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    Digitale Zwillinge zur Online-Zustandserfassung in Verteilnetzen
    Dokument wird als gesperrtes Dummy-Dokument genutzt, um die Embargo-Funktion für Rückfragen für migrierte Publikationen zu nutzen. Hintergrund: Bestimmte Publikationsmeldungen ohne Volltext (hauptsächlich Vorträge) werden von uns nur in die Publica aufgenommen, wenn die jeweilige Institutsbibliothek eine Funktions-Email-Adresse für Rückfragen hinterlegt hat.
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    Container-based Virtualization of an IEC 61850 Substation Co-Simulation Approach
    In automated structures of the power grid, such as the digitized substations, dependencies of the functionality on the communication network are increasingly the focus of considerations. A co-simulation enables the joint and holistic analysis of the two subsystems - the power grid and the network communication infrastructure. Our approach presented here is considered with the real-world requirements of IEC 61850-based substations and is assigned to them. From this, the requirements for co-simulation and coupling of the two subsystems are derived. Using the IEC 61850 communication standard consequently, a substation can be fully described and automatically passed to the co-simulation by a presented framework to perform analyses in real-time online operation. By automation, the framework can reduce the implementation effort, which is usually significantly higher within virtualization than in available network simulation systems. Under certain prerequisites and conditions, our approach enables the generation of valid network traffic, which can be used for downstream analyses of the network.
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    Iterator-Based Design of Generic C++ Algorithms for Basic Tensor Operations
    ( 2022-04-07)
    Bassoy, Cem Savas
    Numerical tensor calculus has recently gained increasing attention in many scientific fields including quantum computing and machine learning which contain basic tensor operations such as the pointwise tensor addition and multiplication of tensors. We present a C++ design of multi-dimensional iterators and iterator-based C++ functions for basic tensor operations using mode-specific iterators only, simplifying the implementation of algorithms with recursion and multiple loops. The proposed C++ functions are designed for dense tensor and subtensor types with any linear storage format, mode and dimensions. We demonstrate our findings with Boost's latest uBlas tensor extension and discuss how other C++ frameworks can utilize our proposal without modifying their code base. Our runtime measurements show that C++ functions with iterators can compute tensor operations at least as fast as their pointer-based counterpart.
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    GraphCL: A Framework for Execution of Data-Flow Graphs on Multi-Device Platforms
    ( 2022-03-09) ;
    Göhringer, Diana
    This article introduces GraphCL, an automated system for seamlessly mapping multi-kernel applications to multiple computing devices. GraphCL consists of a C ++ API and a runtime that abstracts and simplifies the execution of multi-kernel applications on heterogeneous platforms across multiple devices. The GraphCL approach has three steps. First, the application designer provides a kernel graph. In the second phase, GraphCL computes the execution schedule. After the schedule has been computed, the runtime uses the execution schedule to enqueue in parallel the processing for all system processors. GraphCL takes the kernel dependencies and the processor performance differences into account during the schedule calculation process. By deciding on the schedule, GraphCL transparently manages the order of execution and data transfers for each processor. On two asymmetric workstations, GraphCL achieves an average acceleration of 1.8x compared to the fastest device. GraphCL achieves also for the set of multi-kernel benchmarks an average 24.5% energy reduction compared to the lazy partition heuristic, that uses all the system processors without considering their power usage.
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    Imaging simulation of atmospheric turbulence based on phase screen methods
    (KIT Scientific Publishing, 2022-01-24) ;
    Braesicke, Peter
    ;
    Höpfner, Michael
    Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Ansatz zur bildbasierten Simulation von Luftturbulenzstörungen vorgestellt. Es wird aufgezeigt, wie durch einen bestehenden Ansatz aus experimentellen Kameradaten Parameter von aktuellen Turbulenzmodellen abgeschätzt werden können. Diese Parameter werden dann für vergleichbare Simulationen genutzt und mit experimentellen Daten verglichen. Eine weit verbreitete Methode ist das sogenannte "Split-step"-Strahlpropagationsverfahren, welches die Ausbreitung eines Lichtsignals durch ein turbulentes Medium simulieren kann. Hierbei werden Phasenstörungen des elektromagnetischen Felds verursacht durch Turbulenz als zweidimensionale Phasenschirme in mehreren Abständen zwischen Lichtquelle und Kamerasensor modelliert und simuliert. Anhand aktueller Turbulenzmodelle werden zwei Methoden zur Phasenschirmerzeugung hinsichtlich Genauigkeit und Rechenzeit verglichen. Zum einen ist das als Goldstandard die inverse Fouriertransformation von gefiltertem Rauschen mit Hinzufügen von subharmonischen Frequenzen. Zum anderen ist das die "Sparse Spectrum"-Methode zur Erzeugung von korrelierten Phasenschirmen durch Überlagerung von planaren Wellen mit zufälligen Ausrichtungen. Phasenschirme stellen 2D-Abbilder von zufälligen räumliche Schwankungen des Brechungsindex von Luft dar, die zu meist unerwünschten Störeffekten bei der Übertragung von Lichtsignalen führen. In der Kamerabildgebung äußern sich diese Störeffekte durch räumliche und zeitliche Schwankungen der Bildunschärfe und Position ("Image dancing") einzelner Bildausschnitte. Diese Schwankungen entstehen durch Induktion turbulenter Luftströmungen durch Sonneneinstrahlung verbunden mit der Temperaturund Druckabhängigkeit des Brechungsindex von Luft. Da exakte fluiddynamische Simulationen zeit und rechenaufwendig sind und die Kenntnis vieler Randbedingungen, z.B. der Bodenbeschaffenheit voraussetzen, werden diese Brechungsindexschwankungen oft durch Rauschleistungsspektren als Turbulenzmodelle beschrieben. Mithilfe der Phasenstrukturfunktion als häufig genutztes Validierungskriterium wird gezeigt, dass erzeugte Phasenschirme korrekte, zu erwartende räumliche Korrelationen aufweisen. Für beide Methoden werden zweidimensionale Ausbreitungsprofile von Lichtpunktquellen berechnet und mit gängigen Metriken validiert. Dies sind zum Beispiel Langzeit- und Kurzzeitmodulationstransferfunktionen ("long-exposure/short-exposure"), das Strehlverhältnis und der aperturgemittelte Szintillationsindex. Das Strehlverhältnis setzt zwei Maximalwerte für eine räumliche, ensemble-gemittelte optischen Intensitätsverteilung ins Verhältnis, einem Maximalwert für eine gegebene Turbulenzstärke und dem Maximalwert für den turbulenzfreien Fall. Durch zunehmende Turbulenzstärke werden die optischen Intensitätsverteilungen im Allgmeinen breiter. Dadurch sinken diese Maximalwerte und dadurch auch das Strehlverhältnis. Das Punktbildprofil auf dem Sensor ergibt sich dann durch Fourieroptik aus der Feldverteilung an der Apertur. Diese Punktbildprofile repräsentieren die Turbulenzstörung einzelner Lichtpunktquellen für bestimmte Sichtlinien. Durch Verschiebung der Phasenschirme senkrecht zur Ausbreitungsrichtung lassen sich Punktbildprofile für unterschiedliche Sichtlinien zum Sensor berechnen. Dadurch ergeben sich räumlich variierende und korrelierte Punktbildprofile. Es lassen sich regelmäßige Gitter solcher Punktbildprofile berechnen, und zur ungleichmäßigen Filterung über beliebige Bilder als Eingangsszenen nutzen. Zur experimentellen Validierung werden in mehreren Feldversuchen vergleichbare Messungen mit LED-Matrizen als Gitter von Punktquellen durchgeführt. Durch Verwendung von zwei Arten von LEDs von geringfügig unterschiedlichen mittleren Wellenlängen wird untersucht, ob und inwieweit sich der erwartete Unterschied in der Bildunschärfe der LED-Projektion zur Verbesserung der Abschätzung von Turbulenzmodellparametern eignet. Aus gemessenen Bildern der LED-Matrizen werden außerdem differentielle Neigungsvarianzen berechnet. Die differentielle Neigungsvarianz als Maß für die räumliche Korrelation der Zentroidverschiebungen dieser Punktbildprofile ist analytisch beschreibbar und wird deshalb auch zur Validierung genutzt. Durch Anpassung theoretischer Ausdrücke an diese lassen sich die wahrscheinlichsten Parameter von aktuellen Turbulenzmodellen abschätzen. Basierend auf diesen Parametern werden turbulent gestörte Punktgitter simuliert und daraus abgeleitete Neigungsvarianzen mit experimentellen Daten verglichen. Ebenso werden Verteilungen der Turbulenzmodellparameter über alle Messtage aufgezeigt sowie ihrer Anisotropie zwischen horizontaler und vertikaler Richtung. Dies kann als Datengrundlage für zukünftige bildgebenden Turbulenzsimulationen genutzt werden, zum Beispiel zur Bewertung von Kameras oder der Entwicklung und Verbesserung von turbulenzkompensierenden Bildverarbeitungstechniken. Die aufgefundenen Verteilungen von Turbulenzmodellparametern können außerdem zur Validierung von Simulationen und Messungen von kleinskaligen atmosphärischen Phänomenen in Bodennähe genutzt werden.
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    Visual inspection via anomaly detection by automated uncertainty propagation
    The visual quality inspection of test objects having a complex geometry is a challenging task for automated artificial vision systems. Even for systems where the illumination and image acquisition setups are specifically tailored with respect to the properties of the test object, captured images often show unwanted signal components, e.g., surface reflections, which complicate the detection of present material defects. One way to mitigate this problem is to have an expert define image regions by hand which are excluded from the automated defect detection. Besides being a time-consuming procedure, this also results in the system being blind at the respective regions. Another approach is based on acquiring image value statistics (e.g., mean value and standard deviation) for every pixel of an image series captured from a set of defect-free test objects. This information can then be exploited during the inspection process by comparing image values with respect to the previously calculated statistics. Pixels whose image values lie outside the distribution for the defect-free case might indicate a material defect. Unfortunately, the calculated statistics are invalidated as soon as further preprocessing steps like smoothing or edge detection are applied. The statistics would have to be recalculated by applying the respective preprocessing steps to the images of the defect-free test objects. To resolve this drawback, this contribution presents a novel approach capable of adequately updating the calculated statistics with respect to the chain of required image processing steps. This is achieved by interpreting the statistics as uncertainties and by propagating them through the single processing steps via Gaussian uncertainty propagation. The required gradients are obtained via automated differentiation of the image processing steps. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated by means of empirical experiments.
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    System simulation architecture and design for maritime surveillance with unmanned assets
    ( 2022) ;
    Arecchi, Antonino
    ;
    Fisch, Florian
    ;
    Quirico, Erik di
    In multinational defence operations, either EU or NATO driven, the exchange of surveillance and reconnaissance data and information is an essential aspect to provide the commander with the needed situational awareness. This improvement of situational awareness, especially in a maritime environment, may be achieved amongst others by extending the Intelligence, Surveillance, Target Acquisition and Reconnaissance (ISTAR) performance through using unmanned systems (UxS) and integrating them into the combat management system (CMS), ensuring interoperability between the deployed forces and building the overall system based on a solid architecture. Within this frame, the OCEAN2020 (Open Cooperation for European mAritime awareNess) project, funded by the European Union's Preparatory Action on Defence Research and implemented by the European Defence Agency, saw 43 partners from 15 EU countries working together to build future maritime surveillance by integrating drones, unmanned vessels and unmanned submarines into fleet operations. Data and information have been integrated in a comprehensive (maritime) picture of developing situations, enhancing the situational awareness, and thus supporting military commanders on different unit levels in their decision making. An integrated system of systems has been developed and demonstrated in both simulated and live trials. The aim of the trials has been to showcase the enhanced maritime situational awareness achievable by employing different types of unmanned systems. The live trials have been maritime demonstrations involving command, control and communication assets, ships, communication centres, space centres and unmanned vehicles operating in the air, on the surface and in the underwater domain. For de-risking the live trials and for demonstrating advanced technologies, which cannot be demonstrated in the live trials, OCEAN2020 performed a series of simulated trials. This paper focuses on the development of the system simulation architecture and design for the simulated trials. The simulation components, their relationships and the used communication infrastructure will be presented.
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    Where are we with Human Pose Estimation in Real-World Surveillance?
    The rapidly increasing number of surveillance cameras offers a variety of opportunities for intelligent video analytics to improve public safety. Among many others, the automatic recognition of suspicious and violent behavior poses a key task. To preserve personal privacy, prevent ethnic bias, and reduce complexity, most approaches first extract the pose or skeleton of persons and subsequently perform activity recognition. However, current literature mainly focuses on research datasets and does not consider real-world challenges and requirements of human pose estimation. We close this gap by analyzing these challenges, such as inadequate data and the need for real-time processing, and proposing a framework for human pose estimation in uncontrolled crowded surveillance scenarios. Our system integrates mitigation measures as well as a tracking component to incorporate temporal information. Finally, we provide a detailed quantitative and qualitative analysis on both a scientific and a real-world dataset to highlight improvements and remaining obstacles towards robust real-world human pose estimation in uncooperative scenarios.
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    CNN Based Vehicle Track Detection in Coherent SAR Imagery: An Analysis of Data Augmentation
    The coherence image as a product of a coherent SAR image pair can expose even subtle changes in the surface of a scene, such as vehicle tracks. For machine learning models, the large amount of required training data often is a crucial issue. A general solution for this is data augmentation. Standard techniques, however, were predominantly developed for optical imagery, thus do not account for SAR specific characteristics and thus are only partially applicable to SAR imagery. In this paper several data augmentation techniques are investigated for their performance impact regarding a CNN based vehicle track detection with the aim of generating an optimized data set. Quantitative results are shown on the performance comparison. Furthermore, the performance of the fully-augmented data set is put into relation to the training with a large non-augmented data set.