Microwave UWB sensors for measurements under non-stationary conditions: detection of human being beneath rubble for rescue applications

Medientyp: E-Book; Hochschulschrift

Titel: Microwave UWB sensors for measurements under non-stationary conditions : detection of human being beneath rubble for rescue applications

Beteiligte: Zaikou, Yahor [Verfasser:in]; Thomä, Reiner [Akademische:r Betreuer:in]; Kocur, Dusan [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Pliquett, Uwe [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

Körperschaft: Technische Universität Ilmenau

Erschienen: Ilmenau: Universitätsbibliothek, 11.12.2017

Umfang: 1 Online-Ressource (124 Blätter); Diagramme, Illustrationen (teilweise farbig)

Sprache: Englisch

Identifikator:

Schlagwörter: Ultraweitband > Atemmechanik > Schnelle Fourier-Transformation > Lagemessung > Katastrophenschutz

Entstehung:

Hochschulschrift: Dissertation, Technische Universität Ilmenau, 2017

Anmerkungen: Systemvoraussetzung: Acrobat reader

Beschreibung: UWB (Ultra-Wide Band) -Radar ist eine vielversprechende Möglichkeit, Menschen unter eingestürzten Gebäuden zu lokalisieren. Diese Arbeit widmet sich unterschiedlichen Wegen diese Anwendung zu verbessern. Zu Beginn wird umfassend analysiert, wie kleine unregelmäßige Bewegungen vom Radar erfasst werden. Es wird festgestellt, dass minimale Objektbewegungen im Bereich weniger Mikrometer detektierbar sind, was viel weniger ist, als die Atembewegung eines Menschen. Weiterhin wird dargestellt, dass für die Erfassung von sehr kleinen Objektbewegungen ein sehr geringer Jitter notwendig ist. Daher wird in dieser Arbeit ein MLBS (Maximum Length Binary Sequence) Radar mit sehr geringem Jitter verwendet. Zusätzlich wird eine quantitative Bewertung der Durchschnittswertbildung vorgenommen. Als ein Hauptergebnis wurden die genauen Bedingungen für die Geschwindigkeit der Datenerfassung ermittelt, die notwendig sind, um bei gegebener Objektgeschwindigkeit die blockweise Durchschnittswertbildung für die Erfassung kleiner Objektbewegungen zu verbessern. Eine Analyse, wie kleine periodische Bewegungen sich äußern wird gegeben. Die mathematischen Betrachtungen bestätigen, dass die menschliche Atmung vorwiegend Sinusanteile enthält, die hauptsächlich an den Taktflanken auftreten. Daher ist der Stand der Technik zur Erfassung von Atembewegungen gerechtfertigt. Analysen zeigen aber, dass Signaleigenschaften existieren, die eine Verbesserung gegenüber dem Stand der Technik zulassen. Weitergehend wird dargestellt, dass theoretisch zwei Typen von Harmonischen in den Radardaten vorhanden sind, die von der Standard-FFT nicht berücksichtigt werden. Diese Harmonischen werden genutzt, um mittels der Bispectrum-Slice-Technik das Signal zu verstärken. Es wird der Schluss gezogen, dass dieser Ansatz in der Praxis die Detektierbarkeit nur verbessert, wenn die Level der Harmonischen groß genug sind. Eine weitere Signaleigenschaft, die in der horizontalen Standard FFT (Fast Fourier Transform) Technik nicht berücksichtigt wird, ist die Spreizung der Laufzeit in der Atmungssignatur. Es werden Algorithmen vorgestellt, die dieses Phänomen nutzen, um das Auffinden verschütteter Personen zu verbessern. Es wird die Leistungsfähigkeit dieser Algorithmen theoretisch analysiert und praktisch mit simulierten und gemessenen Radardaten überprüft. Es zeigt sich, dass sich der Störabstand durch diesen Ansatz gegenüber den Standardtechniken um mehrere dB verbessert. Eines der Hauptprobleme beim Suchen von Überlebenden sind bewegte Objekte im Strahlengang der Antenne. In dieser Arbeit werden zwei Algorithmen zur Beseitigung dieser Störung vorgeschlagen. Beide Methoden nutzen die Tatsache, dass Atembewegungen im Radargramm sehr spezifisch ausgeprägt sind und sich daher sehr gut von anderen Signalkomponenten unterscheiden lassen. Beide Algorithmen funktionieren sehr gut mit simulierten und gemessenen Radardaten. Abschließend wird die Positionsbestimmung einer verschütteten Person beschrieben. Es wird ein entsprechender Algorithmus dargestellt und mit Messdaten in 2D und 3D getestet. Es kann der Schluss gezogen werden, dass die Positionsbestimmung erfolgreich durchgeführt werden kann, indem die Methoden der Ankunftszeitbestimmung und Differenzankunftszeitbestimmung kombiniert werden.

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