Schlüsselwort: Tracking-Filter

Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Möglichkeit 24 GHz-Radarsensoren aus dem Automobilbereich in zwei neuen Anwendungsbereichen einzusetzen. Hierbei handelt es sich um die Überwachung von zugangsbeschränkten Außenbereichen, wie zum Beispiel eines Gefängnisses oder sensibler Industrieanlagen, und um die Überprüfung von besonders kritischen Bereichen auf einem Flughafenvorfeld. Hierfür werden zunächst die beiden Anwendungen im Detail beschrieben. Im Fall der Geländeüberwachung liegt der Hauptfokus auf der Aufgabe, die Detektionen, die von Personen stammen, von denen zu trennen, die durch andere Beobachtungsobjekte erzeugt werden. Dadurch werden Alarmmeldungen mit einer geringen Falschalarmrate möglich. Bei der Rollfeldüberwachung besteht die Hauptaufgabe darin, die Bewegung des beobachteten Flugzeugs über der Zeit zu verfolgen, um so eine genaue Schätzung seiner aktuellen Position zu erhalten. Mit dieser Schätzung ist anschließend eine sichere Entscheidung darüber möglich, ob das Flugzeug eine bestimmte Halteposition, eine sogenannte „Stopbar“, überfahren hat oder nicht. Im Anschluss werden die Grundlagen der Radartechnik und Radarsignalverarbeitung erläutert, die für beide Anwendungen relevant sind. Das Messprinzip der eingesetzten Dauerstrichradare wird erklärt und die Signalverarbeitungsschritte von der Detektion bis zum Tracking der Ziele werden beschrieben. Um die beiden Aufgaben erfüllen zu können, ist eine detaillierte Analyse der in den Anwendungen auftretenden Objektklassen nötig. Hierfür wird der Einfluss der verschiedenen Eigenschaften der einzelnen Objektklassen auf die resultierenden Reflektionsmuster untersucht. Die theoretischen Überlegungen werden mit Messdaten verifiziert. Aus den ermittelten Objekteigenschaften werden benötigte Verarbeitungsschritte abgeleitet, um die beiden Aufgaben, Gelände- und Rollfeldüberwachung zu erfüllen. Diese Verarbeitungsschritte werden im Detail beschrieben und ihre Auswirkungen analysiert. Für die Geländeüberwachung wird ein Ansatz vorgeschlagen, bei dem die auftretenden Detektionen von einem Verarbeitungsschritt zum nächsten immer weiter reduziert werden, so dass am Ende nur noch Detektionen übrig bleiben, die von Personen erzeugt wurden. Für beide Anwendungsgebiete müssen Strategien entwickelt werden, wie ausgedehnte Objekte von Tracking-Filtern verarbeitet werden können. Tracking-Filter sind im Normalfall nur für Punktziele ausgelegt, die Beobachtungsobjekte der beiden Anwendungen – Menschen und Flugzeuge – sind aber beide aus Sicht der verwendeten Radarsensoren ausgedehnte Objekte. Da diese Radarsensoren über eine hohe Auflösung in Geschwindigkeit und Entfernung verfügen, werden Personen, bei denen sich verschiedene Körperteile mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten bewegen, und Flugzeuge mit ihren großen Abmessungen durch mehrere Detektionen repräsentiert. Da bei beiden Anwendungen große Areale abgedeckt werden müssen, werden mehrere Radarsensoren zu einem Netzwerk zusammengefasst. Aus diesem Grund muss ein Verfahren entwickelt werden, mit dem sich die Detektionen mehrerer Radarsensoren ohne Verlust von Information zusammenfassen lassen. Gleichzeitig ergibt sich durch das Netzwerk die Möglichkeit, die globale Situation im Netzwerk zu betrachten, wodurch sich auf die Radarsensoren auswirkende Wetterphänomene erkannt werden können. Diese zusätzlichen Verarbeitungsschritte für ein Sensornetzwerk werden ebenfalls beschrieben und analysiert.