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Kapazitätserhöhung bestehender optischer Systeme ermöglicht durch den Einsatz von Multi-Band-Technologien
No full textDie gegenwärtige digitale Gesellschaft, die durch ein kontinuierlich steigendes Wachstum des Datenverkehrs charakterisiert ist, ist in hohem Maße auf das globale Internet angewiesen, das seinerseits von der zugrundeliegenden globalen Glasfaserinfrastruktur abhängt. Die zunehmende Verbreitung von Video-on-Demand-Streaming, virtuellen privaten Netzwerken und Videokonferenzen für berufliche, schulische und soziale Aktivitäten hat zu einem kontinuierlichen Anstieg der Datenraten geführt. Um gleichzeitig einen Anstieg der Kosten aller Endnutzer zu verhindern, ist eine Senkung der Betreiberausgaben erforderlich. In diesem Fall ist die Wiederverwendung bestehender Glasfaserinfrastrukturen unabdingbar, da diese einen signifikanten Kostenfaktor in optischen Übertragungssystemen darstellen. Die Einführung zusätzlicher optischer Wellenlängen (bzw. Frequenzen) durch den Einsatz innovativer Multi-Band-(MB-)Technologien, jenseits der üblichen Wellenlängen im C-Band, wird als kosteneffiziente und mittelfristige Erweiterungsoption innerhalb terrestrischer Systeme angesehen, um eine effiziente und flexible Kapazitätserhöhung bereits bestehender Glasfaserverbindungen zu gewährleisten. Allerdings sind mit dieser Vorgehensweise eine Reihe von Herausforderungen verbunden. Hierzu zählen insbesondere der Zugang zu allen Zwischenverstärkungsstellen und Endgeräten sowie das Nichtvorhandensein von kommerziell verfügbaren MB- Transponder oder maßgeschneiderten Transpondertechnologien für andere Übertragungsbänder. Gegenwärtig stellen bereits existierende optische Modulatoren und kohärente Empfängertechnologien für das C-Band eine ideale und kostengünstige Lösung zur Unterstützung von MB Systemen dar. Dieser Ansatz macht neue Transceiver-Designs für einzelne Bänder überflüssig, während gleichzeitig lange Entwicklungszeiten, erhebliche Kosten und zusätzliche Verzögerungen bei der Einführung von MB-Systemen vermieden werden können. Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Untersuchung der potenziellen Möglichkeiten der Wiederverwendung bereits vorhandener und eingesetzter Modulatoren und kohärenter Empfänger für MB-Anwendungen. Dabei wird gleichzeitig darauf abgezielt, potenzielle Mängel und Leistungseinbußen, wo dies möglich ist, zu beheben.
In der vorliegenden Arbeit wird die Verwendung von Standard C-Band-basierten Modulatoren und Empfängern experimentell analysiert und diese werden auf ihre Verwendbarkeit zur Kapazitätserhöhung in anderen Übertragungsbändern untersucht. Dies wird durch das Bottom-Up-Prinzip realisiert, bei dem zunächst die einzelnen Bausteine charakterisiert werden, um an-schließend ein vollständiges MB-Übertragungssystem mit idealen Komponenten aufzubauen. Die durchgeführten Charakterisierungen umfassen die Wellenlängenabhängigkeit mehrerer kommerziell erhältlicher Designs für Modulatoren und kohärente Empfänger über eine optische Bandbreite von bis zu 25,4 THz. Für den Sender weisen Modulatoren basierend auf Bulk-Lithiumniobat die geringsten wellenlängenabhängigen Verluste auf, was sie zu einem idealen Kandidaten für Forschungen an zukünftigen Systemen macht. Auf der Empfängerseite zeigen diskrete Aufbauten auf Basis von Freistrahl-90° Hybriden und Indiumphosphid basierten Photodioden die beste Leistung über den untersuchten Wellenlängenbereich. Neben den durchgeführten Messungen von Sender und Empfänger wird dem optischen Kanal eine besondere Aufmerksamkeit gewidmet. Zu diesem Zweck werden verschiedene Fasern sowie unterschiedliche auf dotierte Fasern basierende Verstärkertechnologien, für den Einsatz in Systemexperimenten für MB untersucht.
Im Rahmen der Aufrüstung von optischen Metronetzen im C-L-Band werden verschiedene Konzepte validiert, die sowohl die verstärkerlose Übertragung mit kurzer Reichweite als auch die verstärkte Übertragung mit längerer Reichweite umfassen. Um die Erforschung weiterer Bandbreitenerhöhungen zu ermöglichen, wird eine S-Band-Übertragung mit C-Band-Komponenten implementiert, die auf der Verwendung modernster digitaler Signalverarbeitung basiert. Da kommerzielle Übertragungssysteme mit leistungsfähiger Signalverarbeitung ausgestattet sind, können Techniken zur Kompensation von Sender- und Empfängerstörungen in anderen optischen Bändern (außerhalb des spezifizierten Wellenlängenbereichs) eingesetzt und vor ihrem Einsatz getestet werden. In diesem Zusammenhang wird eine Volterra-basierte elektrooptische kohärente Ende zu Ende Systemidentifikation in Verbindung mit einer nichtlinearen Vorverzerrung eingesetzt. Die Leistungsverbesserung dieser Methoden wird für das S-Band bewertet, und auf alle Bänder angewendet.
Innerhalb der abschließenden Systemexperimente erfolgt die Untersuchung der Nutzbarkeit bestehender Transponder in einem vollständigen Multiband-Experiment (d.h. S-C-L-Band) unter Einsatz verschiedener Modulationsformate. Zu diesem Zweck werden die bereits implementierten S Band-Verstärker in Kombination mit C-L-Band-Verstärkern verwendet. Die Charakterisierung der Beeinträchtigungen sowie die Bewertung der Nachteile der Implementierung pro Band stellen weitere Ziele des Experiments dar. Das implementierte Übertragungssystem ist in der Lage, eine optische Bandbreite von 19,1 THz (d.h. 150 nm über einen Wellenlängenbereich von 1460 nm bis 1610 nm) zu unterstützen. Damit werden Übertragungen mit einer Nettodatenrate von bis zu 600 Gb/s pro optischen Kanal mittels eines optisch vorverstärkten Empfängers im unkonventionellen S-Band sowie im C- und L-Band ermöglicht.
Abschließend wird das Potential des zweiten realisierten S-C-L-Band-Systems von 1470 nm bis 1600 nm mit der Übertragung hoher Symbolraten untersucht. Diese Analyse erfolgt auf der Grundlage kommerzieller Hardware mit dem Ziel, die Gesamtzahl der erforderlichen Sender und Empfänger zu reduzieren. Der eingesetzte kohärente Empfänger mit hoher Bandbreite und integrierten differentiellen und linearen SiGe-Transimpedanzverstärkern ermöglicht den Signalempfang bei niedriger optischer Leistung. Die Kombination einer optischen Verstärkung nach dem Modulator und einer elektrischen Verstärkung am Empfänger ermöglicht einen Empfang bei -6 dBm Signal- und +11 dBm LO-Leistung. Dies reduziert die erforderliche optische Verstärkung pro Band und ermöglicht Multiband-Übertragungen mit Symbolraten bis zu 140 GBaud pro Kanal.Today's data-driven society, with its rapid traffic growth, relies heavily on the global digital network, which itself is contingent upon the essential underlying global optical fiber infrastructure. The spread of video-on-demand streaming for entertainment, virtual private networks, and video conferencing for professional, educational, and social activities has resulted in a continued increase in network traffic. In this context, the reduction of network costs is essential to prevent an ever-continuing increase in expenses for end users. This necessitates the reuse of existing fiber infrastructure as they are a valuable asset in optical transmission systems. In order to address the necessity for an efficient and flexible increase in capacity on already deployed optical fiber links, the implementation of additional optical wavelengths (or frequencies) through the application of novel multi-band (MB) technologies is regarded as a cost-effective and medium-term upgrade option within terrestrial systems. However, this approach is not without its own set of challenges, including the necessity of physical access to all intermediate amplification sides and end terminals. At the same time, the commercial unavailability of MB or bespoke per-band transponder technologies must be addressed. In the here and now, C-band based optical modulators (i.e., the transmitter) and existing coherent receiver technologies would constitute an ideal and cost-effective solution to support MB based solutions. This approach would eliminate the need for new per-band transceiver designs, while at the same time preventing long development times, substantial financial investments, and supplementary delays in deployments. Investigating the potential re-use of already existing and deployed C-band modulators and coherent receivers for MB applications, while addressing potential shortcomings and performance penalties where possible, is one of the main objectives of this work.
In this thesis, the reuse of standard C-band based modulators and receivers (Rx), is experimentally analyzed and investigated with respect to their usability for capacity increase in other transmission bands. This is implemented through a bottom-up approach, whereby first the individual building blocks are characterized, and subsequently an end-to-end multi-band transmission system with ideal components is constructed. The characterizations performed include the wavelength dependent performance of several commercially available designs for modulators and coherent receivers over an optical bandwidth of up to 25.4 THz. For the transmitter (Tx), legacy bulk lithium niobate modulators demonstrated the lowest wavelength dependent loss, making them an ideal candidate for the research of future MB transmission systems. On the receiver side, discrete setups based on free space 90° hybrids showed the best performance across the full investigated wavelength range. In addition to the performed transmitter and receiver characterizations, further attention is given to the optical channel in the MB use case, where different optical fibers and different available lumped amplifier technologies are investigated for their use in transmission experiments.
Different transmission concepts (such as short reach unamplified and longer reach amplified links) based on the performance characteristics of the individual components are validated for C-L-band upgrade of optical metro networks. To enable research for further bandwidth increase, an S-band only transmission with commercial C-band components using state-of-the-art digital signal processing (DSP). is implemented. As commercially deployed transmission systems include powerful Tx-DSP as well as Rx-DSP, techniques for the compensation of transmitter- and receiver-based penalties in other optical bands (i.e., outside the specified wavelength range) can be implemented and tested before deployment. In that context, a Volterra-based electro-optical coherent end-to-end system identification is employed in conjunction with a nonlinear digital predistortion. The potential performance enhancement of these methodologies is evaluated for the S-band, and the results are applied to all bands.
A system experiment based on the implemented S-band amplifiers, in combination with C - L-band amplifiers, is used to investigate the usability of existing transponders in a full multi-band (i.e., S-C-L-band) experiment with different modulation formats in order to characterize the per-band limitations and to evaluate the per-band implementation penalties. The implemented transmission system is capable of supporting an optical bandwidth of 19.1 THz (i.e., 150 nm spanning a wavelength range from 1460nm to 1610 nm) enabling transmission with a net data rate of up to 600 Gb/s per channel with an optical pre-amplified receiver in the unconventional S-band, as well as in the C- and L-bands.
Finally, the second realized S-C-L-band capable system investigates the potential of high symbol rate transmission based on commercially deployed hardware, with the final goal of reducing the total number of required transmitters and receivers by supporting symbol rates of up to 140 GBaud from 1470 nm to 1600 nm. The utilized high-bandwidth intradyne coherent receiver with integrated differential and linear SiGe transimpedance amplifiers enables the realization of a low optical power budget (of only -6 dBm signal and +11 dBm LO) through a combination of joint optical pre-amplification after the modulator and electrical post-amplification at the receiver. This reduces the required optical per band amplification and enables multi-band transmission with symbol rates up to 140 GBaud at 16 QAM with only –6 dBm of received signal power
A close look at RMP entry caching and its security implications in SEV-SNP
No full textAMD’s Secure Encrypted Virtualization (SEV) technology is a pivotal component in AMD server processors that boosts cloud computing security. It achieves this by offering transparent memory encryption and managing keys for protecting virtual machines (VMs), independently of the hypervisor’s trustworthiness. The latest iteration, SEV-Secure Nested Paging (SEV-SNP), introduces memory integrity protection through a data structure called the Reverse Map Table (RMP), which maps system physical addresses to guest physical addresses and tracks ownership of physical pages.
The RMP is maintained in a dedicated region in DRAM. As every memory write triggers a check against an RMP entry, caching RMP entries is crucial to alleviating the RMP’s performance impact. However, caching may create new security challenges, as it can introduce new microarchitectural side-channels. In addition, maintaining cache coherence is crucial for the RMP’s security guarantees. However, so far, neither the details of the RMP’s caching behavior nor its security implications have been explored. This paper aims to fill this gap by conducting a systematic study of the RMP’s caching behavior. Through reverse engineering, we identify that the RMP is not only cached in the TLB, but also in the L1D and L2 data cache. Interestingly, this caching depends on the access type on Zen 5. We also uncover the mechanisms by which cache coherence across the TLB is enforced. We find that each update to the RMP table triggers a global TLB flush across all cores. Finally, we present several potential security implications and demonstrate that an attacker can exploit RMP’s caching to leak physical address information. A user process can leak 6 bits of the Physical Frame Number (PFN) of its pages via the L1D cache within 2.5 µs per page, with success rates of 97 % (Zen 4) and 99 % (Zen 3 and Zen 5).TU Berlin, Open-Access-Mittel – 2025BMFTR, 16KISK030, Verbundprojekt: 6G Research and Innovation Cluster (6G-RIC) Offene und sichere 6G-Technologien: Weltmarktchance für Deutschland - 6G-RIC -; Teilvorhaben: Sub-THz Kommunikation, Software-Hardware Co-Design und VirtualisierungBMFTR, 16KIS1843, Verbundprojekt: Agile Lösungen für ProduktionsAutomaten mittels KommunikationsAbsicherung - ALPAKA
Entwicklung CMOS-kompatibler memristiver Bauelemente für eine hybride memristiv-CMOS-MEA-Biosensorplattform
No full textRecent advancements in complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) based microelectrode arrays (MEAs) have enabled simultaneous, high-resolution neural signal recording and stimulation across thousands of channels. However, current systems rely on external computers for signal processing, introducing latency. As the number of recording sites increases, so does the volume of data to be processed, adding further power and bandwidth requirements. To address these challenges, research efforts focus on integrating analog, on-chip neural signal processing using memristive devices. A hybrid platform combining a CMOS MEA with a memristive device array would offer a high potential for realizing on-chip, low-latency, low-power neural signal processing.
This work presents the development of CMOS-compatible memristive devices for seamless integration into the back-end-of-line (BEOL) of a CMOS MEA chip. Two major constraints must be addressed for such integration:
• Thermal budget for BEOL integration: Memristive devices must be fabricated below a thermal budget of 400°C.
• Operating voltage constraints: The CMOS MEA platform is fabricated using a 180 nm technology node, which limits the allowed device operating voltage to a maximum of 3.3 V.
Two types of memristive devices were developed: (1) filamentary electrochemical metallization memory (ECM) devices based on W/SiO2/Cu stacks, and (2) non-filamentary, interfacial/bulk switching-type devices based on amorphous GaOx thin films.
The ECM devices were fabricated using low-temperature, BEOL-compatible processes. W/SiO2/Cu cells with 10 nm SiO2 layers exhibit stable, forming-free switching at low voltages (VSET = 0.47 V, VRESET = -0.06 V) and high ON/OFF (~106) ratios. Transient current measurements show sub-milisecond switching times at voltages larger than 3.3 V. Scaling down the SiO2 thickness (8, 7, and 6 nm) reduces the switching voltages but introduces larger device-to-device and cycle-to-cycle variability and a forming step requirement. The ECM devices exhibit binary switching behavior with limited multi-level conductance control and stochasticity, which together limit their application for analog signal encoding.
To address these limitations, non-filamentary Ti/GaOx/W devices were developed using sub-stoichiometric GaOx films grown by plasma-enhanced atomic layer deposition (PE-ALD) at 250 °C. These devices exhibit area-dependent, self-rectifying switching characteristics. The electrical properties of the GaOx film can be tuned by controlling the oxygen plasma exposure time during deposition, which modulates the oxygen vacancy concentration. Transmission electron microscopy (TEM) analysis revealed the formation of an interfacial TiOx layer critical to the switching. Devices with TiN and Pt bottom electrodes confirm the role of the TiOx interfacial oxide in switching. The Ti/GaOx/W devices exhibit multi-level analog conductance modulation with more than a thousand stable switching cycles and excellent cycle-to-cycle reproducibility. However, their operation voltage (8.0 V) exceeds the 3.3 V CMOS constraint.
To reduce the operation voltage, bilayer stacks consisting of GaOx/HfO2 or GaOx/Al2O3 were introduced. GaOx/HfO2 stack achieves an operation voltage of 3.2 V but suffers from poor endurance ( 104), further reduced operation voltage (2.0 V), stable analog conductance modulation under identical pulse conditions, fast switching (50 µs), and low programming current (~0.02 A/cm²), all within the CMOS constraints. To evaluate neural activity detection, the optimized devices were tested using pre-recorded in-vitro neural signals provided by Naturwissenschaftliches und Medizinisches Institut (NMI) in Tübingen.
Finally, a hybrid memristive device – CMOS MEA emulator was designed and implemented on a custom PCB at the Technical University of Berlin by the group of Prof. Dr. -Ing. Roland Thewes. The chips, consisting of GaOx/Al2O3 memristive device arrays, were fabricated and wire bonded to the CMOS MEA. Preliminary measurements using in-vitro neural cells were conducted together with the project collaborators Alex Ronja Wiemhoefer and Tom Stumpp at NMI. This proof-of-concept platform is intended to validate the functionality and efficiency of on-chip neural signal processing using optimized GaOx/Al2O3 bilayer memristive devices, establishing a foundation for future closed-loop neuromodulation systems.Jüngste Fortschritte bei komplementären Metall-Oxid-Halbleiter-basierten (CMOS) Mikroelektroden-Arrays (MEAs) ermöglichen die gleichzeitige, hochauflösende Aufzeichnung und Stimulation neuronaler Signale über Tausende von Kanälen. Aktuelle Systeme sind jedoch auf externe Computer zur Signalverarbeitung angewiesen, was zu Latenzzeiten führt. Mit steigender Anzahl von Aufzeichnungskanälen wächst auch das zu verarbeitende Datenvolumen, was zusätzliche Anforderungen an Energieverbrauch und Bandbreite stellt. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen konzentriert sich die aktuelle Forschung auf die Integration analoger, chipinterner Signalverarbeitung mit Hilfe memristiver Bauelemente. Eine hybride Plattform, die ein CMOS-MEA mit einem memristiven Bauelemente-Array kombiniert, bietet großes Potenzial zur Realisierung latenzarmer, energieeffizienter, on-chip neuronaler Signalverarbeitung.
Diese Arbeit stellt die Entwicklung CMOS-kompatibler memristiver Bauelemente vor, die sich nahtlos in die Back-End-of-Line (BEOL)-Ebene eines CMOS-MEA-Chips integrieren lassen. Für eine erfolgreiche Integration müssen zwei wesentliche Randbedingungen berücksichtigt werden:
• Thermisches Budget für die BEOL-Integration: Memristive Bauelemente müssen unterhalb eines thermischen Budgets von 400 °C gefertigt werden.
• Betriebsspannungsgrenzen: Die CMOS-MEA-Plattform basiert auf einer 180-nm-Technologieknoten, wodurch die zulässige Betriebsspannung der Bauelemente auf maximal 3.3 V begrenzt ist.
Es wurden zwei Arten memristiver Bauelemente entwickelt: (1) filamentäre elektrochemische Metallisierungszellen (ECM) auf Basis von W/SiO2/Cu-Schichtstapeln und (2) nicht-filamentäre, interfacial/bulk-basierte Schaltelemente auf Basis amorpher GaOx-Dünnschichten.
Die ECM-Bauelemente wurden unter Verwendung eines niedertemperaturbasierten, BEOL-kompatiblen Prozesses hergestellt. W/SiO2/Cu-Zellen mit 10 nm dicken SiO2-Schichten zeigen stabiles, forming-freies Schalten bei niedrigen Spannungen (VSET = 0.47 V, VRESET = – 0.06 V) und hohe ON/OFF-Verhältnisse (~106). Transiente Strommessungen zeigen Schaltzeiten im Sub-Millisekundenbereich bei Spannungen über 3.3 V. Eine Reduktion der SiO2-Dicke (auf 8, 7 und 6 nm) senkt die Schaltspannung, erhöht jedoch die Variabilität zwischen verschiedenen Bauelementen und Zyklen und erfordert einen Formierungsprozess. Die ECM-Bauelemente zeigen binäres Schaltverhalten, was ihre Eignung für analoge Signalverarbeitung aufgrund stochastischer Filamentbildung und begrenzter Leitwertkontrolle einschränkt.
Zur Überwindung dieser Einschränkungen wurden nicht-filamentäre Ti/GaOx/W-Bauelemente entwickelt, bei denen sub-stöchiometrische GaOx-Schichten durch plasmaunterstützte Atomlagenabscheidung (PE-ALD) bei 250 °C abgeschieden wurden. Diese Bauelemente zeigen forming-freies, selbstgleichrichtendes Schaltverhalten. Die elektrischen Eigenschaften der GaOx-Schicht lassen sich durch die Steuerung der Sauerstoffplasmazeit während der Abscheidung anpassen, was die Konzentration von Sauerstoffleerstellen beeinflusst. TEM-Analysen (Transmissionselektronenmikroskopie) zeigen die Bildung einer interfacialen TiOx-Schicht, die entscheidend für den Schaltmechanismus ist. Experimente mit TiN- und Pt-Bottom-Elektroden bestätigen die Rolle der TiOx-Zwischenschicht im Schaltverhalten. Die Ti/GaOx/W-Bauelemente zeigen eine analoge Leitwertmodulation über mehrere Stufen, mit mehr als tausend stabilen Schaltzyklen und ausgezeichneter Reproduzierbarkeit. Ihre Betriebsspannung (8.0 V) überschreitet jedoch die 3.3 V-Grenze der CMOS-Technologie.
Zur Reduktion der Betriebsspannung wurden zweilagige Strukturen eingeführt, bestehend aus GaOx/HfO2 oder GaOx/Al2O3. Während die GaOx/HfO2-Struktur eine Schaltspannung von 3.2 V erreicht, zeigt sie eine geringe Lebensdauer (104 Zyklen), eine weiter reduzierte Schaltspannung (2.0 V), stabile analoge Leitwertmodulation unter identischen Pulsbedingungen, schnelle Schaltzeiten (50 µs) und einen niedrigen Programmierstrom (~0.02 A/cm2) auf – alles innerhalb der CMOS-Grenzen. Zur Bewertung der Eignung für neuronale Aktivitätserkennung wurden die optimierten Bauelemente mit vorab aufgezeichneten in-vitro-Signalen getestet, bereitgestellt vom Naturwissenschaftlichen und Medizinischen Institut (NMI) an der Universät Tübingen.
Abschließend wurden ein hybrider Emulator aus memristiven Bauelementen und CMOS-MEA auf einer Leiterplatte (PCB) realisiert, entwickelt an der Technischen Universität Berlin durch die Arbeitsgruppe von Prof. Dr.-Ing. Roland Thewes. Die Chips, bestehend aus Arrays von GaOx/Al2O3-basierten memristiven Bauelementen, wurden gefertigt und auf das CMOS-MEA gebondet. Erste Messungen an in-vitro neuronalen Zellen wurden gemeinsam mit den Projektpartnern Alex Ronja Wiemhöfer und Tom Stumpp am NMI durchgeführt. Diese Machbarkeitsplattform dient dem Nachweis der Funktionalität und Effizienz einer chipinternen neuronalen Signalverarbeitung mit optimierten GaOx/Al2O3-Memristoren und bildet die Grundlage für zukünftige closed-loop Systeme neuromodulationtechnische Zwecke.DFG, 441918103, Hybride „MEMristor-CMOS Mikroelektroden-Array“ Biosensorik-Plattform (MEMMEA
Integrierbare birationale Abbildungen: geometrische Konstruktion und Gradwachstum
No full textIn this thesis, we study integrable birational systems, which are discrete integrable systems represented by the dynamics of birational maps. Integrability of such systems can be characterized by the degree growth of the birational maps, which is also closely related to the singularity structures of the systems. Therefore, the problem of computing the degree growth is of vital importance in terms of understanding the integrability of birational systems. We devote one part of the thesis to the problem of degree growth, with the focus on studying the degree growth of integrable birational systems by understanding the singularity confinement patterns of the systems.
The remaining parts of the thesis are devoted to geometric constructions of integrable birational systems in dimensions and . By geometric construction we mean that we construct integrable maps using some prescribed geometric data which are preserved by our construction. For example, in dimension , we construct integrable maps by composing involutions defined on pencils of elliptic curves. These maps preserve a pencil of elliptic curves by construction and are therefore integrable.
We generalize the constructions to dimension by considering involutions which are defined on pencils of quadrics. The birational maps constructed in this way can be considered as 3-dimensional generalizations of QRT maps, which coincide with QRT maps on the projective plane when restricted to any nondegenerate quadric. One can further generalize the construction by considering pertubations to 3D QRT maps which preserves the singularity confinement patterns. It turns out that the
maps obtained using this method are actually autonomous versions of discrete Painlev\'e equations, which are usually considered as two-dimensional non-autonomous systems. Following this idea, we are able to construct 3D autonomous discrete Painlev\'e equations from pencils of quadrics.In dieser Arbeit untersuchen wir integrierbare birationale Systeme, d.h. diskrete integrierbare Systeme, die durch die Dynamik von birationalen Abbildungen dargestellt werden. Die Integrierbarkeit solcher Systeme kann durch das Gradwachstum der birationalen Abbildungen charakterisiert werden, das auch eng mit den Singularitätsstrukturen der Systeme zusammenhängt. Daher ist das Problem der Berechnung des Gradwachstums von entscheidender Bedeutung für das Verständnis der Integrabilität von birationalen Systemen. Wir widmen einen Teil der Arbeit dem Problem des Gradwachstums, wobei der Schwerpunkt auf der Untersuchung des Gradwachstums integrierbarer birationaler Systeme liegt, indem wir die Singularitätseinschränkungsmuster der Systeme verstehen.
Die restlichen Teile der Arbeit sind geometrischen Konstruktionen von integrierbaren birationalen Systemen in den Dimensionen und gewidmet. Mit geometrischer Konstruktion meinen wir, dass wir integrable Karten konstruieren, indem wir einige vorgeschriebene geometrische Daten verwenden, die durch unsere Konstruktion erhalten bleiben. Zum Beispiel konstruieren wir in der Dimension integrable Karten, indem wir Evolutionen zusammensetzen, die auf Pencils von elliptischen Kurven definiert sind. Diese Karten bewahren einen Pencil von elliptischen Kurven durch die Konstruktion und sind daher integrierbar.
Wir verallgemeinern die Konstruktionen auf die Dimension , indem wir Involutionen betrachten, die auf Pencils von Quadriken definiert sind. Die auf diese Weise konstruierten birationalen Abbildungen können als dreidimensionale Verallgemeinerungen von QRT-Abbildungen betrachtet werden, die mit QRT-Abbildungen auf der projektiven Ebene übereinstimmen, wenn sie auf eine beliebige nicht-ausgeartete Quadriken beschränkt sind. Man kann die Konstruktion weiter verallgemeinern, indem man Pertubationen zu 3D-QRT- Abbildungen betrachtet, wodurch die Singularitätseinschränkungsmuster erhalten bleiben. Es stellt sich heraus, dass die
Abbildungen, die man mit dieser Methode erhält, eigentlich autonome Versionen der diskreten Painlev\'e-Gleichungen sind, die normalerweise als zweidimensionale nicht-autonome Systeme betrachtet werden. Dieser Idee folgend sind wir in der Lage, 3D autonome diskrete Painlev\'e-Gleichungen aus Pencils von Quadriken zu konstruieren.DFG, 195170736, TRR 109: Diskretisierung in Geometrie und Dynami
Effective Floquet Lindblad generators from spectral unwinding
No full textA mathematical description of the reduced dynamics of an open quantum system can often be given in terms of a completely positive and trace-preserving map, also known as a quantum channel. In a seminal work by Wolf et al. [Phys. Rev. Lett. 101, 150402 (2008)], it was shown that deciding whether a given quantum channel was generated from an underlying effective Markovian dynamics, with time-independent generator of Lindblad form, is generally an NP-hard problem. The difficulty is related to the fact that one has to search through all possible branches of the operator logarithm of the map in order to identify if any of the resulting effective generators is of Lindblad form. In this work we show that in cases where one has access to the full reduced dynamics at all previous times (the dynamical map) one can significantly facilitate the search for an effective generator by making use of Floquet theory. By performing a spectral unwinding such that the effective micromotion is minimized, the effective Floquet generator is often an excellent candidate for an effective generator of Lindblad form. This significantly reduces the complexity of the search for an effective Lindbladian in many (though not all) cases. Our results are relevant for engineering Floquet Lindbladians in complex many-body systems.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 2025DFG, 521530974, FOR 5688: Driven-dissipative many-body systems of ultracold atom
Expanding conceptual histories: using contextualized word embeddings for the history and philosophy of the virtual particle concept
No full textThis paper explores the potential of large language models (LLMs), particularly through the use of contextualized word embeddings, to trace the evolution of scientific concepts. It thus aims to extend the potential of LLMs, currently transforming much of humanities research, to the specialized field of history and philosophy of science (HPS). Using the concept of the virtual particle—a fundamental idea in understanding elementary particle interactions—as a case study, we domain-adapted a pretrained BERT model on nearly a century of Physical Review publications. By employing semantic change de tection techniques, we examined shifts in the meaning and usage of the term “virtual”. Our analysis reveals that the dominant meaning of “virtual” stabilized after the 1950s, aligning with the formaliza tion of the virtual particle concept, while the polysemy of “virtual” continued to grow. Augmenting these findings with dependency parsing and qualitative analysis, we identify pivotal historical transitions in the term’s usage. In a broader methodological discussion, we address challenges such as the complex relationship between words and concepts, the influence of historical and linguistic biases in datasets, and the exclusion of mathematical formulas from text-based approaches.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 2025DFG, 234743567, FOR 2063: The Epistemology of the Large Hadron ColliderEC/HE/101044932/EU/Network epistemology in practice/NEP
Elucidation of the laser beam energy attenuation by the vapor plume formation during high-power laser beam welding
No full textIn high-power laser beam welding, a common phenomenon is the formation of a keyhole caused by the rapid evaporation of the material. Under atmospheric pressure, this evaporation generates a vapor plume that interacts with the laser beam, leading to energy attenuation and scattering of the laser radiation along its path. These interactions affect the stability of the process and the overall weld quality. This study investigates the influence of the vapor plume on the weld pool and keyhole dynamics during high-power laser beam welding of AlMg3 aluminum alloy through experimental and numerical approaches. The primary goal is to identify key vapor plume characteristics, particularly its length fluctuations, and to improve the accuracy of the numerical models. To achieve this, an algorithm was developed for the automated measurement of the vapor plume length using high-speed imaging and advanced data processing techniques. The measured plume length is then used to estimate additional vapor heating and laser energy attenuation using the Beer–Lambert law. A refined numerical CFD model, incorporating 3D transient heat transfer, fluid flow, and ray tracing, was developed to evaluate the vapor plume's impact. Results show that already the time-averaged plume length effectively captures its transient influence and aligns well with experimental weld seam geometries. Additionally, energy scattering and absorption caused by the vapor plume led to a wider weld pool at the top surface. The study also shows an increased percentage of keyhole collapses due to the reduced laser power absorption at the keyhole bottom, further highlighting the importance of accurately modeling vapor plume effects.DFG, 466939224, Multiphysikalische Simulation des Einflusses eines zusätzlichen Magnetfeldes auf die Bildung von Prozessporen beim HochleistungslaserstrahlschweißenDFG, 506270597, Entwicklung eines physikbasierten Machine Learning - Frameworks zur Vorhersage der Bildung prozessbedingter Porosität und der Optimierung der Schweißparameter beim HochleistungslaserstrahlschweißenDFG, 547924277, Multiphysikalische Simulation der Unterdrückung der wasserstoffinduzierten Porosität beim Hochleistungslaserstrahlschweißen mittels eines oszillierenden Magnetfeld
The intricate nonribosomal assembly of a potent antifungal lipopeptide from the Burkholderia cepacia complex
No full textThe Burkholderia cepacia complex (BCC) is a group of Gram-negative bacteria known for their pathogenicity to patients suffering from cystic fibrosis (CF). The BCC-belonging strain B. pyrrocinia BC11 (formerly B. cepacia BC11) produces AFC-BC11, a compound with strong activity against phytopathogenic fungi. In this contribution, we report on the unprecedented N-acyl-tetrapeptide structure and antifungal potency of this natural product. We further provide insights into central steps of its biosynthesis mediated by a nonclassical nonribosomal peptide synthesis machinery lacking condensation domains. With the involvement of a sole acyl/peptidyl carrier protein AfcK, an acyltransferase AfcL and coenzyme A, the growing acyl-peptide chain is shuffled between different thioester carriers during the intricate biosynthetic assembly. The knowledge of the AFC-BC11 structure may contribute to the development of antifungals against phytopathogens and, with the afc gene cluster being conserved in various Burkholderia strains, possibly to an understanding of the human pathogenesis of the BCC.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 2025DFG, 392923329, GRK 2473: Bioactive Peptides – Innovative Aspects of Synthesis and Biosynthesi
Analysis of cyclohexa-1,4-dienes with an asymmetrically substituted, 3° carbon atom as chiral dihydrogen surrogates in reagent-controlled transfer hydrogenation of alkenes
No full textBuilding on a reagent-controlled, trityl-cation-initiated enantioselective transfer hydrogenation of alkenes recently developed by us, a broad set of chiral cyclohexa-1,4-diene-based dihydrogen surrogates was synthesized and applied to the reduction of 1,1-disubstituted alkenes. The expanded structural diversity allowed for a more refined investigation of the structure-selectivity relationship. The experimental results are in agreement with earlier computational predictions and highlight the role of steric factors proximal (gray circle) and distal (black circle) to the stereocenter in governing the efficiency of transfer hydrogenation.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 202
Agentenbasierte Regelung und ML-gestützte Optimierungsverfahren für Kommunikationsnetze in intelligenten Verkehrssystemen
No full textDriven by a wealth of theoretical and practical knowledge, the adoption of Artificial Intelligence (AI) in wireless networks is soaring. 5G and Beyond 5G (B5G) communications are expected to rely heavily on data- and experience-driven optimization procedures that employ various Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) and Reinforcement Learning (RL) algorithms. Enabled by pervasive data processing and transmission technologies, Intelligent Transportation System (ITS) is getting increasing attention for the future of smart mobility as one of the main pillars of the B5G era for enabling advanced mobile applications while providing social as well as economic benefits. ITS, by design, encompasses vehicular domain and a palette of networked infrastructural elements, namely BSs, Mobile Edge Computing (MEC) servers and Road-Side Units (RSUs), for accomplishing Device-to-Device (D2D) communications. To satisfy multi-dimensional Quality-of-Service (QoS) demands of diverse applications, such as enhanced Mobile BroadBand (eMBB) and Ultra-Reliable and Low-Latency Communications (URLLC), ITS Radio Access Network (RAN) utilizes Vehicle-to-Everything (V2X) links based on high bandwidth necessity or strict latency requirements. Our central objective in this thesis is to pioneer advanced methodologies to enhance ITS networks and communications, employing agent-based stochastic control mechanisms and machine learning driven optimizations for the future urban transportation applications. To apply data-driven performance optimization in the ITS environment, we adopt a holistic approach and propose solutions to enhance various aspects of the ITS domain. These include supervised & unsupervised ML-based end-to-end (E2E) ITS traffic reliability solutions, such as anomaly detection in ITS communication traffic; agent-guided predictive storage optimization technique in ITS edge-cloud networks, such as centralized management for data caching in ITS edge networks; and agent-based ITS RAN resource management mechanisms, such as spectrum allocation and network slicing application optimizations.
For the supervised & unsupervised ML-based E2E ITS traffic reliability, we focus on anomaly detection which is imperative for urban ITS applications to alleviate vulnerabilities that may cause accidents and fatal casualties. Previously proposed anomaly detection methods mostly require prior knowledge and domain specific procedures. Therefore, we have proposed supervised and unsupervised generic anomaly detection methods. We have prepared training and testing datasets using real-world sensory measurements obtained from the BeIntelli smart mobility platform of TU Berlin for the performance evaluation of our proposed ML-based E2E ITS traffic reliability solutions.
As the unsupervised ML framework, we put forward Competitive Learning based Anomaly Detection (CLAD) as an E2E approach for anomaly detection using Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) forecasting model, data imaging and Centroid Neural Networks (CentNNs). Our contributions for ML-based unsupervised ITS traffic reliability can be summarized as: 1) higher accuracy and precision achievement during anomaly detection compared to other approaches when multiple degrees of anomalies are considered; 2) a positive correlation discovery with the proposed CLAD approach between the accuracy of anomaly detection and the number of neurons involved in the computation. As the supervised ML based approach for E2E anomaly detection in ITS data traffic, we propose Graph Neural Network based Anomaly Detection (GNN-AD) framework for achieving reliability in multi-dimensional data streams. Leveraging unsupervised and supervised machine learning algorithms, namely BiDirectional Generative Adversarial Network (BiGAN), affinity propagation and Graph Convolutional Network (GCN), we semantically model the complex distributions of ITS data streams and perform anomaly detection utilizing graph representations. Our contributions for ML and DL based supervised ITS traffic optimization can be stated as: 1) stable performance and a higher anomaly detection accuracy compared to other approaches is achieved with GNN-AD providing better reliability for ITS data streams; 2) a greater Area Under Curve (AUC) value is obtained in the Receiver Operating Characteristics (ROC) space while achieving mostly higher True Positive Rate (TPR) value.
Agent-guided predictive storage optimization in ITS edge-cloud networks has been addressed for next-generation Machine-Type Communications (MTC) to alleviate the shortcomings of Cloud Computing (CC) infrastructures in terms of service delays and network loads. For that purpose, we have tackled the optimal data caching problem in geographically distributed ITS edge networks and proposed the Online Monte CArlo planning based data caching (OMCA) scheme. Considering multi-dimensional QoS requirements in the ITS vehicular environment, OMCA uses Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm with subgoal based temporal abstractions for automatically discovering and optimizing data caching actions. We compared the performance of OMCA with MCTS, Deep Q-Learning (DQL) and recency based cache management algorithms. Simulation results of data caching techniques have been obtained using the numerical computation library TensorFlow and open-source neural-network library Keras using cloud and edge computing resources of the BeIntelli smart mobility platform. Our contributions regarding agent-based control for optimizing storage allocation in ITS edge-cloud networks can be listed as follows: 1) subgoal based online planning is achieved that resulted in better utilization of cache resources and higher cache hit ratios when more resources are available and fewer nodes are involved in the cache policy computation; 2) OMCA and MCTS convergence is observed as the available cache space decreases due to a lack of resource availability based on the long-term caching policy computation with temporal abstractions.
RAN slicing is emerging as the de facto spectrum resource allocation method to satisfy diverse QoS requirements in 5G vehicular networks. Single- and multi-policy ITS RAN source management methods have been proposed for optimal policy-based bandwidth utilization, energy-efficient Radio Resource Block (RRB) allocation and multi-policy spectrum utilization purposes. Performance evaluation for single and multiple MS agents have been obtained using python based ITS simulations considering dynamic vehicular eMBB and URLLC slice requests, mobility characteristics, Access Point (AP) availability and diverse V2X traffic.
First, we tackle the agent-based RAN slicing optimization problem in 5G V2X communications and present h-DQN based Soft Slicing (HSS) method for model-free opportunistic slice management. HSS consists of a multi-controller learning framework where a high-level meta-controller takes state input for determining a subgoal and a low-level controller decides on the action based on the given subgoal and the state. We compared the performance of HSS with slotted-aloha and traditional model-free and model-based RL algorithms using numerical computation library TensorFlow, open-source neural-network library Keras and numeric computing environment MATLAB. Second, for optimized RAN resource management with agent-based control, we also propose Lazy Skip Markov Decision Process (LS-MDP) formulation for spectrum agents to individually perform fine and coarse stochastic control in an energy-efficient manner depending on performance requirements incorporating varying levels of laziness. Furthermore, we employ LS-MDP based policies in a multi-policy setting and utilize hybrid QoS reward per energy consumption (HQEC) as our performance metric to propose the LazyRAN framework as an energy-efficient RRB allocation approach for multi-policy RAN slicing in B5G ITS edge networks. For the performance evaluation, python based ITS simulation has been performed employing sklearn ML library. Our contributions regarding agent-based control for ITS RAN spectrum management can be listed as: 1) Pursuing task-decomposition based subgoal policies using hierarchical HSS architecture resulted in better utilization of bandwidth resources with increased stability and sample-efficiency; 2) LS-MDP based Q-learning as a fixed spectrum allocation policy had a superior performance in terms HQEC compared to traditional Q-learning based spectrum allocation methods; 3) RRB management with LS-MDP based problem formulation shown to consume overall less energy for computation of resource distribution as well as frequency allocation; 4) dynamic policy utilization with LazyRAN framework that uses multi-policy LS-MDP variations demonstrated greater HQEC accumulation while minimizing energy consumption and maximizing overall network throughput.Angetrieben durch umfangreiches theoretisches und praktisches Wissen nimmt die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in drahtlosen Netzwerken stark zu. Für 5G und Beyond 5G (B5G) Kommunikation wird erwartet, dass sie stark auf daten- und erfahrungsbasierte Optimierungsverfahren angewiesen sein werden, die verschiedene maschinelle Lernalgorithmen (ML), Deep Learning (DL) und Reinforcement Learning (RL) verwenden. Durch allgegenwärtige Datenverarbeitungs- und Übertragungstechnologien ermöglicht, erhält das Intelligente Verkehrssystem (ITS) zunehmend Aufmerksamkeit als ein zentrales Element für die Zukunft intelligenter Mobilität im B5G-Zeitalter, da es fortschrittliche mobile Anwendungen ermöglicht und zugleich soziale sowie wirtschaftliche Vorteile bietet. ITS umfasst von Natur aus den Fahrzeugbereich und eine Palette vernetzter Infrastrukturelemente, nämlich Basisstationen, Mobile Edge Computing (MEC)-Server und Straßenstationen (RSUs), um Geräte-zu-Geräte (D2D)-Kommunikation zu ermöglichen. Um den multidimensionalen Qualitätsanforderungen (QoS) verschiedener Anwendungen gerecht zu werden, wie z. B. Enhanced Mobile Broadband (eMBB) und Ultra-Reliable and Low-Latency Communications (URLLC), nutzt das ITS-Funkzugangsnetz (RAN) Vehicle-to-Everything (V2X)-Verbindungen, die auf hohe Bandbreitenanforderungen oder strikte Latenzanforderungen ausgelegt sind. Unser Hauptziel in dieser Dissertation ist es, fortschrittliche Methoden zur Verbesserung von ITS-Netzwerken und -Kommunikation zu entwickeln, wobei agentenbasierte stochastische Steuerungsmechanismen und maschinelles Lernen zur Optimierung für zukünftige städtische Verkehrsanwendungen verwendet werden. Für die anwendungsorientierte Leistungsoptimierung im ITS-Umfeld verfolgen wir einen ganzheitlichen Ansatz und schlagen Lösungen zur Verbesserung verschiedener Aspekte des ITS-Bereichs vor. Dazu gehören überwachte und unüberwachte ML-basierte End-to-End- (E2E) ITS-Verkehrszuverlässigkeitslösungen, wie z. B. die Anomalieerkennung im ITS-Kommunikationsverkehr; agentengeführte prädiktive Speicheroptimierungstechniken in ITS-Edge-Cloud-Netzwerken, wie z. B. zentralisiertes Management für das Zwischenspeichern von Daten in ITS-Edge-Netzwerken; und agentenbasierte ITS-RAN-Ressourcenmanagementmechanismen, wie z. B. Spektrumsallokation und Netzwerk-Slicing-Anwendungsoptimierungen.
Für die überwachte und unüberwachte ML-basierte E2E ITS-Verkehrszuverlässigkeit konzentrieren wir uns auf die Anomalieerkennung, die für städtische ITS-Anwendungen unerlässlich ist, um Schwachstellen zu mindern, die Unfälle und schwere Verletzungen verursachen können. Bisher vorgeschlagene Methoden zur Anomalieerkennung erfordern meist Vorkenntnisse und domänenspezifische Verfahren. Daher haben wir generische, überwachungs- und nicht überwachungsbasierte Methoden zur Anomalieerkennung vorgeschlagen. Wir haben Trainings- und Testdatensätze erstellt, die auf realen Sensor-Messungen des BeIntelli-Intelligent-Mobility-Systems der TU Berlin basieren, um die Leistung unserer vorgeschlagenen ML-basierten E2E ITS-Verkehrszuverlässigkeitslösungen zu bewerten.
Als unüberwachtes ML-Framework haben wir den Wettbewerbslern-basierten Ansatz zur Anomalieerkennung (CLAD) als E2E-Ansatz für die Anomalieerkennung unter Verwendung des Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA)-Prognosemodells, der Datenimaging-Technik und Centroid Neural Networks (CentNNs) vorgeschlagen. Unsere Beiträge zur ML-basierten unüberwachten ITS-Verkehrszuverlässigkeit lassen sich wie folgt zusammenfassen: 1) höhere Genauigkeit und Präzision bei der Anomalieerkennung im Vergleich zu anderen Ansätzen, wenn mehrere Anomaliegrade berücksichtigt werden; 2) positive Korrelation mit dem vorgeschlagenen CLAD-Ansatz zwischen der Genauigkeit der Anomalieerkennung und der Anzahl der am Rechenprozess beteiligten Neuronen. Als überwachten ML-basierten Ansatz zur E2E-Anomalieerkennung im ITS-Datenverkehr haben wir das Graph Neural Network-basierte Anomalieerkennungs-Framework (GNN-AD) vorgeschlagen, um Zuverlässigkeit in multidimensionalen Datenströmen zu erreichen. Mit Hilfe unüberwachter und überwachter maschineller Lernalgorithmen, wie dem BiDirectional Generative Adversarial Network (BiGAN), Affinitätsverbreitung und Graph Convolutional Network (GCN), modellieren wir die komplexen Verteilungen von ITS-Datenströmen semantisch und führen die Anomalieerkennung unter Verwendung von Graph-Darstellungen durch. Unsere Beiträge zur ML- und DL-basierten überwachten ITS-Verkehrsoptimierung lassen sich wie folgt zusammenfassen: 1) stabile Leistung und eine höhere Anomalieerkennungsgenauigkeit im Vergleich zu anderen Ansätzen durch GNN-AD, wodurch eine höhere Zuverlässigkeit für ITS-Datenströme erreicht wird; 2) ein größerer Wert unter der Kurve (AUC) im Receiver Operating Characteristics (ROC)-Raum bei größtenteils höheren True Positive Rate (TPR)-Werten.
Die agentengeleitete prädiktive Speicheroptimierung in ITS-Edge-Cloud-Netzwerken wurde für Kommunikationsanwendungen des nächsten Typs zur Maschinen-zu-Maschinen-Kommunikation (MTC) entwickelt, um die Mängel der Cloud-Computing-Infrastruktur (CC) in Bezug auf Dienstverzögerungen und Netzwerkbelastungen zu lindern. Zu diesem Zweck haben wir das optimale Daten-Caching-Problem in geografisch verteilten ITS-Edge-Netzwerken angegangen und das Online-Monte-Carlo-Planungsbasierte Daten-Caching (OMCA)-Schema vorgeschlagen. Unter Berücksichtigung der multidimensionalen QoS-Anforderungen im ITS-Fahrzeugumfeld verwendet OMCA den Monte Carlo Tree Search (MCTS)-Algorithmus mit subzielbasierten temporalen Abstraktionen zur automatischen Entdeckung und Optimierung von Daten-Caching-Aktionen. Die Leistung von OMCA wurde mit MCTS-, Deep Q-Learning (DQL)- und zeitbasierten Cache-Management-Algorithmen verglichen. Die Simulationsergebnisse der Daten-Caching-Techniken wurden unter Verwendung der numerischen Bibliothek TensorFlow und der Open-Source-Neuronalen-Netzwerk-Bibliothek Keras unter Verwendung von Cloud- und Edge-Computing-Ressourcen der BeIntelli-Plattform für intelligente Mobilität erhalten. Unsere Beiträge zur agentenbasierten Steuerung zur Optimierung der Speicherzuweisung in ITS-Edge-Cloud-Netzwerken lassen sich wie folgt zusammenfassen: 1) es wurde eine subzielbasierte Online-Planung erreicht, die eine bessere Ressourcennutzung und höhere Cache-Trefferquoten zur Folge hatte, wenn mehr Ressourcen verfügbar und weniger Knoten an der Cache-Richtlinienberechnung beteiligt waren; 2) OMCA- und MCTS-Konvergenz wurde beobachtet, wenn der verfügbare Cache-Speicherplatz aufgrund der fehlenden Ressourcenverfügbarkeit auf der Grundlage der Langfrist-Caching-Politikberechnung mit temporalen Abstraktionen abnimmt.
RAN-Slicing entwickelt sich als De-facto-Spektrumressourcenzuweisungsmethode, um die vielfältigen QoS-Anforderungen in 5G-Fahrzeugnetzwerken zu erfüllen. Einzel- und Mehrfachrichtlinien-ITS-RAN-Quellenverwaltungsmethoden wurden für eine optimale richtlinienbasierte Bandbreitennutzung, energieeffiziente Zuweisung von Funkressourcenblöcken (RRB) und spektrale Mehrfachrichtliniennutzung vorgeschlagen. Die Leistung von einzelnen und mehreren MS-Agenten wurde durch Python-basierte ITS-Simulationen bewertet, wobei dynamische Fahrzeuganforderungen für eMBB- und URLLC-Slices, Mobilitätseigenschaften, Verfügbarkeit von Zugangspunkten (AP) und verschiedene V2X-Verkehrsarten berücksichtigt wurden.
Erstens haben wir das agentenbasierte RAN-Slicing-Optimierungsproblem in der 5G-V2X-Kommunikation angegangen und die h-DQN-basierte Soft-Slicing (HSS)-Methode für modellfreies opportunistisches Slicing-Management vorgestellt. HSS besteht aus einem mehrstufigen Lernrahmenwerk, bei dem ein Meta-Controller auf höherer Ebene Zustandsinformationen für die Bestimmung eines Subziels erhält und ein Low-Level-Controller auf Grundlage des vorgegebenen Subziels und des Zustands die Aktion entscheidet. Wir haben die Leistung von HSS mit Slotted-Aloha und traditionellen modellfreien und modellbasierten RL-Algorithmen verglichen, indem wir die numerische Berechnungsbibliothek TensorFlow, die Open-Source-Neuronale-Netzwerk-Bibliothek Keras und die numerische Rechenumgebung MATLAB verwendet haben. Zweitens haben wir für das optimierte RAN-Ressourcenmanagement mit agentenbasierter Steuerung auch die Lazy-Skip-Markov-Entscheidungsprozess (LS-MDP)-Formulierung für Spektrumagenten vorgeschlagen, um in Abhängigkeit von den Leistungsanforderungen individuell feine und grobe stochastische Steuerungen energieeffizient auszuführen, wobei unterschiedliche Stufen der Faulheit berücksichtigt werden. Darüber hinaus verwenden wir LS-MDP-basierte Richtlinien in einem Multi-Policy-Setting und nutzen hybridisierte QoS-Belohnungen pro Energieverbrauch (HQEC) als Leistungsmetrik, um das LazyRAN-Framework als energieeffiziente RRB-Zuweisungsmethode für Multi-Policy-RAN-Slicing in B5G-ITS-Edge-Netzwerken vorzuschlagen. Für die Leistungsbewertung wurde eine Python-basierte ITS-Simulation durchgeführt, die die sklearn ML-Bibliothek verwendet. Unsere Beiträge zur agentenbasierten Steuerung für das ITS-RAN-Spektrum-Management lassen sich wie folgt zusammenfassen: 1) Die verfolgten aufgabenbasierten Subziel-Richtlinien mithilfe der hierarchischen HSS-Architektur führten zu einer besseren Nutzung der Bandbreitenressourcen mit erhöhter Stabilität und Effizienz; 2) LS-MDP-basierte Q-Learning-Strategie als festes Spektrumzuweisungsprinzip erzielte eine überlegene Leistung in Bezug auf HQEC im Vergleich zu traditionellen Q-Learning-basierten Spektrumzuweisungsmethoden; 3) das RRB-Management mit LS-MDP-basierten Problemstellungen zeigte insgesamt einen geringeren Energieverbrauch für die Berechnung der Ressourcenverteilung sowie der Frequenzzuweisung; 4) dynamische Richtliniennutzung mit dem LazyRAN-Framework, das Multi-Policy-LS-MDP-Variationen verwendet, demonstrierte eine höhere HQEC-Summe bei gleichzeitiger Minimierung des Energieverbrauchs und Maximierung des gesamten Netzwerkdurchsatzes.EC/H2020/825496/EU/5G for cooperative & connected automated MOBIlity on X-border corridors/5G-MOBI