Die zunehmende Dichte drahtloser Geräte im kommerziellen wie auch privaten Raum und der damit einhergehende Druck auf verfügbare Bandbreite erfordern differenzierte Strategien zur Interferenzminderung. Effektives Interferenzmanagement ist keine optionale Optimierung mehr, sondern eine grundlegende Notwendigkeit zur Sicherstellung von Dienstgüte, Spektraleffizienz und Kommunikationszuverlässigkeit in überlasteten Umgebungen. Die Entwicklung solcher Strategien ist ein zentraler Pfeiler moderner Netzwerktechnologie im Kontext von 5G und darüber hinaus.

Dynamische Frequenzwahl (Dynamic Frequency Selection, DFS) ist ein bewährter Mechanismus, der automatisch weniger überfüllte Frequenzbänder auswählt und so Überschneidungen reduziert. Ergänzt wird dieser Ansatz durch gezielte Spektrumzuweisung, bei der Frequenzbereiche exklusiv bestimmten Betreibern oder Diensten zugeordnet werden. Diese administrative Entflechtung bildet die Grundlage für physikalische Trennung auf Frequenzebene.

Leistungssteuerung ist ein weiterer fundamentaler Baustein. Die Transmit Power Control reguliert die Sendeleistung so, dass die Signalintegrität aufrechterhalten, aber gleichzeitig der Störpegel für benachbarte Systeme minimiert wird. Die adaptive Variante dieses Prinzips reagiert dynamisch auf Rückmeldungen aus der Empfangsqualität und justiert kontinuierlich den Energieeintrag.

Mit der Einführung von Beamforming und MIMO (Multiple Input Multiple Output) wurde ein Paradigmenwechsel vollzogen: weg von omnidirektionaler, hin zu gezielter Energieverteilung. Beamforming fokussiert die Abstrahlcharakteristik von Antennenfeldern auf intendierte Empfänger und schirmt damit unbeteiligte Systeme ab. MIMO nutzt räumliche Multiplexingverfahren, um Datenströme über mehrere Antennenpfade zu diversifizieren und die Systemkapazität signifikant zu erhöhen.

Kognitive Funktechnologie und dynamischer Spektrumzugang stehen im Zeichen maximaler Adaptivität. Mittels Spektrumssensorik werden nicht belegte Frequenzbereiche identifiziert, ohne den primären Nutzer zu beeinträchtigen. Dynamischer Spektrumzugang modifiziert die Übertragungsparameter in Echtzeit in Abhängigkeit von der aktuellen Spektrumsumgebung.

Kooperative Kommunikation setzt auf Relaisknoten, um Interferenzen über alternative Übertragungswege und räumliche Diversität zu kontrollieren. Diese Methode wird insbesondere in nichtinfrastrukturierten Szenarien wie Notfallnetzwerken eingesetzt, wo klassische Backbones fehlen oder versagen.

Techniken wie Successive Interference Cancellation (SIC) arbeiten auf Empfängerseite, indem sie dominante Störer sequenziell entschlüsseln und sukzessive aus dem Gesamtsignal entfernen. Joint Signal Processing geht einen Schritt weiter und separiert überlagerte Signale durch komplexe algorithmische Entmischung.

Inter-Cell Interference Coordination (ICIC) ist ein etablierter Mechanismus im LTE-Umfeld, bei dem Ressourcenzuweisungen über Zellgrenzen hinweg koordiniert werden. Die erweiterte Variante eICIC verwendet zusätzlich Almost Blank Subframes (ABS), bei denen Zellen temporär auf Sendung verzichten, um Nachbarzellen störungsfrei kommunizieren zu lassen.

Virtualisierung und Network Slicing ermöglichen es, Netzwerkinfrastruktur in logische Teilnetze zu segmentieren, wobei jeder Slice dedizierte Ressourcen für Interferenzmanagement erhält. Technologien wie Network Function Virtualization (NFV) und Software-Defined Networking (SDN) spielen hier eine zentrale Rolle bei der dynamischen Orchestrierung.

Die reale Wirksamkeit solcher Konzepte offenbart sich jedoch erst im Kontext praktischer Fallstudien. Die gemeinsame Spektrumnutzung in 5G-Systemen – etwa zwischen militärischen Radaren und zivilen Kommunikationsdiensten – demonstriert die Leistungsfähigkeit dynamischer Spektrumszuweisung (DSA) unter Berücksichtigung regulatorischer Einschränkungen. Entscheidende Leistungskennzahlen sind dabei Spektrumausnutzung, Durchsatz, Latenz und Schutz bestehender Nutzer.

In hochverdichteten urbanen Netzwerken zeigen sich die Stärken koordinierter Verfahren wie eICIC und Leistungsregelung in Form eines erhöhten Signal-Rausch-Abstands (SINR), besserer Nutzerdurchsätze und gesteigerter Gesamtkapazität. Der operative Gewinn liegt in der Feinabstimmung konkurrierender Zellaktivitäten.

In ländlichen Regionen demonstrieren Cognitive-Radio-Netzwerke das Potenzial, ungenutzte TV-White-Spaces effizient zu nutzen. Eine adaptive Spektrumsnutzung ohne Störung der Primärnutzer ermöglicht Breitbandzugang in bisher unterversorgten Gebieten – ein Schlüssel zur digitalen Inklusion.

Notfallszenarien, in denen herkömmliche Kommunikationsinfrastruktur versagt, profitieren von der Resilienz kooperativer Ad-hoc-Netze. Durch Relaisbetrieb und dezentrale Organisation wird Interferenz nicht nur reduziert, sondern aktiv zur Stabilisierung des Netzbetriebs verwendet.

Was in diesem Zusammenhan

Wie wird 6G die Kommunikation und Kontrolle vereinen und die Welt verändern?

Die Entwicklung von 6G-Netzwerken wird von grundlegenden technologischen Fortschritten begleitet, die die Art und Weise, wie wir kommunizieren, berechnen und steuern, revolutionieren werden. Diese neue Ära von drahtloser Kommunikation ist nicht nur eine Erweiterung der bestehenden Technologien, sondern eine radikale Transformation, die das gesamte Kommunikationssystem neu definieren wird. Ein wesentlicher Bestandteil dieser Revolution ist die Verschmelzung von Kommunikation, Berechnung und Kontrolle – eine Strategie, die darauf abzielt, 6G als vollständigen Computer zu gestalten. In dieser Vision wird die Notwendigkeit, drahtgebundene Verbindungen in Kontrollsystemen durch drahtlose Links zu ersetzen, immer wichtiger. Diese Entwicklung wird von einem kooperativen Design von Kommunikations- und Steuerungssystemen getragen, das die Effizienz und Leistungsfähigkeit maximieren soll.

6G-Netzwerke, die auf den Stärken von 5G aufbauen, werden durch die Integration von innovativen Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT), künstlicher Intelligenz (KI), Maschinenlernen (ML) und der sogenannten „backscatter communication“ (Rückstreu-Kommunikation) gestärkt. Letztere nutzt die vorhandenen Radiofrequenzsignale (RF) für die Kommunikation, anstatt neue Signale zu erzeugen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Netzabdeckung, des Durchsatzes und der Zugriffsoptionen. Das Resultat sind verbesserte Dienste und eine effizientere Ressourcennutzung.

Ein besonders vielversprechender Anwendungsbereich für 6G wird die Integration von fortschrittlicher KI und dem Konzept der "Edge-Computing" sein, was die Verarbeitung und Speicherung von Daten näher an den Endgeräten ermöglicht. Dies reduziert die Latenzzeiten erheblich und sorgt für eine nahezu sofortige Reaktion der Systeme. Diese Technologien haben das Potenzial, viele Aspekte unseres Lebens zu beeinflussen, von der Gesundheitsversorgung über den Transport bis hin zur Fertigung und darüber hinaus.

Im Bereich der Gesundheitsversorgung wird 6G eine zentrale Rolle spielen, indem es Echtzeitdaten von tragbaren Geräten und medizinischen Geräten ermöglicht. Diese Daten können dann in einem umfassenden Gesundheitsnetzwerk verarbeitet werden, das Ärzten und Pflegepersonal ermöglicht, proaktive Entscheidungen zu treffen und sofortige Maßnahmen zu ergreifen. Dies könnte die Art und Weise, wie medizinische Betreuung bereitgestellt wird, radikal verändern, indem es personalisierte Behandlungspläne und eine schnellere Reaktion auf Gesundheitsnotfälle ermöglicht. Besonders relevant wird dabei die Verwendung von Sensoren, die Vitalzeichen in Echtzeit überwachen, und telemedizinischen Konsultationen, die durch 6G optimiert werden.

Im Bereich des Verkehrs wird 6G ebenfalls eine transformative Wirkung haben. Durch den Einsatz von Fahrzeug-zu-Fahrzeug (V2V) und Fahrzeug-zu-Infrastruktur (V2I) Kommunikation werden Autos in der Lage sein, miteinander und mit der Straßeninfrastruktur in Echtzeit zu kommunizieren. Dies ermöglicht eine proaktive Navigation, die auf aktuelle Straßenbedingungen, Verkehrsstaus und potenzielle Gefahren reagiert. Darüber hinaus wird durch den Einsatz von intelligenten Verkehrssystemen und autonom fahrenden Fahrzeugen eine signifikante Verbesserung der Verkehrssicherheit und eine Reduktion der Emissionen erwartet. In Städten könnten so effizientere, umweltfreundlichere Verkehrslösungen entstehen, die den Verkehrsfluss optimieren und gleichzeitig die Lebensqualität der Einwohner steigern.

Die Fertigungsindustrie wird von der 6G-Technologie ebenfalls profitieren, indem sie eine nahtlose Integration von Maschinen, Robotern und intelligenten Systemen ermöglicht. Dies wird nicht nur die Produktion effizienter und kostengünstiger machen, sondern auch die Nachhaltigkeit erhöhen, da Ausfälle besser vorhergesagt und Ressourcen effizienter genutzt werden können. Die Maschinen werden in der Lage sein, ihre eigenen Leistungsparameter in Echtzeit zu überwachen und bei Bedarf Wartungsmaßnahmen einzuleiten. So wird eine optimierte Produktion erreicht, die gleichzeitig die ökologischen Fußabdrücke verringert.

Ein weiterer Schlüsselbereich, der durch 6G transformiert wird, ist die Vernetzung von verteilten Ressourcen, die Kommunikation, Berechnung, Speicherung und Kontrolle miteinander verknüpft. Dies wird es ermöglichen, Technologien wie digitale Zwillinge und Blockchain nahtlos in industrielle und urbane Infrastrukturen zu integrieren. Der so entstehende digitale Raum wird in der Lage sein, das Verhalten von realen Systemen präzise zu simulieren und sofortige Anpassungen vorzunehmen. Dies kann für die Entwicklung intelligenter Städte oder für industrielle Anwendungen von entscheidender Bedeutung sein, da es zu einer erheblichen Steigerung der Effizienz und der Automatisierung führt.

Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass die vollständige Realisierung von 6G auch neue Herausforderungen mit sich bringt. Insbesondere müssen Sicherheitsaspekte und Datenschutz in einem zunehmend vernetzten und datenintensiven Umfeld berücksichtigt werden. Zudem wird die Infrastruktur für die Unterstützung der enormen Datenmengen und der niedrigen Latenzen, die 6G erfordert, eine enorme technologische und wirtschaftliche Anstrengung erfordern. Die genaue Integration von Kommunikations-, Rechen- und Kontrollsystemen stellt eine weitere komplexe Herausforderung dar, die neue Standards und innovative Lösungen erfordert.

Endtext

Wie 5G und darüber hinaus die Zukunft der Mobilkommunikation prägen

Die explosive Nachfrage nach hohen Datenraten durch die Nutzer und die rasante Entwicklung datenintensiver Anwendungen haben die Grenzen der aktuellen Mobilfunktechnologien verschoben. Der Übergang von 1G zu 5G war transformativ, doch er hat auch die Einschränkungen dieser Systeme offenbart, um die vielfältigen Bedürfnisse der zukünftigen Netzwerke zu erfüllen. Während wir uns der Ära von 5G und darüber hinaus nähern, wächst das Bewusstsein, dass diese Technologien nicht mehr auf einen einzigen Bereich beschränkt sind. Sie umfassen eine Vielzahl von Anwendungen, von denen jede ihre eigenen Anforderungen stellt, was neue Herausforderungen mit sich bringt, die innovative Lösungen erfordern.

Die vorliegende Betrachtung bietet einen umfassenden Überblick über aufkommende Technologien und die Herausforderungen, die mit der Bereitstellung von 5G und darüber hinaus verbunden sind. Sie beleuchtet die neuesten Trends in den Bereichen Ressourcenallokation, Energieoptimierung sowie die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) bei der Verbesserung der Dienstgüte (QoS) und der Entscheidungsfindung in komplexen Systemen wie autonomen Fahrzeugen, Ressourcenmanagement und Energiesteuerung.

Besonders in den Bereichen der Architektur und der Bereitstellung von Netzwerken wird eine zunehmende Heterogenität von Geräten und Benutzeranforderungen festgestellt. Dies führt zu der Notwendigkeit, Netzwerke so weiterzuentwickeln, dass sie den vielfältigen und komplexen Anforderungen gerecht werden. Die fortschreitende Konvergenz von Technologien und Anwendungen hat die grundlegende Architektur der Netzwerke herausgefordert. Die Kapazität und Flexibilität der bestehenden Systeme müssen ständig an die zunehmenden Datenmengen und die steigende Nachfrage angepasst werden.

Die Rolle von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen in 5G-Netzen wird dabei zunehmend wichtiger. Diese Technologien können in verschiedenen Bereichen wie der Ressourcenzuweisung, der Energieoptimierung und der autonomen Entscheidungsfindung eingesetzt werden. Die Integration von KI und ML eröffnet völlig neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Effizienz und Reduzierung von Betriebskosten. So ermöglichen beispielsweise maschinelles Lernen und intelligente Algorithmen eine dynamische Anpassung der Netzwerkkapazität an die sich ständig verändernde Nachfrage, was die Effizienz erheblich steigern kann.

Im Kontext von 5G und darüber hinaus spielen auch Technologien im Bereich der Millimeterwellenkommunikation (mmWave) eine bedeutende Rolle. Diese Hochfrequenztechnologien bieten die Möglichkeit, extrem hohe Datenraten zu übertragen, die für viele der datenintensiven Anwendungen erforderlich sind, die mit der Einführung von 5G verbunden sind. Allerdings ist die Nutzung von Millimeterwellen mit Herausforderungen wie der Signalabsorption durch Hindernisse und der erhöhten Empfindlichkeit gegenüber atmosphärischen Störungen verbunden, was die Entwicklung effektiver Kommunikationssysteme in diesen Frequenzbereichen zu einer entscheidenden Aufgabe macht. Die Fortschritte in der Forschung und Entwicklung in Bezug auf diese Technologien eröffnen jedoch neue Horizonte für die Kommunikation im Bereich von Terahertzfrequenzen (THz) und darüber hinaus.

Die Weiterentwicklung von 5G wird nicht nur durch die bestehenden Herausforderungen, sondern auch durch die kontinuierliche Erweiterung von Anwendungsmöglichkeiten bestimmt. 5G bietet weitreichende Vorteile für verschiedene Bereiche wie das Internet der Dinge (IoT), autonomes Fahren, intelligente Städte und industrielle Automatisierung. Diese Fortschritte erfordern jedoch die Schaffung neuer architektonischer Konzepte, die den reibungslosen Austausch von Daten und die Integration verschiedenster Systeme ermöglichen.

In der Praxis wird die Umstellung auf 5G und die Vorbereitung auf 6G – die sechste Generation von Mobilfunktechnologien – auch das Design von Netzwerken und die Implementierung von Edge Computing weiter revolutionieren. Edge Computing ermöglicht es, Daten näher an ihrem Ursprung zu verarbeiten, wodurch Latenzen reduziert und die Effizienz von Entscheidungsprozessen in Echtzeit verbessert werden. Diese Technologie ist besonders vorteilhaft in Szenarien, in denen eine schnelle Reaktionszeit erforderlich ist, wie etwa bei autonomen Fahrzeugen oder in der industriellen Fertigung.

Wichtig ist auch, dass die Weiterentwicklung der Mobilfunktechnologien nicht nur technologische Lösungen erfordert, sondern auch sozioökonomische Herausforderungen mit sich bringt. Die Vernetzung aller Geräte und Systeme könnte tiefgreifende Auswirkungen auf Datenschutz, Sicherheit und den Zugang zu digitalen Ressourcen haben. Die Frage der digitalen Ungleichheit wird mit der zunehmenden Integration von 5G-Netzen noch relevanter. Diese Bedenken müssen in die Entwicklung und Umsetzung von Kommunikationsinfrastrukturen einbezogen werden, um einen gerechten Zugang zu den Vorteilen dieser Technologien zu gewährleisten.

Die fortschreitende Evolution der Netzwerktechnologien und die zunehmende Konvergenz von Anwendungen erfordern ein tieferes Verständnis und eine kontinuierliche Anpassung der zugrunde liegenden Infrastruktur. Es ist zu erwarten, dass 6G, das voraussichtlich bis 2030 auf den Markt kommen wird, eine noch größere Rolle in der globalen Vernetzung spielt und die Kapazität, Latenz und die Zahl der angeschlossenen Geräte drastisch erhöhen wird.

5G und die Entwicklung darüber hinaus markieren nicht nur einen technologischen Sprung, sondern auch einen Wendepunkt in der Art und Weise, wie wir uns mit der digitalen Welt verbinden. Die Herausforderungen, die mit der Bereitstellung dieser fortschrittlichen Netzwerke verbunden sind, werden durch die Integration von KI, Edge Computing und mmWave-Technologien weiterhin neue Möglichkeiten eröffnen und gleichzeitig die Weichen für die nächste Generation von Kommunikationssystemen stellen.

Wie KI und Verstärkendes Lernen die Zukunft der Netzwerktechnologie gestalten

Die Entwicklung kognitiver zellulärer Netzwerke (CCNs) ist ein bedeutender Schritt hin zu intelligenteren, selbstverwalteten Kommunikationssystemen. Diese Netzwerke, die auf fortschrittlichen Technologien wie Schwarmintelligenz und verstärkendem Lernen (RL) basieren, bieten eine revolutionäre Möglichkeit zur Optimierung der Ressourcennutzung und der Netzwerkanpassung in dynamischen Umgebungen. Ihre Anwendung in Bereichen wie der Frequenznutzung und -verwaltung hat das Potenzial, die Kommunikationslandschaft grundlegend zu verändern.

Ein zentrales Konzept innerhalb der CCNs ist die Schwarmintelligenz, die den kooperativen Entscheidungsfindungsprozess in Netzwerken nachahmt. Hierbei werden Algorithmen verwendet, die besonders gut geeignet sind, um mehrere Parameter gleichzeitig zu optimieren. Schwarmintelligenz hat sich als äußerst nützlich in der energieeffizienten Routenfindung, der dynamischen Frequenzzuweisung und der Anpassung von Antennenanordnungen in CCNs erwiesen. Diese Algorithmen simulieren das Verhalten von Schwärmen, bei denen jedes Element autonom Entscheidungen trifft, aber auch die Interaktionen mit anderen berücksichtigt, was zu einer insgesamt effektiveren Netzwerknutzung führt.

Ein weiterer Fortschritt in der Netzwerktechnologie ist die Nutzung von genetischen Algorithmen zur Optimierung von CCNs auf verschiedenen Schichten des Netzwerkstapels. Inspiriert von der natürlichen Selektion, berücksichtigen genetische Algorithmen die Wechselwirkungen zwischen den Schichten eines Netzwerks und optimieren Parameter auf koordinierte Weise. Dies führt zu einer besseren Anpassungsfähigkeit und Effizienz der Netzwerke, da verschiedene Ebenen simultan optimiert werden.

Ein zentraler Bestandteil der CCNs ist die intelligente Nutzung des Spektrums. Im Vergleich zu traditionellen Mobilfunknetzen, die oft mit einem Mangel an verfügbaren Frequenzen und ineffizienter Nutzung des Funkspektrums kämpfen, bieten CCNs innovative Lösungen. Diese Netzwerke ermöglichen eine flexiblere und effizientere Frequenzverteilung, indem sie moderne Technologien wie kognitive Funkgeräte (CRT) integrieren. Diese Geräte, ausgestattet mit KI-Programmen, können sich an Veränderungen in der Umgebung anpassen und eigenständig Entscheidungen zur Nutzung des Spektrums treffen. Dadurch wird das Spektrum nicht nur effizienter genutzt, sondern auch die Interferenz verringert und die Anpassungsfähigkeit des Netzwerks verbessert.

Ein besonders herausragendes Merkmal der CCNs ist die Fähigkeit zur dynamischen Spektrumsnutzung (DSA). Anders als traditionelle Netzwerke, die fest zugewiesene Frequenzen nutzen, ermöglicht DSA den Kommunikationssystemen, das verfügbare Frequenzspektrum je nach aktuellen Anforderungen und Umweltbedingungen intelligent zu verwenden. Dies ist besonders wichtig, da die verfügbaren Funkfrequenzen begrenzt sind und ihre effiziente Nutzung entscheidend für die Leistungsfähigkeit der Netzwerke ist.

Die Nutzung von maschinellem Lernen, insbesondere durch die Implementierung von Reinforcement Learning (RL), hat das Potenzial, die Netzwerkverwaltung autonom zu gestalten. RL-Algorithmen ermöglichen es Netzwerken, sich selbstständig zu verwalten, indem sie aus früheren Erfahrungen lernen und Entscheidungen basierend auf den vorliegenden Bedingungen treffen. Diese Fähigkeit zur Selbstoptimierung führt dazu, dass CCNs in der Lage sind, auf sich verändernde Bedingungen in Echtzeit zu reagieren, was sie besonders effektiv in dynamischen und unvorhersehbaren Umgebungen macht.

Im Rahmen von RL in CCNs werden Netzwerke darauf trainiert, ihre Entscheidungen kontinuierlich zu verbessern, basierend auf Belohnungen oder Bestrafungen, die sie für ihre Handlungen erhalten. Diese Art des Lernens ermöglicht es den Netzwerken, durch Versuch und Irrtum die besten Strategien zu entwickeln und sich somit kontinuierlich zu optimieren. Diese Anpassungsfähigkeit ist ein entscheidender Vorteil in einer Welt, in der Netzwerke mit einer Vielzahl von Anforderungen und dynamischen Veränderungen konfrontiert sind.

Die Rolle von RL bei der Entscheidungsfindung in sich ständig ändernden Umgebungen ist von besonderer Bedeutung. Das Lernverfahren von RL, insbesondere das zeitliche Differenzlernen, ermöglicht es den Programmen in einem Netzwerk, ihre Strategie basierend auf den aktuellen und vorherigen Erfahrungen anzupassen. Dieser adaptive Entscheidungsprozess ist ein wesentlicher Bestandteil der Fähigkeit von CCNs, sich in komplexen und sich verändernden Szenarien autonom zu managen.

Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von RL in CCNs ist das sogenannte Exploration-Exploitation-Dilemma. Während das System ständig neue Strategien ausprobiert, nutzt es auch bewährte Methoden, um kurzfristige Ergebnisse zu erzielen. Die Balance zwischen der Entdeckung neuer Lösungen und der Anwendung bestehender Erfolgsstrategien sorgt dafür, dass die Netzwerke sowohl in der Optimierung als auch in der Fehlervermeidung effizient bleiben.

Schließlich spielt die KI auch eine Schlüsselrolle bei der Spektrumverwaltung und der Bekämpfung von Störungen. Traditionelle Netzwerke litten häufig unter Interferenzen, die die Qualität und Zuverlässigkeit der Kommunikation beeinträchtigten. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können CCNs jedoch Interferenzen in Echtzeit erkennen und anpassen. Zudem ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Geräten innerhalb des Netzwerks, dass lokale Spektrumdaten effizienter geteilt werden, was zu einer besseren Koordination und einer erheblichen Reduzierung der Interferenz führt.

Diese Fortschritte in der Netzwerktechnologie bieten nicht nur eine Verbesserung der Effizienz, sondern auch eine signifikante Steigerung der Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von Kommunikationssystemen. Angesichts der ständig wachsenden Anforderungen an Datentransfer und Netzwerkleistung bieten CCNs die Grundlage für die zukünftige Entwicklung von Kommunikationssystemen, die sich selbstständig optimieren und an die Bedingungen ihrer Umgebung anpassen können.

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