Jahresbericht 2022

Dr. Nadav Neuberger aus der Gruppe Signalverarbeitung für Überwachungsradare in der Abteilung Array-gestützte Radarbildgebung hat im Februar 2022 seine Dissertation mit dem Titel »Signal Processing for Space Surveillance Radar« erfolgreich verteidigt. Dr. Neuberger hat in Israel seinen Bachelor und Master in Elektrotechnik absolviert und als Elektroingenieur in der Privatwirtschaft in großen Unternehmen und kleinen Start-ups gearbeitet. Im Jahr 2018 brachte ihn eine spannende Forschungsstelle ans Institut und er begann seine Promotion in Elektrotechnik und Informatik an der Universität Siegen bei Prof. Dr.-Ing. Joachim Ender.
Mit seiner Doktorarbeit folgte er seinem Interesse, tiefer in die Theorie der Radarsignalverarbeitung einzusteigen. »Radarsignalverarbeitung an sich gibt es schon seit Jahrzehnten. Es besteht jedoch ein großes Potenzial für neue Methoden, die sich besser für das Weltraumüberwachungsszenario eignen – insbesondere für die Erkennung von Weltraummüll in der erdnahen Umlaufbahn. In meiner Arbeit habe ich mich auf neue Signalverarbeitungsmethoden konzentriert, die auf die Erkennung von Trümmern und die Schätzung von Parametern zugeschnitten sind«, erzählt Dr. Neuberger. Das Thema ergab sich aus seiner Aufgabe, die Signalverarbeitung für GESTRA zu entwickeln. Einige der neuen Methoden umfassen einen neuen Rx-Beamformer für eine genaue Direction-of-Arrival (DOA)-Schätzung und eine empfindliche Erkennung. Ebenso werden zwei neue FM-kodierte Wellenformen vorgestellt, die verschiedene Herausforderungen im Bereich der Nebenkeulen innerhalb der Bereichs-Doppler-Verarbeitung lösen.

»Das Institut und meine Kollegen haben meine Promotion in jeder Hinsicht perfekt unterstützt. Ebenso bin ich sehr dankbar für die hervorragende Betreuung durch Prof. Ender – als Leitfigur der weltweiten Radargemeinschaft leistet er einen unschätzbaren Beitrag für Studenten und wissenschaftliche Kollegen«, so das Resümee von Dr. Neuberger. 

Ende Dezember 2021 verteidigte Dr. Stephan Palm, Mitarbeiter der Gruppe SAR und Algorithmik @mmW in der Abteilung Höchstfrequenz-Radar und Anwendungen, erfolgreich seine Doktorarbeit »Mapping of urban scenes by single-channel mmW FMCW SAR on circular flight and curved car trajectories« an der TU München. Sein Doktorvater war Prof. Dr.-Ing. Uwe Stilla.

Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines flugzeuggetragenen, zirkularen SAR Systems inklusive neuer Datenprozessierungsverfahren, verbunden mit hochaufgelöster Bildgebung von Straßen und Fassaden (Radar-Mobile-Mapping) und einer 3D Punktwolke-Extraktion. Die Ergebnisse publizierte Dr. Palm in drei Journal Papers und auf diversen Konferenzen. »Ich konnte zeigen, was mit einem einkanaligen SAR-System durch die Kreisgeometrie im W-band möglich ist: eine Azimut Auflösung bis auf 1 cm, eine Höhenauflösung bis 10 cm und die Erkennung und Visualisierung von Bewegtzielen wie Personen und Fahrzeuge. Die größten Herausforderungen waren überhaupt erst einmal ein System zu entwickeln, das experimentelle 360° Daten im W-band erfassen kann. Hierzu mussten unter anderem Firmen gefunden werden, die Teilkomponenten der speziellen Hardware herstellen. Ebenso war die Prozessierung der Datenmenge der 3D Punktwolke sehr anspruchsvoll, also die Prozessierungskette aufzubauen und effizient zu gestalten«, so Dr. Palm.  

Dr. Palm kam 2011 nach Abschluss seines Studiums der Technischen Informatik an der RWTH ans Fraunhofer FHR, 2013 startete die Promotion. »Über meine Promotionsbedingungen am Institut kann ich nur Gutes berichten: Ich hatte ein hohes Maß an Gestaltungsfreiraum für meine Arbeit, da diese inhaltlich sehr gut zu unseren Projekten passte. Abteilungsleiter und Kolleginnen und Kollegen haben mich immer unterstützt und waren stets mit Rat und Tat zu Stelle. Ideal war auch die Möglichkeit zum Besuch von Konferenzen und der Austausch mit anderen Universitäten. So hatte ich z. B.  zu Beginn meiner Promotion einen 10-tägigen Aufenthalt an der Uni Zürich als Start in die SAR-Prozessierung«, so Dr. Palm rückblickend.

Dr. Simon Wagner, Gruppenleiter Maschinelles Lernen für Radaranwendungen in der Abteilung Kognitives Radar (KR), hat im April 2022 seine Promotion zum Thema »Radar Target Classification via Sparse Decomposition« am Lehrstuhl Höchstfrequenztechnik und Quantenelektronik der Universität Siegen bei Prof. Dr.-Ing. Peter Haring Bolívar erfolgreich verteidigt. Doktorvater und Betreuer am Fraunhofer FHR war Prof. Dr.-Ing. Joachim Ender.  

2012 besuchte Dr. Wagner als Student der Elektrotechnik in Trier das Fraunhofer FHR und lernte dabei Prof. Ender kennen, der mit ihm zusammen die grobe Richtung der Forschungsansätze entwickelte. So verfasste Dr. Wagner seine Masterarbeit am Institut und ist seitdem als Wissenschaftler in der Abteilung KR (bis 2014 PSK) tätig. Aus der Weiterentwicklung des Masterthemas ergab sich das Thema der Doktorarbeit. Darin untersuchte er, wie verschiedene Arten von Reflektoren in ISAR Bildern zu erkennen sind. In einer Anwendung wurde ein vom TIRA vermessenes Flugzeug in die Reflektoren Triebwerke und Punktstreuer eingeteilt. Dabei wurde der hinter Triebwerken entstehende Schweif ausgenutzt. Dr. Wagner hat ein physikalisches Modell gefunden und erstmals in einer Klassifizierungsmethode angewendet, die dieses Phänomen beschreibt. Durch die damit mögliche Bestimmung der Lage und Anzahl der Triebwerke erhält der Klassifizierer eine wertvolle zusätzliche Information für die Einteilung und Vorklassifizierung des Objekts.  

Seine Doktorarbeit verfasste er losgelöst von seiner täglichen Arbeit und so gab es immer wieder projektbedingte Pausen in der Doktorarbeit. »Einerseits ist es eine Herausforderung über einen längeren Zeitraum durchzuhalten, andererseits hatte ich nach den Pausen wieder neue Ideen«, so Dr. Wagner. Das Institut hat ihm bei seinem Vorhaben immer gut unterstützt. »Die Mathematiker-Kollegen in meiner Abteilung haben mir bei den Beweisen in meiner Arbeit sehr geholfen. Toll waren auch die Besuche der Radarkonferenzen in London, Pisa und New York - auf der EURAD 2016 habe ich mit meinem Thema den Best Paper Award gewonnen«, resümiert Dr. Wagner. 

Im November 2022 hat Dr. Reinhard Panhuber seine Dissertation »Partitioning of Radar Signals in Stationary and Ground Moving Targets by use of Low-Rank and Compressed Sensing Methods« an der Universität Siegen erfolgreich verteidigt. Doktorvater war Prof. Dr.-Ing. Joachim Ender, Betreuer am Institut sein Gruppenleiter Dr. Ludger Prünte.

Dr. Panhuber hat Informationselektronik an der Johannes Kepler Universität Linz/Österreich studiert und kam 2015 ans Fraunhofer FHR - in die Gruppe MIMO-Radare und Multistatik der Abteilung Array-gestützte Radarbildgebung. 2018 startete er mit der Promotion im Rahmen eines Industrieprojekts. Er befasste sich mit der Behandlung von Bodenclutter bei der Detektion von Bewegtzielen, wie Autos oder Schiffe, von Flugzeugen aus (Airborne - Ground Moving Target Indication/GMTI). Klassischerweise wird für GMTI ein Algorithmus namens Space Time Adaptive Processing (STAP) genutzt. Dieser ermöglicht die Unterdrückung von Bodenclutter, also Echos der Erdoberfläche welche die Reflektionen von Bewegtzielen überlagern. Bei STAP wird hierfür ein adaptives Filter mittels realer Messdaten trainiert. Dabei benötigt STAP gewisse Voraussetzungen wie homogen verteilte Landschaften. Seine Idee war, mittels moderner mathematischer Verfahren wie Compressed Sensing (CS), Affine Rank Minimization (ARM) und deren Kombination Robust Principle Component Analysis (RPCA) das Problem des residualen Bodenclutters zu lösen. Aus diesem Szenario entwickelte er eine zweistufige Lösung: Den Auto-Clutter-Fokus (ACF) Algorithmus, ein robustes, bereits zum Patent angemeldetes Schätzverfahren, das mittels der Cluttersignale die Geschwindigkeit sowie den Nick- und Gierwinkel des Flugzeugs schätzen kann und den Projection Matched Filter (PMF), ein leistungsfähiger Filter welches auf die mittels des ACF Algorithmus geschätzten Parameter zurückgreift.  

»Die Promotionsbedingungen waren für mich sehr gut. Ich konnte mich voll auf das Thema konzentrieren. Bei der Einarbeitung hat mich insbesondere Dr. Prünte sehr unterstützt und ich habe extrem viel Neues gelernt. Im weiteren Verlauf der Arbeit war ich dann naturgemäß mehr auf mich gestellt. Da braucht man viel Eigeninitiative und Engagement«, so sein Fazit.