Multisensorsysteme



Multisensorsysteme


  Modul: 1283: Multisensorsysteme und Sensornetze
 
  Modultyp: Wahlpflichtfach EIT und ME, 5 ECTS;
 
  Modulbestandteile: 12831: Multisensorsysteme, Vorlesung, 3 TWS, 10. Trimester;
12832: Sensornetze, Vorlesung, 2 TWS, 9. Trimester;
 
  Inhalt:

Multisensorsysteme nutzen verschiedenartige Sensoren und Informationsquellen für neues und präziseres Wissen über physikalische Größen, Ereignisse und Situationen, oft gewonnen in kürzerer Zeit und zu geringeren Kosten.
Multisensorsysteme wurden zuerst in der militärischen Aufklärung und der Sicherheitstechnik angewandt und werden heute für vielseitige Zwecke eingesetzt: in Fahrassistenzsystemen, der Robotik, Umweltsensorik, Medizintechnik, für die Bildverarbeitung, die Zustandsdiagnose technischer Systeme u.v.a.m.

Aufbauend auf einer Systematisierung der verschiedenen Ansätze und Modelle der Sensor- und Informationsfusion werden in der Lehrveranstaltung "Multisensorsysteme" Kenntnisse und Werkzeuge für die merkmalsbasierte und probabilistische Lösung des zugrunde liegenden Parameterschätz-problems vermittelt, wie Grundlagen der Bayesschen Statistik, der Dempster-Shafer-Evidenztheorie und des Kalman-Filters, Fuzzy-Methoden sowie Voting-Ansätze.
Anhand verschiedener Nutzen-Kosten-Analysen werden Mittel zur quantitativen Bewertung von Datenfusionsansätzen kennengelernt, wie Kostenfunktionen aus a-priori Wissen und ROC-Analysen. Anhand ausgewählter praktischer Beispiele werden die studentischen Kenntnisse vertieft.

  Zielsetzung:
  • Die Studierenden haben einen allgemeinen Überblick über das Forschungs- und Anwendungsgebiet von Multisensoren und kennen praktische Beispiele, insbesondere mit militärischer Relevanz
  • Die Studierenden sind in der Lage, die in modernen praktischen Anwendungen der Datenfusion, insbesondere in der Militär- und Sicherheitstechnik, auftretenden messtechnischen Probleme zu analysieren und nachzuvollziehen.
  • Die Studierenden sind befähigt zum Entwurf von Multisensorsystemen bei vorgegebenen Randbedingungen und zu erreichender Detektionswahrscheinlichkeit und Detektionsleistung.
  • Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse ausgewählter anwendungsrelevanter Methoden der Signal- und Systemmodellierung sowie der statistischen Signalverarbeitung.
  Vorkenntnisse:

 

  • Kenntnisse der Elektrotechnik, Physik und Mathematik.
  • Kenntnisse der Messtechnik und Sensorik. Empfohlen wird die Absolvierung des Moduls "Mess- und Automatisierungstechnik" oder des Moduls "Sensorik und Elektrische Messtechnik".

 

  Dozent: Heinrich Ruser 
 
  Termin: Mo.: 13:15-14:45
Einführungsveranstaltung: 07.10.2013, 13:15-14:45
 
  Gebäude/Raum:

Geb. 33 , Raum:1315
 

  Download: Lehrveranstaltungsunterlagen
 
  Abschluß:

Schriftliche Prüfung

  Prüfungstermin: N. N.
 



©SMS 2015  
Schriftgröße: