführt werden, deutlich bevor die monolithisch integrierten Mikrowellenschaltungen verfügbar sind. Dies ist für einen zügigen Projektverlauf entscheidend und gewährleistet, dass Erkenntnisse aus dem hybriden System noch während der Laufzeit direkt in den Chipentwurf und in die Radarmodule einfließen. Weiterhin werden innovative Antennenkonzepte mit adaptiver Antennensteuerung untersucht, um eine dynamische Strahlführung und Fokussierung zu ermöglichen. Dabei werden sowohl analoge als auch digitale beamforming Konzepte erforscht, um die spezifischen Anforderungen, die sich insbesondere durch die kindlichen Patientinnen und Patienten ergeben, zu adressieren. Ziel der Untersuchungen ist dabei mögliche Konzepte zu finden die sich auch für eine spätere Chipintegration eignen und entsprechend mit begrenzten Ressourcen in einer kompakten Bauform umgesetzt werden können.
    Der Lehrstuhl für Technische Elektronik wird das BrainEpP-Projekt als Basis für weitere wissenschaftlicher Arbeiten nutzen und frühzeitig neue Forschungsprojekte planen, die an die BrainEpP-Aktivitäten anknüpfen. Somit werden langfristig die Kompetenzen des LTE und die Kooperationen mit Firmen zur wirtschaftlichen Umsetzung der eigenen Grundlagenforschung gestärkt. Für die Arbeiten am LTE sind außerdem die wissenschaftliche Veröffentlichung in renommierten internationalen Journalen und auf Konferenzen, sowie die Organisation von Workshops zur Verwertung des im Projekt erworbenen Wissens und der gewonnenen Erfahrung essentiell. Ebenso ist eine Verwertung der Forschungsergebnisse in der Lehre sowie in der Öffentlichkeitsarbeit im Sinne der Wissenschaftskommunikation geplant.

  • Vielantennensendeempfänger mit effizienter Hardware

    (Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

    Laufzeit: 1. Juni 2019 - 31. Mai 2021
    Mittelgeber: DFG-Einzelförderung / Sachbeihilfe (EIN-SBH)

  • Echtzeitsignalverarbeitung verteilter Radarsysteme im Bereich des autonomen Fahrens

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: Programmable Systems for Intelligence in Automobiles
    Laufzeit: 16. Juni 2018 - 30. April 2021
    Mittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
    Am 1. Mai 2018 startete das Forschungs- und Innovationsprojekt PRYSTINE, unter gemeinsamer Finanzierung der Europäischen Union durch ECSEL und den nationalen Regierungen der ECSEL-Mitgliedstaaten. Der Lehrstuhl für Technische Elektronik repräsentiert im Konsortium von über 50 europäischen Partnern die FAU.
    Unter den tatsächlichen Trends, die die Gesellschaft in den kommenden Jahren beeinflussen werden, zeichnet sich das autonome Fahren insbesondere durch das Potenzial aus, die Automobilindustrie, wie wir sie heute kennen, zu verändern. In der Folge wird dies auch die Halbleiterindustrie stark beeinflussen und neue Marktchancen eröffnen, da Halbleiter als „Enabler“ für autonome Fahrzeuge eine unverzichtbare Rolle spielen. Autonomes Fahren wurde als eine der wichtigsten Voraussetzungen für die Bewältigung der gesellschaftlichen Herausforderungen einer sicheren, sauberen und effizienten Mobilität identifiziert. Dazu ist ein ausfallsicheres Verhalten unerlässlich, um sicherheitskritische Situationen aus eigener Kraft zu bewältigen. Dies wird mit heutigen Ansätzen auch aufgrund fehlender zuverlässiger Umgebungswahrnehmung und unzureichender Sensorfusion nicht erreicht.
    Im Projekt mit dem Titel „Programmable Systems for Intelligence in Automobiles“ (PRYSTINE) geht es im Allgemeinen darum, eine robuste und ausfallsichere rundum Wahrnehmung der Umgebung von Fahrzeugen zu realisieren. Mittels robuster Sensordatenfusion von Radar-, LiDAR- und Kameradaten, sowie ausfallsicheren Steuerungsfunktionen, soll möglichst sicheres autonomes Fahren in städtischer und ländlicher Umgebung ermöglicht werden.
    Am Lehrstuhl für Technische Elektronik soll im Rahmen von PRYSTINE eine robuste Umwelterfassung und Bildgebung mittels MIMO Radarsensoren erfolgen. Hierbei sollen auch unterschiedliche Einflüsse und Szenarien, wie zum Beispiel Funkinterferenzen oder die Detektion im Nahfeld für Automobilradare betrachtet werden. Des Weiteren sollen Teile der traditionellen Radarsignalverarbeitungskette, von der Interferenzreduktion, bis hin zu Detektion, Klassifikation und Tracking von Verkehrsteilnehmern, schrittweise durch maschinelles Lernen ersetzt werden.
    Vollständige Informationen über dieses Projekt finden Sie auf der offiziellen Website: www.prystine.eu
  • Integration Radar-basierter Kommunikation in heterogene Fahrzeugnetze für die kooperative Interaktion von Automobilen

    (Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

    Laufzeit: 1. September 2018 - 31. August 2020
    Mittelgeber: DFG-Einzelförderung / Sachbeihilfe (EIN-SBH)
  • Interaktive, immersive Verknüpfung von Live-Veranstaltungen an unterschiedlichen Orten unter Nutzung neuer Plattformen und technischer Möglichkeiten

    (Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

    Laufzeit: 1. April 2018 - 30. September 2020
    Mittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)
  • Programmable Systems for Intelligence in Automobiles

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: Programmable Systems for Intelligence in Automobiles
    Laufzeit: 1. Mai 2018 - 30. April 2021
    Mittelgeber: Europäische Union (EU)

  • RADiation and reliability challenges for electronics used in Space, Avionics, on the Ground and at Accelerators

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: RADSAGA
    Laufzeit: 1. März 2017 - 28. Februar 2021
    Mittelgeber: Innovative Training Networks (ITN)
    Reliability and radiation damage issues have a long and important history in the domain of satellites and space missions. Qualification standards were established and expertise was built up in space agencies (ESA), supporting institutes and organizations (CNES, DLR, etc.) as well as universities and specialized companies. During recent years, radiation concerns are gaining attention also in aviation, automotive, medical and other industrial sectors due to the growing ubiquit…