Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Prof. Dr.-Ing. B. Wicht, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá Vayá

Bearbeitung:

M.Sc. Moritz Weißbrich, M.Sc. Lars-Christian Kähler

Laufzeit:

Oktober 2018 - März 2021

Förderung durch:

BMBF

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen des Projektes wird ein Plattformkonzept für Komponenten intelligenter Gebäudeautomationssysteme entwickelt, das als Grundlage zukünftiger Sensoren und Aktoren der nächsten Generation dient. Charakteristisches Merkmal bei diesem Plattformkonzept ist der besonders geringe Energiebedarf und gleichzeitig die besonders niedrige Versorgungsspannung. Diese Merkmale ermöglichen in Kombination mit dem Energieernten aus unterschiedlichen Quellen (Multi-Energy-Harvester) einen längeren Betrieb mit weniger Batteriezellen im Vergleich zu bestehenden Systemen.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. Guillermo Payá Vayá

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. L. Gerlach, M.Sc. J. Karrenbauer

Laufzeit:

April 2018 - April 2021

Förderung durch:

BMBF

Kurzbeschreibung:

Im Projekt Smart Hearing Aid Processor (Smart HeaP) wird ein neuartiger Hörgeräteprozessor konzipiert, entwickelt und gebaut, der sich trotz seiner einfachen Programmierbarkeit und der drahtlosen Bluetooth-Schnittstelle durch eine geringe Leistungsaufnahme und hohe Rechenleistung auszeichnet.

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Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Laufzeit:

01.11.2018 - 31.03.2021

Förderung durch:

BMWi

Kurzbeschreibung:

Eine hochoptimierte Hardware/Software-Modulbibliothek für intelligente Sensorsysteme in hochautomatisierten Fahrerassistenz-anwendungen auf Basis der rekonfigurierbaren Dream Chip Technologies DCT10A SoM-Plattform

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Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. S. Nolting, Dipl.-Ing. L. Gerlach

Laufzeit:

Januar 2016 - Juli 2016

Kurzbeschreibung:

Nowadays, continuous development of digital signal processing applications, e.g., video-based advanced driver assistance systems, are pushing the limits of existing embedded systems and are forcing system developers to spend more time on code optimization. These applications often involve complex mathematical functions like trigonometric, logarithmic, exponential, or square root operations. In particular, these functions can only efficiently be computed on standard general purpose embedded processors, using highly optimized, processor specific arithmetic evaluation software libraries. Another alternative is to extend the embedded processor architectures with a specific hardware accelerator.

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Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. Guillermo Payá Vayá

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. S. Nolting, Dipl.-Ing. L. Gerlach

Laufzeit:

Mai 2016 - Oktober 2017

Kurzbeschreibung:

Die steigende Komplexität von aktuellen Computer-Vision-Algorithmen für das autonome Fahren, wie z.B. Objekterkennung und Klassifizierung mit Hilfe neuronaler Netze, stellt eine Herausforderung für Automobilzulieferer dar. Das Bereitstellen einer schritthaltenden Verarbeitung (Echtzeitfähigkeit), ist selbst mit aktuellen technischen Plattformen speziell unter der Rahmenbedingung eines sehr geringen Leistungsverbrauchs von wenigen Watt schwer zu erreichen. Ziel dieses Projektes ist der Entwurf eines neuen Ansatzes eines applikationsspezifischen Vektorprozessors füreingebettete und FPGA-Plattformen. Durch die modulare Struktur und Konfigurierbarkeit in Verbindung mit einer besonders für die Implementierung von Automotive-Anwendungen geeigneten Abbildungsmethodikund unter Verwendung neuartiger funktionale Mechanismen soll der bekannte Overhead anderer Plattformen (z.B. GPU) behoben werden. Ein FPGA-basierter Prototyp am Ende des Projektes soll die Leistungsfähigkeit des Vektorprozessorkonzepts für eine ausgewählte Anwendung demonstrieren.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

M.Sc. C. Seifert, Dipl.-Ing. L. Gerlach

Laufzeit:

November 2012 - Dezember 2018

Kurzbeschreibung:

Das Verbundprojekt Hearing4all an dem das IMS-AS in mehreren Teilprojekten beteiligt ist, ist eines der Exzellenzcluster-Projekte des Bundes. Im Rahmen dieses interdisziplinären Projektes wird das IMS-AS hochperformante und verlustleistungsoptimierte Prozessorarchitekturen für elektronische Hörsysteme wie Cochlea-Implantate oder Hörgeräte erarbeiten.

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Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá, Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

M.Sc. Moritz Weißbrich

Laufzeit:

Februar 2016 - Januar 2019

Förderung durch:

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Kurzbeschreibung:

Stochastische Berechnungsmechanismen sind in jüngster Zeit als vielversprechender Ansatz für den Entwurf energieeffizienter integrierter Hardwaresysteme bekannt geworden. Sie berücksichtigen die Fähigkeit vieler Anwendungen (z.B. Computer Vision) einen Rechengenauigkeitsverlust zu tolerieren. Statt des Entwurfs von Hardware für worst-case Szenarien mit großen Sicherheitsabständen, können Designer diese Beschränkungen lockern und bewusst Hardwarevariabilität für signifikante Verbesserungen der Berechnungsperformanz und Energievorteile ausnutzen.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Wirtsch.-Ing. Sebastian Hesselbarth

Kurzbeschreibung:

Bei der Entwicklung von integrierten, programmierbaren Schaltungen rückt zunehmend auch die Optimierung der Verlustleistung und der Temperaturverteilung in den Vordergrund. Diese können bisher aber nur durch sehr zeitaufwendige Simulationen bestimmt werden. Deshalb sollen präzise Modelle zur Bestimmung der Verlustleistung erarbeitet werden und zusammen mit der funtionalen Emulation auf FPGAs abgebildet werden. Durch die Beschleunigung der Verlustleistungsbestimmung und Temperaturverteilung können dann gezielt Optimierungen der Architektur und des Applikationscodes unter Berücksichtigung realer Eingangsdaten vorgenommen werden.

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Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

M. Sc. Florian Giesemann

Kurzbeschreibung:

Entwurf, Implementierung und Evaluation einer Prototyping-basierten Entwurfsmethodologie für Prozessorarchitekturen der digitalen Signalverarbeitung.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Rochus Nowosielski

Laufzeit:

2009-20111

Kurzbeschreibung:

In diesem Projekt wird der Entwurf von Mixed-Signal-Schaltungen zur Signalverarbeitung unter Hochtemperaturbedingungen erforscht. Dazu werden sowohl geeignete Schaltungstechnologien zur analogen Ansteuerung von Sensoren als auch Architekturen zur digitalen Signalverarbeitung untersucht, die an die Anforderungen von Hochtemperaturtechnologien angepasst sind.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Rochus Nowosielski

Laufzeit:

2012-2014

Kurzbeschreibung:

Das Ziel der Forschungsarbeit ist ein MWD-Prozessorsystem für Bohrwerkzeuge im Einsatz für geothermische Bohrungen in Umgebungstemperaturen bis zu 300 °C. Die Bearbeitung des Projekts umfasst Forschungsaspekte aus den Bereichen des Hardwareentwurfs, der Fehlertoleranz digitaler Systeme und des ASIC-Entwurfs.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. Guillermo Payá Vayá

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. L. Gerlach, M.Sc. J. Karrenbauer

Laufzeit:

April 2018 - April 2021

Förderung durch:

BMBF

Kurzbeschreibung:

Im Projekt Smart Hearing Aid Processor (Smart HeaP) wird ein neuartiger Hörgeräteprozessor konzipiert, entwickelt und gebaut, der sich trotz seiner einfachen Programmierbarkeit und der drahtlosen Bluetooth-Schnittstelle durch eine geringe Leistungsaufnahme und hohe Rechenleistung auszeichnet.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

M.Sc. Fritz Webering

Laufzeit:

2017-2019

Förderung durch:

„Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)

Kurzbeschreibung:

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines mobilen Diagnose-Systems zur Beurteilung der sensomotorischen Regulationsfähigkeit von Sportlern. Zu diesem Zweck soll ein System entwickelt werden, welches aus mehreren Messmodulen besteht und mit dem ein Sportler bzw. Trainer in der Lage ist, funktionelle Tests schnell und präzise durchzuführen. Dazu sollen die Messmodule je nach gewünschtem Test am und/oder außerhalb des Körpers des Sportlers positioniert werden. Je nach Test kommen unterschiedliche Entscheidungsalgorithmen zur Klassifikation und Auswertung zum Einsatz. Eine hinterlegte Datenbank ermöglicht dem Anwender die Interpretation der Testergebnisse und liefert Kennwerte im Sinne einer Risikoabschätzung für Verletzungen.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

Marc-Nils Wahalla, Dipl.-Ing.

Kurzbeschreibung:

Ein Brain-Computer-Interface (BCI) ist ein System, welches auf Basis von Messungen der Aktivität des Zentralnervensystems Signale zur Ansteuerung eines artifiziellen Systems erzeugt, um beispielsweise bestimmte Aufgaben des menschlichen Handelns zu ersetzen, verbessern oder ergänzen. Moderne BCIs basieren häufig auf der Dekodierung beziehungsweise Interpretation von EEG-Signalen, da entsprechende Systeme sowohl nicht-invasiv als auch kostengünstig verfügbar sind. Diese Sensoren erfassen eine Vielzahl unabhängiger, überlagerter Signale, die eine direkte Verwendung zur Ansteuerung eines digitalen Systems erschweren. Daher sind für jede Anwendung und entsprechende Anwendungsumgebungen speziell entwickelte und angepasste Algorithmen erforderlich. Im Rahmen dieses Projektes werden daher Methoden zur effizienten Echtzeitverarbeitung von EEG-Signalen untersucht. Das Institut für Mikroelektronische Systeme entwickelt hierfür ein Komplettsystem aus dedizierter, konfigurierbarer Hardware in Kombination mit einem speziell für die Verarbeitung von EEG-Signalen angepassten Signalverarbeitungs-Framework.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

M.Sc. Daniel Pfefferkorn

Laufzeit:

September 2013 - August 2016

Förderung durch:

FP7 ‐ ICT ‐ 2013 ‐ 10

Kurzbeschreibung:

Die motorische Rehabilitierung von Schlaganfallpatienten ist ein intensiver und langwieriger Prozess. Der herkömmliche Therapieansatz basiert auf Bewegungstraining in Beisein eines Physiotherapeuten. Eine Remobilisierung wird dabei durch eine große Anzahl von Übungswiederholungen erreicht, was sich in hohem Zeitbedarf und somit hohen Therapiekosten ausdrückt. Innerhalb des Projekts ist es deshalb das Ziel ein mobiles System zu entwickeln, welches dem Patienten akustisches Bewegungsfeedback in Echtzeit zur Verfügung stellt. Dadurch lässt sich das Training autonom, patientenindividuell und deutlich kostengünstiger durchführen.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Marc-Nils Wahalla, Dipl.-Ing.

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen dieser Kooperation mit dem Institut für Technische Chemie und dem Institut für Quantenoptik der Leibniz Universität Hannover werden Methoden untersucht, das Verhalten von intra-zellulären Prozessen von Außen mit Licht zu steuern. Mit Hilfe von Optogenetik können auch typischerweise lichtunempfindlichen Zellen gezielt verändert werden, um auf Lichtbeeinflussung zu reagieren. Aufgrund der gemeinsamen Vorerfahrungen zwischen den Projektpartnern sind insbesondere auch optogenetische Fragestellungen im Kontext von Tissue Engineering interessant.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

M.Sc. C. Seifert, Dipl.-Ing. L. Gerlach

Laufzeit:

November 2012 - Dezember 2018

Kurzbeschreibung:

Das Verbundprojekt Hearing4all an dem das IMS-AS in mehreren Teilprojekten beteiligt ist, ist eines der Exzellenzcluster-Projekte des Bundes. Im Rahmen dieses interdisziplinären Projektes wird das IMS-AS hochperformante und verlustleistungsoptimierte Prozessorarchitekturen für elektronische Hörsysteme wie Cochlea-Implantate oder Hörgeräte erarbeiten.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Christian Leibold

Laufzeit:

Mai 2013 - Juni 2018

Förderung durch:

VolkswagenStiftung und Land Niedersachsen

Kurzbeschreibung:

BIOFABRICATION for NIFE ist ein interdisziplinärer Forschungsverbund der Medizinischen Hochschule Hannover, der Leibniz Universität Hannover und der Hochschule für Musik, Theater und Medien Hannover, der von der VolkswagenStiftung und dem Land Niedersachsen gefördert wird.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. (FH) H.-P. Brückner

Laufzeit:

Februar 2011 - Juni 2013

Förderung durch:

Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen dieses Forschungsvorhabens aus dem Bereich der Medizintechnik werden am IMS mögliche Hardware-Plattformen für eine mobile Sonifikation (Klangliche Darstellung) von Bewegungsdaten untersucht. Diese sollen später in der medizinischen Rehabilitation nach einem Schlaganfall eingesetzt werden. Durch das Gerät soll in Zukunft eine Verkürzung der Rehabilitationsdauer zum Wiedererlernen von Bewegungsmustern erzielt werden. Besonders Relevante technische Parameter für eine mobile Hardware-Plattform sind dabei das Gewicht, die Akkulaufzeit und ausreichende Rechenleistung.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Prof. Dr.-Ing. B. Wicht, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá Vayá

Bearbeitung:

M.Sc. Moritz Weißbrich, M.Sc. Lars-Christian Kähler

Laufzeit:

Oktober 2018 - März 2021

Förderung durch:

BMBF

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen des Projektes wird ein Plattformkonzept für Komponenten intelligenter Gebäudeautomationssysteme entwickelt, das als Grundlage zukünftiger Sensoren und Aktoren der nächsten Generation dient. Charakteristisches Merkmal bei diesem Plattformkonzept ist der besonders geringe Energiebedarf und gleichzeitig die besonders niedrige Versorgungsspannung. Diese Merkmale ermöglichen in Kombination mit dem Energieernten aus unterschiedlichen Quellen (Multi-Energy-Harvester) einen längeren Betrieb mit weniger Batteriezellen im Vergleich zu bestehenden Systemen.

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Leitung:

Dr.-Ing. Markus Olbrich, Prof. Dr.-Ing. Erich Barke

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Sara Divanbeigi

Laufzeit:

März 2014 - September 2019

Förderung durch:

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG): BA 812/24-1

Kurzbeschreibung:

Dieses Forschungsprojekt basiert auf einem speziellen Ansatz zur beschleunigten Mixed-Signal-Simulation von analogen Schaltungsmodellen. Das Verfahren ist derzeit auf stückweise konstante Eingangserregungen optimiert. Eines der wesentlichen Ziele dieses Forschungsprojekts ist die Erweiterung der neuartigen Simulationsmethodik um die Berücksichtigung zusätzlicher Typen von Signaleingangserregungen.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Erich Barke

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Oliver Scharf

Laufzeit:

Januar 2012 - Mai 2015

Kurzbeschreibung:

Die Parameter von analogen Schaltungen sind im Allgemeinen nicht exakt bekannt, denn sie unterliegen Schwankungen durch den Herstellungsprozess, Alterung oder die Umgebungstemperatur. Am Institut für mikroelektronische Systeme wurde ein Analogschaltungssimulator entwickelt, der zur Simulation solcher Parameterschwankungen affine Arithmetik verwendet. Ziel dieses Projektes ist die Vergrößerung des Konvergenzbereiches durch Gebietsaufteilungen.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Erich Barke

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Michael Kärgel

Laufzeit:

Mai 2009 - April 2012

Förderung durch:

BMBF

Kurzbeschreibung:

Im Projekt Robust werden neue Methoden und Verfahren zum Entwurf robuster nanoelektronischer Systeme entworfen. Hierzu werden Maße zur Quantifizierung der Robustheit definiert. Diese Maße werden mit Hilfe zu abstrahierender Robustheitsmodelle und unter Anwendung neuer Robustheitsanalyseverfahren für die Systemebene ermittelt.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Erich Barke

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Anna Krause

Kurzbeschreibung:

Ziel des Projektes ist die Erzeugung von Verhaltensmodellen, die Parameterabweichungen in der Originalschaltung berücksichtigen. Die Parameterabweichungen werden mit Hilfe der affinen Arithmetik dargestellt.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Rochus Nowosielski

Laufzeit:

2009-20111

Kurzbeschreibung:

In diesem Projekt wird der Entwurf von Mixed-Signal-Schaltungen zur Signalverarbeitung unter Hochtemperaturbedingungen erforscht. Dazu werden sowohl geeignete Schaltungstechnologien zur analogen Ansteuerung von Sensoren als auch Architekturen zur digitalen Signalverarbeitung untersucht, die an die Anforderungen von Hochtemperaturtechnologien angepasst sind.

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Leitung:

Dr.-Ing. Markus Olbrich

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Lukas Lee

Laufzeit:

Juli 2014 - Juni 2017

Förderung durch:

Das Projekt ANCONA wird unter dem Förderkennzeichen 16ES021 im Förderprogramm IKT 2020 durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

Kurzbeschreibung:

Als Forschungspartner des EDA-Clusterforschungsprojektes entwickelt das IMS Methoden zur Quantifizierung und Erhöhung der Analog-Coverage. Dabei liegt der Fokus auf der Modellierung von analogen und Mixed-Signal-Schaltungen sowie deren Verifikation und Validierung. In diesem Zusammenhang ist unter Analog-Coverage ein Maß dafür zu verstehen, wie vollständig alle relevanten Betriebsfälle einer Analogschaltung mit welcher Sicherheit verifiziert wurden.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Wirtsch.-Ing. Sebastian Hesselbarth

Kurzbeschreibung:

Bei der Entwicklung von integrierten, programmierbaren Schaltungen rückt zunehmend auch die Optimierung der Verlustleistung und der Temperaturverteilung in den Vordergrund. Diese können bisher aber nur durch sehr zeitaufwendige Simulationen bestimmt werden. Deshalb sollen präzise Modelle zur Bestimmung der Verlustleistung erarbeitet werden und zusammen mit der funtionalen Emulation auf FPGAs abgebildet werden. Durch die Beschleunigung der Verlustleistungsbestimmung und Temperaturverteilung können dann gezielt Optimierungen der Architektur und des Applikationscodes unter Berücksichtigung realer Eingangsdaten vorgenommen werden.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. M. Wielage

Laufzeit:

Oktober 2012 - Dezember 2014

Kurzbeschreibung:

Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die Verarbeitung von FMCW Sensorsignalen. Als erster Schritt ist vorgesehen die analogen Daten bereits an Bord durch eine geeignete Erweiterungskarte zu digitalisieren und zu speichern. Im zweiten Schritt sollen die digitalisierten Daten an Bord prozessiert und damit in ein Luftbild überführt werden.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

J. Hartig, S. Gesper

Laufzeit:

2017-2019

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen des Projekts werden die Algorithmen entwickelt, mögliche Hardwarearchitekturen exploriert, die finale Hardware-Plattform konzipiert und evaluiert, sowie das Gesamtsystem abschließend im Feldversuch getestet.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

F. Cholewa, C. Fahnemann, N. Rother

Laufzeit:

2008-2020

Kurzbeschreibung:

Das Ziel dieses Projektes ist die echtzeitfähige Generierung und Kompression hochauflösender Luftbilder nach dem Prinzip des Synthetic Aperture Radar. Das SAR gehört zu der Klasse der abbildenden Radarsysteme und bietet gegenüber kamerabasierten elektro-optischen Sensoren eine von Witterung und Tageslicht annähernd unabhängige Einsatzfähigkeit. Moderne Sensoren erreichen hierbei Auflösungen von weniger als 10 cm bei Flughöhen von 10 km. Durch den Einsatz moderner FPGAs wird eine schritthaltende Bilddatengenerierung an Bord der Sensorplattform auch bei sehr großen Bilddimensionen ermöglicht.

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Leitung:

PD Dr.-Ing. Dipl.-Phys. Kirsten Weide-Zaage

Laufzeit:

01.02.2015-31.12.2017

Kurzbeschreibung:

Im Zuge der Miniaturisierung moderner integrierter Schaltungen verändert sich die Strahlenhärte der Systeme und Komponenten. Daraus resultierend ist es notwendig, die die Strahlenhärte beeinflussenden Mechanismen im Halbleiter zu bestimmen.

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Leitung:

Dr.-Ing. Markus Olbrich

Bearbeitung:

M. Sc. Artur Quiring

Laufzeit:

Dezember 2010 - November 2013

Förderung durch:

Das Projekt NEEDS wird unter dem Förderkennzeichen 16M3090 im Förderprogramm IKT 2020 durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

Kurzbeschreibung:

Hochintegrierte Elektroniksysteme mit heterogenen Komponenten ermöglichen in vielen Anwendungsfeldern die Einsparung von Ressourcen und Kosten. Um das Potenzial der Elektronik noch vielfältiger zu nutzen, erforscht NEEDS den Entwurf einer neuen Klasse von Elektroniksystemen, welche die Stapelung von ungehäusten Chips mit vielfältigen Funktionen ermöglicht.

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Leitung:

Dr.-Ing. Markus Olbrich

Bearbeitung:

M.Sc. Artur Quiring

Kurzbeschreibung:

Das Forschungsprojekt hat sich als Ziel gesetzt, geeignete Optimierungsverfahren und Datenstrukturen für das 3D-Floorplanning zu entwickeln, bzw. vorhandene Verfahren und Datenstrukturen an das 3D-Floorplanning anzupassen. Weiterhin soll untersucht werden welche Entwurfsziele beim 3D-Floorplanning von Bedeutung sind. Gegebenenfalls sollen neue Entwurfsziele definiert und in das Optimierungsverfahren integriert werden.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Erich Barke

Bearbeitung:

M.Sc. Carolin Katzschke

Laufzeit:

Februar 2011 - April 2014

Förderung durch:

Das Projekt ResCar wird unter dem Förderkennzeichen 16M3195 im Förderprogramm IKT 2020 durch das BMBF gefördert.

Kurzbeschreibung:

Das IMS entwickelt Methoden, die der Verwaltung von domänenübergreifenden Constraints dienen.

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Leitung:

Dr.-Ing. Markus Olbrich

Bearbeitung:

Dipl.-Math. Björn Bredthauer

Kurzbeschreibung:

Werkzeuge zur Erzeugung der Verdrahtung für einen gegebenen Chip haben aufgrund der Komplexität dieses Problems sehr hohe Laufzeiten. Ziel dieses Forschungsprojektes ist die Beschleunigung dieses Vorgangs durch die Ausnutzung hochparalleler Architekturen, insbesondere Graphical Processing Units. Zu diesem Zweck sollen Algorithmen und Datenstrukturen gefunden werden, die eine effiziente Aufteilung des Problems auf eine große Anzahl an Recheneinheiten erlauben.

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Leitung:

PD Dr.-Ing. Dipl.-Phys. K. Weide-Zaage

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Jörg Kludt

Laufzeit:

01.05.2011-30.04.2013

Kurzbeschreibung:

Thermisch-elektrisch-mechanische Simulation, Degradationsmodellierung auf Device-Level

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Leitung:

PD Dr.-Ing. Dipl.-Phys. K. Weide-Zaage

Bearbeitung:

Dipl. -Ing. Aymen Moujbani

Laufzeit:

01.09.2013-31.01.2015

Kurzbeschreibung:

Simulation von elektronischen Bauelementen und Komponenten unter Einfluss von Strahlung

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume, Dipl.-Ing. Jakob Arndt

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Jakob Arndt

Laufzeit:

04.2017 - 03.2020

Förderung durch:

BMBF

Kurzbeschreibung:

In diesem Projekt steht das Systemdesign von Fahrerassistenzsystemen vom Szenrio bis hin zur Architektur im Fokus. Es werden sowohl neuartige selbstlernende und Sensorfusions-Algorithmen, als auch eine innovtive Prozessorarchitektur entwickelt. Darüber hinaus werden Entwicklungsschritte für eingebettete MPSoC-Applikationen, wie Architektur-Mapping und Simulationsmethoden, entwickelt.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Nicolai Behmann, M.Sc.

Laufzeit:

Mai 2017 - April 2020

Förderung durch:

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen des BMWi-geförderten Verbundprojekts ifuse werden Algorithmen und Architekturen zur Fusion von Sensorrohdaten auf niedriger Abstraktionsebene untersucht. Gegenüber bisherigen Fusionsverfahren auf Objektlistenebene ermöglicht die Sensordatenfusion auf Rohdatenebene eine robustere Klassifikation von Objekten und Erfassung des Fahrzeugumfeldes, auch wenn einzelne Sensoren durch Umwelteinflüsse beeinträchtigt sind. Grundlage der Sensordatenfusion auf Rohdatenebene bilden Signale von aktiven und passiven Fahrzeugsensoren (beispielsweise LIDAR, RADAR, Kamera, Ultraschall), welche nach einer minimalen Vorverarbeitung auf ein gemeinsames Koordinatensystem bezogen und in einem Umweltmodell verortet werden.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Jens Schleusner, M.Sc.

Laufzeit:

2017-2019

Kurzbeschreibung:

Die Mobilität der Zukunft basiert wesentlich auf dem hochautomatisierten Fahren und damit auf verlässlichen „Advanced Driver Assistance Systems“ (ADAS). Diese Fahrerassistenzsysteme benötigen eine zuverlässige Erfassung der Umwelt durch die Sensoren der Fahrzeuge, um die erforderliche Verlässlichkeit zu erreichen. Neben Radar- und Lidar-Sensoren verfügen moderne Fahrzeuge über eine Vielzahl von Kameras, die geometrische und semantische Informationen zur Umgebung bereitstellen. Diese verschiedenen Datenströme werden im Anschluss von Datenfusionsalgorithmen auf Fahrzeuginterner Hardware weiterverarbeitet. Zur Berechnung verlässlicher Ergebnisse muss das Gesamtsystem der Signalverarbeitung aus Hardware und Software verlässlich sein. Das Fachgebiet Architekturen und Systeme des IMS wird im Rahmen des Projektes „Mobiler Mensch“ zu diesen Teilaspekten eines Systems zur verlässlichen Datenverarbeitung forschen.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Jens Schleusner, M.Sc.

Laufzeit:

2017-2019

Kurzbeschreibung:

In diesem Projekt werden Signalverarbeitungsalgorithmen für hochauflösende Scheinwerfer entworfen und echtzeitfähig auf verschiedenen Hardwareplattformen implementiert.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Gregor Schewior, Nicolai Behmann

Laufzeit:

Februar 2016 - März 2018

Förderung durch:

Europäische Union, Bundesministerium für Bildung und Forschung

Kurzbeschreibung:

THINGS2DO ist ein von der Europäischen Union und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen der Technologieplattform eniac gefördertes Projekt. Ziel ist die Förderung und Entwicklung der Fully Depleted Silicon On Insulator (FD-SOI) Halbleitertechnologie zur Fertigung energieeffizienter, hochintegrierter Schaltkreise. Die Leistungsfähigkeit der neuen Fertigungstechnologie wird durch in dieser Technologie gefertigte Chips für Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) demonstriert.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Gregor Schewior, Nicolai Behmann

Laufzeit:

September 2015 - Dezember 2016

Förderung durch:

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Kurzbeschreibung:

Das Kooperationsprojekt des Instituts für Mikroelektronische Systeme mit der Fa. Dream Chip Technologies GmbH aus Garbsen wird im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert. Ziel ist die Entwicklung eines Kamerasystems mit integrierten Verfahren zur hochqualitativen Echtzeit-Bewegungsanalyse im Bereich videobasierter Fahrerassistenzsysteme.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Jakob Arndt

Laufzeit:

Februar 2014 - August 2014

Förderung durch:

Siemens AG

Kurzbeschreibung:

Ziel dieses Projektes ist die Konzeptionierung und Implementierung eines echtzeitfähigen multicore-basierten Demonstrators für video-basierte Fahsassistenzalgorithmen. Dabei sollen unterschiedliche Performancemetriken dargestellt werden, um plattformspezifische Rechenleistungs- und Stromverbrauchsparameter zu vergleichen.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Nico Mentzer

Laufzeit:

Mai 2010 - April 2013

Förderung durch:

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Kurzbeschreibung:

In diesem Teilvorhaben des vom BMBF geförderten Projektes "Automatische Situationseinschätzung für ereignisgesteuerte Videoüberwachung (ASEV)" wird eine Hardware-Architektur konzipiert, die die schritthaltende Umsetzung der SIFT (Scale Invariant Feature Transform) Merkmalsextraktion ermöglicht. Die SIFT-Merkmale werden zur robusten Objektidentifikation und -verfolgung in einer ereignisgesteuerten, kamerabasierten Überwachung des äußerst sicherheitskritischen Flughafenvorfeldes genutzt. Mit einem Demonstrator am Projektende ist die Leistungsfähigkeit der Architektur im realen Einsatz gezeigt worden.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Christopher Bartels

Laufzeit:

Juni 2012 - Oktober 2013

Förderung durch:

"Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand" des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie (BMWi)

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen des Projekts wird eine OpenCV-basierte Modulbibliothek für Echtzeit-Fahrerassistenzsysteme auf einer programmierbaren Multiprozessorarchitektur erarbeitet. Das Projekt wird in Kooperation mit der Firma videantis durchgeführt.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Gregor Schewior

Laufzeit:

August 2008 - Juli 2011

Förderung durch:

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Kurzbeschreibung:

Ziel des Teilvorhabens ist es, eine Hardwarearchitektur basierend auf einem Very Long Instruction Word (VLIW) Softcore Microprozessor für den Einsatz zur verbesserten maschinellen Fußgängererkennung zu erarbeiten und zu demonstrieren. Der VLIW Prozessor soll um geeignete Akzeleratoren ergänzt werden, die Teile der Algorithmen durch dedizierte Hardware beschleunigen und die Echtzeitfähigkeit von anspruchsvollen zukünftigen Algorithmen zur Fußgängererkennung zu ermöglichen. Schließlich soll die Architektur auf einem echtzeitfähigen FPGA basierten Demonstrator übertragen und in Betrieb genommen werden.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

Florian Giesemann, Frank Meinl, Nico Mentzer

Laufzeit:

September 2012 - August 2015

Förderung durch:

Europäische Union, Bundesministerium für Bildung und Forschung

Kurzbeschreibung:

DESERVE ist ein von der Europäischen Union und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen der Technologieplattform ARTEMIS gefördertes Projekt. Ziel ist die Förderung und Entwicklung von Fahrassistenzsystemen, sogenannten Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Diese Systeme sollen den Fahrer bei der sicheren Steuerung eines Fahrzeugs unterstützen. Zu diesem Zweck wird die "DESERVE Plattform" entwickelt, die als Grundlage für zukünftige Entwicklungen von Fahrassistenzsystemen in Europa dienen soll.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Julian Hartig

Laufzeit:

Februar 2014 - Februar 2017

Förderung durch:

Hans L. Merkle Stiftung

Kurzbeschreibung:

Umfassende Zuverlässigkeit von modernen Fahrerassistenzsystemen unter beliebigen Verkehrs-, Witterungs- und Lichtbedingungen stellt in der Praxis oft ein Problem dar. Da robustere Algorithmen sehr rechenintensiv sind, geht es in diesem Projekt um die Untersuchung heterogener Hardwarearchitekturen und Evaluierung neuer Mechanismen für komplexe Anwendungen im Bereich kamerabasierter Fahrerassistenz.

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Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. Guillermo Payá Vayá

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. S. Nolting, Dipl.-Ing. L. Gerlach

Laufzeit:

Mai 2016 - Oktober 2017

Kurzbeschreibung:

Die steigende Komplexität von aktuellen Computer-Vision-Algorithmen für das autonome Fahren, wie z.B. Objekterkennung und Klassifizierung mit Hilfe neuronaler Netze, stellt eine Herausforderung für Automobilzulieferer dar. Das Bereitstellen einer schritthaltenden Verarbeitung (Echtzeitfähigkeit), ist selbst mit aktuellen technischen Plattformen speziell unter der Rahmenbedingung eines sehr geringen Leistungsverbrauchs von wenigen Watt schwer zu erreichen. Ziel dieses Projektes ist der Entwurf eines neuen Ansatzes eines applikationsspezifischen Vektorprozessors füreingebettete und FPGA-Plattformen. Durch die modulare Struktur und Konfigurierbarkeit in Verbindung mit einer besonders für die Implementierung von Automotive-Anwendungen geeigneten Abbildungsmethodikund unter Verwendung neuartiger funktionale Mechanismen soll der bekannte Overhead anderer Plattformen (z.B. GPU) behoben werden. Ein FPGA-basierter Prototyp am Ende des Projektes soll die Leistungsfähigkeit des Vektorprozessorkonzepts für eine ausgewählte Anwendung demonstrieren.

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Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

M. Sc. Florian Giesemann

Laufzeit:

November 2011 - April 2013

Förderung durch:

Wege in die Forschung II

Kurzbeschreibung:

In dem TUKUTURI-Projekt wird die VHDL-Beschreibung einer für ASIC-Synthese optimierten soft core Prozessorarchitektur auf FPGAs übertragen und die Eignung spezieller Funktionseinheiten für spezifische Anwendungen hinsichtlich Performanz und Flächenbedarf untersucht.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

B. Bredthauer, C. Spindeldreier

Laufzeit:

Mai 2013 - Juli 2014

Förderung durch:

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Kurzbeschreibung:

Untersuchung und Validierung der Machbarkeit und der erzielbaren Leistung eines neuartigen Field Programmable Gate Array (FPGA).

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Christian Spindeldreier

Laufzeit:

August 2018 - Dezember 2019

Förderung durch:

"Nationales Raumfahrtprogramm" des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)

Kurzbeschreibung:

Das Institut für Mikroelektronische Systeme unterstützt im Rahmen des bilateralen BECCAL-I Projekts von DLR und NASA den Aufbau einer Experimentplatform für atomoptische Experimete an Bord der Internationalen Raumstation (ISS). Dabei werden Plattformen und Algorithmen für die digitale Signalverarbeitung unter Weltraumbedingungen entwickelt und evaluiert.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

M.Sc. Fritz Webering

Laufzeit:

2017-2019

Förderung durch:

„Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)

Kurzbeschreibung:

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines mobilen Diagnose-Systems zur Beurteilung der sensomotorischen Regulationsfähigkeit von Sportlern. Zu diesem Zweck soll ein System entwickelt werden, welches aus mehreren Messmodulen besteht und mit dem ein Sportler bzw. Trainer in der Lage ist, funktionelle Tests schnell und präzise durchzuführen. Dazu sollen die Messmodule je nach gewünschtem Test am und/oder außerhalb des Körpers des Sportlers positioniert werden. Je nach Test kommen unterschiedliche Entscheidungsalgorithmen zur Klassifikation und Auswertung zum Einsatz. Eine hinterlegte Datenbank ermöglicht dem Anwender die Interpretation der Testergebnisse und liefert Kennwerte im Sinne einer Risikoabschätzung für Verletzungen.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

Marc-Nils Wahalla, Dipl.-Ing.

Kurzbeschreibung:

Ein Brain-Computer-Interface (BCI) ist ein System, welches auf Basis von Messungen der Aktivität des Zentralnervensystems Signale zur Ansteuerung eines artifiziellen Systems erzeugt, um beispielsweise bestimmte Aufgaben des menschlichen Handelns zu ersetzen, verbessern oder ergänzen. Moderne BCIs basieren häufig auf der Dekodierung beziehungsweise Interpretation von EEG-Signalen, da entsprechende Systeme sowohl nicht-invasiv als auch kostengünstig verfügbar sind. Diese Sensoren erfassen eine Vielzahl unabhängiger, überlagerter Signale, die eine direkte Verwendung zur Ansteuerung eines digitalen Systems erschweren. Daher sind für jede Anwendung und entsprechende Anwendungsumgebungen speziell entwickelte und angepasste Algorithmen erforderlich. Im Rahmen dieses Projektes werden daher Methoden zur effizienten Echtzeitverarbeitung von EEG-Signalen untersucht. Das Institut für Mikroelektronische Systeme entwickelt hierfür ein Komplettsystem aus dedizierter, konfigurierbarer Hardware in Kombination mit einem speziell für die Verarbeitung von EEG-Signalen angepassten Signalverarbeitungs-Framework.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. habil H. Blume

Bearbeitung:

M.Sc. Tobias Volkmar

Kurzbeschreibung:

In dem kooperativen Industrieprojekt entstehen zusammen mit der Firma Baker Hughes Architekturen für das Einsatzgebiet der Hochtemperatur-Elektronik. Ein besonderer Schwerpunkt ist hierbei die Erforschung von Kommunikations-Algorithmen für dieses Einsatzgebiet.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

M.Sc. Daniel Pfefferkorn

Laufzeit:

September 2013 - August 2016

Förderung durch:

FP7 ‐ ICT ‐ 2013 ‐ 10

Kurzbeschreibung:

Die motorische Rehabilitierung von Schlaganfallpatienten ist ein intensiver und langwieriger Prozess. Der herkömmliche Therapieansatz basiert auf Bewegungstraining in Beisein eines Physiotherapeuten. Eine Remobilisierung wird dabei durch eine große Anzahl von Übungswiederholungen erreicht, was sich in hohem Zeitbedarf und somit hohen Therapiekosten ausdrückt. Innerhalb des Projekts ist es deshalb das Ziel ein mobiles System zu entwickeln, welches dem Patienten akustisches Bewegungsfeedback in Echtzeit zur Verfügung stellt. Dadurch lässt sich das Training autonom, patientenindividuell und deutlich kostengünstiger durchführen.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

M.Sc. Daniel Pfefferkorn

Kurzbeschreibung:

Die zu erwartenden Kommunikationsparameter (Durchsatz, Latenz, Leistungsbedarf) für ein Anwendungsszenario ergeben sich aus der Kombination von Eigenschaften des eingesetzten Standards (IEEE 802.11, BLE, IEEE 802.15.4, ZigBee, etc.) sowie den konkreten Funkausbreitungseigenschaften des zu betrachtenden Gebäudes.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Rochus Nowosielski

Laufzeit:

2009-20111

Kurzbeschreibung:

In diesem Projekt wird der Entwurf von Mixed-Signal-Schaltungen zur Signalverarbeitung unter Hochtemperaturbedingungen erforscht. Dazu werden sowohl geeignete Schaltungstechnologien zur analogen Ansteuerung von Sensoren als auch Architekturen zur digitalen Signalverarbeitung untersucht, die an die Anforderungen von Hochtemperaturtechnologien angepasst sind.

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Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Christian Spindeldreier

Laufzeit:

August 2014 - Dezember 2021

Förderung durch:

"Nationales Raumfahrtprogramm" des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)

Kurzbeschreibung:

Das Institut für Mikroelektronische Systeme unterstützt im Rahmen des QUANTUS IV – MAIUS Verbundprojektes physikalische Experimente im Weltraum. Dabei werden Plattformen und Algorithmen für die digitale Signalverarbeitung unter Weltraumbedingungen entwickelt und evaluiert.

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