Effizientes Bilden und Fusionieren von Subarrays zur optimalen Erfassung sehr großer Radaraperturen

Wenn man ein Radar für gute Winkeltrennfähigkeiten auslegt, können diese Eigenschaften nachher nur dann erreicht werden, wenn auch die Kalibration gut ist! Da jeder einzelne Radarsensor kalibriert werden muss, besitzt das Thema auch für die Industrie eine sehr hohe Relevanz.

Für gute Winkeltrennfähigkeiten verwendet man immer größere Aperturen, damit steigt aber auch die Entfernung die man für die Einhaltung der Fernfeldbedingung benötigt. Wenn dann aufgrund von Nahfeldeinflüssen die Kalibration leidet, werden diese Trennfähigkeiten am Ende nicht erreicht.

In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie gut die Kalibration wird, wenn man die Radarapertur in kleinere Subaperturen unterteilt, einzeln (unter Einhaltung der Fern-Feld Bedingung) kalibriert und am Ende dann fusioniert. Bei dieser Arbeit werden nicht nur Kenntnisse über Radar-Kalibrationen gewonnen, sondern auch grundlegende Wirkmechanismen von Radarsensoren.

Bestandteil dieser Arbeit sind Simulationen von Konzepten und Durchführung und Auswertung von Radarmessungen am hier gezeigten Robotermessplatz.


Matthias Linder, M.Sc.XXXXRaum: 41.4.202Telefon: 0731 50-26361E-Mail
Art der Arbeit

Recherche, Radarmessungen, Simulationen, Verifizierung

Empfohlene Grundkenntnisse

Vorlesungen Einführung in die Hochfrequenztechnik, sowie Radar- und Hochfrequenzsensoren;
MATLAB-Programmierkenntnisse von Vorteil

Sonstiges

Beginn der Arbeit: ab sofort
Der Fokus der Arbeit kann nach eigener Präferenz ausgearbeitet werden