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We consider the local group of agents for exchanging the time-series data value and computing the approximation of the mean value of all agents. An agent represented by a node knows all local neighbor nodes in the same group. The node has the contact information of other nodes in other groups. The nodes interact with each other in synchronous rounds to exchange the updated time-series data value using the random call communication model. The amount of data exchanged between agent-based sensors in the local group network affects the accuracy of the aggregation function results. At each time step, the agent-based sensor can update the input data value and send the updated data value to the group head node. The group head node sends the updated data value to all group members in the same group. Grouping nodes in peer-to-peer networks show an improvement in Mean Squared Error (MSE).
The interaction between agents in multiagent-based control systems requires peer to peer communication between agents avoiding central control. The sensor nodes represent agents and produce measurement data every time step. The nodes exchange time series data by using the peer to peer network in order to calculate an aggregation function for solving a problem cooperatively. We investigate the aggregation process of averaging data for time series data of nodes in a peer to peer network by using the grouping algorithm of Cichon et al. 2018. Nodes communicate whether data is new and map data values according to their sizes into a histogram. This map message consists of the subintervals and vectors for estimating the node joining and leaving the subinterval. At each time step, the nodes communicate with each other in synchronous rounds to exchange map messages until the network converges to a common map message. The node calculates the average value of time series data produced by all nodes in the network by using the histogram algorithm. The relative error for comparing the output of averaging time series data, and the ground truth of the average value in the network will decrease as the size of the network increases. We perform simulations which show that the approximate histograms method provides a reasonable approximation of time series data.
Computing Aggregates on Autonomous, Self-organizing Multi-Agent System: Application "Smart Grid"
(2017)
Decentralized data aggregation plays an important role in estimating the state of the smart grid, allowing the determination of meaningful system-wide measures (such as the current power generation, consumption, etc.) to balance the power in the grid environment. Data aggregation is often practicable if the aggregation is performed effectively. However, many existing approaches are lacking in terms of fault-tolerance. We present an approach to construct a robust self-organizing overlay by exploiting the heterogeneous characteristics of the nodes and interlinking the most reliable nodes to form an stable unstructured overlay. The network structure can recover from random state perturbations in finite time and tolerates substantial message loss. Our approach is inspired from biological and sociological self-organizing mechanisms.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals, welches die empfangenen I/Q-Datenpunkte zuerst für jedes Modulationsformat mittels eines Clustering-Verfahrens ausgewertet, wobei nach Durchführung des Clustering-Verfahrens für jedes der Modulationsformate jeweils alle I/Q-Datenpunkte jeweils einem ermittelten Cluster-Schwerpunkt zugeordnet sind. Danach wird für jedes Modulationsformat jeweils der Wert einer Nutzenfunktion bestimmt, welche einen umso höheren (niedrigeren) Wert annimmt, je besser die einem Cluster-Schwerpunkt zugeordneten I/Q-Datenpunkte durch den Cluster-Schwerpunkt abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Custer-Schwerpunkte von dem zugeordneten Konstellationspunkt sind. Es wird dann dasjenige Modulationsformat als das für das digital modulierte Signal zutreffende Modulationsformat angenommen, für welche die Nutzenfunktion den höchsten (niedrigsten) Wert annimmt.
The invention concerns a method for spectrum monitoring a given frequency band, in which the spectral power density (S(f)) within the given frequency band is determined for all noise and signal components in the frequency band and, in order to detect the presence of one or more signals within the given frequency band, it is evaluated whether the spectral power density (S(f)) exceeds a threshold value (&lgr;). According to the invention, the threshold value (&lgr;) is calculated in accordance with an estimation of a distribution density (hR(S)) for the noise component of the spectral power density (S(f)) within the given frequency band and in accordance with a predefined value for the false-alarm probability (Pfa).
We propose secure multi-party computation techniques for the distributed computation of the average using a privacy-preserving extension of gossip algorithms. While recently there has been mainly research on the side of gossip algorithms (GA) for data aggregation itself, to the best of our knowledge, the aforementioned research line does not take into consideration the privacy of the entities involved. More concretely, it is our objective to not reveal a node's private input value to any other node in the network, while still computing the average in a fully-decentralized fashion. Not revealing in our setting means that an attacker gains only minor advantage when guessing a node's private input value. We precisely quantify an attacker's advantage when guessing - as a mean for the level of data privacy leakage of a node's contribution. Our results show that by perturbing the input values of each participating node with pseudo-random noise with appropriate statistical properties (i) only a minor and configurable leakage of private information is revealed, by at the same time (ii) providing a good average approximation at each node. Our approach can be applied to a decentralized prosumer market, in which participants act as energy consumers or producers or both, referred to as prosumers.
Der Studienbeginn wird an der Hochschule Offenburg durch Vorbereitungskurse, sogenannte Brückenkurse, unterstützt. Wir stellen vorläufige Ergebnisse beim Einsatz von Smartphones und Tablets im Rahmen des Physik-Brückenkurses vor, bei dem die Studenten Hilfen zum selbständigen Üben durch eine App erhalten. Durch die Überarbeitung des Kurses und den Einsatz der App konnte der Teilnehmerschwund verringert werden. Die Evaluationsergebnisse bestätigen eine hohe Akzeptanz der Neuerungen seitens der Studierenden. Erste Auswertungen von Ein- und Ausgangstests deuten darauf hin, dass durch den Brückenkurs eine Angleichung der Vorkenntnisse der Studienanfänger erreicht wird, da Teilnehmer mit geringeren Vorkenntnissen tendenziell einen größeren Lernfortschritt erreichen. Durch unterschiedliche Schwierigkeitsstufen und selbstregulierte Übungsphasen in individuellem Tempo können aber auch die Erfordernisse der stärkeren Teilnehmer angemessen berücksichtigt werden.
Smartphones Welcome! Preparatory Course in Mathematics using the Mobile App MassMatics. Case Study
(2015)
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Spektrum-Monitoring eines vorgegebenen Frequenzbandes, bei dem die spektrale Leistungsdichte (S(f)) innerhalb des vorgegebenen Frequenzbandes für alle in dem Frequenzband enthaltenen Rausch- und Signalanteile bestimmt wird und für das Detektieren des Vorhandenseins eines oder mehrerer Signale innerhalb des vorgegebenen Frequenzbandes das Überschreiten eines Schwellenwertes (λ) durch die spektrale Leistungsdichte (S(f)) ausgewertet wird. Erfindungsgemäß wird der Schwellenwert (λ) abhängig von einer Schätzung einer Verteilungsdichte (hR(S)) für den Rauschanteil der spektralen Leistungsdichte (S(f)) innerhalb des vorgegebenen Frequenzbandes und einem vorgegebenen Wert für die Falschalarmwahrscheinlichkeit (Pfa) berechnet.