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Verletzliche Verkehrsteilnehmer sind im Straßenverkehr besonders gefährdet, da sie nicht durch eine Fahrzeugkarosserie geschützt sind. Ein Großteil dieser Gruppe machen hierbei Fußgänger und Fahrradfahrer aus. Die Überwachung des direkten Fahrzeugumfeldes bietet hierbei die Möglichkeit die Anzahl der Unfälle zu reduzieren. Unter anderem können dabei Radarsensoren eingesetzt werden, die anhand der mikro-Doppler-Signatur verletzliche Verkehrsteilnehmer klassifizieren. Zum zeitsparenden Test des Radars kann ein Radarzielsimulator verwendet werden. In dieser Arbeit wird ein Radarzielsimulator vorgestellt, mit dem die charakteristische mikro-Doppler-Signatur von verletzlichen Verkehrsteilnehmern generiert werden kann. Das System arbeitet hierbei bei dem für den Automobilbereich relevanten Frequenzbereich von 77 GHz. Die Ziele können hierbei anhand von Simulationen generiert, oder aus realen Messungen extrahiert werden. Durch die Überlagerung von Einzelzielen lassen sich somit realistische Verkehrsszenarien generieren.

Die Übertragung der Auflösungs- und Messkapazitäten der Phase eines Radars in ein Abbildungssystem eröffnet die Möglichkeit der detailgenauen Darstellung von Oberflächen und deren Charakterisierung in der kontaktlosen bildgebenden Vermessung. Mit dem in dieser Arbeit vorgestellten Modell können Beugungseffekte an Kanten im prozessierten Radarbild modelliert, kompensiert und somit die Kantendarstellung nachgeschärft werden. Zusätzlich können Kleinststörungen in Kantennähe freigelegt werden, die zuvor von Beugungseffekten überlagert waren. Darüber hinaus ermöglicht die Theorie eine hochpräzise Quervermessung in der die Maße des Messobjekts und die Lage desselbigen in Relation zur Radarapertur hochgenau bestimmt werden können. Die damit einhergehenden gewonnen Erkenntnisse können im industriellen Bereich, bspw. in der kontaktlosen Vermessung von Objekten zu Anwendung kommen.

In dieser Dissertation werden lernende Verfahren zur Gesten- und Kochklassifikation mittels Radarsensorik vorgestellt. Die Verfahren umfassen zum einen die Klassifikation der Radardaten mithilfe verschiedener tiefer neuronaler Netzwerke. Zum anderen wird ein kognitives Radar vorgestellt, bei dem das Radar adaptiv auf die Szene reagieren und die Messparameter entsprechend anpassen kann. Die Verfahren werden anhand der Anwendung Kochsensor evaluiert. Der Kochsensor ist ein 120GHz FMCW-Radar, das oberhalb eines Kochfelds angebracht ist und die aktive Kochposition, verschiedene Steuergesten und das Kochen selbst klassifiziert. Auf diese Weise wird ein Überkochschutz realisiert. Die in dieser Arbeit erforschten Verfahren zeigen verschiedene Klassifikationsmöglichkeiten anhand von Range-Doppler-Matrix-Daten auf. Zunächst erfolgt die Klassifikation mit einer einzelnen Messung (Einzelbild-Klassifikation). Dieses Verfahren zeigt speziell bei dynamischen Klassen, wie den Gesten oder dem Kochen, Schwächen. Deutlich bessere Ergebnisse zeigt die Sequenz-Klassifikation, bei der eine Sequenz von Messungen mithilfe netzwerkinterner Speicher ausgewertet wird. Ein ähnlich gutes Ergebnis wird erreicht, wenn bei der Einzelbild-Klassifikation zusätzliche Sensormodalitäten zum Trainieren des Klassifikationsnetzwerks herangezogen werden. Bei diesem sogenannten Cross Learning werden die zusätzlichen Sensoren, wie eine Wärmebildkamera, allerdings nur zum Trainieren und nicht zur Klassifikation in der Anwendung benötigt. Ein weiteres lernendes Verfahren ist das Reinforcement Learning, das dem Radar ein kognitives Verhalten erlaubt. Das Radar kann adaptiv auf die Szene reagieren und die adaptiven Messparameter optimal wählen.

Zivile Drohnen finden privat wie auch kommerziell zunehmend Verwendung und werden beispielsweise von Sicherheitsbehörden, als Lieferdrohne oder zur Inspektionen von schwer zugänglichen Objekten genutzt. Für einen benutzerfreundlichen und sicheren Betrieb greifen moderne Drohnen auf eine Vielzahl von Sensoren zurück. Aktuelle Systeme nutzen satellitengestützte Positionsbestimmung, barometrische Höhenmessung und zur Detektion der Umgebung Infrarot-, Ultraschall- und Kamerasensoren. Diese Arbeit stellt Untersuchungen zur Anwendung von hochauflösenden Radarsensoren an Drohnen als Altimeter, für die Kollisionsvermeidung und für die Kartierung der Umgebung vor. Radar-Altimeter können gegenüber der barometrischen Höhenmessung die Flughöhe über Grund messen und weitere nützliche Informationen, wie etwa das Vorhandensein von Vegetation, bereitstellen. Basierend auf durchgeführte Untersuchungen zur Detektion von Vegetation, zur Notwendigkeit eines Gimbals, zur Nutzung als Landeradar sowie Frequenz- und Bandbreitenbetrachtungen werden mehrere Konzepte und Umsetzung vorgestellt und die Vorteile gegenüber den aktuellen Sensoren gezeigt. Bei der zwei- und dreidimensionalen Umfelderkennung werden neben der Entfernung und der Geschwindigkeit zusätzlich die Raumwinkel Azimut und Elevation gemessen. Hierfür wurde ein mehrkanaliger Radarsensor mit austauschbarem Antennen-Front-End entwickelt, an dem je nach Anforderung unterschiedliche Antennensysteme montiert werden können. Mit hoher Entfernungs- und Geschwindigkeitsauflösung sowie einem großen Sichtbereich konnte bei der zweidimensionalen Umfelderkennung gezeigt werden, dass die Detektion von stationären, bewegten und schwachen Zielen, z.B. kleine Drohnen oder feine Teile der Vegetation möglich ist. Die direkte Geschwindigkeitsmessung als Alleinstellungsmerkmal der Radarsensorik konnte zudem genutzt werden, um aus der Zielantwort die Eigenbewegung der Drohne zu bestimmen. Um unter Berücksichtigung der limitierten Nutzlast von Drohnen bei der dreidimensionalen Umfelderkennung beide Raumwinkel mit hoher Trennfähigkeit und großem Sichtbereich abzudecken, wurde ein ausgedünntes Antennensystem mit niedriger Kanalanzahl entworfen. Das für die einzelnen Kanäle verwendete Antennenelement sowie die Optimierung des Antennensystems werden detailliert beschrieben und messtechnisch validiert. Für die Erstellung von Karten der Umgebung zur Selbstlokalisierung oder Wegplanung werden an Drohnen häufig zusätzlich Lidarsensoren montiert. Es konnte gezeigt werden, dass mit den Daten des bildgebenden Radarsensors für die Umfelderkennung hochauflösende zwei- und dreidimensionale Radarkarten erstellt werden können. Untersuchungen zur Genauigkeit der Radarkarten zeigen, dass die Kenntnis der Position der Drohne und nicht der Radarsensor ausschlaggebend ist. In Hinblick auf die limitierte Nutzlast von Drohnen konnte selbst mit den satellitengestützten Positionsdaten der genutzten Drohne ohne zusätzlichen Lidarsensor Karten der Umgebung mit einer Genauigkeit von 0,5m erstellt werden. Die in dieser Arbeit gewonnen Erkenntnisse zeigen, dass Radarsensoren einen großen Beitrag für den sicheren Betrieb von Drohnen leisten und neue Anwendungsmöglichkeiten für Drohnen bieten können.

Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die wichtigsten Komponenten eines Radarsystems zu beleuchten und die für die Analyse der Systemperformance notwendigen mathematischen und technologischen Grundlagen zu erklären. Hierfür wurde zunächst erklärt, wie sich ein bistatisches Radarsystem von einem klassischen Radarsystem unterscheidet und spezielle Teile, wie zum Beispiel der Analog-Digital-Wandler, der für das sogenannte Software Defined Radio eine zentrale Rolle spielt, hervorgehoben und erklärt, worauf bei diesen Teilen zu achten ist und deren Funktion erläutert. Ein bistatisches Radar besteht allgemein aus einem räumlich getrennten Sender und Empfänger. Der Empfänger des Radarsystems empfängt zwei Signale. Das direkte Signal vom Sender und das reflektierte Signal vom Zielobjekt. Diese Signale unterscheiden sich in ihrer Laufzeit, da das reflektierte Signal den Umweg über das Zielobjekt nehmen muss und falls dieses sich bewegt, muss der Dopplereffekt zweichfach berücksichtigt werden. Mit Hilfe der bistatischen Radargleichung und den Gleichungen für maximale Detektionsreichweite sowie für die minimale Radarquerschnittsfläche kann die Performance eines Radarsystems beurteilt werden. Für die Systemanalyse wurde auf Basis der theoretisch abgehandelten Themen eine Matlab-App entwickelt, die all die angesprochenen Parameter bestimmen kann. Der Entwicklungsprozess wird ebenfalls beleuchtet und mit der Hilfe dieses Programms werden zweiverschiedene Systeme simuliert und miteinander verglichen. Hierbei wurde darauf geachtet, dass so viele Parameter wie möglich, die für die Analyse nötig sind, konstant gehalten wurden, um eine höchstmögliche Vergleichbarkeit zu gewährleisten. The aim of this Bachelor thesis is to explain the most important components of a bistatic radar system and to represent the mathematical and technological basics for the analysis of the system performance. Therefore, it will be explained how such a bistatic system can be differentiated from a classic radar surveillance system. Furthermore certain parts of such a system, like the Analog-DigitalConverter, which is very important for the software-defined radio, are pointed out and theirtechnical functionality is explained. A bistatic radar consists of one spatially separated receiver and transmitter. The receiver detects two different signals, the one directly from the transmitter and the one reflected by the target. The signals differ in duration because the reflected signal needs to travel to the target and to the receiver. If the target moves, the Doppler Effect needs to be taken into account twice because of the spatial separation of the transmittter and the receiver. With the help of the bistatic radar equation and the equations for the maximum detection range and for the minimum radar cross section, the performance of such a bistatic radar system can be predicted. Based on the theoretically covered topics, a Matlab-App for system analysis was developed. The developement process will be covered later in this thesis and with the help of this programme two different systems are analysed. To ensure maximum comparability as many parameters as possible are kept constant but some deviate due to the dependence on the frequency. vorgelegt von: Maximilian Endres Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers Bachelorarbeit FH JOANNEUM 2022

In gegenwärtigen Radaren wird für die senderseitige Erzeugung der Radarsignale und vor allem deren aufwendige empfängerseitige Verarbeitung Mikrowellenelektronik eingesetzt. Im Vergleich dazu sollen mit sog. photonischen Radaren in Zukunft wesentliche Leistungssteigerungen möglich werden. Bei diesen erfolgt die Signalerzeugung und Signalverarbeitung nicht mit Mikrowellenelektronik, sondern mithilfe der sog. Mikrowellenphotonik, d. h. die Signale werden mit Licht transportiert und mithilfe optischer Komponenten verarbeitet.

Ziel dieser Arbeit ist es, stochastische Wellenformen im Bezug auf deren Verwendung in bildgebenden Radarsystemen zu untersuchen. Aufgrund der Unkorreliertheit aufeinanderfolgender Radarpulse ermöglichen stochastische Wellenformen eine hohe Pulsabtastrate ohne Entfernungsmehrdeutigkeiten zu erzeugen. Dies ermöglicht eine höhere Auflösung für bildgebende Radarsysteme mit synthetischer Apertur als dies mit konventionellen, wiederholten Wellenformen möglich ist. Die Arbeit gibt zunächst einen Überblick über bisherige Arbeiten auf diesem Themengebiet, insbesondere der signaltheoretischen Beschreibung, auftretender Effekte und deren Filterung mittels bisher genutzter Algorithmik. Ein besonderes Augenmerk wird auf den bei stochastischer Wellenform auftretenden Maskierungseffekt gelegt. Aufgrund der stark varianten Wellenform im Leistungsdichtespektrum überdecken die Kreuzkorrelationsprodukte des angepassten Filters (matched filter) von Zielen mit einem starken Rückstreukoeffizienten die Zielantwort schwächerer Ziele. Dieser Effekt wird signaltheoretisch beschrieben und Lösungsmöglichkeiten aufgezeigt. Diese umfassen CLEAN-Algorithmen sowie fehlangepasste Filter (mismatched Filter) zur Reduzierung der Nebenkeulen. Die Arbeit schlägt ein neues Filter zur Pulskompression vor, das einem Entfaltungsfilter nach Wiener entspricht. Dieses Filter reduziert den bei stochastischen Wellenformen auftretenden Maskierungseffekt, ohne den Berechnungsaufwand im Vergleich zu einem klassischen, angepassten Filter zu erhöhen. Nach Herleitung des Filters wird, im Verlauf der Arbeit, dieses Filter mit den bisher vorhandenen und genutzten Filtermöglichkeiten verglichen. Zusätzlich werden weitere Szenenrekonstruktionsverfahren untersucht. Zur Validierung der in dieser Arbeit vorgestellten Filter wird ein Sendesystem entwickelt, das thermisches Rauschen als Sendesignalform nutzt. Dieser Sender ist portabel in einen Koffer integriert. In Zusammenarbeit mit dem im Zentrum für Sensorsysteme entwickelten Vierkanal-Radarempfangsgerät HITCHHIKER bildet dieses Sendesystem ein Experimentalradarsystem. Mittels dieses Radarsystems lassen sich die Algorithmen unter verschiedenen Bedingungen und Einsatzmöglichkeiten vergleichen. Dies umfasst Entfernungs-Doppler-Zielverfolgung, Mehrkanal-DOA-Schätzung, Radar mit synthetischer Apertur und inverses Radar mit synthetischer Apertur. Von Indoor-Experimenten bis hin zu Outdoor-Experimenten, von stationären Zielen bis hin zu Bewegtzielen wie Straßenfahrzeuge oder Schiffen, wird eine Vielzahl von Einsatzbedingungen und Möglichkeiten durch Experimente mit diesem System abgedeckt., The research goal of this thesis is the evaluation of stochastic waveforms regarding radar imaging systems. Due to the uncorrelated nature of successive radar pulses, stochastic waveforms allow a high pulse sampling rate without generating range ambiguities. This leads to a higher resolution in synthetic aperture radar imaging systems, than using conventional, repeating waveforms. First, the thesis gives an overview of previous work in this area, especially the signal-theoretic description, occurring effects and their filtering by means of algorithms used so far. Special attention is paid to the masking effect occurring with stochastic waveforms. Due to the highly variant power density spectrum of the waveform, the cross-correlation products of the matched filter of strong targets mask the target response of weaker targets. This effect is described in terms of signal theoretical aspects. Further, possible solutions are shown, which include CLEAN algorithms and mismatched filters reducing the self-interference. In the thesis a new filter is proposed for pulse compression that corresponds to a Wiener deconvolution filter. This filter reduces the masking effect that occurs with stochastic waveforms without increasing the computational effort compared to a classic matched filter. After a derivation of the filter, this filter is compared in the course of the work with the previously existing and used filter. In addition, other scene reconstruction methods will be investigated. To validate the filters examined in this thesis, a radar transmitter is developed, that uses thermal noise as the transmitting waveform. This transmitter is integrated in a portable case. In conjunction with the four-channel radar receiver HITCHHIKER developed at the Centre for Sensor Systems, this transmitter system forms an experimental radar system. Using this radar system, the algorithms can be compared under different conditions and applications. This includes Range-Doppler target tracking, multi-channel DOA estimation, synthetic aperture radar and inverse synthetic aperture radar. From indoor experiments to outdoor experiments, from stationary targets to moving targets such as road vehicles or ships, a wide range of operating conditions and possibilities is covered by experiments using this system.

Datenrepositorien geh��ren inzwischen zum Kernangebot vieler Bibliotheken. In diesem Kontext sind kooperative Betriebsmodelle eine selten genutzte, aber sehr attraktive M��glichkeit. Durch die Arbeitsteilung und die Trennung von technischem Betrieb und inhaltlicher Betreuung kann so auch bei einer begrenzten Ressourcenlage ein angemessenes Ergebnis erlangt werden. F��r Konzeption, Implementierung und Betrieb eines Repositoriums bedarf es qualifiziertes Fachpersonal sowohl auf technischer als auch auf bibliothekarischer bzw. kuratierender Seite. Angesichts des gegenw��rtigen Fachkr��ftemangels sollte daher kritisch hinterfragt werden, ob jede Bibliothek ���das Rad neu erfinden��� muss. Das Kommunikations-, Informations-, Medienzentrum (KIM) der Universit��t Konstanz hat sich deshalb f��r eine kooperative Umsetzung mit FIZ Karlsruhe ��� Leibniz-Institut f��r Informationsinfrastruktur (FIZ Karlsruhe) entschieden. So wurde das Datenrepositorium KonDATA der Universit��t Konstanz basierend auf dem von FIZ Karlsruhe betriebenen Dienst RADAR realisiert. Mit ���RADAR Local��� stellt FIZ Karlsruhe eine anpassbare Repositoriums-L��sung bereit, die lokal an der Universit��t betrieben wird. Pflege und Wartung der Software werden dabei remote von Mitarbeiter*innen des Leibniz-Instituts erledigt. Dadurch ist vor Ort kein technisches Personal notwendig, sodass sich das KIM auf die bibliothekarischen Kernkompetenzen bei der Kuratierung der Daten fokussieren kann. Dieser Artikel beschreibt den Bedarf der Universit��t Konstanz, den Auswahlprozess bis zur geeigneten L��sung und wie das gew��hlte kooperative Betriebsmodell ausgestaltet und umgesetzt wurde. Anschlie��end werden das Betriebsmodell, seine Vor- und Nachteile sowie seine langfristigen Auswirkungen diskutiert., o-bib. Das offene Bibliotheksjournal / Herausgeber VDB, Bd. 8 Nr. 4 (2021)

Bei der Anwendung von Radarsensoren zur Fahrzeug-Umfelderfassung müssen verwendete Blenden (Radome), welche den Sensor vor externen Einflüssen schützen und das Fahrzeugdesign unterstützen, die hochfrequente elektromagnetische Welle ohne Beeinflussung transmittieren. Allerdings werden beim Durchstrahlen eines Bauteils unterschiedliche Anteile der Welle absorbiert, reflektiert oder transmittiert. Mit dem Ziel die Transmission von Materialien zu erhöhen, werden im Rahmen dieser Arbeit die Einflüsse auf den Materialparameter Permittivität von Kunststoffen und Lacken untersucht. Dadurch kann auch die praktische Umsetzbarkeit der theoretisch hergeleiteten Kompensationsmethoden für hochreflektierende Lacke nachgewiesen werden. Zur Absicherung der Radarfunktion müssen darüber hinaus auch Einflussfaktoren aus Design, Fertigungsprozess und Umgebung bekannt sein.:1 Einleitung 2 Problemstellung und Zielsetzung 3 Stand der Wissenschaft 4 Elektromagnetische Eigenschaften von Kunststoffen 5 Einfluss elektromagnetischer Eigenschaften von Lacken 6 Radome im Gesamtaufbau 7 Zusammenfassung und Ausblick Anhang When radar sensors are used for vehicle environment scanning, the cover (radome) used to protect the sensor from external influences and support the vehicle design must transmit the high-frequency electromagnetic wave without interference. However, when the wave passes through a component it is absorbed, reflected or transmitted. The range of the radar sensor can be reduced, the sensor can be blinded by reflections and inhomogeneous reflection distributions can lead to angular errors. To increase the transmission of materials, the influences on the material parameter permittivity of plastics and paints are investigated. Furthermore, the practical feasibility of the theoretically derived compensation methods for highly reflective paints can be demonstrated. To ensure the radar function, influencing factors, including the design, the manufacturing process and environment, must also be known.:1 Einleitung 2 Problemstellung und Zielsetzung 3 Stand der Wissenschaft 4 Elektromagnetische Eigenschaften von Kunststoffen 5 Einfluss elektromagnetischer Eigenschaften von Lacken 6 Radome im Gesamtaufbau 7 Zusammenfassung und Ausblick Anhang

We analyze tidal (diurnal, semidiurnal, terdiurnal, quarterdiurnal) phases and related wind shear in the mesosphere/lower thermosphere as observed by meteor radar over Collm (51.3∘ N, 13.0∘ E). The wind shear phases are compared with those of sporadic E (Es) occurrence rates, which were derived from GPS radio occultation signal-to-noise ratio (SNR) profiles measured by the COSMIC/FORMOSAT-3 satellites. At middle latitudes Es are mainly produced by wind shear, which, in the presence of a horizontal component of the Earth's magnetic field, leads to ion convergence in the region where the wind shear is negative. Consequently, we find good correspondence between radar derived wind shear and Es phases for the semidiurnal, terdiurnal, and quarterdiurnal tidal components. The diurnal tidal wind shear, however, does not correspond to the Es diurnal signal.

In April 2018 the PMWE1 sounding rocket campaign was conducted at the Andøya Space Center involving coordinated measurements with rockets and ground instruments to measure parameters relevant for testing of the existing theories of polar mesospheric winter echo (PMWE) formation. The Middle Atmosphere Alomar Radar System (MAARSY) was operated to detect PMWE with multiple beam directions to detect favorable launch conditions. A dedicated experiment configuration with five different beam positions was used to point the radar beam along the planned trajectory of the payload. This special radar experiment allowed to obtain basic information about the spatial structure of the PMWE and its dynamical behavior around the flight of the two rockets. PMWE with signal strengths between 10−17 and 10−15 m−1 have been observed by MAARSY during the whole campaign period, starting with a moderate occurrence at the beginning which decreased towards the end of the campaign. Furthermore real common-volume observations by rocket instruments and radar soundings have been carried out at PMWE altitudes on up-leg and down-leg of the rocket flights. The Saura MF radar was operated during both flights probing the mesosphere with a multiple beam scan experiment to derive horizontal winds and electron density profiles. The obtained PMWE characteristics as signal strength and spectral width of the received radar signals as well as estimated horizontal winds and electron densities are presented with particular emphasis to the launch times of the sounding rockets.

Die Datenerfassung für Wetterprognosen basiert bis heute auf konventionellen Radarsystemen, die mit einer verhältnismäßig hohen Leistung arbeiten und für große Reichweiten ausgelegt sind. Da jedoch Wetterphänomene primär in Bodennähe auftreten und deren ausschlaggebenden Charakteristika ebendort zu detektieren sind, bringt dieses einige Nachteile mit sich. Hierzu zählen z.B. Einschränkungen bezüglich der räumlichen Auflösung und der Aktualisierungsrate, die stark eingeschränkten Möglichkeiten der flächendeckenden Erfassung bodennaher Effekte, aber auch die nicht voll polarimetrischen Detektionsmöglichkeiten bestehender Systeme. Die vorliegende Arbeit stellt den Ansatz des 'Digital Beamforming Weather Radar' (DB-WR) vor, welcher die beschriebenen Nachteile maßgeblich reduziert bzw. vermeidet. Die Systemarchitektur basiert hierbei auf engmaschigen Netzwerken von Phased-Array Radargeräten mit signifikant geringeren Reichweiten und Sendeleistungen. Grundlage hierfür bilden polarimetrische Sende-Empfangsmodule ('Software-Defined Radars'), welche die Realisierung der neuartigen 'Arbiträren Polarimetrischen Multiparameter Intrapulsmodulation' (APMIM), einem Verfahren welches beliebige Modulationen innerhalb des Sendepulses zulässt, ermöglichen. Der Fokus richtet sich diesbezüglich auf die Umsetzung eines breitbandigen Stand-Alone Experimentalsystems für diese neuartige Wetterradartechnologie, mit dem das Systemkonzept des DBWR getestet und die Möglichkeiten der APMIM in Kombination mit einer multiplen Empfangssignalauswertung evaluiert werden können. Darüber hinaus werden die Möglichkeiten dieses Experimentalsystems veranschaulicht und die Funktionalitäten in entsprechenden Messungen verifiziert. Data acquisition for weather forecasts is still based on conventional radar systems, which operate at a relatively high power and are designed for long ranges. However, since weather phenomena primarily occur near the ground and their decisive characteristics have to be detected there, this brings with it a number of disadvantages. These include, for example, limitations with respect to spatial resolution and update rate, the severely restricted possibilities of area-wide detection of near-ground effects, but also the not fully polarimetric detection capabilities of existing systems. This dissertation presents the Digital Beamforming Weather Radar (DBWR) approach, which significantly reduces or avoids the described drawbacks. The system architecture is based on close-meshed networks of phased-array radars with significantly lower ranges and transmission powers. The basis for this is formed by polarimetric transmit-receive modules ('Software-Defined Radars'), which enable the realization of the novel 'Arbitrary Polarimetric Multiparameter Intrapulse Modulation' (APMIM), a method which allows arbitrary modulations within the transmit pulse. In this respect, the focus is on the implementation of a broadband stand-alone experimental system for this novel weather radar technology, with which the system concept of the DBWR can be tested and the possibilities of the APMIM in combination with a multiple received signal evaluation can be evaluated. Furthermore, the capabilities of this experimental system are illustrated and the functionalities are verified in corresponding measurements.

Innovationen in den Bereichen Fahrzeugautomatisierung und -digitalisierung sind ein wesentlicher Treiber für den aktuellen Strukturwandel und grundlegende Voraussetzung zum Erhalt der technologischen Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Automobilindustrie. Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten (FuE) zum automatisierten und autonomen Fahren haben in den vergangenen Jahren deutlich an Intensität und Dynamik gewonnen - in einem internationalen Benchmark zu messen auch an deutlich gestiegenen Patentanmeldungen. Dabei können immer stärkere Innovationsbeiträge von asiatischen und speziell chinesischen Unternehmen identifiziert werden. Der Fokus dieser Kurzstudie liegt auf der Identifikation von Treibern der Technologieentwicklung im Bereich "Radar für automatisiertes / autonomes Fahren" und dem Monitoring von FuE-Aktivitäten der deutschen Automobilindustrie im internationalen Vergleich.

Illustrationen, Diagramme

Moderne Fahrerassistenzsysteme und autonomes Fahren benötigen eine detaillierte Umgebungserfassung. Neben einer präzisen Beschreibung von Form und Zustand der umgebenen Objekte, ist auch ein immer besseres semantisches Verständnis der Situation erforderlich. Die Anforderungen der funktionalen Sicherheit führen dazu, dass diese oft nur durch Redundanz erreicht werden können. Für Systeme zur semantischen Klassifizierung von Objekten werden heutzutage hauptsächlich optische Sensoren verwendet. Obwohl die Anzahl der im Fahrzeug verbauten Radare immer weiter steigt und die Messeigenschaften jedes einzelnen Sensors sich in Auflösung, Genauigkeit und Sensitivität beständig verbessern, leistet der Radarsensor heutzutage nur einen geringen Beitrag zur Semantik. Im Rahmen dieser Arbeit wird das Potential des Radarsensors zur semantischen Umgebungserfassung für das statische Fahrzeugumfeld untersucht. Ausgehend von Radar-Detektionen untersucht diese Arbeit die gesamte Verarbeitungs- und Entwicklungskette eines Klassifikationssystems für Radar. Anhand eines großen Datensatzes wird gezeigt, dass die Klassifikation der statischen Welt vielversprechende Ergebnisse erzielt und dass durch gezielte Anpassungen der Algorithmen die Resultate deutlich verbessert werden können.

Die hohe Auflösung, der sehr kompakte Aufbau und die kostengünstige Herstellung von Radarsystemen im oberen Millimeterwellenbereich zwischen 150 GHz und 300 GHz erweiteren das bekannte Anwendungsspektrum von Radarsensoren enorm. Zusätzliche Komponenten wie sperrige Linsen und Gehäuse zum Schutz bei rauen Umgebungsbedingungen beschränken allerdings die Einsatzmöglichkeiten. In dieser Arbeit wird daher ein Radarsystem mit Messsonde basierend auf einem flexiblen dielektrischen Wellenleiter vorgestellt, das beinahe unabhängig von räumlichen Anforderungen und ohne aufwendiges Gehäuse eingesetzt werden kann. Hierbei werden die einzelnen passiven Komponenten ausführlich betrachtet und ihre Auswirkungen auf die gewonnen Radarinformationen analysiert sowie Kompensationsmöglichkeiten für Nichtidealitäten präsentiert. Im Nahbereich unter 50 cm ergibt sich für die Messsonde selbst bei Wellenleitern von bis zu 4 m Länge eine höhere Empfangsleistung als für ein herkömmliches Radar. Durch die geringen Verluste und die hohe mechanische Flexibilität ergeben sich somit völlig neue Anwendungsgebiete für Radarsysteme, wie anhand von Beispielen verdeutlicht wird.

Nach Auftreten eines Feuchteschadens in Fußbodenaufbauten sind sowohl die zeitnahe Feststellung als auch Eingrenzung betroffener Bereiche von besonderer Bedeutung. So können erforderliche Renovierungsmaßnahmen effizient geplant und mögliche Folgeschäden vermieden werden. Zur messtechnischen Beantwortung dieser Fragestellungen werden bereits seit vielen Jahren Neutronensonden eingesetzt, welche allerdings keine Tiefenzuordnung des schadensträchtigen Flüssigwassers zulassen. Hierzu müssen mit hohem zeitlichem und finanziellem Aufwand zerstörende Sondierungsbohrungen vorgenommen werden, welche zukünftig durch den parallelen Einsatz des Radarverfahrens vermieden werden könnten. In systematischen Laborstudien wurden gängige Feuchteschäden an häufig anzutreffenden Fußbodenaufbauten simuliert und deren Einfluss auf das Messsignal untersucht. Hierbei kamen Zementund Anhydritestriche, sowie die Dämmmaterialen Styropor, Styrodur, Glaswolle und Perlite-Schüttung mit variierenden Schichtdicken zum Einsatz, um die vielfältigen Konfigurationen der Praxis abzubilden. Für den gewonnenen Datensatz konnten geeignete Signalmerkmale extrahiert werden, welche mithilfe multivariater Datenauswertung eine Klassifizierung des vorliegenden Schadenfalls zulassen. Zum Ende des Forschungsvorhabens steht besonders die Anwendbarkeit der entwickelten Methoden für die Praxis im Fokus. Hierzu wurden Messungen an realen Schadensfällen durchgeführt und deren Ergebnisse mit den Laboruntersuchungen verglichen. Hierbei stellten sich variierende Schichtdicken, sowie vorkommende Fußbodenheizungen und Armierungsgitter als mögliche Fehlerquellen für eine vollständig automatisierte Auswertung heraus., poster

In den vergangenen Jahren haben digitale Modulationsverfahren einen immer gr����eren Stellenwert f��r Anwendungen im Radarbereich erfahren. Treiber dieser Entwicklung sind einerseits die immer leistungsf��higere digitale Hardware, die eine echtzeitf��hige Realisierung solcher Radarsysteme ��berhaupt erst erm��glicht hat, und andererseits bei den Applikationen vor allem der Automobilradarbereich. Dieser fordert neben stetig steigenden Aufl��sungen oftmals eine hohe Flexibilit��t der Wellenformen sowie eine m��glichst gute Interferenzrobustheit. Eines der Modulationsverfahren, das aktuell besonders im Fokus der Untersuchungen steht, ist Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM), das sich auch im Mobilfunkbereich gro��er Beliebtheit erfreut. Ein Nachteil im Vergleich zu anderen g��ngigen Radarverfahren wie beispielsweise Fast Chirp Sequence (FCS) ist die Notwendigkeit von sehr hohen Abtastraten, die in der Gr����enordnung der abgedeckten Hochfrequenzbandbreite liegen m��ssen. Genau bei diesem Punkt setzt die vorliegende Arbeit an. Sie stellt eine neuartige Erweiterung des klassischen OFDM-Radar-Ansatzes vor, mit dessen Hilfe die Signalbandbreite im Radarkanal vergr����ert werden kann, ohne gleichzeitig die Abtastraten der Digital-Analog- und Analog-Digital-Wandler erh��hen zu m��ssen. Hierdurch kann trotz eines Verzichts auf schnelle und daher teure Wandler die oftmals geforderte hohe Entfernungsaufl��sung erreicht werden. Sendeseitig wird daf��r ein schmalbandiges OFDM-Signal mit einem Frequenzkamm hochgemischt, dessen Kammfrequenzen untereinander einen Abstand aufweisen, der genau der Bandbreite des Basisbandsignals entspricht. Im Sendesignal ist hierbei jedoch nur ein kleiner Teil der m��glichen Untertr��ger belegt. Auf diese Weise entstehen L��cken, die im Empf��nger dazu genutzt werden k��nnen, alle Untertr��ger des breitbandigen Signals in einem schmalen Frequenzband eigeninterferenzfrei zu vereinen. Hierzu wird das Empfangssignal mit einem zweiten Frequenzkamm heruntergemischt, dessen Abst��nde kleiner ausfallen als im Sender. Hierdurch k��nnen die Untertr��ger aller Subb��nder in dem beschriebenen Frequenzband untergebracht werden, dessen Bandbreite genau so gro�� wie die des urspr��nglichen OFDM-Basisbandsignals ist. Aus diesem Grund gen��gt auch im Empf��nger eine Abtastrate, die identisch zu jener im Sender ist, ohne dass wichtige Informationen des breitbandigen Signals im Radarkanal verloren gehen. Da alle Untertr��ger orthogonal zueinander sind, k��nnen sie nach der Abtastung separiert und das breitbandige Spektrum digital rekonstruiert werden. In der vorliegenden Arbeit werden alle diesbez��glich notwendigen Verfahrensschritte zur Signalerzeugung und -verarbeitung detailliert beschrieben sowie ausf��hrliche Untersuchungen zur erreichbaren Performanz des Ansatzes und dessen Limitierungen durchgef��hrt. Neben der Sch��tzung von Entfernung und Geschwindigkeit spielt in der Zwischenzeit bei vielen Anwendungen auch die Winkelinformation eine wichtige Rolle. Aus diesem Grund wurde das entworfene Frequency-Comb-OFDM-Radar-Verfahren f��r den Einsatz in MIMO-Systemen, die eine solche Winkelbestimmung erm��glichen, erweitert. Grundlage hierf��r war in erster Linie das bereits existierende Subcarrier Interleaving, das um die M��glichkeit einer unregelm����igen Untertr��gerbelegung in Verbindung mit einem Compressed-Sensing-Algorithmus zur Entfernungssch��tzung erg��nzt wurde. Zur messtechnischen Verifikation des Verfahrens wurde zudem ein Demonstrator mit vier Sende- und vier Empfangskan��len aufgebaut, der zus��tzlich die Hochfrequenzbandbreite um den Faktor vier vergr����ern kann. Mit diesem System wurden in einer reflexionsarmen Kammer erfolgreich Radarmessungen durchgef��hrt, die die Funktionsf��higkeit des Frequenzkamm-basierten Ansatzes best��tigen konnten. Dar��ber hinaus lie�� sich mithilfe eines analogen Radarzielsimulators auch der hohe Eindeutigkeitsbereich in Geschwindigkeitsrichtung demonstrieren, der einen weiteren Vorteil des entworfenen Verfahrens darstellt.

With increasing radar activities in the automotive, industrial and private sector, there is a need to test radar sensors in their environment. A radar target simulator can help testing radar systems repeatably. In this paper, the authors present a concept of low-cost hardware for radar target simulation. The theoretical foundations are derived and analyzed. An implementation of a demonstrator operating in the 24 GHz ISM band is shown for which the dynamical range simulation was implemented in a FPGA with fast sampling ADCs and DACs. By using a FIR filtering approach a fine discretization of the range could be reached which will furthermore allow an inherent and automatic Doppler simulation by moving the target.

Die folgende Arbeit demonstriert die Realisierung eines autonomen Fahrzeuges mit dem Robot Operating System (ROS) unter Verwendung eines Radars. Dabei soll ein vorausfahrendes Fahrzeug mit dem Radar detektiert und dieses durch entsprechender Regelung autonom gefolgt werden. Durch die geringe Empfindlichkeit des Radarsystems auf Umwelteinflüsse ist eine robuste Messung und Detektion möglich. Deshalb gewinnt der Einsatz von Radarsensoren in der Automobilindustrie immer größere Bedeutung. Zur eindeutigen Identifikation des vorfahrenden Fahrzeuges werden modulierte Reflektoren angebracht. Die Position und Geschwindigkeit werden mittels digitaler Signalverarbeitung des Radarsignals bestimmt. Diese Konfiguration könnte bereits in naher Zukunft auf echten Straßen zur Anwendung kommen, um den Fahrer auf längeren monotonen Fahrstrecken zu unterstützen. In dieser Arbeit ist das autonome Fahrzeug als 1:6 Modellauto realisiert, auf welchem das 24 GHz FMCW-Radar (Frequency Modulated Continuous Wave Radar), Sensoren zur Messung der Odometrie und die Rechenplattform Intel NUC montiert sind. Die Radarsignalverarbeitung zur Auswertung der Position und der Geschwindigkeit des vorfahrenden Fahrzeuges erfolgt auf der Rechenplattform, auf welchem das ROS-System installiert ist. Die Lenkwinkelvorgabe errechnet sich mit dem Stanley- Lenkregler [Hof+07] und die Geschwindigkeitsvorgabe für das autonome Fahrzeug erfolgt über eine rampengesteuerte Geschwindigkeitsregelung, wobei der Abstand und die Geschwindigkeit des Vorausfahrzeuges berücksichtigt werden. Mit den Aktuatoren wird mit Hilfe der von ROS zur Verfügung gestellten mavROS Schnittstelle kommuniziert. In dieser Arbeit wird die Messgenauigkeit des Radars für die Positionsbestimmung und Geschwindigkeitsmessung überprüft, der Stanley-Lenkregler und die Geschwindigkeitsregelung vorgestellt und eine Realisierung in ROS dargestellt. This thesis illustrates the use of a radar for autonomous vehicles, which is realized with the Robot Operating System (ROS). A leading vehicle should be detected by the radar and followed autonomously by appropriate control. The radar ensures a robust measurement due to the low sensitivity to enviromental impacts. This is the reason why the use of radar sensors gains importance for the automobile industry. For clear identification of the front vehicle, modulated reflectors are attached and the position and velocity is detected by signal processing of the radar signal. This configuration could be applied to real roads in the near future, to support the driver on longer monotonous routes. The vehicle in this thesis is realized as a 1:6 model car, on which the 24 GHz FMCW (frequency modulated continuous wave) radar, sensors for measuring the odometry and the computing platform Intel NUC are installed. The radar signal processing for evaluating the position and speed of the vehicle in front are calculated on the computing platform on which the ROS system is installed. The steering angle is calculated using the Stanley steering controller [Hof+07] and the speed for the autonomous vehicle is controlled by a ramp cruise control which respects the distance and speed of the vehicle ahead. The communication to the actuators is done using the mavros interface provided by the ROS. This thesis evaluates the accuracy of the radar for position determination and speed measurement. Furthermore, the Stanley steering controller, the cruise control and a realization in ROS are presented. Finally, a short outlook on possible extensions and other interesting aspects are given. eingereicht von Ing. Markus Rechberger BSc Universität Linz, Masterarbeit, 2020 (VLID)4741352

Immer komplexere und leistungsfähigere Fahrerassistenzsysteme in Fahrzeugen sind auf eine möglichst genaue Erfassung der Umgebung angewiesen. Eine wichtige Sensorklasse stellen dabei die Radarsensoren dar, da diese durch den Dopplereffekt direkt die radiale Geschwindigkeit von Zielobjekten erfassen können. Zukünftige Radare müssen über eine immer bessere Auflösung für die Bestimmung der Entfernungen, der Geschwindigkeiten und der Winkel, unter der Ziele erfasst werden, verfügen. Dies ermöglicht eine Klassifikation von Zielobjekten, beispielsweise die Unterscheidung zwischen Fußgängern und Fahrzeugen. Diese Arbeit stellt optimierte Ansätze der Signalverarbeitung vor, um unter anderem die Geschwindigkeitsauflösung durch eine geschickte Messauswertung zu verbessern, ohne die Messdauer zu verlängern. Weiterhin werden zwei Verfahren betrachtet und verglichen, die den Eindeutigkeitsbereich der Geschwindigkeit bei der Verwendung mehrerer Sendeantennen vergrößern. Eine verbesserte Winkelauflösung wird durch eine gezielte Unterabtastung und anschließende Rekonstruktion erreicht, sodass in der gleichen Entfernung und Geschwindigkeit unterschiedlich starke Ziele getrennt werden können. Zum Schluss werden zwei verschiedene Ansätze zur Unterabtastung in allen Messdimensionen und der anschließenden Rekonstruktion verglichen.

Due to the lack of a suitable theoretical model for simulating radar backscatter of soil based on salt content, we investigated a new method to exploit Sentinel-1 radar backscatters and polarimetric decomposition information for dryland soil salinity monitoring. Soil electrical conductivity (EC) was estimated using Sentinel-1 SAR imagery and field survey data combined with five machine learning models in Esperance, located in the southwest of Western Australia (SWWA). The performance of the five machine learning models was assessed and compared using the root-mean-square error (RMSE), the mean absolute error (MAE), and the correlation coefficient ( $r$ ). The results revealed that the Random Forest Regression model (RFR) yielded the highest prediction performance ( $\text{RMSE}=2.89\ S/m,\ \text{MAE}=1.90 S/m$ , and $\mathrm{r}=0.81$ ) and outperformed the other models. It can be concluded that the intensity images of VV and VH polarization of SAR imagery have the potential to predict EC of soils in SWWA.

Illustrationen, Diagramme

Der Bericht gibt einen ersten, detaillierten Einblick in die non-invasiven Forschungen am Fundplatz Albersdorf, die 2016 und 2017 durch das Institut für Klassische Archäologie der Universität Wien im Rahmen des Projektes "Modeling Roman Rural Landscapes" auf dieser site durchgeführt wurden.

Der Bericht gibt einen Überblick zu den non-invasiven Forschungen am Fundplatz Waldling, die 2016 und 2017 durch das Institut für Klassische Archäologie der Universität Wien im Rahmen des Projektes "Modeling Roman Rural Landscapes" auf dieser site durchgeführt wurden.

Der Bericht gibt einen Überblick zu den non-invasiven Forschungen am Fundplatz Oberaustall, die 2016 und 2017 durch das Institut für Klassische Archäologie der Universität Wien im Rahmen des Projektes "Modeling Roman Rural Landscapes" auf dieser site durchgeführt wurden.

Der Bericht gibt einen ersten, detaillierten Einblick in die non-invasiven Forschungen am Fundplatz Oberaustall, die 2016 und 2017 durch das Institut für Klassische Archäologie der Universität Wien im Rahmen des Projektes "Modeling Roman Rural Landscapes" auf dieser site durchgeführt wurden.

Die Radarsensorik stellt aufgrund ihrer hohen Reichweite und Robustheit eine Schlüsseltechnologie für moderne Fahrerassistenzsysteme und automatisierte Fahrfunktionen dar. Dem gegenüber steht das begrenzte laterale Auflösungsvermögen der Radarsensorik als ein limitierender Faktor. Gleichzeitig sorgt eine immer größer werdende Marktdurchdringung von Assistenzsystemen für neue Herausforderungen bei der Interoperabilität und der Vermeidung von Störungen. Ziel dieser Arbeit ist es, mittels Methoden der digitalen Signalverarbeitung die Auflösung und Robustheit von Automobilradaren zu steigern. Hierzu werden zunächst die radartechnischen Grundlagen beschrieben und ein Signalmodell für Radare mit Chirp-Sequence-Verfahren und Gruppenantenne aufgestellt. Darauf folgt eine vergleichende Untersuchung von hochauflösenden Detektionsalgorithmen. Dabei wird u. a. eine Erweiterung des Relax Algorithmus präsentiert, um eine speichereffiziente Implementierung bei gleichzeitig hoher Nebenläufigkeit zu ermöglichen. Außerdem wird auf den Aspekt der Kalibrierung eingegangen, weil eine gute Kalibrierung unabdingbar für eine gute Auflösung ist, da andernfalls Unschärfe bei den Detektionen auftritt. Hinsichtlich der Interoperabilität behandelt diese Arbeit das Thema der Stördetektion und -unterdrückung. Dabei wird untersucht, wie sich weitere Radarsensoren negativ auf das betrachtete System auswirken können. Schließlich folgt die Vorstellung eines neuartigen Verfahrens zur Stördetektion, welches auf Methoden der Mustererkennung beruht. Dadurch lassen sich Störungen wirksam unterbinden und die Maskierung von schwachen Zielen vermeiden. Dazu wird anhand eines Beispiels demonstriert, wie Störungen einzelne Detektionen maskieren können. Darüber hinaus werden Anwendungen für hochauflösende Radardaten vorgestellt. Zum einen wird demonstriert, welches Potential zur Konturbestimmung besteht, und weitere Aspekte diesbezüglich werden diskutiert. Zum anderen wird ein probabilistisches Framework vorgestellt, welches zur Eigenbewegungsbestimmung genutzt werden kann. Abschließend folgt ein Ausblick auf potentielle Zukunftsthemen im Bereich der automobilen Radarsensorik., Radar sensors render a key technology for advanced driver assistance systems and automated driving due to their high range and robustness. However, the limiting factor for radar technology in automotive applications is the lateral resolution. Further the growing market penetration of driver assistance systems with radar sensors provides new challenges regarding interoperability and the avoidance of interference. The goal of this work is to increase the resolution and robustness of automotive radar sensors by means of digital signal processing. Therefore the basic radar principles are explained first and a signal model for chirp sequence radars with array antennas is introduced. Then high resolution detection algorithms are investigated and compared to each other. As an additional benefit improvements are proposed such as a new implementation of the Relax algorithm, which allows high parallelism even with constraints on the amount of memory, that can be used. As an add-on to the detection algorithms the calibration is investigated, because this is an essential to achieve a good resolution. Regarding the interoperability the interference is investigated. It is shown how other radar sensors can negatively effect the considered radar system. To overcome this issue a novel method is proposed to detect interference with algorithms for pattern recognition. Based on this method the influence of the interfering signal can be suppressed and the masking of weak reflecting targets is avoided. By an example measurement is demonstrated, how interference can mask detections. Furthermore applications of high resolution radar data are presented. The high potential for object contour estimation is demonstrated. Further a probabilistic framework for ego motion estimation is derived. Finally an outlook to future research topics in the field of automotive radar is given.

Simulation-based testing is seen as a major requirement for the safety validation of highly automated driving. One crucial part of such test architectures are models of environment perception sensors such as camera, lidar and radar sensors. Currently, an objective evaluation and the comparison of different modeling approaches for automotive lidar sensors are still a challenge. In this work, a real lidar sensor system used for object recognition is first functionally decomposed. The resulting sequence of processing blocks and interfaces is then mapped onto simulation methods. Subsequently, metrics applied to the aforementioned interfaces are derived, enabling a quantitative comparison between simulated and real sensor data at different steps of the processing pipeline. Benchmarks for several existing sensor models at a concrete selected interface are performed using those metrics by comparing them to measurements gained from the real sensor. Finally, we outline how metrics on low-level interfaces can correlate with results on more abstract ones. A major achievement of this work lies within the commonly accepted interfaces and a common understanding of real and virtual lidar sensor systems and, even more important, an initial guideline for the quantitative comparison of sensor models with the ambition to support future validation of virtual sensor models.

During the increasing dissemination of renewable energy sources the potential and actual interference effects of wind turbine plants became obvious. Turbines reflect the signals of weather radar and other radar systems. In addition to the static radar echoes, in particular the Doppler echoes are to be mentioned as an undesirable impairment Keränen (2014). As a result, building permit is refused for numerous new wind turbines, as the potential interference can not be reliably predicted. As a contribution to the improvement of this predictability, measurements are planned which aim at the high-frequency characterisation of wind energy installations. In this paper, a cost-effective FMCW radar is presented, which is operated in the same frequency band (C-band) as the weather radars of the German weather service. Here, the focus is on the description of the hardware design including the considerations used for its dimensioning.

Viele Anwendungen im industriellen Umfeld können durch kostengünstige Radarsensoren, die in Silizium-Germanium hochintegriert sind, erschlossen werden. Ausgehend von den typischen Anforderungen und Randbedingungen wird ein Systemdesign vorgestellt, mit dem ein möglichst leistungsstarker Radarsensor erreicht werden kann. Dabei werden die Erzeugung eines geringen Phasenrauschens bei der Betriebsfrequenz und der systematische Vergleich eines monostatischen und eines bistatischen Radarchips diskutiert. Durch die Integration der Antennen auf den Radarchip ist das gesamte Millimeterwellen-Frontend auf einem MMIC realisiert. Die Chip-integrierten Antennen werden innerhalb der Aufbau- und Verbindungstechnik umfassend erläutert. Als kostengünstige Häusungstechnologie werden QFN-Gehäuse betrachtet. Sowohl für offene als auch teilvergossene QFN-Gehäuse werden einfach umsetzbare Gehäuseanpassungen vorgestellt, die eine sinnvolle Verwendung über 100 GHz ermöglichen. Abschließend wird der modulare Radardemonstrator vorgestellt und u. a. in Feldtests in einer industriellen Tankanlage charakterisiert.

In situ measurements of cloud droplet number concentration N are limited by the sampled cloud volume. Satellite retrievals of N suffer from inherent uncertainties, spatial averaging, and retrieval problems arising from the commonly assumed strictly adiabatic vertical profiles of cloud properties. To improve retrievals of N it is suggested in this paper to use a synergetic combination of passive and active airborne remote sensing measurement, to reduce the uncertainty of N retrievals, and to bridge the gap between in situ cloud sampling and global averaging. For this purpose, spectral solar radiation measurements above shallow trade wind cumulus were combined with passive microwave and active radar and lidar observations carried out during the second Next Generation Remote Sensing for Validation Studies (NARVAL-II) campaign with the High Altitude and Long Range Research Aircraft (HALO) in August 2016. The common technique to retrieve N is refined by including combined measurements and retrievals of cloud optical thickness τ, liquid water path (LWP), cloud droplet effective radius reff, and cloud base and top altitude. Three approaches are tested and applied to synthetic measurements and two cloud scenarios observed during NARVAL-II. Using the new combined retrieval technique, errors in N due to the adiabatic assumption have been reduced significantly.

PTB-Mitteilungen. Band 129 (2019), Heft 2. ISSN 0030-834X, Das Verkehrsradargerät VRG 2: So fing es an, Frank Märtens, Robert Wynands 120 Jahre Verkehrsüberwachung und Geschwindigkeitslimits, Kurt Möser Neue PTB-Anforderungen für Geschwindigkeitsmessgeräte, Sigrid Schlange Die Rolle der Eichbehörden im Umfeld der Verkehrsmessgeräte, Sebastian Frenzel Entwicklung des Softwareprüfprozesses bei Verkehrsmessgeräten, Marko Esche, Reinhard Meyer Betrachtung der Messgenauigkeit der PTB-Referenzanlagen und Ausblick auf geplante Erweiterungen, Johannes Kupper Abschnittskontrolle "Section Control" erstmalig in Betrieb, Thomas Buchheit Übersicht über das Gerät TraffiSection S450 zur Abschnittskontrolle, Uwe Urban TraffiSection S450 – PTB-Baumusterprüfungen im Rahmen des Konformitätsbewertungsverfahrens, Steffen Schulze Untersuchung des Einflusses der Abschnittskontrolle auf die Verkehrssicherheit der B6 bei Hannover, Johannes Kupper Grundsatzuntersuchungen zur Praxistauglichkeit satellitenbasierter Nachfahrsysteme, Martin Rehm, Hans-Joachim Dietz, Knut Tamme Dynamische Fahrversuche unter Verwendung eines GNSS-Inertialsystems, Timo Beckmann, Frank Märtens Ist das PoliScan Speed für Stufenprofil-Fehlmessungen empfindlich?, Sebastian Smykowski Vom Nutzen der Schätzung, oder was bringt uns eine nachträgliche Plausibilisierung?, Robert Wynands Plausibilisierung – Eine Betrachtung aus juristischer Sicht, Dirk Teßmer Das Polizeitechnische Institut an der Deutschen Hochschule der Polizei, Kerstin Lüdke, Johann-Markus Hans Der Bundesverband Verkehrssicherheitstechnik stellt sich vor, Benno Schrief Das Deutsche Polizeimuseum in Salzkotten, Felix Hoffmann

Zur Erfassung von Personen und Objekten im Umfeld von Kraftfahrzeugen werden unter anderem Radarsensoren eingesetzt. Um die Sensoranforderungen für automatisierte und autonome Fahraufgaben zu erfüllen, werden an einzelnen Fahrzeugen mehrere Radare benötigt. Eine starke Verbreitung der Radare führt zur Entstehung von Interferenzen, die die Sensorleistung einschränken. In dieser Arbeit werden Gegenmaßnahmen beim Auftreten von Interferenzen beschrieben und bewertet, um eine Funktionalität der Sensoren zu gewährleisten.

Zunehmende Urbanisierung führt zu hoher Auslastung der vorhandenen Verkehrsinfrastruktur durch motorisierte Fahrzeuge mit häufigen Staus. Attraktiv durch neue umweltfreundliche Innovationen wie die Elektromotorisierung zur Überwindung von mittleren Entfernungen oder eigener Infrastruktur, ist das Fahrrad mittlerweile für viele das präferierte Transportmittel geworden. Das Verkehrsgeschehen zwischen motorisierten Fahrzeugen und Radlern birgt ein Gefahrenpotential, das sich durch stagnierende Unfallzahlen belegen lässt. Um dieses zu entschärfen werden vermehrt Fahrerassistenzsysteme, speziell für den Schutz von leicht verwundbaren Verkehrsteilnehmern, entwickelt und in den Fahrzeugflotten eingesetzt. Zur Erfassung des Fahrzeugumfelds bei Systemen zur Unfallvermeidung wird zunehmend Radarsensorik eingesetzt. Diese überzeugt durch Robustheit gegenüber Umwelteinflüssen und durch hochauflösende Erfassung von Entfernung, Geschwindigkeit und Richtung eines Objekt in einem Messzyklus. Für zukünftige Schutzsysteme wird untersucht, wie anhand eines bildgebenden Automobilradar Radfahrer erkannt, lokalisiert und klassifiziert werden können. Grundlage dafür bildet ein prototypisches Radarsystem, das es ermöglicht mehrdimensionale Detektionswolken eines Objekts zu erfassen. Beginnend mit der Generierung eines Modells des bewegten Radfahrers, für Radarsimulationen, wird die Erkennung von radfahrerspezifischen Merkmalen und Strukturen mit der Radarsensorik untersucht. Anschließend werden diese extrahierten Merkmale mit dem prototypischen Radarsensor messtechnisch validiert. Eine Weiterentwicklung der Sensorik hin zur Möglichkeit der Erfassung von Objekten im dreidimensionalen Raum, durch Entwurf eines neuen Antennenarray, wird ebenfalls durchgeführt. Die benötigte Winkelschätzung wird parallel dazu mitentwickelt. Die somit extrahierten Merkmale dienen als Grundlage für die Lokalisierung, Klassifizierung und Bewegungsprädiktion eines Radfahrers. Dabei werden verschiedene Kombinationen der Messbereiche genutzt. Zur Feststellung der Objektart wird ein Bild aus der Kombination von Entfernung und Geschwindigkeit genutzt. Darauf können Methoden des maschinellen Lernens angewendet werden, mit denen Zuordnungsgenauigkeiten bis 98% erzielt werden. Für die Lokalisierung werden ebenfalls Methoden aus dem maschinellen Lernen erfolgreich verwendet, unter anderem durch direkte Verwendung der Radarbilder oder auch in der Darstellungsform mit Punktwolken. Die Bewegungsprädiktion basiert auf den Auswertungen von Punktwolkeninformationen. Anhand dieser Information kann die Bewegungsrichtung und Bewegungsgeschwindigkeit prädiziert werden.

Ein mobiler Roboter benötigt ein Abbild seiner Umgebung, um eine autonome Navigation durchzuführen. Dieses Abbild, das sogenannte Umgebungsmodell, kann Objekte und Landmarken oder abstrakte Informationen beinhalten, wie topologische Beziehungen. Für diesen Zweck muss der Roboter mit seiner Sensorik sein Umfeld erfassen und die Sensordaten aufbereiten. Dabei stellen feste und flüssige Schwebeteilchen (Aerosole) für die mobile Robotik ein Problem dar. Zum Beispiel verdeckt aufgewirbelter Staub die Sicht für RGB-Kameras in der Agrar- und Bergbaurobotik, Rauch und Feuer beeinträchtigt die Messwerte von LiDAR-Scannern in der Search-and-Rescue-Robotik und schlechte Witterungsbedienungen (Regen, Schnee, Nebel) sind typische Probleme für autonome Straßenfahrzeuge. Dementsprechend liefern populäre Sensoren, wie LiDAR-Scanner, unter diesen Bedingungen nicht genügend brauchbare Messwerte, um die Kernkompetenzen eines autonom fahrenden Systems (Kartierung, Lokalisierung und Navigation) auszuführen. Daher ist die Integration von Sensortypen, die nicht von Aerosolen beeinträchtigt werden, erforderlich, um auch hier Umgebungsmodelle zu erstellen. In diesem Zusammenhang beschäftigt sich diese Arbeit mit dem Einsatz von Radar auf dem Gebiet der Kartierung und Lokalisierung. Zum einen werden neue Radarmessprinzipien zur Umgebungsmodellierung in der mobilen Robotik untersucht, zum anderen LiDAR-Radar-Fusionsverfahren vorgestellt. Durch die Fusionierung von Radar- und LiDAR-Messungen lassen sich besonders in Umgebungen mit wechselhaften Sichtbedingungen die Vorteile beider Sensoren kombinieren. Hierfür werden drei Fusionsverfahren und ein SLAM-Verfahren ausführlich beschrieben und evaluiert. Die dargestellten Fusionsverfahren ermöglichen es, Umgebungen zu kartieren, in denen sowohl LiDAR- als auch Radar-Scanner allein nicht erfolgreich wären. Mit der durch die fusionierten Daten ermittelten Konzentrationsgröße wird die Verteilung von Aerosolen beschrieben und parallel zu dem vorgestellten SLAM-Verfahren mit einem Finite-Differenzen-Modell in das Umgebungsmodell eingetragen.

The Radar Vegetation Index (RVI) is a well-established microwave metric of vegetation cover. The index utilizes measured linear scattering intensities from co- and cross-polarization and is normalized to ideally range from 0 to 1, increasing with vegetation cover. At long wavelengths (L-band) microwave scattering does not only contain information coming from vegetation scattering, but also from soil scattering (moisture & roughness) and therefore the standard formulation of RVI needs to be revised. Using global level SMAP L-band radar data, we illustrate that RVI runs up to 1.2, due to the pre-factor in the standard formulation not being adjusted to the scattering mechanisms at these low frequencies. Improvements on the RVI are subsequently proposed to obtain a normalized value range, to remove soil scattering influences as well as to mask out regions with dominant soil scattering at L-band (sparse or no vegetation cover). Two purely vegetation-based RVIs (called RVII and RVIII), are obtained by subtracting a forward modeled, attenuated soil scattering contribution from the measured backscattering intensities. Active and passive microwave information is used jointly to obtain the scattering contribution of the soil, using a physics-based multi-sensor approach; simulations from a particle model for polarimetric vegetation backscattering are utilized to calculate vegetation-based RVI-values without any soil scattering contribution. Results show that, due to the pre-factor in the standard formulation of RVI the index runs up to 1.2, atypical for an index normally ranging between zero and one. Correlation analysis between the improved radar vegetation indices (standard RVI and the indices with potential improvements RVII and RVIII) are used to evaluate the degree of independence of the indices from surface roughness and soil moisture contributions. The improved indices RVII and RVIII show reduced dependence on soil roughness and soil moisture. All RVI-indices examined indicate a coupled correlation to vegetation water content (plant moisture) as well as leaf area index (plant structure) and no single dependency, as often assumed. These results might improve the use of polarimetric radar signatures for mapping global vegetation. Keywords: microwaves; radiometer; radar; vegetation index; soil scattering; roughness; soil moisture; SMAP; SMOS