Der Bodenradar (Ground penetrating radar, GPR), der flach vergrabene Objekte mit niedrigem dielektrischem Kontrast durch nicht-invasive Messung des Untergrunds aufspüren kann, gilt als viel versprechende Technologie für die Abbildung wenig oder kein Metall enthaltender Landminen. Aufgrund der schwachen Radarreflexion dieser Minen und des Auftretens unerwünschter Effekte wie Antennenkopplung, System Ringing und Reflektionen der Oberfiche und des Bodens, stellt sich dies als besondere Herausforderung dar. Diese Effekte können die Antwort des Zielobjektes verdunkeln und die numerische Modellierung bietet die Möglichkeit ein solch komplexes Problem Rückstreuung (Backscattering) zu analysieren. Die Aufgabe, die sich im Rahmen der Detektierung von Landminen stellt, ist demnach nicht nur, diese zu finden, sondern auch die Rate des falschen Alarms aufgrund von weiterer Stördaten (Clutter) zu verringern, d.h., die Reflektoren zu identifizieren und eine präzise Modellierung als notwendige Grundlage für die korrekte Interpretation des durch den GPR gewonnenen Outputs zu erstellen. In der vorliegenden Arbeit beschreiben wir den GPR Modellierungsprozess sorgfältig hinsichtlich Frequenz- und Zeitbereich und entwickeln ein vollständiges Modell eines realistischen GPR Szenarios, welches validiert und angepasst wurde, bis eine zufriedenstellende Übereinstimmung zwischen Freiraum-Messungen und Simulationen erreicht wurde. Dieses Modell beinhaltet eine genaue Aufführung des aktuellen GPR Impuls-Systems, der Schnittstelle, des Bodens und der Zielobjekte und wurde mittels der Methode der finiten Elemente (FEM) berechnet. Das Antennenmodell wurde den Dimensionen und bekannten Charakteristika unseres GPR Systems entsprechend erstellt und zunächst dahingehend optimiert, Impedanz und Antennencharakteristik mehrerer Konfigurationen im Frequenzbereich zu analysieren, um eine passende Antenneneffizienz und -richtcharakteristik sicher zu stellen. Es vergleicht weiterhin das simulierte Übersprechen der Antenne und Signaturen einfacher Zielobjekte mit den Messungen im Zeitbereich. Bei dem Boden wird von einem nichtstreuenden verlustbehafteten Medium ausgegangen, welcher heterogen und dessen Oberfläche uneben sein kann. Die statistische Verteilung, die der Beschreibung von Topografie und Bodeninhomogenität zu Grunde liegt, wird im Detail erläutert, und kann leicht über nicht konstante elektrische Parameter und variable Oberflächenhöhe in das Modell eingegliedert werden. Die Zielobjekte werden exakt durch entsprechende CAD-Modelle beschrieben. Das oben beschriebene Modell konnte nun genutzt werden, Zeitbereichsignaturen für unterschiedliche Testminen und kleine Objekte unter mehreren Oberflächen- und Bodenbedingungen zu erhalten. Die simulierten Antworten geben uns ein weitreichendes Verständnis über die Faktoren, die die elektromagnetischen Streuungen durch kleine vergrabene Objekte kontrollieren. Sie dienen der Interpretation der Signaturcharakteristika bezogen auf Zielobjekt und Hintergrundparameter. Die daraus gezogenen Schlussfolgerungen werden zuletzt zusammengefasst und erste Betrachtungen zur Erstellung einer repräsentativen Datenbank für die existierenden Landminen werden kurz erörtert. Schließlich wurde bewiesen, dass die berechneten Zielsignaturen zufriedenstellend als Referenzsignale für eine effiziente Clutter-Unterdrückung und verbesserte Landminendetektion/-erkennung eingesetzt werden können. Um dies zu tun, definieren wir eine kombinierte Strategie aus einem Energie-basierten Detektionsalgorithmus und einer Kreuzkorrelation-basierten Identifikationstechnik. Letztere kann vor dem Aufbringen der Detektion als zusätzlicher Filterschritt in Form einer Ähnlichkeitszwangsbedingung zwischen gemessenen und synthetischen Signalen umgesetzt werden. Die vorgeschlagene Methodik wird mit experimentellen Daten in einem inhomogenen Testfeld am Leibniz-Institut für Angewandte Geowissenschaften LI AG in Hannover (Deutschland) validiert, wo mehrere Minensimulanten und Testziele vergraben waren. Im Besonderen ergibt die Anwendung des kombinierten Verfahrens mit experimentellen Daten eine deutliche Verbesserung der Detektionsrate, insbesondere für die Minen, die mit alleiniger Betrachtung von rückgestreuter Energie sehr schwer zu erkennen sind. Das Potential der Methode für Zielunterscheidung wurde ebenfalls belegt.
Ground penetrating radar (GPR) is a promising non-invasive technology for imaging shallowly buried low-metal or non-metallic antipersonnel (AP) landmines. However, the application of GPR to the landmine problem remains nowadays a complex scientific and technical task due to the weak echoes produced by the dielectric landmines and the presence of undesirable effects from antenna coupling, system ringing and interface/soil contributions (clutter). In this context, accurate simulations, which are of great help in prediction and correct interpretation of GPR output, may become crucial for an efficient detection, clutter removal and eventual classification of the mines. This work presents a full forward model of a realistic GPR scenario which includes targets, soil, ground surface and an accurate representation and radiation characteristic analysis of the considered ultra-wideband (UWB) impulse GPR system, The modeling procedure is comprehensively described and the GPR model optimized until a good agreement between measurements and simulations is achieved. The problem is solved numerically in time and frequency domains via the Finite Element Method (FEM) and using COMSOL Multiphysics Simulation Tool. The final model is then used to perform a parametric study of the scattering signatures (one-dimensional synthetic responses) by several buried landmine-like targets and a series of configurations (depth, soil conditions, target size and shape, etc.). The extracted conclusions are summarized together with some guidelines to build a representative target signature database. Finally, this research demonstrates that the computed signatures can be satisfactorily employed as reference waveforms for efficient clutter suppression and enhanced landmine detection/ recognition. This is done through a combined strategy consisting of an energy based detection algorithm and a cross-correlation based identification technique. The latter is implemented before conducting the detection as an additional filtering step in the form of a similarity constraint between measured and synthetic reference signals. The proposed methodology is validated using experimental data acquired in a prepared inhomogeneous test field at the Leibniz Institute for Applied Geosciences LIAG in Hannover (Germany) where diverse mine simulants were buried at different depths. In particular, the application of the combined strategy to field data yields a clear improvement in the detection sensitivity, especially for those mines which are most difficult to detect through backscattered energy considerations alone. The potential of the method for target discrimination is also evidenced and quantified via Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.