Die
Messwertverarbeitung von Sensorgruppensignalen nimmt in den
Anwendungsbereichen der
o passiven Ortung, z.B. beim passiven Sonar und bei der interferometrischen Radioastronomie, bei dem die Struktur
des
Ausbreitungsmediums als bekannt vorausgesetzt wird und die Anzahl, der
Ort und die Leistung einer Signal-
quellen aus den Sensorgruppendaten
bestimmt werden sollen,
o aktiven Ortung, z. B. beim Radar und aktiven Sonar, bei dem eine
Welle im allgemeinen gerichtet ausgesendet
wird, um anschließend deren,
an einem Objekt reflektierte Welle zu analysieren,
o Erkundung, z. B. in der Geophysik und Medizintechnik, bei dem man aus
dem abgetasteten Wellenfeld Informa-
tionen über das Ausbreitungsmedium
gewinnen will, wobei die Parameter der Signalquellen bekannt sind,
eine
zentrale Stellung ein. Die am IWSS auf dem Gebiet der
Messwertverarbeitung behandelten Forschungsfelder sind im folgenden
zusammengestellt.
Signalanalyse
o Detektionstheorie (CFAR, Transienten)
o Parametrische und nichtparametrische
Spektralanalyse
o Zeit-Frequenz-Analyse (Wavelets,
Wigner-Ville-Verteilung)
o Optimalfiltertheorie (Wiener- und Kalman-Filter)
o Automatische Detektion und Trackinitiation
o Multi-Sensor Trackfusion
Sensorgruppen-Signalverarbeitung
Die
Raumfilterwirkung (Auflösung und Ambiguität) einer Sensorgruppe wird
durch die Anzahl, Position und Richt- charakteristik der Sensoren sowie
durch die Signalfrequenzen der Wellen bestimmt. Da man das
Auflösungsvermögen einer Sensorgruppe aus konstruktiven und
physikalischen Gründen (endlichen Kohärenzlänge) nicht beliebig
aus- dehnen kann, sind Signalverarbeitungsverfahren Forschungsgegenstand,
die durch neue Signalformen (Signale hoher Bandbreite), Bildung
synthetischer Sensorgruppen (synthetische Aperturverfahren)
und Anwendung aufwendigerer Modelle (Hochauflösungsverfahren) eine
Steigerung der radialen oder lateralen Auflösung ermöglichen.
- Signale hoher
Bandbreite
Zur Verbesserung der radialen Auflösung sind Signalformen hoher Bandbreite
und großer Zeit-Bandbreite-Produkt von besonderem Interesse. Ansätze
hierzu sind
o bi- und polyphasenkodierte Signale
o frequenzsprungkodierte Signale
o Pseudo-Zufallsfolgen
mit
empfangsseitiger Impulskompression. Die Impulskompression wird durch
ein Matched-Filter oder ein Mismatched-Filter mit vordefinierten
Eigenschaften realisiert.
- Synthetische
Aperturverfahren
Eine
weitere Möglichkeit die laterale Auflösung zu erhöhen bietet das
synthetische Aperturverfahren. Hierbei unter- scheidet man in
Abhängigkeit von dem während der Sensorbewegung verwendeten
Sende-/Empfangsverfahren zwischen einem synthetischen Aperturprinzip im
Stripmap- oder Spotlight-Mode. Für den Aufbau einer synthetischen
Apertur ist eine präzise Kompensation der Abweichungen der
Sensorbewegung von der Sollbahn notwendig. Mögliche
Bewegungskompensationsverfahren sind:
o Inertial System
gestützte Bahnschätzer
o Mikro-Navigations-Techniken
o Autofokus-Methoden
- Hochauflösungsverfahren
Bei
den hochauflösenden Methoden unterscheidet man zwischen parametrischen
und nicht-parametrischen Verfah- ren. Zur Klasse der parametrischen
Verfahren zählen Methoden bei denen ein vorgegebenes Signalmodell an
die ge- messenen Daten durch Variation der interessierenden
Modellparameter im Sinne des Maximum-Likelihood-Prinzips oder der
kleinsten Fehler-Quadrate optimal angepasst wird. Die
nichtparametrischen Verfahren, z. B. lineare Prädik- tionsverfahren
(Maximum-Entropie), Verfahren vom Capon-Pisarenko Typ und
Projektionsverfahren (MUSIC, Mini- mum-Norm) nutzen a priori bekannte
mathematische Eigenschaften der Messdaten aus, um die gesuchten
Parameter zu bestimmen.
Digitale
Bildverarbeitung
o Bildgenerierung (Interpolations- und Reduktionstechniken, Geocoding
und On-Line 3D-Darstellung)
o Bildfilterungs- und
Normalisierungsverfahren sowie Bildsegementierungs- und Bildfusionstechniken
o Tomographie
und Stereoskopie (Auflösungs- bzw.
SNR-Verbesserung)
o Interferometry
and Shape from Shading Techniques
Automatische
Klassifikationsverfahren
o Merkmalsextraktionstechniken
+ Sonarsignale (Aktiv/Passiv)
+ Sonarbilder (Kantendetektion, Texturanalyse, Echo- und
Schattenklassifizierung)
o Automatische Klassifikatoren
+ Statistische Verfahren, Entscheidungstheorie
+ Neuronale Netze, Fuzzy Logic
+ Wissensbasierte Systeme
+ Deep Learning
Breitbandkommunikation im Wasserschallkanal
o Spezielle kanalangepasste Signalstrukturen (z.B. Signalstrukturen von
Delfinen, Bionik)
o Robuste Modulationsverfahren bei Mehrwegeausbreitung
o Adaptive Filter / Entzerrer sowie Adaptives Beamforming
o Simulation akustischer Datenübertragungsszenarien
