In dieser Lehrveranstaltung werden die Studierenden grundlegend in die Anwendungsgebiete und Applikationen von Antennenarrays, Beamforming und räumlichen Filtern eingeführt. Hierbei erwerben sie ein Verständnis über uniforme lineare Arrays, zirkulare Arrays, Array Performance Metriken und Antennenelemente sowie deren Eigenschaften. Die Studierenden werden in das Thema Antennenarrays eingeführt und verstehen die unterschiedlichen Syntheseformen. Sie erlernen Array-Polynome und z-Transformation, das räumliche Abtasttheorem, Binomialarrays, Dolph-Chebychev Arrays und Villeneuve n-Verteilung und setzen sich mit der Least-Squares Fehlermustersynthese, dem Minimax Design, dem Null-Steering, dem Beamspace-Processing und den räumlich non-uniforme lineare Arrays auseinander. Die Studierenden machen sich mit den Grundlagen der planaren Arrays und Aperturen vertraut. Sie diskutieren parametrische und Wavenumber Modelle, Raum-Zeit-Zufallsprozesse und Snapshot Modelle (Frequenz und Zeit) zur Charakterisierung von Space-Time Prozessen. Die Studierenden erlernen die Themengebiete Beamforming, MMSE Estimators, Maximum SNR Estimators, Multiple Plane Wave Signals (MMSE und MVDR Beamformer), Eigenvektor Beamformer und adaptive Beamformer als Grundlagen der Waveform Estimation. Außerdem erlernen sie das Subspace Verfahren (MUSIC, ESPRIT), die Capon Methode und die Mimimum-Norm Methode systematisch auf Fragestellungen zu modell- und leistungsbasierter Parameterschätzung anzuwenden. Die Studierenden vergleichen vertieft die MISO-Systeme, Alamouti-Minimum-Norm, MIMO Systeme, Pre-coding und MIMO Entzerrung und beherrschen somit die wesentlichen Themengebiete im Bereich Beamforming als Variante der Mehrantennenkommunikation.

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In this course, students are given a basic introduction to the application areas and applications of antenna arrays, beamforming and spatial filters. They acquire an understanding of uniform linear arrays, circular arrays, array performance metrics and antenna elements as well as their properties. Students are introduced to the topic of antenna arrays and understand the different forms of synthesis. They learn array polynomials and z-transforms, the spatial sampling theorem, binomial arrays, Dolph-Chebychev arrays and Villeneuve n-distribution and deal with least squares error pattern synthesis, minimax design, null steering, beamspace processing and spatially non-uniform linear arrays. Students familiarize themselves with the basics of planar arrays and apertures. They discuss parametric and Wavenumber models, space-time random processes and snapshot models (frequency and time) for the characterization of space-time processes. Students learn about beamforming, MMSE estimators, maximum SNR estimators, multiple plane wave signals (MMSE and MVDR beamformers), eigenvector beamformers and adaptive beamformers as the basics of waveform estimation. They also learn how to systematically apply the subspace method (MUSIC, ESPRIT), the Capon method and the Mimimum-Norm method to questions relating to model-based and power-based parameter estimation. Students compare MISO systems, Alamouti minimum norm, MIMO systems, pre-coding and MIMO equalization in depth and thus master the essential topics in the field of beamforming as a variant of multi-antenna communication.