Zuverlässige Gesundheitsdaten trotz Funkkollisionen: Ein KI-gestützter LoRa-Empfänger

Projektzusammenfassung

LoRa eignet sich zur energieeffizienten Übertragung kleiner Datenmengen, beispielsweise von medizinischen Sensoren im häuslichen Umfeld oder in Pflegeeinrichtungen. Senden mehrere Geräte gleichzeitig auf demselben Funkkanal, überlagern sich ihre Signale und einzelne Pakete können nicht mehr zuverlässig decodiert werden. Vorgestellt wird ein KI-gestütztes Empfangskonzept, das solche Paketkollisionen anhand der empfangenen Funksignale erkennt und die beteiligten Übertragungen voneinander trennt. Dabei werden lernbasierte Verfahren mit dem Signalmodell und der Codierungsstruktur von LoRa kombiniert. Untersucht wird, unter welchen Signal-, Störungs- und Kollisionsbedingungen sich mehrere gleichzeitig übertragene Sensorpakete mit nur einer Empfangsantenne rekonstruieren lassen. Ziel ist eine zuverlässigere Übertragung medizinischer Sensordaten bei hoher Gerätedichte.

Lebenslauf von Konrad Junkes

Konrad Junkes absolvierte zunächst eine Ausbildung zum Informations- und Telekommunikationstechnischen Assistenten. Anschließend studierte er Wirtschaftsmathematik (B.Sc.) und Angewandte Mathematik (M.Sc.) an der Hochschule Koblenz. Seit dem Abschluss ist er dort als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand bei Prof. Dr. Wolfgang Kiess im IOTLAB tätig. Zudem ist er Kollegiat des Forschungskollegs Data2Health.