Refine
Year
- 2023 (3) (remove)
Publication Type
- Conference Proceeding (2)
- Article (1)
Keywords
Faculty
- Elektrotechnik und Informatik (ETI) (3) (remove)
A communication over an Internet Protocol (IP) based network fails if an endpoint sends packets that are too big to reach their destination and if the sender is unable to detect that. The node on the path that drops these packets should respond with a Packet Too Big (PTB) message. However, multiple scenarios exist in which the sender will not receive a PTB message. Even if it does, it refrains from using the information in case it suspects that a potential attacker forged the message. In particular, we are not aware of any implementation of the secure transport protocol QUIC (e.g., used by HTTP/3) that processes PTB messages. In this paper, we present a novel parameterizable PTB detection algorithm for reliable transport protocols that does not depend on PTB messages. We further describe how to integrate our algorithm into QUIC, present results from an evaluation using the algorithm within a QUIC simulation model and, based on these results, suggest concrete parameter values.
Durchgängige Digitalisierung industrieller Abläufe am Beispiel der Modellfabrik der FH Münster
(2023)
Die Modellfabrik der FH Münster erlaubt durch den Umfang und die Komplexität der enthaltenen Automatisierungsaufgaben sowie einen Aufbau aus industriellen Komponenten eine praxisnahe Lehre im Bereich aktueller Anlagenautomatisierung und darüber hinausgehenden Funktionen im Sinne einer durchgängigen Digitalisierung. Die verwendete Unterscheidung der durchgängigen Digitalisierung in horizontale und vertikale Verknüpfungen wird veranschaulicht. Aufbauend auf Erfahrungen mit der Vorgängeranlage werden Neuerungen der 2021 aufgebauten neuen Modellfabrik vorgestellt. Neuerungen umfassen insbesondere die Modularisierung der Anlage, das umgesetzte Sicherheitskonzept, einen Webshop mit Onlinekonfigurator, eine Webvisualiserung des Anlagenzustandes inklusive der Energieverbräuche, sowie Möglichkeiten zur virtuellen Inbetriebnahme. Weiterhin wird das aktuelle Konzept zur Erweiterung der horizontalen digitalen Durchgängigkeit mittels der Einbindung eines autonomen mobilen Roboters in die Modellfabrik vorgestellt.
Quantum magnetometry based on optically detected magnetic resonance (ODMR) of nitrogen vacancy centers in nano- or micro-diamonds is a promising technology for precise magnetic-field sensors. Here, we propose a new, low-cost and stand-alone sensor setup that employs machine learning on an embedded device, so-called edge machine learning. We train an artificial neural network with data acquired from a continuous-wave ODMR setup and subsequently use this pre-trained network on the sensor device to deduce the magnitude of the magnetic field from recorded ODMR spectra. In our proposed sensor setup, a low-cost and low-power ESP32 microcontroller development board is employed to control data recording and perform inference of the network. In a proof-of-concept study, we show that the setup is capable of measuring magnetic fields with high precision and has the potential to enable robust and accessible sensor applications with a wide measuring range.