1 Mondaic AG,瑞士苏黎世 2 IMP Bautest AG,瑞士 Oberbuchsiten 3 苏黎世联邦理工学院建筑材料研究所,瑞士苏黎世 *通讯作者,电子邮件地址:lion.krischer@mondaic.com 摘要 对于老化基础设施的维护,可靠的钢筋混凝土和预应力混凝土结构无损评估技术至关重要。一个特别感兴趣的领域是评估后张混凝土中肌腱管道内的灌浆质量。检测塑料或金属管道中的空隙和充水空腔具有挑战性,特别是在较深处或钢筋附近。基于弹性波的传统无损检测方法,例如使用合成孔径聚焦和/或信号相位分析的冲击回波或超声脉冲回波法,通常对这些缺陷缺乏灵敏度和/或依赖于对复杂数据的手动和主观解释。为了克服这些问题,我们提出了一项基于全波形反演的综合可行性研究,以实现可靠的超声无损检测。全波形反演是一种强大的成像技术,它可以根据超声测量推断出材料特性的断层重建。该方法广泛用于基于地震波的地球物理应用,最近在超声检测应用中受到越来越多的关注。使用数字孪生,我们展示了空隙和水夹杂物对 s 的影响
机载和地面激光扫描中的回波数字化和波形分析 ANDREAS ULLRICH,MARTIN PFENNIGBAUER,霍恩,奥地利 摘要 基于短激光脉冲飞行时间测距的激光雷达技术能够以所谓的点云形式获取准确而密集的 3D 数据。该技术适用于不同的平台,如地面激光扫描中的稳定三脚架或机载和移动激光扫描中的飞机、汽车和船舶。从历史上看,这些仪器使用模拟信号检测和处理方案,但专用于科学研究项目或水深测量的仪器除外。2004 年,一款用于商业应用和大量数据生成的激光扫描仪设备 RIEGL LMS-Q560 被推向市场,它采用了一种激进的替代方法:对仪器接收到的每个激光脉冲的回波信号进行数字化,并在所谓的全波形分析中离线分析这些回波信号,以便使用适用于特定应用的透明算法检索回波信号中包含的几乎所有信息。在激光扫描领域,从那时起就建立了一个不太具体的术语“全波形数据”。我们尝试对市场上发现的不同类型的全波形数据进行分类。我们从仪器制造商的角度讨论了回波数字化和波形分析中的挑战。我们将讨论使用这种技术所能获得的好处,特别是关于脉冲飞行时间激光雷达仪器所谓的多目标能力。
由于低成本无人机的普及,小型无人机的高爆检测最近已成为一个非常重要的课题,因为这对安全构成了越来越大的潜在风险[1][2]。FMCW 雷达被认为是最适合无人机检测的解决方案之一,因为它结构简单,具有短距离检测能力[1]-[4]。小型无人机的检测是一项具有挑战性的任务,因为它们的尺寸非常有限,并且采用非反射材料,因此雷达截面 (RCS) 非常小。因此,只有利用毫米波频率、高发射功率以及具有低噪声系数 (NF) 和高动态范围的接收器,才能优化雷达检测范围和分辨率。在这种情况下,氮化镓 (GaN) 微波技术代表了性能最佳的解决方案,因为它们为发射器和接收器微波前端提供了最先进的性能系数[4]-[6]。利用微波频率下卓越的 GaN 功率密度,有利于实现紧凑型高功率发射器,以增强无人机目标的弱回波信号(低 RCS)。另一方面,由于兼具低噪声和宽动态范围特性,GaN 技术在 RX 部分也非常有吸引力 [5]-[9]。这一特性对于用于无人机检测的 FMCW 雷达接收器至关重要,因为 LNA 需要检测非常低的无人机回波信号(接近热噪声水平),同时在存在强干扰/阻塞信号的情况下保持其线性度,这些信号通常是由于雷达杂波和其自身发射器功率放大器的泄漏造成的 [3][4]。在本文中,我们描述了一种基于 GaN 的 Ka 波段 MMIC LNA,可用于 FMCW 雷达接收器,用于小型无人机检测。采用 mmW-GaN 技术可以同时瞄准低 NF、高增益和大动态范围,从而在 Ka 波段上方实现无与伦比的综合性能。
并在其 23 年的任期内为 LMS 的成功发挥了不可或缺的作用。Martin Pfennigbauer 博士也是维也纳技术大学的毕业生,拥有通信工程学位和电气工程博士学位,于 2005 年加入该公司,目前担任研究和知识产权总监。Pfennigbauer 在大学的工作(由 ESA 使用)包括卫星对卫星和卫星对地面通信。由于来自太空的信号很弱,他对灵敏探测器的研究非常适合激光回波信号。管理团队的最后一位成员是 Johannes Riegl Jr。他拥有维也纳应用科学大学的工商管理硕士学位。作为 Riegl 的首席营销官,Johannes 负责举办非常成功的 Riegl 会议,
摘要 —电磁波吸波材料(EWAM)在隐身飞机制造中起着至关重要的作用,隐身飞机可通过降低反射回雷达系统的信号强度来实现电磁隐身(ES)。然而,隐身性能受到涂层厚度、入射波角度和工作频率的限制。为了解决这些限制,我们提出了一种新的智能反射面(IRS)辅助 ES 系统,其中 IRS 部署在目标上以与 EWAM 协同作用,有效减轻回波信号,从而降低雷达检测概率。考虑到检测概率和雷达接收的信噪比(SNR)之间的单调关系,我们制定了一个在每个 IRS 元件的反射约束下最小化 SNR 的优化问题,并利用 Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件推导出半闭式解。仿真结果验证了所提出的 IRS 辅助 ES 系统与各种基准相比的优越性。
Waveform-LiDAR 利用了两个关键特性:首先,脉冲飞行时间激光雷达的返回信号(从光学状态转换为电状态后)通过高采样率的模数转换器 (ADC) 进行数字化,同时覆盖宽动态范围。其次,数字化的回波信号会进行详细分析(信号检测和信号估计)——在线或离线——提供功能丰富的测距结果,包括目标的精确距离、信号强度以及从接收到的回波信号的实际形状得出的属性。结合角度测量和运动激光雷达应用中集成 IMU/GNSS 系统的测量,生成的 3D 点云不仅具有几何形状,还具有经过校准的附加属性,如振幅和反射率估计,从而简化了进一步的处理,如配准、地理参考和过滤。