Seit den ersten digitalen Mobilfunknetzen waren besonders Datenrate und Kapazität Hauptoptimierungsziele für neue Funksysteme. Seit der fünften Generation Mobilfunk (5G) konzentrierten sich Anstrengungen auch auf die Optimierung von Latenz und Zuverlässigkeit der Datenübertragung. Für ultra-zuverlässige Kommunikation mit niedriger Latenz (URLLC) wurden Lösungen erforscht, um eine hohe Erfolgswahrscheinlichkeit der Datenübertragung von 99,999 % innerhalb eines Latenzbdugets von 1 ms zu erreichen. Vorgeschlagene Lösungen, zum Beispiel Multi-Konnektivität, realisieren dies durch Einbringen von zusätzlicher Redundanz in die Übertragungskette. Durch den großen Bedarf an Redundanz weisen diese Verfahren allerdings einen hohen Funkressourcenbedarf auf, welche die Kosten für neue Anwendungen treiben. Für die sechste Generation Mobilfunk (6G) sollen noch strengere Latenz- und Zuverlässigkeitswerte, mehr URLLC-Geräte pro Funkzelle und neue Anwendungen ermöglicht werden, die Zuverlässigkeit und Latenz bei gleichzeitig hoher Datenrate benötigen. Ein effizienterer Umgang mit den verfügbaren Funkressourcen wird dann unerlässlich. In dieser Arbeit wird die Übertragung von erweiterter Realität (AR) Videostreams analysiert, die eine geringe Übertragungslatenz bei gleichzeitig hoher Datenrate benötigen. Über die Modellierung einer geeigneten Videocodierung als Markov-Kette werden Anforderungen an das Kommunikationssystem quantifiziert. Bei der Übertragung von erweiterte Realität (AR)-Videostreams gilt es Latenzwerte von 10 ms bei einer Erfolgswahrscheinlichkeit der Übertragung von 99,9 % zu erreichen. Gleichzeitig steigt die durchschnittliche Datenrate mit 17 Mbit/s pro Nutzer gegenüber typischen industriellen URLLC-Anwendungen deutlich. Für einen geringeren Funkressourcenbedarf von URLLC wird in dieser Arbeit eine auf Kanalinformationen beruhende Auswahl von Funkressourcen vorgeschlagen und untersucht. Die vorgeschlagene Ressourcenzuweisung nutzt Diversität ohne zusätzliches Einbringen von Redundanz. Um den Ressourcenaufwand für das Erlangen der benötigten Kanalinformationen gering zu halten werden Kanalprädiktionen eingesetzt. Für Vorhersagehorizonte bis zur Kohärenzzeit des Kanals kann eine ausreichend hohe Prädiktionsgenauigkeit für die Ressourcenzuweisung erzielt werden. Die Leistung einer auf fehlerbehafteten Kanalprädiktionen beruhenden Ressourcenallokation zeigt eine vielversprechende Zuverlässigkeit, die vergleichbar zu Systemen mit Multi-Konnektivität ist.weiterlesen