#import "@preview/touying:0.6.1": * #import "./template/conf.typ": * #show: tum-slides.with( aspect-ratio: "16-9", language: "de", config-info( title: [Parameteroptimierung für Multi-Bit HO Alphabet PUF Quantisierung], // Author to be shown in the title slide author: [Marius Drechsler], // Author to be shown in the footer footer-author: [M. Drechsler], date: [26. Juni 2025], ), ) = Ausgangslage == 1-Bit Quantisierung #figure( include("./graphics/background/sign-based-overlay.typ"), // caption: [] ) - Stufe des Quantisiererfunktion nahe des Erwartungswertes der Wahrscheinlichkeitsverteilung == Optimierung der 1-Bit Quantisierung - Eingangswerte als Gewichtete Summen #v(1em) $ f(bold(x), bold(h)) = h_1 x_1 + h_2 x_2 + h_3 x_3 $ - $h_i$ als Helperdaten #v(1em) - Betragsmäßige Maximierung von $f(bold(x), bold(h))$ für möglichst wenige Werte nahe der $0$ #v(1em) $ max_(h_1, h_2, h_3) |f(bold(x), bold(h))| $ == Optimierung der 1-Bit Quantisierung (2) #align(horizon)[ #figure( include("./graphics/background/z_distribution.typ"), caption: [Optimierte Sign-Based Quantisierung] )] == Verallgemeinerung auf n-Bit - Definition der Quantisierung höherer Ordnung als mehrstufige Funktion #v(1em) #figure( include("./graphics/background/two-bit-enroll.typ") ) - Problem: Optimale Position der Quantisierergrenzen $g_1$ und $g_2$ == Verallgemeinerung auf n-Bit --- Optimierungsbedingung - Zwei Möglichkeiten zur optimalen Positionierung der Linearkombinationen: 1. Beste Approximation zur Mitte einer Quantisiererstufe 2. Maximierung des Abstandes zur nächstgelegenen Grenze der Linearkombination == Verallgemeinerung auf n-Bit --- Algorithmus 1. Naives Raten der Grenzen $g_(1,2)$ und erste Optimierung 2. Über eCDF der resultierenden Verteilung neue Grenzen definieren, sodass jedes Symbol gleich wahrscheinlich ist == Verallgemeinerung auf n-Bit --- Probleme - Approximation zur Mitte konvergiert, allerdings keine Verbesserung der Fehlerrate - Maximierung des Abstandes konvergiert nicht #figure( grid( columns: (1fr, 1fr), rows: (2), [//#figure( #image("./graphics/background/bach/instability/frame_1.png", width: 80%) #v(-0.5em) //) Iteration 1], [//#figure( #image("./graphics/background/bach/instability/frame_18.png", width: 80%) #v(-0.5em) //) Iteration 18], ), ) = Implementierung == Mögliche Lösungen - Rekursiver Ansatz - Vorgabe des Codeworts - Brute-Force Ansatz == Rekursiver Ansatz == Vorgabe des Codeworts == Brute-Force Ansatz = Ergebnisse